AIで調べる人が増えました。そのため、これまでのSEO対策だけでは、本当のアクセス状況を見落とします。

実は、無料のGA4に、AIからのアクセスを自動で集計する機能が追加されました。
これで何がわかり、何がわからないのか。まず一からお伝えします。

1. なぜ今、GA4で「AIからのアクセス」を調べるべきなのか？

AI検索から人が集まる時代の変化

少し前まで、ネットで調べる人はみんなGoogleやYahoo!にキーワードを打ち込んでいました。
しかし今は違います。ChatGPTやGeminiに直接話しかけて、その回答のリンクからホームページに来る人が急増しています。

つまり、「検索順位」だけを気にしても、アクセス数の変化に気づけない時代になりました。
そのため、AI経由の流入を把握することが重要です。

この変化は、大企業だけの話ではありません。
中小企業の担当者にとっても、今まさに身近な問題になっています。
実際に、スマートフォンでChatGPTを開いて「大阪のホームページ制作会社を教えて」と話しかける人は確実に増えています。
そして、その回答に自社が含まれるかどうかが、新規の問い合わせにダイレクトに影響する時代が始まっています。

検索エンジン最適化（SEO）に何年も取り組んできた企業ほど、この変化に戸惑いを感じているかもしれません。
しかし、焦る必要はありません。
まず現状を正確に把握することが、最初の一歩です。
そのための無料ツールが、GA4にすでに備わっています。

専門用語を覚える前に知りたい「LLMO」の本当の意味

まず、LLMOという言葉があります。難しく聞こえますが、意味はシンプルです。

【LLMOとは】 「AIに自社の商品やサービスを正しく学習してもらい、ユーザーにお勧めしてもらうための工夫」のことです。

難しく考える必要はありません。
これまでのSEOが「Googleに好かれる工夫」だったとすれば、LLMOは「AIに自社を見つけてもらう工夫」です。
つまり、本質は同じです。

LLMOという言葉は、「Large Language Model Optimization（大規模言語モデル最適化）」の略です。
2025年ごろから国内でも使われはじめ、2026年現在では、デジタルマーケティング業界の共通語になりつつあります。
似た言葉に「AIO（AI Optimization）」や「GEO（Generative Engine Optimization）」などもありますが、いずれも「AIに正確に引用・紹介してもらうための取り組み」という意味では共通しています。

重要なのは、こうした専門用語を覚えることよりも、「自社のホームページをAIが引用しやすい状態に整える」という実務です。
ツールの名前より、ページの中身の質が問われています。

【国内のリアル】大阪の現場でも「検索順位は変わらないのにアクセスが減った」という相談が急増している理由

私たちの大阪本社にも、毎日のように相談が届きます。
内容は「Googleの順位は落ちていないのに、アクセス数がジワジワ減っている」というものです。

原因の多くは、ユーザーがGoogle検索を使わずAIの中で完結させていることにあります。
だからこそ、「AIから何人来ているか」を数字で掴むことが、これからのWebマーケティングの出発点です。

この現象は「ゼロクリック検索」の進化版ともいえます。
以前から「検索しても結果画面で完結してしまい、クリックされない」という問題はありました。
それが今、AIチャットの中で完全に完結するケースへと進化しています。

特に問い合わせ件数に影響が出やすいのは、「地域名＋サービス名」での指名に近い検索です。
たとえば「大阪 Web制作 製造業」といったキーワードで検索するユーザーが、ChatGPTに同じ質問をするケースが増えています。
SEO上位を取っていても、AIが別の会社を紹介すれば、その機会を失います。

逆に言えば、AI対策をいち早く進めた会社が、次の3〜5年の競合優位を確立できます。
そのために今すぐできる最初のアクションが、GA4での計測です。

2. 【2026年最新】設定不要！GA4に登場した「AI Assistant」チャネルとは？

画面のどこを見ればいい？標準レポートに自動追加された新しい項目の見方

「難しい設定が必要なのでは？」と思うかもしれません。
しかし、安心してください。
GA4の標準レポートに、AI Assistantという項目が自動で追加されました。

