地方銀行の営業・マーケ担当者、AI検索の金利誤答にどう向き合うか

株式会社アイリッジは、全国地方銀行協会61行・第二地方銀行協会34行の計95行を対象に「AI検索実態調査2026 地方銀行編」を実施しました。ChatGPT・Gemini・Perplexityの3つの生成AIに計5,607回質問し、各行の公式サイトを①AIが読めるか（可読性）、②正しい金利を案内するか（正確性）、③銀行を選択肢に入れるか（推奨性）の3軸で評価しています。

可読性では、AIに情報の意味を正確に伝える仕組みである構造化データ（JSON-LD）を備える銀行は22行、よくある質問（FAQ）向けの構造化対応は8行にとどまり、37行では代表商品ページのテキスト内に金利の数値自体が見当たりませんでした。

正確性では、住宅ローン変動金利と定期預金1年金利について判定できた1,600件のうち、公式サイトの公表値と一致したのは77.1%でした。不一致366件のうち9割は公式サイトを引用しながら数字が異なるもので、71%が公表値より実態として不利な方向（ローンは高い金利、預金は低い金利）に偏っていました。

推奨性では、58都市で「相続でまずどこに相談すればよいか」と尋ねた522回の質問に対し、地方銀行が推奨された回答は0件でした。一方、口座開設では33行、メインバンクでは22行が、地元で常に1番手に指名される満点を獲得しています。

AI検索とは、利用者が検索エンジンの一覧から自分でページを選ぶのではなく、生成AIに質問してその場で回答をもらう使い方を指します。回答の根拠として公式サイトが引用されることが多いため、サイト側の情報整備がそのままAIの回答の質に直結します。

構造化データ（JSON-LD）は、ページ内の文章を人間向けの見た目とは別に、AIやプログラムが「これは金利」「これは商品名」と機械的に判別できる形で添える仕組みです。これを持たないサイトでは、AIがページ内の数字を金利だと認識できなかったり、別の数字と取り違えたりする余地が生まれます。

今回の調査が可読性・正確性・推奨性という3軸を分けて測ったのは、これまで検索エンジンでの掲載順位だけを気にしていては測れない課題があるためです。クローラーがページにアクセスできても、数字を正しく読み取れるかは別の話であり、さらにAIが自行を選択肢として挙げてくれるかはまた別の話になります。