cooboo research
リサーチ / PRISM
コーボー リサーチ / プロジェクト

AI 検索面における
クロスプラットフォーム
引用非対称性の観察

GEO PRISM Framework は、ChatGPT・Google AI Overviews（AIO）・Google AI Mode（AIM）・organic SERP の 4 つの検索面（4 retrieval surfaces）を同一の構成サンプル内ドメイン群に対して一貫して観測することにより、 AI 検索時代における「見えている」状態の多面的な構造を整理することを目的とした、 株式会社コーボーによる探索的観察研究の枠組みです。

プロジェクト名 GEO PRISM Framework v6.0 略称 PRISM v6.0 現段階 v6.0 Stage C / v10.8.3 公開状態 公開Web最終版（public-web-final）
最新公開 · 2026-04-28
全バージョン →
Tier 1 / R-2 n=150 日本市場関連
PRISM-v6.0-stageC

AI検索面におけるクロスプラットフォーム引用非対称性 — Ahrefs 観測値（Ahrefs-observed data）に基づく日本市場関連ドメイン 150 件の探索的観察研究

ChatGPT・Google AI Overviews（AIO）・Google AI Mode（AIM）・organic SERP の 4 検索面を、 構成サンプル内 4 検索面照合（4-source within-sample census）として観測。 最も強く観測された結果として「AIM が AIO を上回る方向性（AIM > AIO direction）」（88.2%、n=120/136、p=3.45×10⁻²¹）を報告し、あわせて消費者向け／B2B 業種反転（consumer/B2B inversion）、4 層の記述統合モデル、GEO トリアージ 4 類型を提示します。

88.2%
AIM が AIO を上回る示唆
片側二項検定 p=3.45×10⁻²¹
150
日本市場関連ドメイン
医療 / EC / SaaS = 50/50/50
4層
記述統合モデル
仮説 H1〜H4 / 7 クラスタ中 6 をカバー
版v10.8.3
段階v6.0 Stage C
公開日2026-04-28
著者成田 聖 / T. Narita
頁数（日本語版）238p / 6.8MB
頁数（英語版）164p / 8.9MB
状態公開中
PDF（日本語版）→ PDF（英語版）

本PDFは Ahrefs 観測値（Ahrefs-observed estimates）に基づく探索的観察研究です。実ユーザー行動・実到達リーチ（actual reach）・トラフィック・学習コーパス構成（training-corpus composition）を直接証明するものではありません。Ahrefs による承認・保証・協賛・推奨・法的クリアランスを意味しません。

引用永続URL /research/prism/versions/v6.0-stageC/
中核メッセージ
出典：構造化要旨（Structured Abstract）／ §5.10
GEO PRISM Framework v6.0

AI検索時代において、
見えている状態は一種類ではない

ChatGPT、Google AI Overviews、Google AI Mode、organic SERP — 同一のドメインであっても、 検索面ごとに引用（citation）のされ方は異なる構造を取り得ます。本研究は、その差を単一スコアではなく 検索面別の可視性プロファイル（visibility profile） として読み解くための、観測的な補助線を提供します。

§ 02 — 階層化された知見

確定度の高い観測と、Phase B / 3 で
更新される暫定知見を、分けて読む

本稿は探索的観察研究です。読者・引用者・実務利用者が確定度の異なる結果を混同しないよう、 知見（findings）は明示的に Tier 1 / 2 / 3 に区分しています。

1Tier 1 — 確定度が高い
4 検索面照合の方法論
＋ AIM > AIO direction
R-1 / R-2
R-1：同一の構成サンプル内ドメイン群を 4 つの検索面に対して一貫して観測するサンプル内照合方法論（4-source within-sample census methodology）そのものが、 公開可能な比較研究の出発点としての貢献となります。

