調査によると、発注先の選定や検討の過程で生成AI検索を利用した経験について、「日常的に使っている」が21.9％、「何度か使ったことがある」が39.3％、「1～2回試したことがある」が13.8％となり、合計75.0％が利用経験ありと回答した。

　業種別ではIT・通信が82.1％、製造業が78.4％、建設・不動産が68.4％だった。従業員100～299人の企業では93.5％に達した。未利用者49人に理由を尋ねたところ、「情報の正確性が信用できない」が44.9％で最多となり、「セキュリティ・機密情報の漏えいが心配」が28.6％で続いた。

　発注先を探す際に最初に利用する手段では「Google等の従来の検索エンジン」が48.0％で首位だった。「既存の取引先・営業からの提案」が18.4％、「知人・同業者からの紹介」が10.7％となった。「生成AI検索」は9.7％で4位となり、「比較サイト・レビューサイト」と「SNS」の各3.6％を上回った。

　複数回答による利用情報源では「Google等の従来の検索エンジン」が75.0％、「既存の取引先」が50.0％、「知人の紹介」が46.4％、「生成AI検索」が43.4％だった。発注担当者の4割超が情報収集手段の一つとして生成AI検索を利用していた。

　生成AI検索の利用経験者147人に対し、新たな企業やサービスの発見経験を尋ねたところ、82.3％が「発見したことがある」と回答した。そのうち21.1％は実際に発見した企業へ発注または契約したと答えた。

　利用効果については、83.0％が選定に要する時間の短縮を挙げた。内訳は「大幅に短くなった」が22.4％、「やや短くなった」が60.5％だった。

　情報の検証行動については、「裏取り・確認はしない」と回答した人は2.0％にとどまり、98.0％が何らかの方法で確認作業を実施していた。確認手段は「その企業の公式サイトを確認する」が70.7％で最多となり、「Google検索で別途調べる」が59.9％、「比較サイト・レビューサイトで確認する」が40.1％で続いた。

　調査において発注担当者の情報収集行動が、生成AI検索で候補を見つけた後にGoogle検索や公式サイト確認を実施する流れへ変化している状況も示された。

　生成AI検索による推薦の影響については、「かなり高まる」7.1％と「やや高まる」52.6％を合わせ、59.7％が信頼感の上昇を挙げた。「むしろ不信感を持つ」は3.1％だった。

　今後の利用見通しについては、78.1％が利用の増加を見込んでいる。内訳は「大幅に増える」が26.5％、「やや増える」が51.5％で、「減ると思う」は2.6％だった。

　自由記述において、利用者から「従来のGoogle検索だと、広告記事やSEO対策されたWebサイトばかりが上位に並び、候補を絞り込むまでに膨大な時間がかかっていました。AI検索は予算や業界規模といった前提条件を投げるだけで、一瞬で条件に合う候補を構造化して出してくれます」「条件に合う企業のリストアップや比較表の作成を一瞬でこなすため、初期の絞り込みは劇的に早くなり、見落としていた選択肢にも気づけます」などの意見が寄せられた。

　他方で、「初期調査の効率は確実に上がりましたが、AIの回答だけで判断するのは難しい。最終的には公式サイトや口コミ、担当者への確認が必要です」「情報収集にはAIが便利。ただ、担当者のレスポンスやフットワークといった現場のリアルな対応力はインターネットにはないため、最終決定には人間の見極めが欠かせない」といった指摘もあった。

　信頼性に関する懸念として、「比較の根拠となった情報源を提示してもらったら、公式サイトではなく単なる匿名掲示板だったことがある」「SEOに力を入れている企業が優先的にリストアップされるのではないか。選定にもバイアスがかかるのではという懸念がある」との声も挙がった。

　Pifteeは、AI検索による新たな発注先の発見と、公式サイトなどを通じた情報確認が発注先選定の新しい流れになりつつあるとの見方を示している。