患者さんがChatGPTに「江南の歯科のおすすめ」と尋ねても、自院が出てこない理由

患者さんがChatGPTに강남 치과 추천（江南の歯科のおすすめ）と尋ねたとき、自院が出てこない。院長先生なら、何が足りないのか気になるところでしょう。

たとえば강남에서 임플란트 잘하는 치과 알려줘（江南でインプラントを相談できる歯科を教えて）と聞いて候補を考える人もいます。ただし、従来の検索が終わった、回答に出ない医院は全員の候補から外れる、とまでは言えません。回答の件数や内容も、質問や条件によって変わります。

原文が挙げるSOCiの「ChatGPTでの推薦1.2%」は、海外の多店舗ブランドを対象にした調査の値です。韓国の全医院や江南の歯科の推薦確率ではありません。その範囲を分けながら、自院の情報をどう確認するかを考えてみます。日本語版の確認日は2026年11月2日です。

1. AIと従来の地図検索では、同じ情報でも見え方が違う

SOCiの2026年Local Visibility Index

SOCiは2,751の多店舗ブランド、35万を超える拠点を調査しています。原文が紹介する表示・推薦の比率は次のとおりです。サービスごとの観測指標であり、同じ医院に30回尋ねたときの当選確率ではありません。

サービス・表示	原文が挙げるSOCiの観測比率
Googleローカル3パック	35.9%
Gemini	11.0%
Perplexity	7.4%
ChatGPT	1.2%

35.9÷1.2は約29.9で、発表では約30倍という表現が使われています。ただ、この比率だけから「韓国の歯科はGoogleより30倍推薦されにくい」とは計算できません。Googleに表示された拠点のうち、何割がChatGPTにも出たかを示す数字でもありません。

Perplexityの医療情報と、地域の医院推薦を分ける

原文は、PerplexityとGoogleの医療分野の引用重複82%を挙げていますが、今回その一次分析の対象と条件は再確認できませんでした。一般の医療解説で参照する機関と、近隣の医院を提案するときの情報は、同じとは限りません。

NAVERプレイス、Modoodoc、Gangnam Unniなども情報を確認する候補になります。ただし、これらを必ず最初に読む、登録しなければ推薦しない、という共通手順は確認されていません。回答で実際に示された出典を確かめます。

2. 韓国でも検索にAIを使う人は増えた。ただし、患者の全行動を示す調査ではない

オープンサーベイの原本では、2025年3月と12月に各1,000人、合計2,000人の10～50代の男女を対象としています。検索サービスを1回以上使った人の比較対象はそれぞれ990人と989人で、最近3か月の利用経験を複数回答で聞いた結果です。

サービス	2025年12月の直近3か月利用経験	同年3月からの変化
NAVER	81.6%	3.7ポイント減
YouTube	72.3%	6.2ポイント減
ChatGPT	54.5%	39.6%から14.9ポイント増
Gemini	28.9%	9.5%から約3倍

ChatGPTは39.6%から54.5%へ14.9ポイント増加。Geminiは9.5%から28.9%で約3倍です。表の値は2025年12月の観測で、2026年の現在利用率や単独の市場占有率ではありません。患者が医院を選ぶときに限った調査でもありません。原本6・9ページで対象と図表を確認しました。

また、OpenAIは2026年1月7日のChatGPT Health発表で、世界で毎週2億3,000万人以上が健康・ウェルネスの質問をしていると説明しています。健康全般の質問であり、韓国の医院検索や実来院の人数ではありません。

강남 임플란트 잘하는 곳（江南でインプラントを相談する医院）、강남 라미네이트 후기（江南のラミネートベニアの体験情報）などの原文の検索例について、自院がどう説明されているかを確かめることはできます。次の四つは、私たちが確認を勧める項目です。

地図や診療情報サービスの医院情報が正確か
公式サイトに診療内容や医師の正確な経歴があるか
外部の記事や動画等の説明が実際の医院と一致するか
レビューが実体験に基づき、内容を不当に誘導していないか

