BtoB発注先選定におけるAI検索活用の実態調査2026

株式会社Pifteeは、過去1年以内にBtoBの発注先・外注先の選定に関わった担当者196名を対象に「BtoB発注先選定におけるAI検索活用の実態調査2026」を実施しました。

本ページでは、PR TIMESで配信したプレスリリースの内容に加え、全設問の詳細データ、業種別・規模別のクロス集計結果、発注担当者の自由記述を掲載しています。

調査の背景と目的

ChatGPTやGemini、ClaudeといったAI検索ツールの普及が加速するなか、BtoBの発注先選定プロセスにも変化が起きています。

国内では2025年後半から、AI検索がBtoBの購買行動に与える影響についての調査が出始めました。しかし、その多くは「マーケター（受注側）が自社のWebサイトへの影響をどう捉えているか」という視点のものであり、「発注する側の担当者が、実際にどう探し、どう比較し、どう決めているのか」を正面から捉えた調査は多くありません。

Pifteeは、SEO・AI検索対策を専門とする検索戦略の企業です。検索行動の専門家の視点から、BtoB発注先選定の最前線で何が起きているのかを明らかにするために本調査を実施しました。

調査概要

調査名称：BtoB発注先選定におけるAI検索活用の実態調査2026
調査主体：株式会社Piftee
調査期間：2026年5月22日〜6月5日
調査方法：インターネット調査
調査対象：過去1年以内にBtoBの発注先・外注先の選定・検討に関わった担当者
有効回答数：196名
回答者の属性
- 業種：IT・通信39名（19.9%）、製造業37名（18.9%）、医療・福祉22名（11.2%）、小売・卸売19名（9.7%）、建設・不動産19名（9.7%）、その他60名（30.6%）
- 従業員規模：1〜9名 38名（19.4%）、10〜49名 56名（28.6%）、50〜99名 33名（16.8%）、100〜299名 31名（15.8%）、300〜999名 20名（10.2%）、1,000名以上 18名（9.2%）
- 関わり方：選定メンバー 94名（48.0%）、情報収集担当 65名（33.2%）、決裁者 37名（18.9%）

調査サマリー

BtoB発注担当者の75%が、発注先選定で生成AI検索の利用経験あり。22%が「日常的に使っている」と回答。
発注先探しの最初の一手はGoogle検索が48%で首位。生成AI検索は約10%で第4位に入り、比較サイトやSNSを上回る。
AI検索利用者の82%が「それまで知らなかった企業・サービスを発見」。うち21%が実際にその企業に発注・契約。
AI検索利用者の98%が何らかの裏取りを実施。最多は「その企業の公式サイトを確認する」で71%。
AI検索で推薦された企業に対し、約60%が「信頼感が高まる」と回答。78%が今後のAI検索利用は「増える」と予測。

調査結果の詳細

1. 発注先の探し方の現状

使う情報源（複数回答）

発注先・外注先を探す際に使う情報源を複数回答で聞いたところ、「Google等の従来の検索エンジン」が75.0%で最多となりました。

Google等の従来の検索エンジン：75.0%（147名）
既存の取引先・営業からの提案：50.0%（98名）
知人・同業者からの紹介：46.4%（91名）
生成AI検索（ChatGPT、Gemini、Claude、Copilot等）：43.4%（85名）
比較サイト・レビューサイト：32.1%（63名）
展示会・セミナー・ウェビナー：25.0%（49名）
SNS（X、Facebook等）：18.9%（37名）
業界メディア・専門誌：7.1%（14名）

発注担当者の4割以上（43.4%）が、情報収集手段のひとつとして生成AI検索を組み込んでいることがわかります。

最初に使う手段（単一回答）

「最初に使う手段」を1つだけ選んでもらったところ、「Google等の従来の検索エンジン」（48.0%）が最多で、「既存の取引先・営業からの提案」（18.4%）が続きました。

Google等の従来の検索エンジン：48.0%（94名）
既存の取引先・営業からの提案：18.4%（36名）
知人・同業者からの紹介：10.7%（21名）
生成AI検索：9.7%（19名）
展示会・セミナー・ウェビナー：4.6%（9名）
比較サイト・レビューサイト：3.6%（7名）
SNS（X、Facebook等）：3.6%（7名）
業界メディア・専門誌：1.5%（3名）

