先に結論を書きます。
今回の調査では、「おすすめの教室」を探す質問と、「英語の勉強方法」を相談する質問で、対象ブランド名の登場状況が異なりました。知名度や将来の推薦確率を測った調査ではなく、設定した質問に対する単日の観察です。
2026年10月11日、ChatGPT・Gemini・Google AI Modeに共通29問を投げ、合計87回答を調べました。その結果、教室を探す42回答の集計では、対象5ブランドがそれぞれ17〜26回答で候補として挙がりました。一方、学習方法を相談する45回答では、対象5ブランドの名前は一度も出ませんでした。
つまり、AI検索対策を「社名が出たか」だけで評価すると、現状を読み違えます。質問の意図を分け、どの場面で候補に入るかを確認し、情報源としての引用は別に調べる必要があります。今回、引用率は集計していません。
この記事では、英会話教室5ブランドを対象にした単日調査の結果と、企業が自社のAI検索対策へ応用するための実務ポイントを解説します。

1．今回の調査では何を確認したのか

今回調べたのは、人へのアンケートではなく、3つのAIが生成した回答です。
調査日は2026年10月11日。ChatGPT・Gemini・Google AI Modeに、同じ29問を投げました。29問×3サービスで、分析対象は合計87回答です。
質問は、役割の異なる2つのグループに分けました。
・教室探しの質問：14問×3サービス＝42回答
・学習方法を相談する質問：15問×3サービス＝45回答
教室探しの質問には、次のようなテーマを含めています。
・英会話初心者におすすめの教室
・社会人が通いやすい教室
・料金が安く、評判のよい教室
・マンツーマンに強い教室
・少人数レッスンに強い教室
・教室とオンラインを併用できるサービス
・料金、講師、通いやすさ、評判を踏まえた総合比較
対象ブランドは、NOVA、ベルリッツ、ECC外語学院、英会話イーオン、Gabaマンツーマン英会話の5つです。
なお、本調査の質問はNOVAの事例検証を目的に設計したものを含みます。市場全体のユーザー質問を代表する調査ではありません。また、各ブランドの記録に同じ共通回答が収録されていても、同じ回答を重複して数えてはいません。
▼この章の結論
調査対象は3つのAIによる単日87回答です。「教室探し」と「学習相談」を分けたことが、今回の分析で最も重要なポイントです。

2．教室探しの42回答では、どのブランドが候補に入ったのか

教室探しの42回答で候補として言及された回数は、NOVAが26回、ベルリッツが25回、ECCが21回、イーオンが20回、Gabaが17回でした。
・NOVA：26／42回答（61.9％）
・ベルリッツ：25／42回答（59.5％）
・ECC外語学院：21／42回答（50.0％）
・英会話イーオン：20／42回答（47.6％）
・Gabaマンツーマン英会話：17／42回答（40.5％）
ここでいう「候補としての言及」は、既存の採点記録上で1位、2～3位、または4位以下の候補として名前が挙がった回答を指します。補足的な言及だけのケースや、否定例として出たケースは含めていません。
また、1つの回答に複数のブランドが登場するため、各社の比率を合計しても100％にはなりません。
数字だけを見ると順位表のように見えますが、これはサービス品質のランキングではありません。あくまで「今回の質問セットに対し、その日のAI回答で候補に入った回数」です。NOVAとベルリッツの差も1回答しかなく、優劣を断定できる差ではありません。
重要なのは、各社とも今回の全42回答で挙がったわけではないことです。ブランド全体の知名度だけでなく、「初心者」「マンツーマン」「通いやすさ」「料金」など、質問に含まれる条件とAIが認識しているブランド特徴の組み合わせが、候補入りを左右していると考えられます。
▼この章の結論
本調査条件ではNOVAが26回、ベルリッツが25回で候補入りが多い結果でした。ただし、これは品質順位ではなく、単日の質問セットに対する言及回数です。

3．同じブランドでも、AIによって言及回数はどれほど違うのか

同じ14問でも、ChatGPT・Gemini・Google AI Modeで候補に挙がる回数には差がありました。
NOVA
・ChatGPT：9／14
・Gemini：11／14
・Google AI Mode：6／14
ベルリッツ
・ChatGPT：4／14
・Gemini：11／14
・Google AI Mode：10／14
ECC外語学院
・ChatGPT：8／14
・Gemini：8／14
・Google AI Mode：5／14
英会話イーオン
・ChatGPT：9／14
・Gemini：8／14
・Google AI Mode：3／14
Gabaマンツーマン英会話
・ChatGPT：7／14
・Gemini：5／14
・Google AI Mode：5／14
たとえばベルリッツは、GeminiとGoogle AI Modeではそれぞれ10問以上で候補に入りましたが、ChatGPTでは4問でした。イーオンもChatGPTでは9問だった一方、Google AI Modeでは3問です。
この差からわかるのは、一つのAIだけを見て「自社はAI検索に強い」「弱い」と判断するのは危険だということです。検索機能や参照情報、設定などが影響した可能性はありますが、今回の調査では差の原因を特定していません。複数サービスで同じ質問を確認することが重要です。
▼この章の結論
ブランドの見え方はAIごとに異なります。最低でも複数のAIへ同じ質問を投げ、個別結果ではなく共通点と差を見るべきです。

