株式会社Pioneerworkは、製造業を中心とした110のWebサイトの商品詳細ページを対象に、製品情報がAIから読み取れる状態にあるかを測定した調査レポートを公開した。

調査によると、87%のサイトに製品の仕様が記載されている一方、AIが商品として認識できる構造化データを持っていたサイトは5.5%にとどまった。多くの企業において、製品情報がAIによって値として取り出せる形式になっていない実態が示されている。

仕様記載は87%も構造化データ対応は5.5%

製造業を中心とした110のWebサイトを対象とした解析では、寸法・材質・規格などの仕様がHTMLに書かれている割合は87%に上った。しかし、AIが「商品」として認識できる構造化データが存在する割合は5.5%であった。

人間が見て理解できる仕様表であっても、構造化データになっていなければ、AIにとっては単なる文字列にすぎず、「どの製品の、どの項目の値か」を正しく認識できない。例えば、AIが「質量2.5kg以下、4K/60p対応の業務用カメラ」といった条件に合う製品を提示する際、最も信頼できる情報源となるべきメーカー公開の製品データであっても、仕様がAIに読み取れる形になっていなければ候補に挙がらない要因となる。

BtoB購買でのAI活用と売り手側の状況

米国では、BtoBバイヤーの約4割が購買業務でAIエージェントをすでに利用している（Deloitte、2026年）。Gartnerは、2028年にはBtoB購買の90%がAIエージェントを介して行われると予測している（2025年10月）。一方で、営業にAIエージェントを使っている売り手は24%にとどまり（Deloitte、2026年）、買い手に比べて売り手側の対応の遅れが見られる。

同社は、BtoBの購買はブランドや好みではなく数値や仕様で比較されるためAIとの相性が良く、数十ページのPDFカタログを比較するようなバイヤー側の手作業をAIが肩代わりできる余地が大きいことから、AIによる製品の比較・選定はBtoCよりもBtoBで先行して進むと考えている。

検索からAI回答への移行と製品データ

調査対象サイトの監査データでは、情報探索の場における変化が以下のように表れている。

• 検索キーワード数：18か月で中央値 −66.6%（99%の企業で減少）
• AI回答での言及数：中央値 +81.2%（96%の企業で増加）

検索からの流入が細る一方で、AIの回答に企業名が挙がる機会は増加傾向にある。しかし、その回答の材料となる製品データについて、95%のサイトでAIに読める形になっていないとしている。

調査概要

• 調査主体：株式会社Pioneerwork（ZAG）
• 対象：商品データは製造業を中心とした110のWebサイトの商品詳細ページ。検索キーワード数・AI回答での言及数は当社監査の対象サイト（n=289／233）
• 期間：商品データ 2026年9月測定／検索キーワード数 2025年2月〜2026年7月／AI回答での言及数 2025年9月〜2026年7月
• 方法：公開ページの構造化データと仕様項目を解析。検索キーワード数・AI回答での言及数は商用データベースによる推定値

レポート全文および測定方法の詳細はWebサイト（https://withzag.com/research/）に掲載されている。また、同様の手法による自社サイトの無料診断（https://withzag.com/research/#scan）も提供されている。

株式会社Pioneerworkの概要

東京都に本社を置く株式会社Pioneerwork（代表取締役：後藤陽一）は、商品カタログや仕様書などの製品情報を、人とAIの双方が読める商品データに変換・運用するAIエージェント基盤「ZAG」の開発・提供を行っている。

• 会社名：株式会社Pioneerwork
• 代表者：代表取締役 後藤 陽一
• 事業内容：商品カタログ・仕様書などの製品情報を、人とAIの双方が読める商品データに変換・運用するAIエージェント基盤「ZAG」の開発・提供
• 主な採択・受賞歴：経済産業省「流通DXコンテスト」優秀賞（2026）、Microsoft for Startups Founders Hub（2026）、Google for Startups クラウドプログラム（2025）、Techstars Tokyo（2024）

本記事は株式会社Pioneerworkの発表をもとに作成。