一次情報とは？独自調査をコンテンツにする7ステップ｜企画・分析・記事化を実例で解説

一次情報とは？一次ソースを「探す」こととの違い

一次情報とは、情報の発信主体が、自らの調査・取材・実験・観測などによって直接取得した情報を指します。

たとえば、自社で顧客100人にアンケートを実施した結果、自社サービスの利用ログ、顧客へのインタビュー、自社で行った比較実験などは、自社にとっての一次情報です。

一方で、厚生労働省が実施した統計調査を自社の記事で紹介する場合、その統計データは厚生労働省にとっては一次情報ですが、自社が新たに取得した一次情報ではありません。

記事制作の現場では、この2つが混同されることがあります。

「信頼できる一次ソースを探すこと」と、「自社自身が一次情報の発信元になること」は別です。

政府統計や企業の公式調査まで遡って原典を確認することは、記事の正確性を高めるうえで重要です。しかし、他社も同じ原典を使えるため、それだけでは自社独自の情報にはなりません。

この記事で扱うのは、既存の一次ソースを探す方法ではなく、自社が新しい一次情報を作り、その情報を独自コンテンツとして公開する方法です。

なぜ今、一次情報が重要なのか

生成AIを使えば、すでにWeb上で公開されている情報を調べ、整理し、文章としてまとめることは以前より容易になりました。

その結果、同じ検索結果や同じ資料を参考にして記事を作れば、競合サイトと似た内容になりやすくなります。

Googleも「有用で信頼性の高い、ユーザーを第一に考えたコンテンツ」の自己評価項目として、独自の情報、報道、調査、分析を提供しているか、他の情報源を単にコピー・書き換えるだけでなく、十分な付加価値や独自性を提供しているかを挙げています。

参考：Google Search Central「Creating helpful, reliable, people-first content」

一次情報が重要なのは、単にSEO対策になるからではありません。

たとえば、「AI検索ではSEOと違う対策が必要です」と書くだけなら、同じ説明を多くの企業ができます。

一方で、Genviewが2026年8月に行った15業界450クエリ調査では、AI引用URL8,006件のうちGoogle上位10位と一致したのは2,001件で、重複率は25.0％でした。ChatGPTでは13.9％、Geminiでは29.0％です。

このような情報があることで、一般論だった記事に「自社だから提示できる判断材料」が加わります。

GEOでも同じです。一次情報を掲載したからといって、ChatGPTやGeminiなどに必ず引用されるわけではありません。

GoogleはAI OverviewsやAI Modeについて、従来のSEOの基本が引き続き有効であり、AI機能に掲載されるためだけの特別な最適化は必要ないと説明しています。

参考：Google Search Central「AI features and your website」

そのため一次情報は、「AIに引用させるテクニック」ではなく、他サイトでは代替しにくい情報をWeb上に増やし、読者や第三者が参照する理由を作るものと考えた方がよいでしょう。

