日本語ユーザーは実は質問していないケースがほとんど 「AIにおすすめを聞く人が増えている」。マーケティング業界で、この前提に基づいた施策が増えている。AEO（AI検索最適化）、AIレコメンド対策、「おすすめ」キーワードの最適化。 その前提は、データで検証されたことがあるのか。 株式会社Tech Knowledge Base（本社：京都府京都市中京区、代表取締役：永淵翔大）は、ChatGPTの実利用ログを分析した調査レポートを公開しました。 近年、AIチャットの普及に伴い「AIにおすすめを聞く消費者が増えている」という前提に基づくマーケティング施策（AEO＝AI検索最適化など）が広がりつつあります。しかし、この前提を実データで検証した調査はほとんど存在しませんでした。本調査は、実際のChatGPTユーザーの会話ログを定量的に分析し、マーケティング業界の想定と実態のズレを明らかにするものです。 なお、本調査の対象は全て公開データセットであり、ユーザーが自ら共有した会話や研究目的で収集・公開されたログに限られます。企業の業務利用やプライベートな相談など、公開されないタイプの利用は含まれておらず、クローズドなデータを含む分析とは異なる結果になる可能性があります。 主な調査結果 日本語で「おすすめ」と聞いた人は2,500件中わずか7件（0.28%）。 推薦意図を持つ質問は日本語で0.56%、英語でも4.4%にとどまり、「AIにおすすめを聞く人が増えている」という業界の想定と実態に大きな乖離があることが判明 日本語ユーザーの78%は疑問形を使わない。 「〜して」「〜を教えて」という命令・依頼型が主流であり、「ユーザーの質問に答える」というAEOのフレームワークは実態の半分しか捉えていないことが明らかに 日本語の恋愛相談は英語圏の約3倍。 英語圏ではコーディング（18-24%）が最多だが、日本語ではロールプレイ・創作（10.6%）や恋愛相談（5.8%）が上位に入り、AIの利用目的が日英で根本的に異なることが確認された 日本のユーザーは商品名を出して聞く傾向が12カ国中最多。 商品指名率51%、制約（時期・用途・地域など）を含む割合も58%で最多 英語に習熟するほどブランド名を出して聞く。 ネイティブ話者のブランド指名率は11%、非ネイティブは5-6%と約2倍の差 日本語話者の対話傾向を分析した概要資料 「おすすめ教えて」はほぼ存在しない 本調査では、日本語2,500件の初回メッセージ（先頭180字）における推薦系表現の出現率を集計しました。結果として、推薦意図でのユーザークエリは全体クエリの0.56%にとどまり、マーケティング文脈でも、おすすめより、比較、違い等の文言をより多く使用していることがわかりました。 公開レポートの詳細は、お問い合わせください。 ◾️調査概要 調査名称：AIへの質問行動に対する実態調査 調査時期：2026年6月 調査方法：公開データセット４種の定量分析 ■株式会社Tech Knowledge Base 会社概要 - 代表取締役：永淵翔大 - 事業内容：成長連動型M&A・PMI、事業承継支援、事業再生コンサルティング、AI検索最適化（AEO） - コーポレートサイト：https://tkbase.co.jp/ - Sighted（AI検索モニタリングツール）：https://sighted.tkbase.co.jp/ - KeyFace（コミュニケーション最適化AI）：https://keyface.tkbase.co.jp/ - お問い合わせ：https://tkbase.co.jp/contact