クレジットカードはAI検索でどう紹介される？18カードのLLMO調査【2026年】

「おすすめのクレジットカードは？」とAIに聞くと、カードの名前がいくつも返ってきます。どのカードが、どんな情報をもとに挙がっているのでしょうか。

ChatGPTやGeminiに質問して答えを得る使い方は、AI検索とも呼ばれます。AIの回答で企業やブランドの名前が挙がり、正しく紹介されるようにする取り組みを、LLMO（大規模言語モデル最適化）といいます。

Bridgeは2026年9月、クレジットカードに関する50の質問を、ChatGPTとGeminiに3回ずつ聞きました。対象は18のクレジットカードです。AIがどのカードを挙げたかと、回答をつくるときにどのサイトを読んだかを調べました。

その結果、AIがよく名前を挙げるカードがある一方で、ほとんど挙げないカードもありました。2つのAIが読む情報源も、大きく違いました。また、名前が出ても、カード会社として挙がったとは限らないことも分かりました。

AIにどう紹介されているか、1分で確認できます。

調査の概要

この記事では、数え方を3つ使い分けています。

• 問：質問の文面の数（50問）
• 通り：質問とAIの組み合わせ（50問×2つのAI＝100通り）
• 回答：実際に得た回答の数（100通り×3回＝300回答。集計に使ったのは299回答）

AIごとに見るときは、ChatGPTは50問・150回答、Geminiは50問・149回答のうちの数で示しています。

この記事の「露出率」は、AIの回答にそのカードの名前が出た割合です。分母は100通りです。各質問は3回ずつ聞き、1回でも名前が出れば「出た」と数えています。取得エラーがあったGeminiの質問41だけは、2回のうち1回でも出れば「出た」としました。質問の文面には、特定のカード名・会社名を一切入れていません。露出率は、カードや会社の良し悪しを評価したものではありません。

カードの名前は、あらかじめ用意した表記の一覧（辞書）と照らし合わせて判定しました。辞書には、カード名で載せたもの（JCB CARD Wなど）と、発行会社の名前で載せたもの（アメリカン・エキスプレスなど）があります。「Visa」「JCB」のような国際ブランドの名前だけでは、どのカードにも数えていません。

ChatGPTやGeminiは、答える前に自分でWeb検索をして、見つけたページを読んでから答えることがあります。このとき検索に使った言葉を、この記事では「AIの検索語」と呼びます。検索をせずに、AIがすでに持っている知識だけで答えることもあります。この記事の「読んだページ」は、AIが検索をしたときに読んだページのことです。また、AIは読んだページの一部を、回答の根拠としてリンクで示します。この記事では、これを「出典」と呼びます。今回の記録で出典が残っているのは、ChatGPTの回答だけです。

この記事の「公式サイト」は、カード会社のサイトだけではありません。調査対象のカードの発行会社と、提携カードの提携先（航空会社など）、それらの持株会社やグループ会社（銀行・携帯電話会社など）のサイトを含みます。これらの会社が、それぞれのサイトの中に載せている読みもの（その会社のカードやサービスを紹介する記事など）も含みます。別のサイトとして運営している記事メディア（JR東日本の「JREメディア」など）と、ほかの会社のカードも並べる比較サイトや記事は、含めていません。調査対象に入っていないカード会社のサイトも含めていません。

発見1：露出率は三井住友カードが81%、楽天カードが78%で並ぶ

露出率が高かったカードは次のとおりです。

※実名は、調査対象の18のカードのうち上位半分（9位まで）を載せています。露出率はAIの回答に名前が出た割合で、カードや会社の評価ではありません。同率のカードは、辞書の並び順で載せています。

※数える範囲は、カードによって違います。三井住友カードや楽天カード、エポスカードなどは、会社名と同じ名前です。辞書に載せた、同じ名前が付いたほかのカード（ゴールドカードなど）も、まとめて数えています。三井住友カードは、名前が出た81通りのうち71通りで「三井住友カード（NL）」の形でした。一方、JCB CARD Wは「JCB CARD W」の名前だけで数えていて、JCBのほかのカード（JCBカードSなど）は含みません。会社名でまとめた値と、1枚のカード名の値が、同じ表に並んでいます。