生成AI検索（9.7%）は第4位に位置しており、比較サイト（3.6%）やSNS（3.6%）を大きく上回っています。

従業員規模別：最初にAI検索を使う割合

従業員規模別に「最初に使う手段」として生成AI検索を選んだ割合を見ると、差が見られます。

1〜9名（n=38）：10.5%
10〜49名（n=56）：7.1%
50〜99名（n=33）：12.1%
100〜299名（n=31）：16.1%
300〜999名（n=20）：5.0%
1,000名以上（n=18）：5.6%

従業員100〜299名規模の中堅企業で16.1%と最も高く、300名以上の大企業では5%台にとどまっています。社内のAI利用規定やセキュリティポリシーが影響している可能性があります。

2. 探し方の変化

1年前と比べた変化の実感

「1年前と比べて発注先の探し方に変化はありましたか？」という問いに対し、53.6%が変化を感じています。

大きく変わった：7.7%（15名）
やや変わった：45.9%（90名）
あまり変わらない：40.3%（79名）
まったく変わらない：6.1%（12名）

半数以上の発注担当者が、この1年間で情報収集手段の変化を実感しています。

3. 生成AI検索の利用状況

利用経験（全体）

発注先の選定・検討プロセスで生成AI検索を使ったことがあるかを聞いたところ、75.0%が利用経験ありと回答しました。

日常的に使っている：21.9%（43名）
何度か使ったことがある：39.3%（77名）
1〜2回試したことがある：13.8%（27名）
使ったことはない：25.0%（49名）

利用経験あり（日常的＋何度か＋1〜2回）は合計75.0%（147名）に達しています。

業種別：AI検索利用率

業種別では、幅広い業種で利用が進んでいます。

広告・マーケティング・メディア（n=8）：利用経験あり 100%
飲食・フードサービス（n=8）：利用経験あり 87.5%
IT・通信・インターネット（n=39）：利用経験あり 82.1%
コンサルティング・士業（n=10）：利用経験あり 80.0%
製造業・メーカー（n=37）：利用経験あり 78.4%
建設・不動産・住宅（n=19）：利用経験あり 68.4%
医療・福祉・介護（n=22）：利用経験あり 63.6%
小売・卸売・商社（n=19）：利用経験あり 63.2%
教育・学習支援（n=10）：利用経験あり 50.0%
物流・運輸（n=8）：利用経験あり 50.0%

従業員規模別：AI検索利用率

従業員100〜299名規模の中堅企業で93.5%と最も高い利用率を示しました。一方、300名以上の企業では60〜67%にとどまっています。

1〜9名（n=38）：利用経験あり 68.4%
10〜49名（n=56）：利用経験あり 73.2%
50〜99名（n=33）：利用経験あり 81.8%
100〜299名（n=31）：利用経験あり 93.5%
300〜999名（n=20）：利用経験あり 60.0%
1,000名以上（n=18）：利用経験あり 66.7%

関わり方別：AI検索利用率

選定メンバーとして関わった（n=94）：利用経験あり 80.9%
自分が決裁者として関わった（n=37）：利用経験あり 73.0%
情報収集を担当した（n=65）：利用経験あり 67.7%

AI検索を使わない理由（n=49）

「使ったことはない」と回答した49名に理由を聞きました。

「情報の正確性」が最多の懸念事項であり、「セキュリティ」が続きます。「社内で制限されている」は8.2%と少数ですが、大企業では実際にAI利用規定の影響が見られます。

情報の正確性が信用できない：44.9%（22名）
セキュリティ・機密情報の漏洩が心配：28.6%（14名）
必要性を感じない：26.5%（13名）
既存の方法で十分足りている：26.5%（13名）
使い方がよくわからない：16.3%（8名）
社内でAIの利用が制限・禁止されている：8.2%（4名）