見方は簡単です。
まずGA4の左メニューから「レポート」を開きます。
次に「集客」→「トラフィック獲得」をクリックしてください。
そこに表示されるリストの中に、AI Assistantが登場しています。
ボタンを数回クリックするだけで、AIからの人数が一目でわかります。

Google アナリティクスの新機能

なお、GA4のプロパティが複数ある場合は、計測したいサイトのプロパティが選択されているかを必ず確認してください。
特に複数ドメインを運用している会社は、どのプロパティを見ているかを混同しやすいです。
画面の左上に表示されているプロパティ名を一度確認する習慣をつけると、ミスを防げます。

また、集計期間については「過去28日間」や「過去3ヶ月」などを選んで比較することをおすすめします。
単月だけで判断すると、季節変動やキャンペーンの影響を見誤ることがあります。
可能であれば、前年同月との比較も定期的に行いましょう。

自動で分類される主要なAIアシスタント

「AI Assistant」には、主要なAIサービスからのアクセスがひとまとめにされています。
具体的には以下の通りです。

• ChatGPT（OpenAI）
• Gemini（Google）
• Deepseek
• Copilot（Microsoft）

これまでのように個別に登録する手間が省けます。
まずは「全体でAIからどれくらい来ているか」をざっくり把握するのに非常に便利です。
一方で、細かい内訳を見たい場合は、次章の探索レポートを活用してください。

なお、Googleが自動分類するAIアシスタントの定義は、今後も更新される可能性があります。
新しいAIサービスが登場するたびに対象が拡張されることが予想されますので、定期的にGoogleの公式ヘルプを確認することをおすすめします。

また、Perplexity AIやClaudeなど、現時点でAI Assistantに含まれていないサービスもあります。
これらからのアクセスは探索レポートで個別に確認する方法が有効です。
主要なAI以外にも、業界特化型のAIチャットボットが増えてきていますので、自社のターゲット層がよく使うAIツールを把握しておくことが大切です。

【ここに注意】Googleの「AI Overviews」からの流入はここには含まれない？

ここに大きな落とし穴があります。
Googleの検索結果トップに表示されるAI Overviewsのリンクからのアクセスは、「AI Assistant」には分類されません。

これらは従来通り「Organic Search」としてカウントされます。
そのため、ここを混同すると「AIからのアクセスが全然増えない」と勘違いしてしまいますので注意してください。

AI Overviewsは、Google検索の結果ページ最上部に表示されるAI生成の要約です。
ユーザーがその中のリンクをクリックした場合、GA4ではオーガニック検索（自然検索）として記録されます。
つまり、Google経由の流入は変わらず「Organic Search」に集計されるため、AI Overviewsの恩恵を受けていても、数字の見た目は通常のSEO流入と区別がつきません。

一方、ChatGPTやGemini、Perplexityなどの独立したAIチャットサービスからのリンク経由は「AI Assistant」に分類されます。
この2種類の違いを理解していないと、AI対策の効果を正確に評価できません。

整理すると以下のようになります。

この表を頭に入れておくだけで、レポートを見たときの解釈が大きく変わります。
「AI流入が少ない」と感じた場合は、Organic Searchの数字も合わせて確認してください。
AI Overviews経由の伸びが含まれている可能性があります。

3. 【どっちを使う？】「標準レポート」と「探索レポート」の決定的な違いと使い分け

実務では「標準レポート」と「探索レポート」の2つを使い分けます。
それぞれの特徴と現場での使い方をまとめました。

手間なしの「標準レポート」が持つ、実務上の3つの限界

自動で集計してくれる標準レポートは便利です。
しかし、万能ではありません。
現場では主に以下の3つの壁にぶつかります。

1. 過去のデータに遡れない：この機能が追加される前のデータは、AIからのアクセスがあっても自動分類されません。
2. AIアプリからのアクセスが漏れる：スマホのChatGPTアプリなどからリンクを踏んだ場合、リファラー情報が消えてしまい「Direct」に分類されるケースがあります。
3. 細かいAIの種類がわからない：すべてが「AI Assistant」という1つの箱に入るため、「ChatGPTから何人」「Geminiから何人」という内訳は見えません。