※アメリカン・エキスプレスは、カード会社として名前が出たものだけで数えています（発見3）。

1位の三井住友カードは、100通りのうち81通りで名前が出ました。2位の楽天カード（78%）との差は3ポイント、3位（61%）との差は20ポイントです。

一方で、露出率が10%以下のカードも5つありました。辞書の表記で数えた値で、100通りのうち名前が出たのが10通り以下ということです。

AIの回答は、同じ質問でも聞くたびに変わります。そこで、3回聞いて3回とも名前が出たかも数えました。三井住友カードは、名前が出た81通りのうち67通り（83%）で、3回とも名前が出ています。上位9つのカードの中で、この割合がいちばん高いカードです。楽天カードは、78通りのうち53通り（68%）でした。

名前の出方は、2つのAIで差がありました。Geminiは、1回の回答で平均4.9のカードを挙げ、ChatGPT（平均2.8）より多めです。上位9つのカードは、どれもGeminiのほうが多くの質問で名前が出ています。差が大きかったのはエポスカードで、Geminiでは50問中32問、ChatGPTでは50問中17問でした。

なお、カード名が出るのは、主に「おすすめ」や「比較」を聞いたときです。おすすめや比較を聞いた80通りでは、78通りでカード名が出ました。一方、選び方を聞く「検討」の20通りでは、カード名が出たのは7通りです。AIごとに見ると、ChatGPTは10問のうち1問、Geminiは10問のうち6問でした。

AIの回答は、調べた時点での一例です。露出率の順位は、カードの発行枚数や利用者の数を表すものではありません。

発見2：ChatGPTは公式サイトに絞って検索し、Geminiは比較サイトを読む

2つのAIは、カードの挙げ方も、情報の確かめ方も違いました。

※カードの数は、調査対象の18のカードのうち、回答に名前が出た数です。公式サイトの範囲は「調査の概要」のとおりで、グループ会社のサイトを含みます。「よくある質問」のページには、サポートのページを含みます。数え方の補足は、末尾の「調査データの詳細」にあります。

ChatGPTは、ほとんどの回答で検索をしていました。カード名を挙げた115回答は、すべて検索をしたうえでの回答です。目立ったのは、「site:」を付けた検索です。これは、検索する範囲を1つのサイトに絞る書き方です。たとえば「site:rakuten-card.co.jp 楽天カード 年会費 還元率 公式」のように、カード会社のサイトの中だけを検索していました。site:を付けた検索をした回答は、150回答中63回答あります。site:を付けた検索の9割は、公式サイトに絞ったものでした。

中には、別のサイトへ転送されるドメインに絞った検索もありました。dカードの「site:d-card.jp」です（11回）。このドメインのページは、2026年11月時点でdカードのサイト（dcard.docomo.ne.jp）へ転送されます。AIが検索に使うドメインは、いまのサイトのドメインとは限らないということです。

ChatGPTが読んだページの約7割は、公式サイトでした。よく読まれていたのは、公式サイトのPDFの資料（150回答中110回答）と、「よくある質問」やサポートのページ（89回答）です。よく読まれた公式サイトは、三井住友カード（101回答）、楽天カード（83回答）、JCB（69回答）のサイトでした。ただし、公式サイトを読んだから名前を挙げたのか、挙げるカードの条件を確かめるために読んだのかは、区別できません。

ChatGPTが回答に示した出典も、約8割が公式サイトのページでした。一方で、読んでも出典には示さないページもあります。たとえばYouTubeのページは63回答で読まれましたが、出典に示したのは1回答だけです。読まれたことと、出典として示されたことは分けて見る必要があります。

ChatGPTは、公的機関や業界団体のサイトも読んでいました。金融庁や消費者庁、日本クレジット協会などのサイトです。とくに選び方を聞く「検討」の質問では、30回答のうち13回答で読んでいます。「金融庁 クレジットカード 選び方 リボ払い 注意」のように、注意点を確かめる検索もありました。

一方のGeminiは、検索をした回答が半分ほどでした。カード名を挙げた133回答のうち、52回答は検索をせずに答えています。検索したときに読んだページのうち、公式サイトは約19%で、残りの約8割は公式サイト以外でした。よく読まれたのは、マイベスト（my-best.com）やザイ・オンライン（diamond.jp）、株探（kabutan.jp）です。いずれも、クレジットカードのおすすめ・比較の記事を載せたサイトです。Geminiの検索語には、「公式」も「site:」も一度も出てきませんでした。

