株式会社Wallabeeは、AI検索時代のブランド露出を可視化・最適化するGEO/AIO/LLMOプラットフォーム「Optyino.ai」（オプティーノエーアイ）に蓄積されたAI回答ログをもとに、生成AIが商品・サービスを推薦する際に、どのような検索クエリを用いて情報収集しているのかを分析しました。 本調査では、「おすすめの洗濯機」「おすすめの冷蔵庫」「おすすめの掃除機」「おすすめのスーツケース」「おすすめのポータブル電源」「おすすめのヘッドホン」など、おすすめ系プロンプト10件を対象に、2025年9月6日から2026年3月14日までに取得されたAI回答5,707件を分析しました。 調査サマリー 本調査では、Optyino.aiのAI回答ログをもとに、生成AIが商品推薦系の質問に回答する際、どのような検索クエリを用いて外部情報を収集しているのかを分析しました。 そのうち、検索クエリ情報が取得できたログを対象に、検索クエリ数、平均クエリ語数、平均検索回数などを集計しました。 分析の結果、AIモデルごとに検索行動には大きな違いが見られました。 ChatGPT5.2は平均クエリ語数が8.16語と最も長く、1回あたりの検索クエリが具体的になる傾向が見られました。 一方、Gemini 2.5 Flashは平均クエリ語数が2.71語と短く、短い検索クエリを多く発行する傾向が見られました。 また、ChatGPT-miniは平均検索回数が2.97回と最も多く、商品カテゴリによって検索回数や検索言語に差が見られました。 Claude Sonnet 4.5は平均検索回数0.82回、平均クエリ語数2.51語となり、今回分析したモデルの中では検索回数が比較的少ない傾向が見られました。 今回の結果から、GEO対策では、単にAI回答に引用されるかどうかだけでなく、AIモデルごとに「どのような検索クエリで情報収集しているのか」を把握することが重要だと考えられます。 調査の背景 検索行動は、従来のGoogle検索に加えて、ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexity、Google AI Overview、Google AI Modeなどの生成AIに質問する形へと広がりつつあります。 この変化により、企業のマーケティング活動では、検索結果で上位表示されるSEOだけでなく、AI回答の中で自社ブランドや自社サイトがどのように言及・引用されるかを把握する「GEO」の重要性が高まっています。 特に、「おすすめの洗濯機」「おすすめの冷蔵庫」「おすすめのヘッドホン」などの商品推薦系クエリでは、AIが回答を生成する前に外部検索を行い、複数の情報源を参照する場合があります。 その際、AIがどのような検索クエリを発行しているかによって、AIに参照されやすいWebページやコンテンツの条件は変わります。 たとえば、短いキーワードで広く検索するAIと、長い複合クエリで絞り込んで検索するAIでは、GEO対策において重視すべきコンテンツ設計も異なる可能性があります。 そこで今回、WallabeeはOptyino.ai上のAI回答ログを用いて、生成AIモデルごとの検索クエリ傾向を分析しました。 主な調査結果 1．ChatGPT5.2は平均クエリ語数8.16語で最長。具体的な条件を含む検索クエリを使う傾向 AIモデル別の平均クエリ語数は以下の通りです。 AIモデル 平均クエリ語数 特徴 ChatGPT5.2 8.16語 長い検索クエリを使う傾向 ChatGPT-mini 7.00語 比較的長いクエリを複数回検索 Gemini 2.5 Flash 2.71語 短いクエリを多く発行 Claude Sonnet 4.5 2.51語 短いクエリで検索回数も少ない AIモデル別に平均クエリ語数を比較すると、ChatGPT5.2は8.16語と最も長く、1回あたりの検索クエリが具体的になる傾向が見られました。 ChatGPT5.2は、平均検索回数が1.12回と比較的少ない一方で、1回あたりの検索クエリが長い結果となりました。 このことから、ChatGPT5.2は、少ない検索回数の中で、より具体的な条件を含む検索クエリを使って情報収集している可能性があります。 2．Gemini 2.5 Flashは平均2.71語。短い検索クエリを多く発行する傾向 Gemini 2.5 Flashの平均クエリ語数は2.71語でした。 一方で、検索クエリ総数は3,892件と多く、短いキーワードを多く発行して情報収集する傾向が見られました。 AIモデル 検索クエリ総数 平均クエリ語数 検索傾向 Gemini 2.5 Flash 3,892件 2.71語 短いクエリを多く発行 ChatGPT-mini 3,26