これらの限界は、標準レポートの設計上やむを得ない部分です。
Googleは今後もアップデートを重ねていく予定ですが、現時点では上記の制約があることを前提に活用することが大切です。

特に3点目の「AIの種類が内訳でわからない」という制約は、実務上で影響が大きい点です。
たとえば「ChatGPTからは流入があるがGeminiからはほぼゼロ」という状況であれば、Google関連のコンテンツ対策（構造化データの最適化や、Googleサービスとの連携強化）が急務だとわかります。
逆に「Geminiからは流入があるのにChatGPTからは少ない」なら、OpenAIが重視するWeb上の信頼性指標（ドメイン評価やバックリンクの質）を強化する方向性が見えてきます。
このような分析をするためには、探索レポートが必要です。

過去の数字も丸裸にする「探索レポート」の具体的な作り方

そこで、「探索レポート」を使う方法を覚えておきましょう。
過去のデータも含め、AIの名前ごとにアクセスを抜き出せます。
手順は以下の通りです。

• ステップ1：GA4の左メニューから「探索」を選び、空白のレポートを新しく作ります。
• ステップ2：画面左側にある「セグメント」のプラスボタンを押し、「セッションセグメント」を選びます。
• ステップ3：条件の追加で「セッションの参照元/メディア」を選択し、フィルターを「次を含む」にします。
• ステップ4：入力欄に「chatgpt」や「gemini」「perplexity」などのドメイン名を入力して適用します。
• ステップ5：このセグメントをレポートの軸に配置すれば、指定したAIだけの推移グラフが完成します。

なお、入力するドメイン名の例として、以下を参考にしてください。

ひとつのセグメントに複数のドメインを「OR条件」で設定すれば、AIサービス全体をまとめて計測できます。
また、AIごとに個別のセグメントを作っておくと、比較分析が格段にしやすくなります。
一度セグメントを作成しておけば、毎月同じ画面で確認できるため、定点観測に向いています。

探索レポートのもう一つの強みは、「着地ページ（ランディングページ）」との掛け合わせ分析ができることです。
AIから来たユーザーが、どのページに最初に訪れているかを可視化することで、「AIに評価されているコンテンツ」が特定できます。
この情報は、今後のコンテンツ戦略を立てる上で非常に価値があります。

まずは標準レポートを眺め、気になったら探索で深掘りする黄金ルート

私たちのクライアントワークでは、毎日難しいレポートを見る余裕のある担当者はいません。
そのため、シンプルな運用方法をおすすめしています。

普段は週1回、標準レポートの「AI Assistant」の数字が増えているかをサラッと確認するだけです。

もし急に数字が動いたときだけ、探索レポートで原因を調べます。
これなら限られた業務時間でも無理なく続けられます。

「毎月のレポートに何を追加すればいいかわからない」という担当者の方には、まずGA4の標準レポートをPDF書き出しして月次報告書に1ページ追加することをおすすめしています。
上司やクライアントへの説明時にも、「先月のAI経由の訪問者数が〇〇人になりました」という一言があるだけで、デジタルマーケティングへの理解度が高い印象を与えられます。