R-2：本測定上で最も頑健に観測された結果として、 AIO・AIM の両方で引用 > 0 となった IV（個別観測対象）のうち 88.2%（120/136）で AIM が AIO を上回りました。 この方向性は、AIM の検索範囲（retrieval breadth）が AIO よりも広いことと整合的であり、 パッセージ単位の検索（passage-level retrieval）仮説を支持する観測結果です。
88.2% 120 / 136 IV
p = 3.45×10⁻²¹
中央値比 = 1.4446
2Tier 2 — 統計的に強・因果は暫定
消費者向け／B2B 業種反転
R-3
完全に均等な構成サンプルから、F-1 / F-2 が EC（消費者向け）に集中し、 F-3 が SaaS（B2B）に集中するという構造的な反転が事後的に顕現しました。 統計量としては強い一方、業種割り当ての来歴（assignment provenance）、交絡変数、 クロスロケールでの未検証といった事情から、因果的な解釈は暫定（provisional）として扱います。
p<10⁻⁵ Fisher 正確検定
F-1 / F-2: p=2.24×10⁻⁵
F-3: p=1.14×10⁻⁵
Cohen's h > 1.0
3Tier 3 — 暫定知見
異常パターン・運用識別子・トリアージ枠組み
P-1 · P-2 · P-3
P-1：D-EC-α illustrative anomaly — 単一プロバイダ・単一時点のスナップショットにおける、Ahrefs 観測上の異常プロファイル（anomaly profile）。
P-2：H4 SERP-visibility operational discriminator — Phase 3 expansion（n=141）内における参考分類精度 96.2%。 外部母集団に対する予測精度ではありません。
P-3：4 層モデル＋ GEO 4 類型 — 検索面別の可視性プロファイル（visibility profile）を施策分岐に変換する、予備的トリアージ枠組み（preliminary triage framework）。
96.2% サンプル内分類精度
Phase 3 expansion
n = 141 IV
※外部予測精度ではありません
§ 03 — 構造的非対称性

76% は 4 面すべてで substantial（相応に観測）
残り 24% に、3 つの構造的な非対称クラスタ

全 150 ドメインのうち 114 件（76.0%）は 4 つの検索面すべてで substantial（相応に観測される）と分類されました。 残り 24% に、検索面ごとに偏りを持つ 7 つのクラスタが顕現し、うち 3 つを構造的非対称クラスタとして本ページで提示します。

F–1

ChatGPT で substantial、AIO で観測上の可視性低下、
AIM で復元する EC 集中クラスタ

CGPT
AIO
AIM
SERP

AIO で観測上の可視性低下（under-visibility）に陥りつつも、AIM では復元（recovery）が起きるパターン。 サブパターンへの分割により合計 n=8。EC 業種が 87.5% を占めます。

n = 8 EC 87.5% Tier 2 / 3
F–2

AIO・AIM の両方で
観測上の可視性低下となる EC クラスタ

CGPT
AIO
AIM
SERP

Google 系の AI 面で同時に観測上の可視性低下を示すものの、ChatGPT および SERP では substantial。 n=7、EC 業種が 85.7% を占めます。境界事例の精緻化は §6.10 を参照してください。

n = 7 EC 85.7% Tier 2 / 3
F–3

Google 系 3 面で substantial、
ChatGPT のみほぼ無観測の SaaS クラスタ

CGPT
AIO
AIM
SERP

Google 系の 3 面では substantial にもかかわらず、Ahrefs 観測上 ChatGPT のみほぼ無観測（near-zero）。 n=12、SaaS 業種が 91.7% を占める B2B 寄りのクラスタです。

n = 12 SaaS 91.7% Tier 2 / 3
§ 04 — 研究の意義

研究の価値・意義
— 客観的な観察結果と並行して整理する、理論的・実務的な貢献

01
第一の貢献

AIO と AI Mode を、異なる検索面（retrieval surface）として分離計測

従来は同一視されがちだった Google の 2 つの AI 面を分離し、ドメイン単位で同時計測した、最初期の公開実証観察の一つです。

02
中核価値

検索面ごとの可視性は、単一スコアでは捉えきれない多面構造である

76% は全面で substantial（相応に観測される）一方、24% は構造的な非対称性を示します。観測的に確認された「面ごとの差」を体系として提示します。

03
実務価値

可視性プロファイルから、GEO トリアージへ接続する

単一スコアではなく、4 つの検索面別プロファイルを施策分岐へと変換する、予備的トリアージ枠組み（preliminary triage framework）。Phase B / 3 においてホールドアウト検証（hold-out validation）を予定。