これはAI内部の処理順序を実測したものではありません。原文には「江南に歯科1,000院なら、1.2%を掛けて約12院」という計算がありますが、SOCiの別市場・別標本の率をそのまま移すことはできません。どれか一つが不足すれば必ず除外される、とも判断しません。

3. 歯科・美容外科では、説明の信頼性を丁寧に確認したい

健康に関わる情報とYMYL

Googleの品質に関する説明では、健康や安全などに関わる情報は、特に信頼性を重視する対象です。この考え方を、すべてのAIが同じ分類と採点式を使うという説明に置き換えないようにします。

Ahrefsの2025年11月10日の分析では、同年9月のデスクトップ検索結果約1億4,600万件を対象に、医療YMYLに分類したクエリの44.1%でAIによる概要を確認しています。原文の発行月と、観測月を分けました。「患者の約半数がAIを見た」という人数の比率ではありません。

医院側で説明できること

患者さんが情報を確かめやすいように、次の点を整理します。AI各社が公表した統一の選考基準ではありません。

住所、連絡先、診療時間、実際の診療科
執筆・確認した医療者の氏名と、正確な資格・経歴
実体験のレビューと、問題のある内容への適切な対応
外部の医院情報の一致
実際に提供する診療と、ページの説明の一致
問い合わせや予約の使いやすさ。利用者の行動がそのままAIの順位要因になるとは断定しない

費用、適応、選択肢、リスクを検討する患者さんにとって、どの説明を読むと判断しやすいかを考えます。医院名の露出だけを追わないことが大切です。

韓国の医療広告の規定も併せて確認する

2024年3月の保健福祉部の発表は、2023年12月からの集中点検409件のうち366件の広告について、違法性や疑いが強いとして対応を求めたものです。広告内の疑義は計506項目で、体験談を装う内容は183項目。原発表の31.7%は506を分母とする計算と合わず、比率の確定は保留します。

AI向けに書く場合も、効果を誤認させる体験談、虚偽や誇張などの規定は確認が必要です。事前審査は広告の内容と媒体、法定の例外によって判断します。詳しくは医療広告で確認したい8つの類型をご覧ください。

4. 反応が落ちたとき、分けて確認したい四つの場面

原文は現場の変化として次の四つを挙げています。ただし、今回、その医院の広告・問い合わせデータを再調査したものではありません。AIだけが原因と決めず、確認する場面として読み替えます。

① 表示回数は同程度なのに、問い合わせが減った。 どの国・地域、検索語、端末、ページで差が出たかを見ます。計測の欠落、電話やフォームの不具合、予約枠なども確認の対象です。

② おすすめ系の検索で表示されても、来院が増えない。 検索順位、クリック、説明の内容、問い合わせ、その後の来院を分けて見ます。AI利用の増加だけで、従来の検索が無意味になったとは言えません。

③ AIで他院の名前が出る。 質問、言語、地域、時点やモデル、検索の有無をそろえ、複数回確認します。自院が一度出ないことは、他院の新患増加や自院の失注を直接証明しません。

④ 同じ広告費でも反応が弱い。 クリック単価、問い合わせ単価、実予約・来院、計測条件を見ます。「1年前の半分」という原文の状況も、比較資料なしで全医院の傾向にはできません。

5. AEOで見直す、五つの確認項目

AEOは、患者さんの質問に答える情報を、見つけて理解してもらいやすく整える取り組みです。従来のSEOを捨てて、AIの名前の列挙だけを目的にすることではありません。