GEOそのものについてはGEOとは？でも詳しく解説しています。

一次情報をコンテンツにする7ステップ

一次情報を作ろうとすると、「アンケートを取ってみよう」「顧客へインタビューしてみよう」と、すぐに収集方法を考えてしまいがちです。

しかし、その前に決めることがあります。

何を明らかにしたいのか。

ここからは、一次情報を企画から公開まで進める工程を7つに分けて説明します。

STEP1｜読者がまだ答えを持っていない「問い」を決める

最初に決めるのは、調査方法ではなく「問い」です。

たとえば、「GEOについてアンケートを取ってみよう」では、何を調べればよいのかが定まりません。

一方、「SEOで上位表示されているサイトは、ChatGPTやGeminiでも引用されているのか？」であれば、必要な情報が見えてきます。

Google検索結果を取得し、同じ質問を生成AIにも行い、引用されたURLを取得して両者を比較すれば、この問いを検証できます。

Genviewが15業界450クエリの調査を行った出発点も、「SEO上位サイトは、AIにも選ばれるのか？」という問いでした。

この問いが生まれた背景には、「SEOをきちんと行っていれば、GEOもある程度カバーできるのではないか」という実務上の疑問があります。

しかし、この問いに感覚だけで答えても根拠にはなりません。そこで、実際にGoogle検索とAI回答を比較しました。

一次情報のテーマを考えるときは、「自社が何を発信したいか」だけではなく、読者が判断したいのに、既存の情報だけでは答えが分からないことは何かを探すことが重要です。

STEP2｜問いを確かめられる取得方法を決める

問いが決まったら、「何を観測すれば答えられるか」を考えます。

たとえば、「商品購入前に何を不安に感じていたか」を知りたいなら、顧客インタビューやアンケートが向いています。

一方、「Webサイトの情報を更新すると、生成AIの回答はいつ変わるのか？」という問いなら、一定期間、同じ条件でAI回答を確認する定点観測が向いています。

Genviewでは、自社サービスの機能・料金変更後に、生成AIの回答がどう変化するかを2週間にわたって観測する検証も行っています。詳細は生成AIの回答は情報更新後いつ変わるのかをご覧ください。

つまり、一次情報は大規模な市場調査だけではありません。問いに合った方法を選び、自社が直接確認した事実を残すことから始まります。

STEP3｜対象・期間・母数・条件・指標を先に決める

次に、実際にデータを集める前に調査条件を決めます。

• 誰・何を対象にするか
• いつからいつまで調べるか
• 何件を対象にするか
• どの条件で取得するか
• 何を1件として数えるか
• どの指標を使うか
• 何を除外するか

結果を見たあとで対象や期間、集計方法を変更すると、意図せず都合のよいデータだけを残してしまう可能性があります。

Genviewの調査では、15業界を対象とし、それぞれ30クエリ、合計450クエリを設定しました。

各クエリについてGoogle検索の上位10サイトを取得し、同一のクエリをChatGPTとGeminiでも実行。AI回答で引用されたURLを取得し、Google上位10位との一致状況を比較しています。

重要なのは「450クエリ調べた」という規模だけではありません。何を対象とし、何を比較し、どう計算した数字なのかを説明できることです。

たとえば「重複率25.0％」という数字だけが書かれていても、分母が分からなければ読み手は評価できません。

調査条件を先に設計することで、その数字がどの範囲を示しているのかを説明できるようになります。

STEP4｜同じ条件で情報を取得し、元データを残す

調査を始めたら、集計した数字だけではなく、その数字の元になったデータも残します。

AI回答の調査であれば、たとえば次のような情報です。

• 実行した質問
• 対象となるAI
• 実行日時
• 回答内容
• 引用URL
• 比較対象となる検索結果

アンケートなら回答データ、インタビューなら記録や議事録、アクセス解析なら対象期間や集計条件を残します。

元データを残す理由は、集計を始めると必ず判断が発生するからです。

同じ企業の別URLは別サイトとして数えるのか。
このサイトは公式サイトなのか比較サイトなのか。
回答が取得できなかったケースは分母へ含めるのか。

こうした判断を後から検証できるようにしておく必要があります。

Genviewのサイトタイプ別分析でも、クエリ出現ベースで見る場合とユニークドメインベースで見る場合では結果の見え方が異なり、大型ポータルの影響をどう扱うかが分析上の重要な論点になりました。

実際に一次情報を作ると、こうした「集計前には気づかなかった問題」が出てきます。だからこそ、結果だけではなく元データへ戻れる状態を残すことが重要です。

STEP5｜「事実」「指標」「発見」を分けて整理する

ここからが、データをコンテンツへ変える工程です。

データを取得しただけでは、読者にとって意味のある情報になるとは限りません。

Genviewの15業界450クエリ調査を整理した例

ChatGPTでは2,142件の引用URLのうち298件が一致し、重複率は13.9％。Geminiでは5,864件中1,703件が一致し、29.0％でした。合算すると8,006件中2,001件で、25.0％となります。