4．マンツーマン英会話の質問では、何が起きたのか

「マンツーマンレッスンが受けられるおすすめの英会話教室は？」と尋ねた1問では、Gabaとベルリッツが3つのAIすべてで候補に入りました。NOVAはGoogle AI Modeでは挙がりましたが、ChatGPTとGeminiでは候補に入りませんでした。
この結果は、会社全体の知名度とは別に、条件を付けた質問での候補入りを確認する意義を考える一例です。知名度との因果関係を検証したものではありません。
企業側に置き換えると、自社名を直接尋ねたときに正しく説明されるだけでは不十分です。「初心者向け」「法人研修」「マンツーマン」「短期集中」など、顧客が条件を付けて探したときにも、自社と強みが結び付いている必要があります。
ただし、これは1問につき各AI1回答の観察です。この結果だけで、マンツーマン英会話市場全体の評価や恒常的な推薦傾向を断定することはできません。
▼この章の結論
AI検索では、会社名の認知だけでなく「どの条件の代表企業として認識されているか」が重要です。ただし、1問の結果は傾向を考える材料であり、一般化はできません。

5．学習相談45回答で対象ブランドが0回だったことをどう読むか

「英会話を上達させるには何をすべきか」といった学習方法の相談では、対象5ブランドの名前は45回答中0回でした。
これだけで、5社の評価が低いとは判断できません。質問の役割の違いが関係している可能性がありますが、原因は検証していません。
教室探しの質問では、AIは具体的な選択肢として企業やサービスを列挙します。一方、学習相談では、学習時間の確保、発話練習、オンライン英会話、アプリ、教材など、方法そのものを中心に説明しやすくなります。
また、対象5社の名前が出なかったからといって、他のサービス名や対面教室という選択肢まで出ていなかったとは限りません。今回の0回は、あくまで対象5ブランド名に限定した結果です。
ここから得られる実務上の示唆は大きいです。企業は「おすすめ会社」の質問だけを追うのではなく、顧客が課題を相談する段階でも、自社の記事や調査データが回答の根拠として使われているかを確認する必要があります。
社名が出ない質問でも、自社コンテンツが引用元に入る可能性は別に検証できます。ただし、引用が閲覧や購買につながったかは別の計測が必要です。企業名の推薦と、情報源としての引用は、別の指標として測るべきです。
▼この章の結論
学習相談45回答で対象5ブランドの言及は0回でした。推薦されるかだけでなく、課題解決の回答で自社情報が引用されるかも別に測る必要があります。

6．この調査からわかる、AI検索対策の5つの実務ポイント

今回の結果を企業のAI検索対策へ応用すると、次の5点が重要です。

1．質問を「認知・比較・課題相談」に分ける

「自社名はどんな会社か」「おすすめの会社はどこか」「この課題をどう解決するか」では、AIが作る回答の形が異なります。質問を混ぜず、意図別に結果を記録します。

2．会社名の登場と、記事の引用を分けて測る

推薦回答では候補に入ったか、解説回答では自社の記事やデータが引用されたかを確認します。一つのスコアにまとめると、どこを直すべきか見えなくなります。

3．強みを、顧客が使う条件語と結び付ける

「高品質」「豊富な実績」だけでは、どの質問で推薦すべき会社か判断できません。「初心者向け」「法人研修」「マンツーマン」などの条件に対し、具体的なサービス内容、料金、拠点、実績、事例を一次情報として公開します。

4．一つのAI、一度の結果で判断しない

同じ質問でも、AIや実行時期によって回答は変わります。質問文、実行日、AI名、回答、引用URLを記録し、同じ条件で定点観測します。

5．順位ではなく「なぜ挙がったか」を読む

競合が出たときは、名前だけでなく、AIが挙げた理由と根拠URLを確認します。自社に不足している情報が、料金ページなのか、比較記事なのか、事例なのか、第三者評価なのかを特定します。
▼この章の結論
AI検索対策では、質問意図を分け、推薦と引用を別々に測り、複数AIを継続観測します。回数より「推薦理由と根拠」を読むことが改善につながります。