4. AI検索の活用実態

利用段階（複数回答 / AI検索利用者 n=147）

AI検索をどの段階で使ったかを聞きました。

どんな会社・サービスがあるか調べる：61.9%（91名）
複数の候補を比較・評価する：59.2%（87名）
特定の企業・サービスの詳細を調べる：44.2%（65名）
見積もり・価格の相場を調べる：36.1%（53名）
提案書・稟議書の作成に活用する：21.1%（31名）

最も多いのは「候補の発見」（61.9%）と「比較・評価」（59.2%）。注目すべきは、「提案書・稟議書の作成」にまで活用している担当者が21.1%いる点です。AI検索が情報収集だけでなく、社内の意思決定プロセスにも入り込み始めています。

選定時間の変化（AI検索利用者 n=147）

「短くなった」の合計は83.0%。大多数のAI検索利用者が選定時間の短縮を実感しています。

大幅に短くなった：22.4%（33名）
やや短くなった：60.5%（89名）
変わらない：15.0%（22名）
むしろ長くなった：2.0%（3名）

未知の企業・サービスの発見（AI検索利用者 n=147）

「発見あり」の合計は82.3%。そして21.1%が実際にその企業に発注しています。

ある。実際にその企業に発注・契約した：21.1%（31名）
ある。候補には入れたが発注には至らなかった：61.2%（90名）
ない：12.9%（19名）
覚えていない：4.8%（7名）

従業員規模別：未知企業に実際に発注した割合

従業員100〜299名規模の中堅企業で34.5%と最も高くなっています。中堅企業ではAI検索が発注先の勢力図を変え始めている可能性がうかがえます。

1〜9名（n=26）：11.5%
10〜49名（n=41）：17.1%
50〜99名（n=27）：29.6%
100〜299名（n=29）：34.5%
300〜999名（n=12）：16.7%
1,000名以上（n=12）：8.3%

5. 裏取り行動と信頼性

裏取り・確認手段（複数回答 / AI検索利用者 n=147）

その企業の公式サイトを確認する：70.7%（104名）
Google検索で別途調べる：59.9%（88名）
比較サイト・レビューサイトで確認する：40.1%（59名）
営業担当者に直接問い合わせる：34.7%（51名）
社内の詳しい人に相談する：29.3%（43名）
知人・同業者に聞く：23.8%（35名）
裏取り・確認はしない：2.0%（3名）

「裏取り・確認はしない」はわずか2.0%（3名）。AI検索利用者の98.0%が何らかの裏取りを行っています。

最多は「公式サイトの確認」（70.7%）で、「Google検索で別途調べる」（59.9%）が続きます。この結果から、「AI検索で候補を発見 → 従来のGoogle検索で詳しく調べる → 公式サイトで信頼性を最終確認する」という情報収集の流れが見えてきます。

6. AI推薦の信頼感と今後の展望

AI検索で推薦された企業への信頼感（全体 n=196）

「高まる」の合計は59.7%。AI検索で推薦されることが企業の信頼性にプラスの影響を与えています。

かなり高まる：7.1%（14名）
やや高まる：52.6%（103名）
変わらない：37.2%（73名）
むしろ不信感を持つ：3.1%（6名）

従業員規模別：信頼感が「高まる」割合

1,000名以上の大企業で27.8%と著しく低い点が目を引きます。大企業では、AI検索の推薦に対してより慎重な姿勢を取っていることがわかります。

1〜9名（n=38）：60.5%
10〜49名（n=56）：60.7%
50〜99名（n=33）：60.6%
100〜299名（n=31）：67.7%
300〜999名（n=20）：70.0%
1,000名以上（n=18）：27.8%

今後の見通し（全体 n=196）

「増える」の合計は78.1%。約8割が今後のAI検索利用の増加を予測しています。

大幅に増えると思う：26.5%（52名）
やや増えると思う：51.5%（101名）
現状維持だと思う：19.4%（38名）
減ると思う：2.6%（5名）

発注担当者のリアルな声

AI検索による効率化を実感

「従来のGoogle検索だと、広告記事やSEO対策されたサイトばかりが上位に並び、候補を絞り込むまでに膨大な時間がかかっていました。AI検索は予算や業界規模といった前提条件を投げるだけで、一瞬で条件に合う候補を構造化して出してくれます」（IT・通信 / 従業員100〜299名 / 日常的に使っている）

