AI・機械学習のAI検索対応度ベンチマーク

AI・機械学習に分類した診断済み477ドメインのAI検索対応度の中央値は49/100点です。これは診断済みの全30,738ドメインの中央値（39点）より10点高い水準です。

スコアの分布

診断済みのAI・機械学習ドメイン477件のうち半数は、42点から56点の間に入ります。診断済みの全30,738ドメインでの四分位範囲は32点から45点です。

この業界で不合格になりやすい項目

診断基準は19項目を採点します。ここでは、サイトがある項目で100点満点中50点未満だった場合に、その項目を不合格として数えます。最後の列は、それぞれの不合格率を算出した診断の件数です。「メディアのアクセシビリティ」と「質問への対応とFAQの有無」は、すべての種類のページで採点されるわけではありません。ランキング表やページ送りの一覧には、答えるべき質問も、説明文を付ける画像もないためです。「引用されやすさ」、「E-E-A-Tシグナル」、「質問への対応とFAQの有無」は英語の表現パターンに依存しているため、他の言語で書かれたページでは、より小さい満点で採点されます。そのためこれらの行では、その項目が同じ尺度で採点されなかったページの診断と、ページについて判断に足る情報が記録されなかった診断を除外しています。それ以外の行は、この業界でその項目を採点したすべての診断を数えています。

AI・機械学習が全体と異なる点

全体と比べて、この業界はコンテンツの鮮度（+23ポイント）、構造化データの品質（+3ポイント）で特に不合格になりやすい傾向があります。

一方、信頼性とブランドシグナル（-44ポイント）、アンサーボックス獲得の可能性（-43ポイント）、スキーママークアップの完全性（-43ポイント）では全体より明らかに良好です。

コンテンツの鮮度：測定対象となったAI・機械学習の診断477件のうち72%が不合格

2026年時点の証拠の中で、鮮度はすべてのエンジンに共通する唯一の因果的な関門であり、ウェブ全体で見るとAIに引用される内容は測定可能なかたちで新しいものに偏っています。Google AI Overviews（AIによる概要）は文書化された例外です。

構造化データの品質：測定対象となったAI・機械学習の診断477件のうち99%が不合格

HTMLそのものに含まれる抽出可能なデータ構造（表やリスト）に範囲を再定義しました。これらは機械による抽出を測定可能なかたちで改善します。schema.org のマークアップとは別物で、そちらは対照試験でAIによる引用の増加が確認されていません。

公開された診断結果があるAI・機械学習サイト

ここに挙げた各サイトには、実際の診断にもとづく公開済みのAI検索対応度の診断結果があります。スコアは診断時点のものです。各診断結果には、何をいつ測定したかが記載されています。

診断済みのサイトはすべて公開中の診断結果一覧で閲覧できます。

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この数字の読み方

• サンプルについて。Kuroma が診断し、AI・機械学習に分類した477ドメインです。これは業界のサンプルであり、全数調査ではありません。クローラーが到達して採点できたサイトの集合であり、その選ばれ方に由来する偏りを含みます。
• 診断基準バージョン 2026-08-13。ここに掲載した数字はすべて、この1つの世代の診断基準で採点した診断によるものです。世代が異なるスコアは測っているものが異なるため、混ぜて集計することはありません。互換性のある世代：2026-08-13。
• 企業名を掲載しない理由。ここにあるのは集計値です。分布の下位にどのドメインがあるかは公表しませんし、このページの背後にあるクエリはドメイン名を返せない仕組みになっています。
• 公表条件。業界は診断済みドメインが100件に達してから、項目の不合格率はその業界で30件の診断がその項目を採点してから公表します。どちらかの条件を下回ると、数件のサイトで数字が動いてしまうため、公表を見合わせています。
• この診断で見えるもの、見えないもの。この診断で測定しているのは引用への対応度、つまりAI検索がこれらのページをどれだけ容易にクロール・抽出・引用できるかです。サイト外のブランドの足跡（言及、レビュー、第三者による記事）は測定の対象外ですが、AI検索がそのブランドを取り上げるかどうかは、この足跡に左右されます。そちらは Kuroma の可視性スキャンとサイト外シグナルが追跡します。詳しくは診断方法の全文をご覧ください。

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