「25.0％でした」だけなら調査結果です。

しかし反対側から見ると、AI引用URLの75.0％はGoogle上位10位外だったと分かります。

ここまで整理すると、「SEO順位だけを確認していても、AI回答でどの情報源が参照されているのかを十分には把握できない」という、読者にとって意味のある発見につながります。

一次情報コンテンツでは、数字を掲載することより、その数字から新しく何が分かったのかを整理することが重要です。

STEP6｜「解釈」と「言えないこと」を分ける

一次情報を扱う際には、結果を大きく見せすぎないことも重要です。

たとえばGenviewの調査から、「AI引用URLの75.0％がGoogle上位10位外だった」ことは確認できます。

そこから、「SEO順位だけではAI引用元の全体像を把握しきれない」と考えることもできます。

しかし、「SEO順位はAI引用に影響しない」とまでは、この調査だけでは証明できません。

Genviewの調査資料でも、各指標は観測結果であり、SEO順位とAI引用との因果関係を直接示すものではないことに注意しています。

さらに、同じデータでも指標の分母が変われば意味も変わります。

Genviewでは、Google上位10位とAI引用URLの「重複率」とは別に、Google上位10位に存在したサイトがAIでも引用された割合を見る「AI引用移行率」も分析しています。

公式サイトでは48.2％という結果が出ていますが、これは重複率25.0％とは分母が異なります。したがって、25.0％と48.2％をそのまま横並びにして比較することはできません。

小規模な調査でも同じです。

たとえば10社へのインタビューで7社が同じ回答をした場合、「今回インタビューした10社のうち7社が回答した」とは書けます。

しかし、「企業の70％がそう考えている」と市場全体に一般化することはできません。

母数が小さいこと自体が問題なのではなく、調べた範囲を超えて結論を広げないことが重要です。

STEP7｜第三者が確認できる形で公開し、必要に応じて更新する

最後に、調査結果を第三者が確認できる形で公開します。

一次情報の記事では、結果だけでなく、少なくとも次の情報を確認できるようにしておくとよいでしょう。

• 調査の目的
• 調査主体
• 調査対象
• 調査期間
• 母数
• 取得・調査方法
• 指標の定義
• 主な結果
• 結果から言えること
• 結果から言えないこと・調査上の限界
• 公開日・更新日

Googleも、コンテンツについて「誰が作ったか」だけでなく、「どのように作ったか」を読者が理解できることが有用だと説明しています。

参考：Google Search Central「Creating helpful, reliable, people-first content」

また、重要な数値をグラフ画像の中だけに掲載するのではなく、本文やHTMLの表にも記載しておけば、人間にも検索・AIシステムにも内容を確認しやすいページになります。

そして、対象が変化する情報であれば、一度公開して終わりではありません。

AI回答のように変化しやすい対象なら、同じ条件で再調査することで、「2026年8月時点ではどうだったのか」「3か月後・半年後にはどう変わったのか」という新たな一次情報を蓄積できます。

実例｜Genviewは「SEO上位はAIにも選ばれるのか？」をどう一次情報にしたか

ここまでの7ステップを、Genviewの調査に当てはめてみます。

実際の調査結果はSEO上位サイトはAIにも引用されるのか？15業界450クエリをChatGPT・Geminiで調査で公開しています。

大規模調査をしなくても一次情報は作れる

ここまで読むと、「450クエリも調査できない」と思うかもしれません。

しかし、一次情報は調査規模だけで価値が決まるものではありません。

Genviewでは別の検証として、自社サービスの情報を更新したあと、ChatGPT・Gemini・Claudeの回答がどのように変化するかを2週間観測しました。

大規模な業界調査ではありません。

それでも、「Webサイトを更新すると、生成AIの回答はいつ変わるのか？」という問いを設定し、対象AI・観測期間・変更内容・回答の変化を記録すれば、一つの独自検証になります。

詳細は生成AIの回答は情報更新後いつ変わるのか｜ChatGPT・Geminiの検証データで確認できます。

一般的な企業でも、たとえば次のような方法で一次情報を作れます。

• 1か月分の問い合わせ内容を一定のルールで分類する
• 商談で繰り返し聞かれた質問を集計する
• 顧客数社に同じ質問をして、選定理由を確認する
• 自社商品やツールを同じ条件で比較検証する
• Webページ変更前後の数字や回答を定点観測する