「条件に合う企業のリストアップや比較表の作成を一瞬でこなすため、初期の絞り込みは劇的に早くなり、見落としていた選択肢にも気づけます」（エネルギー・インフラ / 従業員100〜299名 / 何度か使ったことがある）

「AI検索は求めているサービスに関して何社かピックアップし、比較表なども作成してくれるので経営陣にもプレゼンがしやすくなり助かっている」（医療・福祉 / 従業員100〜299名 / 何度か使ったことがある）

「以前は担当者個人の知識や過去実績に頼ることが多かったですが、AIを活用することで企業情報・口コミ・実績・価格帯・強みなどを短時間で横断的に比較できる点は大きなメリットです」（小売・卸売 / 従業員1,000名以上 / 何度か使ったことがある）

「膨大なデータを持っているので、名の知れた発注先のみならず、中小企業も勧めてくれる場合があるので活用しています」（IT・通信 / 従業員300〜999名 / 日常的に使っている）

「膨大な口コミや要件を瞬時に比較できるAI検索は、発注先選びでの『後悔』を減らす強力な武器だと感じる」（IT・通信 / 従業員300〜999名 / 何度か使ったことがある）

裏取りの重要性を指摘する声

「初期調査の効率は確実に上がりましたが、AIの回答だけで判断するのは難しい。最終的には公式サイトや口コミ、担当者への確認が必要です」（広告・マーケティング / 従業員10〜49名 / 何度か使ったことがある）

「担当者のレスポンスやフットワークといった現場のリアルな対応力はネット上にないため、最終決定には人間の見極めが欠かせない」（エネルギー・インフラ / 従業員100〜299名 / 何度か使ったことがある）

「参考にはするが鵜呑みにはしないように自分でも調べてから検討するようにしている」（金融・保険 / 従業員300〜999名 / 日常的に使っている）

「リストアップには助かっています。そこからの選定はGoogle検索を使用することが多いです」（広告・マーケティング / 従業員10〜49名 / 日常的に使っている）

「情報収集にはAIが便利。ただ、最終的には実績や口コミなども確認して判断することが大切だと思います」（小売・卸売 / 従業員1〜9名 / 日常的に使っている）

信頼性への懸念

「比較の根拠となった情報源を提示してもらったら、公式サイトではなく単なる匿名掲示板だったことがある」（製造業 / 従業員100〜299名 / 1〜2回試したことがある）

「SEOに力を入れている企業が優先的にリストアップされるのではないか。選定にもバイアスがかかるのではという懸念がある」（建設・不動産 / 従業員1,000名以上 / 何度か使ったことがある）

「AI検索に優先的に挙げられるようにホームページを作成したりクチコミを操作するような企業案件が増えそうな予感がします」（広告・マーケティング / 従業員1〜9名 / 1〜2回試したことがある）

「ネットにある情報の収集はほぼAIになると思うが、発注先の選定はビジネス上のデータだけでなく信頼関係が大きく影響する。全く新しい業種でつながりがない場合はAIの出力が大きく影響してくると思う」（コンサルティング / 従業員1,000名以上 / 日常的に使っている）

「裏どりが非常に難しいと思っている。ベースの知識にない部分は自分のことでさえAIは嘘をつく」（IT・通信 / 従業員1,000名以上 / 日常的に使っている）

「実績がサイト掲載されている企業に選定される傾向が強まると感じている。法人契約だと実績公開しないこともあるので、外向けの情報が優先されてしまう」（IT・通信 / 従業員50〜99名 / 1〜2回試したことがある）

AI検索をまだ使わない理由

「まだつながりと口コミの情報のほうが信頼できる。AIは知ったかぶりすることがあり、特定の領域はかなり浅い」（教育 / 従業員100〜299名 / 使ったことはない）

「個人的には使いたいとも思うが、会社で情報漏洩防止などの理由で使用が認められていない。将来どうなっていくか楽しみです」（小売・卸売 / 従業員1,000名以上 / 使ったことはない）

