AI検索は国によって動作が異なるのか？地域ごとの違いを徹底解説

地理的位置によるAI検索結果の違い

AI検索エンジンは国ごとに一律の結果を返すわけではありません。 6つの主要AI検索プラットフォームと4つの国際市場で5万6千件超の引用元を分析した調査により、地理的位置がAIシステムが優先し引用する情報源を根本的に左右していることが明らかになっています。異なる国から同じ質問をしても、ユーザーはまったく異なる回答を受け取ります。この地理的な違いは、主にユーザーのIPアドレス（位置情報の信号）とプロンプトの言語（AIモデルが優先するコンテンツソースを決定）という2つのメカニズムに由来します。これらの違いを理解することは、グローバルに展開する企業にとって極めて重要です。なぜなら、AI検索結果でのブランドの可視性は、顧客がどこから検索しているかによって大きく左右されるからです。

この影響は非常に大きいものです。たとえば「バルセロナのおすすめレストラン」をスペインから検索すると、現地住民が通う地域密着型の飲食店が表示されますが、同じクエリを米国から検索すると、英語の旅行ガイドで紹介される有名店が表示されます。この地理的な分断により、ブランドにとっては顧客がどの地域で検索するかによって全く異なる現実が生まれるのです。AI検索で自社の存在感を監視する企業にとっては、単一の結果だけに頼ることはできず、複数の国や言語で可視性を追跡しなければ、真のグローバルな足跡は把握できません。

AIプラットフォームごとの地域ローカライズ性能

AI検索エンジンごとに、地理的ローカライズへのアプローチは大きく異なります。Perplexityは、全引用の56.5%が非グローバル（ローカライズ）ソースからで業界トップ。常に地域ドメインや国別情報を優先表示し、米国ベースの情報をデフォルトにしません。Microsoft Copilotも非グローバル引用が56.0%で匹敵するパフォーマンスを見せ、特定国からの検索時は地域ドメインを積極的に探します。しかし、リーダーと遅れたプラットフォームの差は顕著で、Geminiは非グローバル引用がわずか5.3%とローカライズがほとんどなく、イギリスからの検索も米国からの検索とほぼ同じ扱いです。

この違いは非常に重要です。AI検索エンジン全体の66%の引用が依然としてグローバル（主に米国ベース）ドメインからであり、ユーザーの所在地に関係なく米国中心の内容が表示されます。**ccTLD（.fr、.de、.co.ukなど）を正しく使う割合はわずか18.3%**で、真に地域市場を代表する情報はごく一部です。これにより、米国中心・英語中心のコンテンツへの根本的なバイアスが生まれ、他国・他言語で検索しても米国ソースが優遇されます。非英語圏の企業にとっては、アメリカ発の情報やグローバルブランドとの競争を強いられる仕組みです。

国別に異なるAI検索のローカライズ

地理的ローカライズ性能は国ごとに大きく異なり、**AI検索エンジンが世界各地の市場にどう対応しているかという「地域デジタル格差」**が明確に浮かび上がります。オランダは非グローバル引用率54.5%でトップ。強力な現地デジタルインフラと、AIエンジンがオランダドメインや地域ビジネス情報を安定して参照する恩恵を受けています。ドイツは44.6%で2位、ccTLD活用と地域ソース発見もそこそこ。フランスは35.3%で中程度、さらなる地域ソース発見に改善の余地あり。イギリスは意外にも5.9%と最下位近く、デジタル先進国でありながら地域ドメインの優先度は非常に低いです。

この地理的不均衡によって、地域によって競争上の有利・不利が生じます。オランダやドイツのユーザーはAI検索で地域ビジネス情報や地元ソースを多く目にできますが、イギリスの企業は発展した市場にもかかわらずAI上での可視性に苦戦します。市場調査でも、AIで新市場をリサーチする際に主要な地域競合や規制情報を見逃すリスクが高く、特にイギリスのように地域ソースが引用の6%未満しかない国では大きな盲点となります。