2つのAIがよく読んだサイト（公式サイトを除く上位10。一覧は末尾の「調査データの詳細」）のうち、両方に入ったのは、価格.com・YouTube・オリコンの3つだけでした。同じクレジットカードについて答えていても、ChatGPTは公式サイトで確かめ、Geminiは比較サイトを多く読んでいました。

発見3：名前が出ても、カード会社として挙がったとは限らない

アメリカン・エキスプレスの露出率は、名前が出たかどうかだけで数えると40%です。ところが、名前が出た40通りのうち16通りでは、カード会社やそのカードとしては出ていませんでした。国際ブランドの名前や、ほかの会社のカード名の一部としてだけ出ていたのです。カード会社として出たものに絞ると、露出率は24%になります。

クレジットカードには、カードを発行する会社と、VisaやJCBのような国際ブランドがあります。アメリカン・エキスプレスは、自らカードを発行する会社であり、国際ブランドでもあります。そのため、AIの回答に名前が出ても、どちらの意味かは文脈によって変わります。辞書でアメリカン・エキスプレス（アメックス・AMEXなどの別の書き方を含む）の名前が出た40通りを、どの意味で出たかで分けると、次のとおりです。

※1つの通りの3回の回答のうち、1回でも「発行会社や、そのカードとして」の書き方があれば、1行目に数えています。判定の決まりは、末尾の「数え方の補足」にあります。

国際ブランドとしての書き方には、カードの紹介で選べる国際ブランドを並べたものや、国際ブランドの選び方の説明がありました。国際ブランドの選び方を聞いた質問4では、2つのAIとも、国際ブランドの名前としてだけ出ています。ほかの会社のカード名の一部としての書き方は、「セゾンプラチナ・ビジネス・アメックス」のようなものです。主に、セゾンカードや三菱UFJカードの名前が付いたカードでした。こうしたカード名の中の「アメックス」は、そのカードの国際ブランドを表しています。この記事では、カード名の中に入っているかどうかで、2つを分けました。

回答の数で見ても、辞書でアメリカン・エキスプレスの名前が出た72回答のうち35回答（49%）が、こうした書き方だけでした。この記事の露出率（発見1）は、カード会社としての見え方を測るため、1行目の24通りだけで数えた値です。

名前が出たかどうかだけで数えると、カード会社としての見え方を高く見積もることがあります。同じことは、ほかの会社でも起こりえます。たとえば、「JCB CARD W」の一部ではない「JCB」の文字だけでも、100通りのうち71通りで出ていました。ここには、国際ブランドとしての「JCB」と、会社やほかのカードを指す「JCB」が混ざっています。提携カードのように、カード名にほかの会社や国際ブランドの名前が入る場合も、どの会社の名前として数えるかで、見え方の値は変わります。

クレジットカードのLLMO対策：取り組めること3つ

今回の結果から、カードを発行する会社や、提携カードを出す会社が取り組めることは次の3つです。

1. カードの条件を、「よくある質問」と商品ページの本文に書いておく

ChatGPTは「site:」を付けて公式サイトの中を検索し、「よくある質問」のページやPDFの資料を多く読んでいました。年会費やポイントの条件、支払い方法、補償の範囲などは、商品ページやよくある質問のページに文字で書いておくとよいでしょう。名前が挙がるようにするというより、挙がったときに条件が正しく伝わるようにするための取り組みです。まずは、付録の「AIの検索語」と同じように、検索エンジンで「site:」を付けて、カード名と「年会費」「還元率」などで公式サイトの中を検索してみます。条件を文字で書いたページが上のほうに出てくるかを確かめるところから始められます。PDFの資料も150回答中110回答で読まれていたので、PDFとページの説明が合っているかも確かめておきたいところです。ドメインを移したときは、AIが前のドメインで検索することもあると考えて、転送を残しておくとよいでしょう。なお、年会費や還元率、手数料率などの表示は、割賦販売法や景品表示法に沿って、条件と時点が分かるようにする必要があります。

2. 比較サイトやランキングで、どう紹介されているかを確かめる

Geminiは、検索したときにはクレジットカードの比較サイトを多く読んでいました。検索をしない回答で使われる、AIがすでに持っている知識も、多くはWeb上の文章から作られています。まずは、付録の「AIがよく読んだ情報源」のうち、マイベストやザイ・オンライン、価格.com、オリコンのように、比較やランキングを載せたサイトを見ます。「クレジットカード おすすめ」のような記事で、カードがどう紹介されているかを確かめましょう。カード名や条件が古いままのものは、掲載元に更新を相談する方法もあります。なお、比較サイトでの載り方と露出率の関係は、今回は調べていません。