7．自社で始める簡易診断

まずは質問を絞り、自社で結果を記録するところから始められます。回答の保存や引用確認まで含めた所要時間は、質問とサービスによって異なります。
STEP1：顧客の質問を9個用意する
・自社認知：3問
・会社比較：3問
・課題相談：3問
STEP2：同じ質問を3つのAIへ投げる
ChatGPT、Gemini、Google AI Modeなど、検索機能を使える複数サービスで確認します。可能なら新しい会話で実行し、個人の会話履歴による影響を減らします。
STEP3：4項目だけ記録する
・自社名が出たか
・説明は正確か
・引用URLに自社ページがあるか
・代わりに出た競合と、その理由は何か
STEP4：同じ条件で月1回確認する
一度の結果で評価せず、同じ質問文を固定して変化を見ます。記事公開や会社情報の修正前後の変化を記録できます。ただし、同時期のAI側の変更などもあり、施策の効果とは断定できません。同日・同条件での複数回実行も加えると、回答の変動幅を確認しやすくなります。
STEP5：改善を質問単位で行う
出てこない質問ごとに、必要な一次情報を作ります。「法人向けで出ない」なら法人研修の実績と事例、「料金比較で出ない」なら料金体系と比較条件を明確にする、という考え方です。
▼この章の結論
9問×3つのAIでも、認知・推薦・引用の弱点は見えます。質問と条件を固定し、月1回、質問単位で改善するのが実務的です。

8．この調査結果を読むときの注意点

本調査は、AI検索の傾向を断定するものではありません。結果を解釈する際は、次の制約があります。
・2026年10月11日の単日調査であり、日をまたいだ再現性は確認していません
・AIのモデルバージョン、設定、ログイン状態、実行地域は統一・確認できていません
・質問はNOVAの事例検証を目的に設計したものを含み、市場全体の質問分布を代表しません
・候補入りの回数は、サービス品質、シェア、顧客満足度、将来の推薦確率を示しません
・一つの回答に複数ブランドが含まれるため、割合の合計は100％になりません
・今回の結果だけでは、情報発信の改善が集客や推薦を増やすと証明できません
AIの回答は変動します。だからこそ、調査条件を残し、単発の順位ではなく、同じ質問を繰り返したときの傾向を見ることが重要です。
▼この章の結論
今回の数字は単日の観察結果です。品質ランキングとして使わず、質問意図と調査条件を明示したうえで、継続調査の起点として扱う必要があります。

まとめ

今回の調査で確認できた要点は、次のとおりです。
・2026年10月11日、3つのAIに共通29問を投げ、87回答を分析した
・教室探しの42回答では、NOVA 26回、ベルリッツ25回、ECC 21回、イーオン20回、Gaba 17回が候補として言及された
・同じブランドでも、ChatGPT・Gemini・Google AI Modeで言及回数に差があった
・学習方法を相談する45回答では、対象5ブランドの言及は0回だった
・AI検索対策は「社名が出たか」だけでなく、質問意図ごとに推薦と引用を分けて測る必要がある
・単日の回数を順位として断定せず、複数AI・同一質問で定点観測することが重要
AI検索で選ばれるために必要なのは、あらゆる質問で社名を出そうとすることではありません。
どの顧客の、どの質問に対し、自社が候補になるべきか。どの課題解説で、自社の情報が根拠として使われるべきか。その地図を作り、必要な一次情報を一つずつ埋めることが、現実的なAI検索対策です。

よくある質問（FAQ）

Q．AI検索で英会話教室の名前が出るかは、何で決まりますか？
A．質問の意図や条件、参照情報、AIの仕組みなどが関係する可能性がありますが、今回の調査では原因や寄与度を検証していません。今回も、教室探しではブランド名が出た一方、学習方法の相談では対象5ブランドの名前が出ませんでした。

Q．今回の結果は、英会話教室のおすすめランキングですか？
A．ランキングではありません。2026年10月11日に設定した14の教室探し質問に対し、3つのAIが候補としてブランド名を挙げた回数です。サービス品質や顧客満足度を評価したものではありません。

Q．なぜAIごとに結果が違うのですか？
A．参照する情報、検索機能、設定などの違いが影響した可能性がありますが、本調査では原因を特定していません。同じ質問でも結果は変わるため、一つのAIだけで評価せず、複数サービスを同じ条件で確認する必要があります。

Q．自社名が出なければ、AI検索対策に失敗しているのでしょうか？
A．必ずしも失敗ではありません。課題相談では会社名を列挙しない回答も多いため、自社の記事や調査データが引用元に使われているかも確認してください。推薦と引用は別の指標です。いずれも購買効果を直接示すものではありません。

Q．AI検索で競合との違いを調べるには、何を記録すればいいですか？
A．実行日、AI名、質問文、自社と競合の候補入り、説明内容、引用URL、推薦理由を記録します。同じ質問の継続観測に加え、同日・同条件での反復も行い、回答の変動幅を記録します。月1回の実行だけで揺れと傾向を確実に区別できるわけではありません。

Q．AI検索に推薦されやすくするには、何から始めればいいですか？
A．顧客が使う条件語ごとに、自社のサービス内容、料金、対象者、実績、事例を具体的に公開することから始めます。会社情報の表記を揃え、公式情報だけでなく第三者が確認できる情報も増やすことが重要です。

株式会社ロックスライフについて

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AI検索対策では、ChatGPT、Gemini、Google AI Modeなどで企業やサービスがどのように理解・引用・推薦されるかを調査し、コンテンツ設計、オウンドメディア運営、プレスリリース戦略、ナレッジコンテンツの制作・改善を支援しています。
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