★
統合（Synthesis）

GEO の理論的・実務的な補助線、または基盤の候補

AI 検索時代の「見えている」状態を、面別に切り分けて読み解くための観測的フレームワークとして位置付けます。

⌬
境界（Boundary）

主張は、Ahrefs 観測（Ahrefs-observed）の境界に厳格に従う

実到達リーチ（actual audience reach）、トラフィック、学習コーパス構成（training-corpus composition）、介入施策の ROI（intervention ROI）等に関する主張は、本研究単体では行いません。

⊞
継続性（Continuity）

Phase B / 3 において、ホールドアウト検証および複数プロバイダ三角検証へ

暫定知見は、ChatGPT への直接サンプリング（direct sampling）および競合する可視性プロバイダとの三角検証（provider triangulation）パイロットを経て更新されます。

サンプル構成 · n=150 日本市場関連
CGPT
AIO
AIM
SERP
医療
n=50
50
50
50
50
EC
n=50
50
50
50
50
SaaS
n=50
50
50
50
50
4 検索面 × 3 業種 = 600 観測点
§ 05 — 研究設計

4 検索面同時のサンプル内全数照合により
同一のIVを4つの検索面に同時に対応付ける

完全に均等な 3 業種 × 50 ドメインの構成サンプル（constructed sample）を、Ahrefs Brand Radar を含む観測パイプライン上で、同一の標準作業手順（SOP）に基づいて 4 つの検索面に対して照合します。

検索面（sources / retrieval surfaces）
ChatGPT · Google AI Overviews（AIO）· Google AI Mode（AIM）· organic SERP
業種（industries）
医療（Healthcare）／ EC（E-commerce）／ SaaS — 各 50 件・完全均等構成
閾値（threshold）
運用上の閾値（operational threshold）= 10 を境に、substantial（相応に観測）／ near-empty（ほぼ無観測）に分類します。
境界（boundary）
サンプル内全数照合（within-sample census）であり、母集団全体の悉皆調査ではありません。Ahrefs 観測値（Ahrefs-observed estimates）として扱います。
読者向け公開前提 ChatGPT / AIO / AIM の引用（citation）に関する記述は、特記なき限り Ahrefs 観測値（Ahrefs-observed estimates）／ Ahrefs 由来観測（Ahrefs-derived observations）を意味します。 実機ユーザーの行動、実到達リーチ（actual audience reach）、トラフィック分析、 学習コーパスの構成（training-corpus composition）の直接的な証拠ではありません。
インタラクティブ · 約 5 分で読める

4 つの検索面を、
1 ドメインずつ歩いてみる。

238 ページの論文をすべて読まなくても、4 検索面照合（4-source census）が何を見ているのかを直感的に理解できる、 インタラクティブな解説ページを用意しました。F-1 / F-2 / F-3 の各クラスタごとに、検索面別の可視性を比較できます。

ストーリーを開く → この版を引用
ストーリー · 4 検索面 ● 稼働中
CGPT
AIO
AIM
SERP
CGPT
AIO
AIM
SERP
F-3 / SaaS 91.7% n = 12
§ 06 — 版履歴

公開版の系譜。

版アーカイブ →
版公開日注記PDF状態
v6.0 Stage C / v10.8.3現在公開中 2026-04-28 GEO PRISM Framework 名称整合・公開Web最終版・Ahrefs への問い合わせ結果反映。 GEO_PRISM_Framework_v6_StageC_v10_JA_public_web_final.pdf
GEO_PRISM_Framework_v6_StageC_v10_EN_public_web_final.pdf 		公開
v6.0 Stage B 2026-03 Stage B internal — Phase 3 expansion（n=141）反映、H4 運用識別子（operational discriminator）の精緻化。 — 内部版 — 内部版
v6.0 Stage A 2026-02 4 検索面照合方法論（4-source census methodology）の初版定式化、Tier 1 / 2 / 3 構造の確立。 — 内部版 — 内部版
v5.0 2025年第4四半期 3 検索面の観察プロトタイプ（3-source observation prototype）。Stage 移行前の基礎観察。 — アーカイブ — アーカイブ
インタラクティブ・ストーリー

GEO PRISM Framework の誕生 — 検索の進化（The Evolution of Search）

SEO ピラミッドから GEO PRISM Framework へ。AI 検索が検索の構造をどう変えたのか、4 ステージのインタラクティブ・アニメーションで体験できます。
メディア・引用に関するお問い合わせ お問い合わせはこちら