3. カード名・会社名・国際ブランド名を分けて、AIごとに測る

AIの回答では、カード会社の名前が、国際ブランドの名前やほかの会社のカード名の一部として出ることがありました。見え方を測るときは、付録の質問一覧から、カードの強みに近い質問を5〜10問選びます。ChatGPTとGeminiに同じ文面で聞き、答えは聞くたびに変わるので、1問につき数回ずつ聞きます。記録するのは、名前が出たかどうかと、どの意味で出たか（カード名・会社名・国際ブランド名）です。回答に示された出典も残します。月に1回など間隔を決めて、AIごとに分けて推移を見るのがおすすめです。

BridgeのLLMOコンサルティング

Bridgeは、PR会社マテリアルのグループとして、メディア露出とコンテンツを組み合わせたAI検索対策を支援しています。金融など、お金に関わる領域の記事制作も手がけています。クレジットカードでは、ChatGPTは公式サイトを、Geminiは比較サイトを多く読んでいました。こうした業界では、公式サイトの整備と、公式サイトの外での紹介をセットで考えるとよいでしょう。詳しくはLLMOコンサルティングをご覧ください。

よくある質問

名前があまり挙がらないカードでも、AIに紹介されるようになりますか？

どうすれば名前が挙がるようになるかまでは、今回の調査では分かりません。分かったのは、名前の出方に大きな差があることです。上位2つの露出率は8割前後でしたが、18のカードのうち5つは10%以下でした（辞書の表記で数えた値）。Geminiは1回の回答で平均4.9のカードを挙げるため、名前が入る枠はChatGPT（平均2.8）より多めです。ただし、AIが読むサイトにも、AIがすでに持っている知識にもカードの情報がなければ、名前は挙がりにくくなります。まずは、どんな質問で、どう紹介されているかを確かめるところから始められます。

選び方を聞く質問でも、AIはカード名を挙げますか？

挙げることは少なめでした。選び方を聞く「検討」の20通りでは、カード名が出たのは7通りです。ChatGPTは10問のうち1問だけで、Geminiは10問のうち6問でした。ChatGPTは選び方の質問で、公的機関や業界団体のサイトを30回答中13回答で読んでいました。「金融庁 クレジットカード 選び方 リボ払い 注意」のように、注意点を確かめる検索もありました。

比較サイトやランキングに載っていることは、AIの紹介に影響しますか？

AIが回答をつくるときに、よく読まれていました。Geminiでは、マイベスト（my-best.com）のページが149回答中40回答で読まれていました。ただし、比較サイトでの載り方と露出率の関係は、今回は調べていません。

調査データの詳細

記事の数字のもとになったデータの一部を載せます。

数え方の補足

• 露出率は、辞書に載せた表記で数えています。辞書に無い書き方（JCBカードS、ANA学生カードなど）は数えていません。
• AIが読んだページは、同じ回答の中で重複したものを1件として数えています。ChatGPTは、同じページを末尾だけ違うURL（「?utm_source=openai」の付いたものと無いもの）で2回読むことがあるためです。
• アメリカン・エキスプレスの名前は、次の書き方の回答では数えていません。1つは、国際ブランドの名前として出たものです。名前のすぐ近く（同じ行など）に「Visa」「Mastercard」などの名前や「国際ブランド」の語があるものです。「アメックスブランド」や、国際ブランドの節の中の箇条書きも含みます。もう1つは、ほかの調査対象のカードの名前が前に付いたカード名の一部です（「セゾン」「三菱UFJ」「ANA」「JAL」）。「アメリカン・エキスプレス・ゴールド・プリファード・カード」のようなカード名は数えています。国際ブランドの名前だけを除き、ほかの会社のカード名の一部を残すと、露出率は30%です。
• Geminiの質問41の1回目は、取得エラーで回答がありません。この回答は、すべての集計から除いています。この通りは回答が2回分のため、「3回とも名前が出た」には数えていません。
• Bridgeが配布している業界レポート（業種別の調査をまとめたPDF）とは、割合が一致しないことがあります。重複の扱いや公式サイトの範囲、アメリカン・エキスプレスの数え方が異なるためです。業界レポートでは、露出率を「登場率」と呼んでいます。