「機密情報を入力しないと、どうしても中途半端な検索となるため遠慮したい」（官公庁 / 従業員10〜49名 / 使ったことはない）

「今のAIは無法状態に近く、ステマに利用される可能性が多分にあると思う。従来のGoogle検索等の方が、自分の目で見て対等に比較できる分、よっぽどマシだと思う」（医療・福祉 / 従業員1,000名以上 / 使ったことはない）

前向きな声と今後への期待

「選定先を選ぶにあたってAIが必要な時代になった。それと同時にAIによる誤発注や情報のミスを防ぐ業務も増えた」（IT・通信 / 従業員100〜299名 / 日常的に使っている）

「いままでの検索や聞き取りで逃していたところも見つかるので、受注側発注側双方にとってメリットになると思う」（製造業 / 従業員1〜9名 / 何度か使ったことがある）

「条件に合う発注先をすすめてくれるので新しい見方ができる」（製造業 / 従業員1〜9名 / 何度か使ったことがある）

「兎に角AIは速い！後で確認作業を改めて人間がするので、作業時間全体は変わらない。全てをAIがすれば、大幅に時間は短縮され、そして私は要らなくなるだろう？そんな時代が眼の前まで迫っている」（物流・運輸 / 従業員1,000名以上 / 日常的に使っている）

調査の所感

今回の調査では、BtoBの発注先選定において、AI検索がすでに当たり前のツールになりつつある実態が明らかになりました。

特に注目すべきは2つのポイントです。

1つ目は、AI検索が発注先の勢力図を変え始めていることです。AI検索利用者の82.3%が「それまで知らなかった企業をAI経由で発見した」と回答し、21.1%が実際にその企業に発注しています。これは、従来の知名度やGoogle検索の順位だけでは測れない、新たな競争軸が生まれていることを意味します。

自由記述の中でも「名の知れた発注先のみならず、中小企業も勧めてくれる」「いままでの検索や聞き取りで逃していたところも見つかる」という声がありました。AIの回答に自社が登場するかどうかが、発注候補に入れるかどうかの分岐点になり始めています。

2つ目は、AI検索と従来の検索が組み合わせて使われている実態です。AI利用者の98%が裏取りをしており、その最多手段は「公式サイトの確認」（70.7%）でした。AIで候補を発見した後、従来のGoogle検索を経由して公式サイトにたどり着き、信頼性を確認する。この流れが新しい情報収集の標準になりつつあります。

一方で、自由記述には「AIの根拠が匿名掲示板だった」「SEOに力を入れている企業が優先されるのでは」という懸念の声もありました。AI検索の便利さを実感しつつも、その限界を理解している担当者が多いことが印象的でした。

私自身、SEOという「検索行動の最適化」を10年以上専門にしてきた立場から、今回の調査結果には大きな転換点を感じています。

これまでBtoB企業のマーケティングは「Google検索で上位に表示される → 公式サイトに来てもらう → 問い合わせにつなげる」という一本道でした。しかし今回の調査が示しているのは、「AI検索で推薦される → 従来のGoogle検索で裏取りされる → 公式サイトで最終確認される」という新しい導線です。

BtoB企業にとっては、AI検索の回答に自社が登場すること、そしてその後の裏取りで訪れる公式サイトに十分な情報があること。この両方が揃って初めて、発注先の候補として残れる時代に入ったと言えるのではないでしょうか。

今後もこうした調査を通じて、AI検索時代のBtoB購買行動の変化を発信してまいります。

引用・転載について

本調査結果の引用・転載時には出典として「株式会社Piftee調べ」と記載の上、本ページ（https://piftee.co.jp/blog/research-2）へのリンクをお願いいたします

株式会社Pifteeについて

株式会社Piftee（ぴふてぃ・ピフティ）は、検索エンジン最適化（SEO）・AI検索最適化（AIO・LLMO）を専門とするコンサルティング会社です。検索エンジンのアルゴリズム変化やAI検索の進化に対応した、データドリブンなデジタルマーケティング支援を提供しています。

会社名：株式会社Piftee
所在地：神奈川県横浜市
代表者：代表取締役福田英矢
設立：2026年1月15日
事業内容：SEO・AIO・LLMOコンサルティング
URL：https://piftee.co.jp/
お問い合わせ：contact@piftee.co.jp