「AI Overviews が出ると、クリック率は半減する」 この一文を、あなたも一度は目にしたはずです。記事で、スライドで、社内の共有チャットで。そして多くの場合、出典は書かれていません。書かれていてもリンク先はさらに別の記事を引用していて、元の調査までは辿り着けません。 本書は、そうやって流通している AI をめぐる 17 個の有名な数字について、1 次出典 ── 元論文、元調査レポート、SEC 提出書類、企業の公式ブログ ── まで実際に遡り、その数字が何を測っていて、何を測れていないのかを 1 つずつ整理したものです。 ■ 収録している 17 の数字 ▼ 第 1 章 AI Overviews と CTR（5 つ） ・「AI 概要が出ると CTR が半減する」（Pew Research） ・「1 位の CTR が -58%」（Ahrefs） ・「ドイツで CTR -60%・月 2.65 億クリック消失」（Sistrix） ・「もう 25% のクエリで表示される」（Semrush） ・「ゼロクリック率が 56% → 69%」（Similarweb） ▼ 第 2 章 LLM の引用率（5 つ） ・「Perplexity の引用率は 44%」 ・「Gemini の引用率は 11%」 ・「ChatGPT の引用の 90% は 21 位以下のページから」（Semrush） ・「LLM の引用の 50〜90% は出典に支持されていない」（Nature Communications） ・「Perplexity は YouTube / Reddit / Wikipedia 中心」（Ahrefs） ▼ 第 3 章 ベンチマーク（3 つ） ・「SWE-bench 95%」 ・「HumanEval 100%」 ・「MMLU 90%」 ▼ 第 4 章 AI 投資（4 つ） ・「Big Tech CAPEX 7,250 億ドル」 ・「OpenAI ARR 200 億ドル」 ・「NVIDIA Data Center 2,159 億ドル」 ・「Sequoia の 6,000 億ドルの問い」 ■ 17 個すべてを、同じ 6 段構えで扱っています 1. 巷の表現 ── どう流通しているか（あなたが目にした形） 2. 1 次出典 ── 誰が、いつ、どこで発表したか。URL を本文に直接記載 3. 実数値 ── 元の調査が実際に報告している数 4. 調査条件 ── 対象国・期間・サンプル数・測定方法。引用されるときに真っ先に落ちる部分 5. 言える / 言えない ── その数字で主張してよいこと、できないこと 6. 検証ステータス ── ✓ 1 次出典を確認 ／ △ 二次情報経由 ／ × 追跡不能 ■ 本書がやらないこと ▼ 「その数字は間違っている」という判定はしません 1 次出典まで辿れたものについては、数字そのものは概ね実在していました。問題が起きるのは数字ではなく条件が落ちたときです。「米国・900 名・特定期間」という前提が 1 段階の伝聞で消え、「全世界で半減」になる。本書はその落ちた条件を拾い直します。 ▼ 反論側も併記します たとえば第 1 章の Pew Research の調査には、Google 自身が公式に反論しています。片方だけ載せて「決着した」と書くほうが読みやすいのは分かっていますが、あなたがその数字を誰かに提示するとき、反論の存在を知らないまま出すのは危険です。 ▼ 到達できなかったものは、到達できなかったと書きます 第 2 章の「Gemini 11%」がそれです。複数の記事が同じ数字を引いていますが、オリジナルの調査に辿り着けませんでした。× として、推定される出処と根拠を示すに留めています。都合の悪い結果を伏せていません。 ■ 巻末に「数字が壊れる 5 つの場所」 17 個を横断して見えた共通構造を 5 つに整理しています。次にどんな数字に出会っても、この 5 か所を先に見てください。 ・同じ数字が、別の調査を指している ・対象範囲が、伝聞の 1 段階で消える ・会計年度・年換算が、暦年と混ざる ・ベンチマークの「問題セット」が入れ替わっている ・原典に、そもそも辿り着けない ■ こんな場面で引いてください ・クライアントや上司に AI 関連の数字を提示する直前 ・記事・提案書・社内資料に他社の調査結果を引用するとき ・「うちのサイトの流入が減ったのは AI 検索のせいか」を判断するとき ・ベンダーの営業資料に載っているベンチマークスコアを読むとき ■ 検証の時点について（重要） 本書の検証は 2026 年 6 月時点のものです。 AI をめぐる数字は動きます。特に第 4 章の投資額は四半期ごとに更新され、第 3 章のベンチマークスコアは新しいモデルが出るたびに書き換わります。本書の価値は「最新の数字を教えること」ではなく、その数字がどういう構造で作られ、どこで条件が落ちるかを示すことにあります。実際に引用する際は、本文に記載した 1 次出典 URL から最新値を必ず再確認してください。 ■ 商品情報 形式／PDF 1 点（A4 縦・33 ページ・約 47,000 字） 出典／1 次・2 次出典を各章末に URL 付きで全掲載（ユニークで 32 本） 検証時点／2026 年 6 月 著者／アイ-Q ラボ ■ ご購入前にご確認ください ・本書は AI（Anthropic Claude）が 1 次出典の取得・要約・構造化を行い、運営者が確認・編集したものです。直訳引用は行っていません（構造化した要約と独自解説のみ）。 ・原文の著作権は各執筆者・媒体・査読誌に帰属します。 ・各数値の解釈・統合判断は本書の独自分析であり、引用元著者の主張と必ずしも一致しません。実務で使う際は必ず原文 URL をご確認ください。 ・デジタル商品の性質上、購入後の返品・返金はお受けできません。