ただし、「10件あれば十分」「30件あれば信頼できる」と一律に決めることはできません。

大切なのは、どの範囲を調べた結果なのかを明示し、その範囲を超えて一般化しないことです。

生データを「記事になる情報」に変える

一次情報を集めても、生データをそのまま公開するだけでは、読者に意味が伝わらないことがあります。

記事化するときは、次の順番で整理すると分かりやすくなります。

Genviewの450クエリ調査なら、次のようになります。

この最後の「読者への意味」まで整理して、初めて調査データがコンテンツとして機能します。

数字を持っているだけでは十分ではありません。その数字によって、読者の判断がどう変わるのかまで編集することが重要です。

一次情報コンテンツでよくある失敗

一次情報を使っているからといって、その記事が必ず信頼できるとは限りません。

特に注意したいのは、次のようなケースです。

• 外部の公的統計や他社調査を引用しただけで、自社独自の一次情報として扱う
• 調査対象、期間、母数、取得方法を書かない
• 結果を見たあとで都合のよい期間・対象だけを採用する
• 少数のインタビュー結果を市場全体の傾向として一般化する
• 相関関係を因果関係として説明する
• 都合の悪い結果や例外を省く
• AIが生成した数字や存在しない出典を、そのまま調査結果として使う
• 公開日・更新日だけを変更し、元データ自体は更新しない

一次情報は「独自であること」だけで価値が決まるわけではありません。

どのように取得し、どう分析し、どこまで言えるのかを適切に示していることまで含めて、信頼できる情報になります。

一次情報はSEOやGEOのためだけに作るものではない

一次情報について調べると、「SEOで評価される」「AIに引用されやすくなる」といった説明を目にすることがあります。

しかし、一次情報の本来の目的はそこではありません。

一次情報の価値は、これまで読者が確認できなかった問いに対して、自社が確認可能な事実を提供することにあります。

その情報が他の人にとっても有用であれば、検索結果から読まれる、他のWebサイトから引用される、メディアの記事で参照される、ホワイトペーパーや営業資料へ展開される、SNSで共有される、AI回答の根拠として参照される、といった広がりが生まれる可能性があります。

GenviewのGEO入門ガイドでも、自社コンテンツの整備では、独自調査・データ・事例など、他から得にくい一次情報を意図的に作ることを重要な方向性の一つとして整理しています。

一方で、一次情報さえ増やせばGEO対策が完了するわけでもありません。

GEOでは、自社サイトの情報構造、一次情報を含むコンテンツ、第三者サイトでの言及や情報整合など、複数の要素を合わせて考える必要があります。

AI検索についてはAI検索とは？、AI回答における引用の考え方はAI引用とは？もあわせてご覧ください。

よくある質問

まとめ｜良い一次情報は「すごいデータ」ではなく、確認できる情報

一次情報コンテンツを作るために、必ずしも数百人規模のアンケートや、大規模な市場調査を行う必要はありません。

重要なのは、問いを決める → 取得方法を決める → 条件を決める → 情報を取得する → 事実・指標・発見を整理する → 解釈と限界を整理する → 確認できる形で公開・更新するという工程です。

そして、一次情報を作るときに最も注意したいのは、結果を大きく見せることではありません。

「このデータから何が言えるのか」と同じくらい、「このデータからは何までは言えないのか」を明らかにすることが重要です。

良い一次情報とは、必ずしも「誰も見たことのない巨大なデータ」ではありません。

自社だから取得できた情報を、その取得条件や根拠まで第三者が確認できる形で公開したもの。

その積み重ねが、他サイトでは代替しにくいコンテンツ資産になります。

参考サイト

一次情報・公式情報

• Google Search Central｜Creating helpful, reliable, people-first content
• Google Search Central｜AI features and your website
• OpenAI Help Center｜Publishers and Developers – FAQ

Genviewの独自調査・関連ページ

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