生成AIの引用ソース徹底解析｜Muck Rack調査が示すGEO戦略【2025年最新】

はじめに：生成AI時代の情報源戦略が企業の生死を分ける

2025年7月、衝撃的な調査結果が発表されました。PR支援プラットフォーム大手のMuck Rackが実施した大規模調査により、ChatGPT、Claude、Geminiなどの生成AIがどのような情報源を引用しているのか、その実態が初めて明らかになったのです。

この調査結果は、単なる技術的な興味以上の意味を持ちます。なぜなら、生成AIの回答に自社の情報がどのように反映されるかは、今後の企業のオンラインプレゼンス戦略を左右する重要な要素となるからです。

本記事では、Muck Rackの調査結果を中心に、複数の情報源から得られた最新データを統合し、生成AI時代における新たなメディア戦略について解説します。

目次

1. Muck Rack調査の概要：100万件以上の引用を分析
2. 驚くべき発見：95%以上が非有料メディアから引用
3. AIモデル別の引用傾向：ChatGPT、Claude、Geminiの違い
4. 業界別の引用パターン：医療・教育・政府分野の特徴
5. GEO（生成エンジン最適化）への示唆
6. 実践的なGEO戦略：7つの具体的施策
7. 2025年の最新動向：Google検索離れとAI検索の台頭
8. まとめ：生成AI時代のメディア戦略

Muck Rack調査の概要：100万件以上の引用を分析 {#overview}

調査の背景と目的

Muck RackとGenerative Pulseが共同で実施した「What is AI Reading?」調査は、生成AIシステムが現実的なユーザープロンプトに対してどのようなソースを引用するかを定量化・特性化することを目的としていました。

調査の核心的な問い：メディア報道は生成AIが述べる内容に実質的な影響を与えるのか？

答えは明確に「YES」でした。

調査方法

• 調査期間: 2025年7月
• 分析対象: 100万件以上の引用
• 対象AIモデル:

– ChatGPT（4oおよび4o-mini）
– Gemini（flashおよびpro）
– Claude（sonnetおよびhaiku）

• 実行クエリ数: 数十万件

研究チームは、大規模で多様なプロンプトセットを構築し、複数のウェブ対応言語モデルで実行。その後、レスポンスと引用されたリンクを体系的に分析しました。

驚くべき発見：95%以上が非有料メディアから引用 {#key-findings}

引用ソースの内訳

カテゴリー	割合	詳細
———–	——	——
非有料メディア	95%以上	有料広告以外のソース
アーンドメディア	85%	PR活動で獲得した掲載
ジャーナリズムソース	49%	報道機関による記事（最新性が求められるクエリ）
外部ブログ	37%	企業所有でないブログコンテンツ
ニュース記事	27%	ジャーナリスティックな報道

重要な発見事項

1. アーンドメディアの圧倒的重要性
– 全体の回答の半数以上に少なくとも1つのアーンドメディア引用が含まれる
– これはPR戦略の重要性を裏付ける強力な証拠

2. 最新性の重要性
– 「最新性」を暗示するクエリの49%でジャーナリズムコンテンツが引用
– 引用を無効にすると、AIモデルは不正確または古い情報を出力することが多い

3. 高権威性メディアの優位性
– Reuters、Axios、Financial Times、AP、TIME、Forbes、NPR、CNNなどの高ドメイン権威性メディアが頻繁に引用される

AIモデル別の引用傾向：ChatGPT、Claude、Geminiの違い {#model-differences}

ChatGPTの特徴

• 最も頻繁にニュースを引用するモデル
• 主な引用元: Reuters、AP、Financial Times、Time、Axios
• 主流メディアからの引用を重視する傾向

Claudeの特徴

• ジャーナリズムソースの引用が最も少ない
• よく引用するメディア: CNBC、Harvard Business Review、NPR
• Reutersの引用頻度はGeminiの20分の1、ChatGPTの50分の1

Geminiの特徴

• ニュースソースとともに多様な情報源を活用
• 特徴的な引用元: Wikipedia、Coursera、Quora、YouTube
• Googleの姉妹プラットフォームを積極的に活用

引用頻度の比較

メディア	ChatGPT	Gemini	Claude
———	———	———	———
Reuters	★★★★★	★★★	★
Wikipedia	★★★	★★★★★	★★★
YouTube	★★	★★★★	★
政府サイト	★★	★★★★	★★★★

業界別の引用パターン：医療・教育・政府分野の特徴 {#industry-patterns}

業界別の主要引用源

業界	主な引用源	特徴
——	———–	——
医療・ヘルスケア	科学・医療データベース	PubMed、医学ジャーナルが中心
教育	学術データベース、教育機関サイト	大学公式サイト、学術論文
エネルギー	政府サイト、業界レポート	規制機関、統計データ
全業界共通	Wikipedia	最も頻繁に引用される情報源