質問の一覧

質問の文面には、特定の会社名・カード名を入れていません。質問は、調査で使った文面のまま載せています。

AIがよく読んだ情報源（上位10）

AIが回答をつくるときに読んだサイトを、読まれた回答の数で並べました。調査対象のカードの発行会社や提携先の会社と、その持株会社・グループ会社のサイトは除いています。読まれた回答の数が同じサイトは、同じ順位にしています。ChatGPTでは、公的機関や業界団体のサイトが多く入りました。Geminiでは、クレジットカードのおすすめ・比較の記事を載せたサイトが上位に並びました。

ChatGPT（150回答中）

※youtube.comは動画サイト、reddit.comは掲示板です。life.oricon.co.jpはオリコンの顧客満足度ランキング、kakaku.comは価格.comのサイトです。j-credit.or.jpは日本クレジット協会、jcca-office.gr.jpは日本クレジットカード協会です。fsa.go.jpは金融庁、meti.go.jpは経済産業省、caa.go.jpは消費者庁、cao.go.jpは内閣府のサイトです。

Gemini（149回答中）

※my-best.comはマイベスト、diamond.jpはザイ・オンライン（ダイヤモンド社）、kabutan.jpは株探のサイトです。各サイトでいちばん多く読まれたページは、クレジットカードのおすすめ・比較の記事でした。kakakumag.comは価格.comマガジン、minkabu.jpはみんかぶ、toranoko.comは虎の巻のサイトです。いずれも、クレジットカードのおすすめ・比較の記事が読まれていました。nc-card.co.jpは調査対象に入っていない会社のサイトで、いちばん多く読まれたのはクレジットカードのおすすめを紹介する記事でした。

AIの検索語（3回以上使われたもの）

AIが答える前に自分でWeb検索をしたときの検索語のうち、3回以上使われたものをすべて載せています（2つのAIの合計）。語のあとに、検索したAIを書いています。上位には、ChatGPTがカード会社のサイトに絞った「site:」の検索が並びました。

• site:rakuten-card.co.jp 楽天カード 年会費 還元率 公式（13回・ChatGPT）
• 楽天カード 公式 年会費 還元率（7回・ChatGPT）
• site:jcb.co.jp JCB CARD W 年会費 還元率 公式（7回・ChatGPT）
• 三井住友カード NL 公式 年会費 還元率（6回・ChatGPT）
• JCB CARD W 公式 年会費 還元率（6回・ChatGPT）
• site:paypay-card.co.jp PayPayカード 年会費 還元率 公式（5回・ChatGPT）
• site:smbc-card.com 三井住友カード NL 年会費 還元率 公式（5回・ChatGPT）
• site:d-card.jp dカード 年会費 還元率 公式（4回・ChatGPT）
• クレジットカード おすすめ ランキング 2026（4回・Gemini）
• site:smbc-card.com 三井住友カード NL 還元率 年会費 公式（4回・ChatGPT）
• site:smbc-card.com 三井住友カード NL 年会費 ポイント 公式（4回・ChatGPT）
• site:rakuten-card.co.jp 楽天カード 年会費 ポイント 公式（4回・ChatGPT）
• 三井住友カード NL 還元率 コンビニ（3回・Gemini）
• 三井住友カード NL コンビニ 還元率（3回・Gemini）
• 楽天カード Apple Pay Google Pay タッチ決済 公式（3回・ChatGPT）

クレジットカードのAI検索対策を、PRとあわせて進めます

BridgeのLLMOコンサルティングでは、ChatGPTとGeminiの回答と、AIが読んだページや回答に示した出典を継続して計測します。結果は月次でご報告します。いまの見え方や、何から始めるかのご相談は無料です。

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調査について：調査主体は株式会社Bridge。計測日は2026年9月16日（各質問3回・有効な回答299）、AIモデルはgpt-5.6-lunaとgemini-3.6-flashです。各社のAPI（開発者向けの接続口）から、AIがWeb検索をできる設定で質問しており、アプリの画面とは結果が異なる場合があります。露出率はAIの回答に名前が出た割合で、カードや会社の評価を示すものではありません。特定のカードへの申し込みをすすめるものでもありません。