慣れてきたら、探索レポートで着地ページの分析まで行うと理想的です。
最初から完璧を目指す必要はありません。
まず計測の習慣をつけることが、最優先です。

4. 【徹底比較】AIからのアクセスが多いページと、完全にスルーされるページの特徴

AIに紹介されやすいページと、無視されるページには明確な違いがあります。
また、その差を知ることで今すぐ改善に着手できます。
比較表にまとめました。

【詳細比較表】情報の網羅性・独自性・データの形式による違い一覧

【OK例】AIが喜んでユーザーに紹介したくなる「信頼のデータベース型」ページ

AIは「ハルシネーション」をとても嫌がります。
そのため、噂話よりも企業公式サイトの「正確なデータ」や「現場の実例」を優先してユーザーに紹介します。

つまり、料金やスペックが表で整理されたページは、AIにとって「最も読み取りやすいご馳走」です。

具体的に「AIが好むページ」の要素を挙げると、次のようになります。

• 「よくある質問（FAQ）」形式で疑問に直接答えているセクションがある
• サービス内容・費用・対応エリアが箇条書きまたは表でまとまっている
• 「〇〇をした結果、問い合わせが〇件増えた」といった数字付きの実績が掲載されている
• 専門用語には必ず説明が添えられており、初めて読む人にも理解できる構成になっている
• 記事の冒頭に「この記事でわかること」「結論」が短くまとまっている

これらの要素を満たしたページは、AIが質問に答える際に「引用したい情報源」として選ばれやすくなります。
逆に言えば、今すぐ自社のホームページをチェックして、これらが欠けているページを改善するだけで、AI流入の獲得チャンスを高められます。

【NG例】AIに「読む価値なし」と判定されてしまう「どこにでもあるまとめ記事」

一方で、他人のブログを真似した中身のない記事は、AIに見向きもされません。
なぜなら、その程度の内容であればAI自身が一瞬で作れるからです。

わざわざリンクを貼ってもらうためには、AIが真似できない「生の事実」が必要です。
そのため、現場で得た知識や数字を積極的にページに反映しましょう。

具体的に「避けるべきコンテンツ」の例としては、以下が挙げられます。

• 「〇〇とは？」から始まる一般的な説明のみで終わるページ（Wikipediaで代替できる内容）
• 自社の商品・サービスを宣伝するだけで、ユーザーの疑問に答えていないページ
• 同業他社のホームページとほぼ同じ表現・構成になっているページ
• リンクや画像が古く、一部が機能していない放置状態のページ
• 「詳しくはお問い合わせください」という一言で情報開示を避けているページ

こうしたページがあると、AIはそのドメイン全体の信頼性を低く評価する可能性があります。
1ページだけの問題で終わらず、サイト全体の評価に影響するため、定期的なコンテンツ棚卸しが重要です。

【実践】AIに選ばれやすいページへの改善ステップ

「では、具体的に何から手をつければいいか？」という声に応えるため、改善の優先順位を整理します。

【優先度：高】まずはここから着手してください

• トップページと主要サービスページに「FAQセクション」を追加する
• 料金・費用に関するページを新設または既存ページに追記する（概算でも効果あり）
• 問い合わせから成約に至った実績事例を1件以上掲載する

【優先度：中】慣れてきたら取り組む施策

• 記事・コラムページにFAQページ用の構造化データ（FAQ Schema）を追加する
• 既存のブログ記事を見直し、「結論ファースト」の構成に書き直す
• 各ページの「最終更新日」を明記し、定期的に内容を更新する

【優先度：低】余力があれば対応する施策

• 動画や独自アンケートなど、テキスト以外の一次情報を追加する
• 専門的な内容を持つページを外部サイトに発信し、被リンクを獲得する

優先度の高いものから順番に対応するだけで、半年後のAI流入数は大きく変わります。
すべてを一度に完璧にする必要はありません。
少しずつ着実に改善していきましょう。

5. 実務でそのまま使える「AI流入チェック」1ヶ月おき確認リスト

月に1回、月末や月初のタイミングで以下の3つをチェックしてください。
これだけで、AI対策の効果が手に取るようにわかります。
また、データを記録しておくことで月ごとの変化も比較できます。

【チェック1】全体のアクセスに対して「AI Assistant」の割合が何％あるか？

まず、全体のセッション数のうち、AI Assistantチャネルの割合を計算してください。

計算の目安 現時点では、全体の 1%〜3% 程度でも十分に健闘しています。5%を超えていれば、AI検索の中で自社が有力な情報源として評価されている証拠です。

この割合は、業種や企業規模によっても異なります。
BtoBのニッチな専門サービスを提供している会社では、1〜2%でも非常に価値が高い数字です。
一方、BtoCの幅広い商材を扱う会社では、将来的に5〜10%を狙うことも現実的になりつつあります。

