Pioneerwork、製造業110サイトの95%で製品情報をAIが認識できず

Pioneerworkは、製造業を中心とする110のWebサイトを対象に、AIによる製品情報の読み取り状況を調査しました。
製品仕様がHTMLに記載されていたサイトは87%でしたが、AIが商品として認識できる構造化データを備えていたサイトは5.5%にとどまりました。
検索キーワード数が減少する一方、AI回答で企業が言及される機会は増えており、製品情報の構造化が課題になっています。

記事の概要

調査主体は、AIエージェント向けWebサイト最適化サービス「ZAG」を提供するPioneerworkです。
対象は、製造業を中心とした110のWebサイトにある商品詳細ページです。
寸法・材質・規格などの仕様がHTMLに記載されていたサイトは87%でした。
一方、AIが製品を商品として認識できる構造化データを持つサイトは5.5%でした。
検索キーワード数は、2025年2月から2026年7月までの18カ月で中央値が66.6%減少しました。
AI回答での企業言及数は、2025年9月から2026年7月までに中央値で81.2%増加しました。
検索キーワード数は99%の企業で減少し、AI回答での言及数は96%の企業で増加しました。
商品データは2026年9月に測定され、検索キーワード数とAI回答での言及数は商用データベースによる推定値です。

記事のポイント

1. 仕様記載と構造化に差： 人が読める仕様表があっても、構造化されていなければAIは製品項目と値を正しく結び付けにくいです。
2. 検索からAI回答へ移行： 検索キーワード数が減る一方でAI回答での言及数が増え、製品情報の提示経路が変化しています。
3. BtoB購買が先行か： Pioneerworkは、数値や仕様で比較するBtoB購買でAIによる製品選定が先行すると見ています。

このニュースがもたらす影響

• 製造業のWeb担当： 仕様表を整えるだけでなく、商品・項目・値の対応関係を点検し、AI経由の候補に入るためのデータ整備を優先課題として検討する必要がありそうです。
• 製造業の営業部門： 検索流入だけを成果指標にせず、AI回答で自社製品が比較候補として扱われるための情報整備を、営業施策と連動して見直すことが求められそうです。
• AI関連サービス事業者： 製造業向けには、サイト制作や検索対策に加え、仕様情報をAIが扱えるデータへ変換・運用する支援への需要が広がる可能性があります。

このニュースの背景

製造業を中心とする110サイトでは、仕様がHTMLに記載されていても、AIが商品として認識できる構造化データを備えたサイトは5.5%にとどまりました。
検索キーワード数が減少する一方、AI回答で企業が言及される機会は増えており、製品を探す経路が変化しています。
数値や仕様を比較するBtoB購買では、AIが製品を選定する際にメーカー公開情報を参照する余地が大きいとされています。

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