言語ベースと位置ベースのAI検索応答の違い

言語の選択と地理的位置は、AIモデルが回答をパーソナライズする際の2つの異なる信号です。 言語はAIモデルが引用する情報源を決定し、IPアドレスはロケーションベースのクエリで地理的文脈を把握する手助けをします。たとえば「近くのおすすめカフェは？」とChatGPTに尋ねると、IPアドレス情報を使って近隣のロケーションを特定します。ただし、各AIプラットフォームがこれらの信号をどう扱うかは異なり、体験に一貫性がありません。

ChatGPTは特定のクエリでプロンプト言語よりユーザーの位置を優先します。 たとえば日本語で「おすすめのスーパーマーケットは？」と尋ねても、米国からアクセスした場合はWalmartやTargetなど米国の小売店が返されることがあります。**Google AI Overviewsは逆で、**日本語クエリには日本の店舗情報を返します。Googleはキャッシュされた結果と、「日本語で検索するユーザーは日本の情報を求めている」と仮定しているためです。このような言語と位置の信号の重み付けの違いにより、同じ質問でも言語や場所によって返答が異なります。

この違いはグローバル企業にとって大きな影響があります。たとえばレストランチェーンが英語で検索すると観光客向けの推薦に現れますが、現地語で検索すると地元向け検索に出てくるという2つの可視性プロファイルが生まれます。企業は単にコンテンツを翻訳するだけでは不十分で、各プラットフォームが言語・位置の信号をどう重視しているかを理解し、最適化しなければなりません。

多言語クエリ対応とhreflangサポート

AI検索プラットフォームは多言語クエリへの対応が弱く、hreflang信号（多言語ページの関連性を検索エンジンに伝える標準マークアップ）のサポートもほとんどありません。 ChatGPT、Perplexity、Claude、Geminiでのテストでは、フランス語・イタリア語・スペイン語で検索しても、英語のURLが返されるパターンが目立ちます。GoogleやBingは一貫して正しいローカライズURLを返すなど、多言語対応での経験値の違いが際立っています。

例えば「Comment creer un sitemap XML」（「XMLサイトマップの作り方」仏語）で検索すると、ChatGPTは仏語で回答しつつリンクは英語版URLというミスマッチが発生。Perplexityも同様で、回答言語は正しくてもリンク先は英語。Claudeは明示的な指示が必要で、それでも英語版を返しがちです。Google、Bing、Copilot、Google AIモードのみが一貫して正しい仏語URLを返しました。 この多言語対応の弱さは、翻訳コンテンツを持つパブリッシャーにとって大きな課題であり、AI検索エンジンは正しい言語版ページを特定・表示できていません。

この問題はユーザー体験だけでなく、ChatGPT・Perplexity・Claudeではhreflang認識が弱いか存在しないことからも明らかです。つまり、ページ間の言語関係を伝える構造化信号をAI検索プラットフォームが認識していない状況です。これはAI検索エンジンが米国英語の訓練データに大きく依存し、従来型検索エンジンのような多言語インデックス機能が未熟であることを示しています。グローバル企業にとっては、AI検索で誤った言語版が返されることでユーザー体験や信頼に悪影響を及ぼす恐れがあります。

IPアドレスと言語信号がAI結果に与える影響

AIモデルは、プロンプトの言語とユーザーのグローバルIPアドレスという2つの主要信号で回答をパーソナライズします。 この2つは協調して働く場合もあれば、時に競合し予測困難な結果を生みます。言語選択は、AIモデルが回答で優先するコンテンツを根本的に左右し、それぞれの言語市場ごとに独自のコンテンツエコシステムが形成されます。英語での質問なら英語のブログや旅行サイト、スペイン語なら現地の批評家や出版物が優先され、同じ都市についての質問でも大きく異なる結果が出ます。

IPアドレス検出は地理的文脈を付与し、ユーザーの大まかな位置推定に役立ちます。「近くのカフェは？」といった質問では、AIはIPアドレスを元に周辺結果を返します。ただし、この地理的信号の扱いはプラットフォームによって一貫しておらず、IPを強く重視する場合と、言語信号を優先する場合があります。そのため、同じユーザーが同じ場所から検索しても、利用するAIや検索言語次第で異なった結果になります。

