AI検索エンジンのトラフィック推移と動向（2026年9月）

AI検索エンジンの国内シェア

AI検索エンジンの国内シェア（全体）は、ChatGPTが約74.29％となり、前月比では+1.85pt、Geminiは約16.59%で前月比では+0.72ptと、両者とも増加しました。

出典：StatCounter,「AI Chatbot Market Share Japan」Statcounter Global Stats, https://gs.statcounter.com/ai-chatbot-market-share/all/japan, 2026年10月27日閲覧※StatCounterのデータはウェブサイトのアクセス状況から推定されたものであり、実際のユーザー数や市場シェアとは異なる場合があります。

従来型検索エンジンとAI検索エンジンのセッション数推移 

従来型検索エンジンのシェアが圧倒的に高いものの、セッション数のシェアは前月比で0.29pt減少しました。AI検索エンジンのセッション数は2024年4月を起点とすると6,225％になり、AI検索エンジンは前月と比較して0.29pt増加しました。

出典：Similarwebを活用した当社集計データ(2026年8月まで) 
従来型検索エンジン：Google・Yahoo!Japan・Bingのセッション数（合計）の推移 
AI検索エンジン：ChatGPT・Gemini・Perplexity などのセッション数（合計）の推移

クエリ別のAI Overviewsの表示状況 

クエリ別の AI Overviews の表示率の調査を行った結果、AI Overviews の表示率はKnowクエリが最も高く、前月と比較すると27.0pt増加しました。他のクエリ分類も増加傾向であり、総計は前月と比較すると41.2pt増加しました。

出典：各業界のSEO上位プレーヤーの流入キーワードを基に当社が調査。（対象データ：2026年9月時点、調査実施：2026年10月）
※各業界で当社が独自に選定したキーワードの中から検索数が多い上位500キーワードを抽出

業界別のAI Overviewsの表示状況

検索市場における AI Overviews の表示率は、前月に引き続き検索市場のファネル形状が Know 系に偏る業界で高い結果となりました。業種別に比較すると、特に賃貸業界が前月比で約69.8pt増加しました。全体としても増加傾向にあり、総計は前月比で26.6pt増加しました。

出典：各業界のSEO上位プレーヤーの流入キーワードを基に当社が調査。（対象データ：2026年9月時点、調査実施：2026年10月）
※各業界で当社が独自に選定したキーワードの中から検索数が多い上位500キーワードを抽出

今月のAI検索トピック

Google DeepMind：次世代モデル「Gemini 4 Argon」を提供開始

Google DeepMindは10月13日、複雑な課題に対応する「Gemini 4 Argon」の提供を開始しました。本モデルは、主にGoogle AI UltraおよびPro加入者がGeminiアプリとGoogle 検索のAI Modeで利用できます。また、開発者・企業向けにもAPIなどを通じて提供します。
複数の手順が必要な作業や、画像を含む資料の理解、情報の統合、文章作成などのスキルを強化しています。公式記事では、散在するプロジェクト資料から顧客向けの提案スライドを作り、メール送信や後続業務の自動化までおこなう例を紹介しています。
出典：Google DeepMind,「Gemini 4 Argon: Built to solve your hardest problems」The Keyword, https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/introducing-gemini-4-argon/, 2026年10月27日閲覧

Google DeepMind：EmbeddingGemma 2で、写真・動画・音声を端末内で横断検索

Google DeepMindは10月6日、文章・画像・動画・音声をまとめて扱い、意味の近さをもとに情報を探す軽量モデル「EmbeddingGemma 2」を開発者向けに公開しました。本モデルを活用することで、音声メモから特定の動画場面を探したり、文章の質問で長時間の録音を検索したりする仕組みを、外部サーバーを介さず端末内のオフライン環境で構築できるようになります。「Google AI Edge Gallery」では実際のメディア検索や動画内の場面検索のデモを体験可能です。また、関連ファイルを探して生成AIの回答に使う仕組みにも対応しており、個人の写真・録音・資料などを対象にしたAI情報探索の開発を支えます。
出典：Google DeepMind,「EmbeddingGemma 2: an open, lightweight multimodal embedding model」The Keyword, https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/embeddinggemma-2/, 2026年10月27日閲覧

OpenAI：ビジュアル理解とPC操作を低コストで実現する新モデル「GPT-6.1 Terra」を発表 

OpenAIは10月26日、画像の理解、PC操作、文章作成を組み合わせた新モデル「GPT-6.1 Terra」を発表しました。Plus・Pro・Enterprise・Eduの各プラン利用者向けに、ChatGPT WorkとCodex、およびAPIを通じて提供されます。提案書の作成、図面の読み取り、フォーム入力、動画編集などに対応し、標準API価格はGPT-5.6 TerraとGPT-6.1 Solに比べて50％低く設定されているのが特徴です。同社の評価では事実誤認のも確認されており、画面上の情報を読み取って実際の操作へつなげるAIエージェントの作業効率を大きく高めます。
出典：OpenAI,「Introducing GPT-6.1 Terra」OpenAI, https://openai.com/index/introducing-gpt-6-1-terra/, 2026年10月27日閲覧