業界特有の傾向

1. 医療分野: エビデンスベースの情報が重視され、査読済み論文が優先される
2. 教育分野: 公式な教育機関の情報と実践的な学習プラットフォームがバランスよく引用
3. 政府関連: ChatGPTは報道機関経由の情報を重視、他のモデルは一次情報源を優先

GEO（生成エンジン最適化）への示唆 {#geo-implications}

GEOとは？

GEO（Generative Engine Optimization：生成エンジン最適化）は、AI駆動型検索エンジンでの検索結果において、自社コンテンツを見えるようにするための手法です。従来のSEOが検索エンジンのアルゴリズムに最適化するのに対し、GEOは生成AIの情報処理と引用パターンに最適化します。

Muck Rack調査から導かれるGEO戦略

1. アーンドメディア戦略の強化
– 85%の引用がアーンドメディアから来ることを踏まえ、PR活動を最重要視

2. 高権威性メディアへの露出
– Reuters、Financial Times、Forbesなどへの掲載を戦略的に狙う

3. 最新性の維持
– 特にイベント駆動型や意見ベースのコンテンツは定期的な更新が必須

実践的なGEO戦略：7つの具体的施策 {#practical-strategies}

1. 構造化データの徹底活用

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Schema.orgマークアップを活用し、生成AIが情報を理解しやすい形式で提供します。

2. Q&A形式コンテンツの充実

生成AIは質問-回答形式のコンテンツを好む傾向があります：

• FAQページの充実
• How-toコンテンツの作成
• 問題解決型の記事構成

3. 権威性シグナルの強化

• 専門家の引用と帰属の明確化
• 統計データと出典の明記
• 業界団体や学術機関との連携

4. LLMO（Large Language Model Optimization）対応

2025年3月より本格化したLLMOサービスに対応：

• llms.txtファイルの作成
• AI向けサイトマップの整備
• コンテンツの意味的構造化

5. マルチメディア戦略

Geminiの傾向を踏まえ：

• YouTube動画の作成と最適化
• ポッドキャストの展開
• インフォグラフィックの活用

6. 定期的な更新とフレッシュネス

• 月次での統計データ更新
• 四半期ごとの包括的レビュー
• トレンドトピックへの迅速な対応

7. 業界別最適化

自社の業界に応じた引用源への露出：

• 医療：医学ジャーナルへの寄稿
• 教育：教育機関との共同研究
• テクノロジー：技術カンファレンスでの発表

2025年の最新動向：Google検索離れとAI検索の台頭 {#latest-trends}

Safari使用統計に見る変化

2025年5月、Appleのエディ・キュー上級副社長が衝撃的な証言をしました：

• SafariブラウザでのGoogle検索使用量が初めて減少
• ユーザーがChatGPTやPerplexityなどのAI検索を積極活用
• Google検索への依存が揺らぎ始めた明確なサイン

Eコマースへの影響

Adobeの2025年1月レポートによると：

• 2024年米国ホリデーシーズン中、生成AI経由のEコマーストラフィックが前年比13倍増加
• 買い物時のチャットボット利用が一般化
• 商品検索から購入までのカスタマージャーニーが根本的に変化

日本市場の現状（PwC調査）

日本企業の生成AI活用に関する5カ国比較調査（2025年春）：

• コンプライアンス・企業文化への脅威認識: 44%（前回比+23pt）
• 業界構造を根本から変革するチャンス: 55%の先進企業が認識
• 米国、中国と比較して導入は遅れているが、意識は急速に高まっている

まとめ：生成AI時代のメディア戦略 {#conclusion}

主要な takeaways

1. アーンドメディアの重要性は不変
– 生成AIの95%以上の引用が非有料メディアから
– 質の高いPR活動が企業のAI露出を左右する

2. SEO、GEO、AIOの三位一体戦略
– まずSEOで基盤を固める
– GEOで生成AI対応を強化
– AIO（AI最適化）で総合的な可視性を確保

3. 継続的な適応の必要性
– AIモデルは常に進化している
– 定期的な戦略見直しが不可欠

今後の展望

Muck RackのCEO、Greg Galant氏は述べています：
「この調査は、メディア掲載がAI生成コンテンツにどのように影響するかを理解しようとするPRおよびコミュニケーションチームにとって目を見開かせるものです。これまでは理論と初期のシグナルしかありませんでしたが、今やアーンドメディアがAI生成出力に直接影響を与えるという確固たる証拠があります。これはPRの賭け金を変えるものです。」

生成AI時代において、企業のオンラインプレゼンス戦略は根本的な転換期を迎えています。従来のSEOに加えて、GEOとAIOを統合した包括的なアプローチが、今後の企業の成功を左右することになるでしょう。

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参考資料

1. Muck Rack Study: “What is AI Reading?” (July 2025)
2. Nieman Journalism Lab: “Generative AI models love to cite Reuters and Axios, study finds” (2025)
3. PwC Japan: “生成AIに関する実態調査 2025春 5カ国比較” (2025)
4. Adobe: “2024 Holiday Season E-commerce Report” (January 2025)
5. メディアリーチ: “LLMOコンサルティングサービス” (March 2025)