重要なのは、今月の数字そのものより「前月比・前年比でどう変化しているか」という傾向です。
増加傾向にあれば、コンテンツ改善の効果が出ていると判断できます。
減少傾向なら、競合他社のコンテンツが台頭している可能性を疑い、早めに手を打つ必要があります。

【チェック2】AIからのアクセスが「一番多いページ」のテーマは何か？

次に、探索レポートを使って、AIから来たユーザーが最初に着地したページを確認します。

特定のページに集中していれば、それが「AIが最も価値を認めたコンテンツ」です。
そのページの書き方を他のページにも展開することで、さらにAI流入を増やせます。

また、このチェックでは「CVRへの貢献度」も合わせて確認することをおすすめします。
AIからの流入が多いページが問い合わせや資料請求につながっているかを確認することで、単なるアクセス増ではなくビジネス成果への貢献を測れます。

もしAI流入は多いのにコンバージョンに繋がっていないページがあれば、そのページのCTA（行動を促す呼びかけ）や、そのページから先の導線設計を見直すタイミングです。
「AIに引用されること」と「問い合わせが増えること」は別の課題として捉え、両方を同時に改善する視点を持ちましょう。

【チェック3】AI経由で来たユーザーは、ちゃんと自社の問い合わせや購入に繋がっているか？

また、人が来るだけではビジネスになりません。
AI経由のユーザーが「問い合わせ」まで至っているかを確認してください。

AI検索を使ってリンクをクリックするユーザーは、具体的な悩みを持つ質の高いお客様が多いです。
そのため、通常の検索流入とコンバージョン率を比較してみてください。

GA4では、「セグメント」を使ってAI経由のセッションだけのコンバージョン率を確認できます。
「AI Assistantセグメント」と「Organic Searchセグメント」を並べて比較することで、AIユーザーの行動の特徴が見えてきます。

私たちの経験では、AI経由ユーザーは「すでに課題を明確に持っており、比較検討段階にある」方が多い傾向があります。
そのため、ページを訪れた後の行動が積極的で、同じ時間内に複数ページを閲覧するセッション深度が高いケースが目立ちます。
このデータが確認できた場合、そのユーザー像に合わせたコンテンツ最適化（比較表の充実・問い合わせまでの摩擦を減らすフォーム改善など）が有効です。

【月次チェックシート】記録用テンプレート

以下の項目を毎月記録しておくと、半年・1年単位での変化を視覚化できます。
Excelやスプレッドシートにコピーしてご活用ください。

記録を続けることで、「どのページを更新したタイミングでAI流入が増えたか」というような因果関係も見えてきます。
施策の効果検証に役立ててください。

6. 大阪のWeb担当者が陥りがちな「よくある失敗パターン3選」と解決策

失敗1：数字が「0」のまま動かず、設定が間違っていると思い込んでしまう

GA4でAI Assistantを見ても、数字が「0」のままのことがあります。
「設定が壊れているのでは？」と焦る方が多いですが、そうではありません。

単に「まだAIから誰も来ていない」という現実を示しているだけです。
焦って設定をいじる必要はありません。
そのため、まずはホームページの中身の改善に時間を使いましょう。

ただし、念のため確認すべき点もあります。
まず、GA4のトラッキングコードが正しくサイト全体に設置されているかを確認してください。
特定のページだけに設置されている場合、AI経由のアクセスを取りこぼしている可能性があります。
次に、フィルター設定によって自社IPがアクセスとして記録されているケースがないかもチェックしてください。

設定の問題でなければ、コンテンツ改善を進めながら数ヶ月単位で変化を待つことが大切です。
AIへの露出は、コンテンツの蓄積と共に徐々に増えていくものです。
即効性を期待しすぎず、長期的な視点を持ちましょう。