確認する項目	見る内容	読み違えないために
地域の基本情報	掲載先の住所、連絡先、診療時間等の一致	原文の正確性68%は今回条件未確認。食い違いを減らす作業で、AIの自動除外ルールではない
実体験のレビュー	内容、件数、最近の問題、適切な対応	平均4.3点は最低条件ではない。投稿への報酬や好意的な人だけの選別をしない
医院と医師の情報	正式な医院名、医師名、資格、実際の診療	確認できる同一の医院情報をそろえる。AIの固定スコアを示すものではない
根拠のある診療説明	必要な資料、対象、期間、リスク	GEO論文の最大40%を、自院の臨床データによる効果保証へ転用しない
医療広告の確認	内容・媒体・例外と、必要な審査	法令遵守とAI採点の自動的な増減を同一視しない

この五つは作業を整理するための枠組みです。五条件を満たせば推薦される、AIが五つを掛け算して採点する、といった仕組みは確認されていません。

6. 自院で確認したい五つのこと

未確認の項目が3個あっても、それだけで緊急の問題があるとは判断しません。患者さんを迷わせる情報や、根拠のない説明から先に直していきましょう。

主な診療の質問で、自院がどの文脈で言及されるかを条件付きで記録しているか
NAVERプレイス、実際に掲載する診療情報サービス、Googleビジネスプロフィールの基本情報が合っているか
利用できるレビューの内容と最近の問題を確認しているか。平均4.3点や30日内の件数を一律の合格条件にしない
医師の正確な資格・経歴を、公式サイトや該当する外部資料で確認できるか。免許番号の一律公開をAI掲載の必須条件にしない
実資料がある説明には、対象・期間・定義を付けているか。自院の臨床数字を作って埋めない

7. 「1.2%に入ること」より、自院がどう伝わるかを見る

SOCiのデータは、従来の地図検索とAIでの見え方を別に確かめるきっかけになります。しかし、海外の1.2%を韓国の医院の合格枠と考えたり、広告の反応減をAIへの移行だけで説明したりはできません。

まず、今週取り組む一つの作業として、次を提案します。

主な診療に関する三つの質問を例に、ChatGPT、Perplexity、GoogleのAIによる概要で、自院名と参照ページがどう現れるかを記録します。表示されない場合も含め、言語・地域・時点等をそろえて繰り返し確認してみてください。

その結果と公式サイトや予約の状況を合わせて、何を先に直すかを決めます。一度の不掲載だけで、広告費を増減すべきだとは判断しません。

BlinkAdへのご相談では、検索やAI回答での見え方、地図や医院情報、広告表現など、確認する範囲をご案内します。AI推薦、集患、行政の審査通過を保証するものではありません。

参考資料

SOCi「2026 Local Visibility Index」発表、2026年1月28日。多店舗ブランドの観測。率は同社の解説でも確認。
Search Engine Land「AI local visibility is up to 30x harder than ranking in Google」。原文の参考文献。本文はSOCiの一次発表を優先。
LocalogyのSOCi LVI解説、2026年1月。原文の参考文献で、独立した別調査ではありません。
オープンサーベイ「AI検索トレンドレポート2026」6・9ページ。調査月、対象、複数回答の分母を確認。
OpenAI「Introducing ChatGPT Health」2026年1月7日。世界の健康・ウェルネスの利用についての発表。
AhrefsのAI Overview発生条件分析。2025年9月のデスクトップデータ、発表は11月10日。44.1%はクエリ比率。
Search Engine LandのPerplexity引用分析、2024年。原文の82%の一次分析条件は今回未確認。
Yext「AI Search Predictions for 2026」。原文の参考文献。医院への統一選考条件とはしません。
silvragencyの医療機関向け解説。原文の参考文献。今回全文未確認。
保健福祉部の2024年3月11日発表。公式自治体の転載。広告件数と違反疑義の項目数、割合の不整合を区別。
医協新聞の366件に関する報道。原文の参考文献。本文は上記公式発表を優先。
韓国医療法第57条。媒体と例外を確認。
Aggarwalほか「GEO」、KDD 2024。最大40%は実験条件下の可視性で、医院の臨床データによる引用率40%上昇という意味ではありません。

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