「生成ai 開発会社」を探すとき、検索結果を上から見るのではなく、ChatGPTやPerplexityに直接聞いて候補を挙げさせる人が増えています。発注先探しで生成AIを使った人は75.0%、AI経由で企業を見つけた人は82.3%（Piftee、2026年5〜6月、n=196）。当社が2026年7月18日にPerplexityで実測したところ、1回の回答で引用された企業サイトは8件でした。AIがどの会社を挙げ、どこまで正しく説明できたかを、当社が測った数字だけでまとめます。
なお、この記事を書いている株式会社TOE（AIの鬼）は、中小企業向けのAI導入支援を売っている利害関係者です。発注先ランキングを出す立場ではないため、以下は「どの会社が良いか」ではなく「AIが会社をどう選び、どう説明するか」の実測に絞ります。
「生成ai 開発会社」を探す人は、いまAIに聞いている
発注先を探す行動が、検索エンジンからAIへの質問に移りつつあります。数字で見ると、発注先探しで生成AIを利用した人が75.0%、AI経由で企業を発見した人が82.3%、そしてAI経由で実際に発注に至った人が21.1%です（すべてPiftee、2026年5〜6月、n=196）。
見つける段階ではAIがよく使われる一方、発注まで進むのは5人に1人程度にとどまります。つまり「AIに名前を挙げてもらえること」は候補入りの条件にはなっても、そのまま契約になるわけではない、という段階です。
もう一つ押さえておきたいのが、AIの回答が正しいとは限らない点です。BtoB購買担当者の51%がAIで誤情報に遭遇し、69%が裏取りを誰かに依頼した、という調査があります（Gartner、2026年5月、n=645）。AIに挙がった会社名を、そのまま鵜呑みにはできません。
AIはどの会社を引用したか — 2026年7月18日の実測
当社は2026年7月18日、Playwright経由でPerplexityに3クエリ（業種＋条件＋地域）を投げ、回答が引用した元ドメインを数えました。結果は引用元ドメイン12件で、内訳は企業の自社サイトが8件、ポータル・マッチングサイトが4件でした。
注目したのは、3クエリの間で引用ドメインが1件も重複しなかったことです。質問の言い回しが変わるだけで、AIが見せてくる会社の顔ぶれが総入れ替えになりました。「生成ai 開発会社」で一度上位に挙がった会社が、次の質問でも挙がるとは限らない、ということです。
そして、引用されていたのは「0.03mm〜1.0mmの極薄板溶接に対応」「1点から製作」といった具体的な記述の箇所でした。「高品質」「短納期」のような抽象的なキャッチコピーの箇所は引用されていません。発注クエリで引用された箇所を12サイト分読んだ詳細は、発注クエリで引用される製品・サービスページの書き方にまとめています。
AIが説明できた項目・できなかった項目 — 45社の実測
会社を「挙げる」のと「正しく説明する」のは別の話です。当社は2026年8月1日、福岡県の金属加工業45社を対象に、Gemini Flash-Lite＋Google検索グラウンディングで1社3回ずつ測りました。公式サイトを根拠に説明できたのは42社（93%）、同名の他社と区別できていなかったのは3社（7%）でした。
項目別に、AIが公式サイトを根拠に説明できた割合は次のとおりです。
| 項目 | 根拠を示して説明できた割合 |
|---|---|
| 事業内容 | 100% |
| 主力製品 | 98% |
| 所在地 | 98% |
| 従業員数・売上規模 | 96% |
| 設立年 | 93% |
| 取引先・納入実績 | 76% |
| 報道・業界メディアでの言及 | 31%（14社） |
事業内容や所在地のような、公式サイトに必ず書いてある項目はほぼ説明できています。一方で、取引先・納入実績は76%、報道・業界メディアでの言及に至っては31%（14社）まで落ちます。AIは「サイトに書いてあること」は拾えても、「外に書かれていないこと」は補えません。同名他社と取り違えられた3社への対処は、AIが別の会社の説明を返してくるとき、何をすればいいのかで扱っています。
発注前に確認したいこと
以上をふまえると、「生成ai 開発会社」をAIで探すときにできることは、次の2つに整理できます。
一つは、AIが挙げた会社名を最終判断にしないこと。前述のとおり質問を変えると顔ぶれが入れ替わり（3クエリで重複0）、購買担当者の51%が誤情報に遭遇しています。複数の言い回しで聞き直し、公式サイトで裏を取る前提で使うのが安全です。
もう一つは、AIが引用しやすいのは具体的な記述だと分かっている点を、逆に評価軸に使うこと。候補企業のサイトに、対応範囲・製作単位・実績が数値や条件つきで書かれているか。「高品質」だけで実体が書かれていないなら、AIにも人にも中身が伝わりにくい会社です。面談で何を聞くかはAI開発会社の選び方 — 「おすすめ一覧」で選べない理由と、面談で聞く7つの質問に整理しています。
この記事で言えないこと
当社が測っていないことを、正直に列挙します。
- 生成AI開発会社の技術力・価格・納期・満足度は、当社では測っていません。発注先ランキングは出せません。
- 上記の実測は福岡県の金属加工業45社と、業種＋地域を指定した3クエリでの結果です。生成AI開発会社そのものを検索対象にした実測ではありません。
- 当社自身のAI可視性は高くありません。2026年8月1日の測定で、AIの鬼は10/100、株式会社TOEは20/100でした。AIが根拠にした6サイトに自社サイトは1つも入っていませんでした。当社は「よく引用される会社」の実例ではないという点を、そのままお伝えします。
- AI経由での発注が、良い発注につながるかどうかは測っていません。当社が示せるのは「見つけられ方」までで、「契約後の成果」ではありません。
まとめ
- 「生成ai 開発会社」を探す人の多くはAIに聞いている（発注先探しで生成AI利用75.0%、AI経由で企業発見82.3%、Piftee・n=196）。ただしAI経由の発注は21.1%にとどまる。
- 2026年7月18日のPerplexity実測では、引用元ドメイン12件のうち企業サイト8件・ポータル4件。3クエリ間で引用ドメインの重複は0件で、質問を変えると顔ぶれが入れ替わった。
- AIが引用したのは「0.03mm〜1.0mmの極薄板溶接」のような具体的記述で、抽象的なキャッチコピーは引用されなかった。
- 45社の実測では、事業内容100%まで説明できる一方、取引先・納入実績76%、報道・業界メディアでの言及31%（14社）と、外部情報ほど落ちる。AIの回答は51%が誤情報に遭遇（Gartner・n=645）するため裏取りが前提。
- 当社は発注先ランキングは出せず、自社のAI可視性も10/100・20/100と低い。示せるのは「AIがどの会社を、どこまで正しく見せるか」の実測までである。