失敗2：すべてのAIからのアクセスが完璧に取れていると過信してしまう

GA4の「AI Assistant」は、すべてのAIアクセスを100%捉えているわけではありません。
スマートフォンのアプリ内でリンクがクリックされた場合、「Direct」として処理されてしまう限界があります。

つまり、表示される数字は「確認できた最低限の人数」です。
実際には1.5倍から2倍近くの人がAIから来ている可能性があります。
そのため、数字に振り回されすぎないことが大切です。

この課題は、GA4だけでなく他のアクセス解析ツールでも共通しています。
Directチャネルの数字が不自然に多い月があれば、「AIアプリからの流入が増えているかもしれない」という仮説を持つと、データの読み方が変わります。

完璧な計測を目指すより、「傾向を掴む」という感覚でデータを活用することが実務上の正解です。
数字は現実の縮図であり、すべてを映す鏡ではありません。
その前提を持った上で分析することが、正確な判断につながります。

失敗3：AIからのアクセスを増やすために、日本語の自然さを無視してロボットのような文章を書いてしまう

「AIに読み取らせやすくするために硬い文章に書き直そう」とするのは本末転倒です。
なぜなら、AIは人間が「わかりやすい」と感じる自然な日本語をそのまま高く評価するからです。

また、不自然なキーワードの詰め込みはAIに嫌われます。
さらに、来訪した人間のお客様にも不快感を与えてしまいます。

SEOの世界でも同様の失敗が繰り返されてきました。
「キーワード密度を高めれば上位に出る」という誤解から、不自然なテキストが量産された時代がありました。
AI対策でも同じことが起きています。

AIが引用したくなるのは、結局「読んで役に立つ情報」です。
それはGoogleが評価するコンテンツと本質的に変わりません。
「AIのため」ではなく「読者のため」に書かれたコンテンツが、AI対策にも最も効果的です。
その原則を忘れないようにしてください。

【番外編】失敗4：社内で「AI対策」の必要性を理解してもらえず、予算・時間が確保できない

技術的な問題よりも、実はこちらで詰まっている担当者の方が多いかもしれません。
「GA4のデータを見て危機感を感じているが、上司や社長への説明が難しい」という状況です。

そんなときは、数字で説明することが最も効果的です。
「先月、ChatGPTやGeminiから〇〇人が弊社サイトを訪問しました。
競合他社が先に対策を進めると、このトラフィックを奪われる可能性があります」
という1〜2行で、多くの経営者に危機感を伝えることができます。

GA4のスクリーンショットと、AI流入の月次推移グラフを1枚添えるだけで、説得力が増します。
難しい説明よりも、「今の数字」と「放置した場合のリスク」をシンプルに伝えることを意識してください。

7. まとめ：まずは「自社の今」を知ることから始めよう

株式会社クイックリーからのアドバイス：焦って高いツールを買う必要はありません

ネットやSNSでは「今すぐ専用ツールを導入しなければ手遅れになる！」といった宣伝が目につきます。

しかし、ここまでお話しした通り、無料のGA4だけで全体の傾向を掴むには十分すぎるほどのデータが手に入ります。

まずは今月のGA4を開いて「AI Assistant」をクリックしてみてください。
そこから見える小さな数字の中に、ホームページ運用の大きなヒントが隠されています。

もし「画面のどこを見ればいいか不安」「自社ページがAIに好かれているかプロに見てもらいたい」という大阪の企業様は、いつでも株式会社クイックリーへお気軽にご連絡ください。

クイックリーでは、GA4の初期設定から探索レポートの作成支援、コンテンツ改善の具体的なアドバイスまで、一貫してサポートしています。
「何から始めればいいかわからない」という段階からのご相談でも、丁寧にお答えします。
大阪であれば対面でのご相談も可能ですので、お気軽にお声がけください。

【よくある質問】このテーマに関するQ&A

本コラムのテーマに関連して、よくいただくご質問にお答えします。