企業にとっての現実的な課題は、ターゲットユーザーに対してAIプラットフォームがどちらの信号を優先するか予測できないことです。 たとえばフランスのユーザーが英語で検索した場合、米国の結果（言語優先）かフランスの結果（位置優先）かはプラットフォーム次第。この予測不可能性が、国と言語を跨いだAI検索最適化を難しくしています。ブランド可視性を正確に把握するには、言語×場所の組み合わせごとに複数プラットフォームでテストが必要です。

引用の順位とローカルソースの上位表示バイアス

グローバルドメインは、AI検索エンジン全体で引用シェアが高いだけでなく、最上位引用の割合もさらに高いです。 全体の引用の66%がグローバルドメインですが、**トップ引用に限ると66.5%**とさらに強いバイアスが見られます。つまり、AIが最初や最も目立つ情報源を選ぶ際、グローバルソースへの偏りがより強まります。ローカルソースは上位表示で苦戦しており、ccTLDドメインは全体の18.3%からトップ引用では17.6%に減少、サブドメインによるローカライズはトップ引用でわずか0.9%です。

この上位表示バイアスは可視性に大きく影響します。たとえローカルドメインがAI回答のどこかに登場しても、最上位でなければ価値は限定的です。Perplexityはトップ引用で60.4%と最も強いローカライズを示し、全体平均（56.5%）よりもさらに地域ソースを上位推奨していることが分かります。一方、Geminiはトップ引用でのローカライズが1.2%と、全体平均（5.3%）よりさらに悪く、最も目立つ引用選択で米国中心主義が強まっています。

AI検索で競争する企業にとっては、単なるローカライズだけでなく「上位表示」も不可欠です。ローカルドメインがAI回答の5番目に出ても、グローバルドメインが1番目なら意味が薄い。このため、まずローカライズされた結果に載る競争、そしてその中でトップランクを取る競争という2段階の戦いになります。ターゲット顧客が使うAIプラットフォームごとに、トップ表示のルールや傾向が大きく異なる点に注意が必要です。

グローバルブランドと企業への実務的インプリケーション

AI検索の地理的な違いは、グローバル企業にとって現実的な競争影響をもたらします。 AIで新市場をリサーチする際、主要な地域競合や規制要件を見逃すリスクがあり、特に地域ソースの引用比率が6%未満の地域では深刻です。パートナー発掘も米国ベースの選択肢に偏り、地域サプライヤーがグローバルオプションに埋もれがちです。オランダ（54.5%）、ドイツ（44.6%）などローカライズの強い市場の企業は相対的に有利となる一方、イギリス（5.9%）の企業はAI上の可視性で苦戦します。

最もローカライズが進んだPerplexity（56.5%）と最低のGemini（5.3%）の間に53ポイントもの差があり、AI選択によって各国のビジネス情報の地域性が大きく変わる分断されたグローバル市場が形成されています。企業にとっては、ターゲット顧客が使う回答エンジンを把握することが不可欠です。PerplexityやCopilotのユーザーは、GeminiやGoogle検索ユーザーとはまったく異なる現地ビジネス情報に触れます。AI引用の66%がグローバルソースに偏る現状では、現地ソリューションや規制、サービスを探す顧客が重要な地域情報を見落とす「カスタマーインテリジェンスの空白」が発生します。

こうした課題に対応するため、企業は複数AIプラットフォームで国・言語ごとの可視性監査、ChatGPT・Perplexity・Gemini・Claude・Copilotでの多言語可視性テスト、依然として安定している従来検索での基盤強化、そしてAI検索のローカライズ進化を継続的にモニタリングすることが求められます。ブランドの地域別AI検索可視性を把握するには、単一プラットフォームの監視を超えた、包括的な国際・多言語トラッキング戦略が不可欠です。