ChatGPTとGeminiの違いを比較｜情報検索での使い分けと利用者の属性・目的を調査データで整理

ChatGPTとGeminiを仕事や情報収集に使っているものの、「結局、どのようなユーザーが、どんな目的で使い分けているのか分からない」と感じる企業も多いのではないでしょうか。

結論からいうと、公開調査ではChatGPTとGeminiの利用率や年齢層に違いが見られます。

また、Queue株式会社が35,482件のプロンプトを分析した調査では、AI側が質問の裏側で行う検索回数にも差が確認されています。

ただし、アンケート調査とプロンプト分析では測っている対象が異なります。

「誰が使っているか」と「AIがどう検索しているか」を分けて見ることが、ChatGPTとGeminiの違いを理解するポイントです。

企業側では、こうしたユーザー行動やAI側の検索行動を踏まえて、AI検索対策（LLMO・AIO・AISEO・GEO）を考える必要があります。

この記事では、ChatGPTとGeminiについて、以下を整理します。

• 利用率・利用頻度・ユーザー属性の違い

• 情報検索、仕事、学習、日常での利用目的

• 質問・プロンプトの傾向

• AI側で発生する検索行動の違い

• 調査データの読み方

• 企業のLLMO対策との関係

• LLMOとSEO・AIO・GEOの違い

• LLMOが必要か判断する5つのポイント

• LLMOのKPIと基本的な進め方

ChatGPTとGeminiを情報検索に使う人の違いを評価する基準とは？

ChatGPTとGeminiの違いを見るときは、「どちらの利用者が多いか」だけでは不十分です。

誰が、何のために、どのような質問をしているのか。そして、その質問を受けたAIがどのように情報を探しているのか。この4点を分けて見ると、両者の特徴を整理しやすくなります。

本記事では、主に次の観点から比較します。

ChatGPTとGeminiではユーザー属性にどのような違いがある？

公開調査では、ChatGPTとGeminiで中心となる年齢層に違いが確認されています。

ナレッジホールディングスが20〜59歳の男女305名を対象に実施した調査では、次の結果でした。

• ChatGPT：20代が32.4%で最多

• Gemini：50代が32.2%で最多

ただし、これは「ChatGPTは若者しか使わない」「Geminiは高齢層向け」という意味ではありません。

あくまでこの調査において、それぞれのサービスを最もよく利用しているユーザーの中で、どの年齢層が最多だったかを示す数字です。

また、職種別の利用率を直接比較した公開データは限られています。

※そのため、「エンジニアや企画職はChatGPTを使う」といった説明は、公開データから直接確認できる事実と、利用傾向に関する仮説を分けて扱う必要があります。

ChatGPTとGeminiでは利用目的にどのような違いがある？

利用目的については、ChatGPTは背景や仕組みを整理する使い方、Geminiは最新情報や具体的な事実を確認する使い方として整理されることがあります。

たとえば、

「なぜ競合の売上が伸びたのか。市場環境や価格戦略などの観点から原因を整理して」

という質問では、複数の条件を踏まえて考えることが求められます。

一方、

「競合が今月発表した新サービスは何か？」

という質問では、最新の事実を確認することが中心です。

ただし、これは両サービスの利用実態を完全に二分するものではありません。同じユーザーが、目的に応じてChatGPTとGeminiを使い分けるケースもあります。

調査データは「対象・時期・母数・定義」を確認して読む

AIの利用実態を調べるときは、数字だけを見ると誤解が生じます。

たとえば、ナレッジホールディングスの調査は「ユーザーがどのAIを利用しているか」をアンケートで測ったものです。

一方、Queue株式会社の35,482件のプロンプトを対象としたQFO実態調査は、ChatGPTとGeminiが質問の裏側でどのように検索しているかを分析したものです。

つまり、

• アンケート調査＝ユーザーがどう使っているか

• プロンプト分析＝AIが質問に対してどう動いているか

という違いがあります。

両者は競合するデータではなく、異なる側面からAI検索を捉えるデータです。

また、「利用シェア」と「利用率」も同じ意味とは限りません。どのような質問文で、誰を分母として計算された数字なのかまで確認することが大切です。

ChatGPTとGeminiを情報検索に使う人の属性・目的・質問内容を比較

まず、公開されている代表的なデータを整理します。

※利用シェア・年齢層・利用理由・毎日利用率はナレッジホールディングスの305名調査。裏側検索の平均回数はQueue株式会社による35,482件のプロンプト分析。各調査は対象・時期・指標が異なります。

ナレッジホールディングスの調査では、AI利用者275名のうち「ほぼ毎日」が45.8%、「週に数回」が36.4%で、合計82.2%が週に数回以上利用していました。

ここで注意したいのは、82.2%は調査対象となったAI利用者全体の利用頻度であり、ChatGPTが82.2%、Geminiも82.2%という意味ではないことです。

また、サービス別ではChatGPTの毎日利用率が49.0%、Geminiが47.8%でした。

ChatGPTを情報検索に使う人の属性・利用目的・質問内容の特徴とは？

ChatGPTの利用シェアは47.5%で、ナレッジホールディングスの調査では最も高い値でした。

同調査では、ChatGPTユーザーの中で20代が32.4%と最多となっています。

ただし、この調査だけから「ChatGPTは若者向けのAI」と結論づけることはできません。20〜59歳を対象とした調査であることや、年齢以外の属性を直接測っていないことを踏まえて読む必要があります。

ChatGPTを検索に使うユーザーの属性はどのような層か？

ナレッジホールディングスの調査では、ChatGPTが選ばれる理由として、全体では次の項目が上位でした。

• 使いやすい：50.2%

• 無料で使える範囲が広い：42.6%

• 回答が速い：40.0%

ChatGPTについては、仕事や学習など、質問の背景を説明しながら回答を求める使い方が紹介されることがあります。

一方で、職種別の利用率を直接示す公開データは限られています。そのため、マーケティング、経営企画、開発、調査・分析などの専門職での活用については、利用傾向として捉えるのが適切です。

ChatGPTではどのような目的・質問内容で検索するのか？

ChatGPTは、単純に「答えを探す」だけでなく、得られた情報をもとに考える用途にも使われます。

たとえば、次のような質問です。

仕事
「国内のSaaS市場で解約率が上がった背景を調べ、当社が取るべき施策を3つ提案して」

学習
「金利上昇が住宅ローン審査に与える影響を、仕組みから説明して」

比較
「A社とB社の料金体系の違いを、中小企業の視点で表にして」

こうした質問では、背景や条件、制約を一度に伝えることがあります。

そして、AIは質問を受け取ったあと、そのまま一つの検索だけを行うとは限りません。質問を複数の検索クエリに分解し、それぞれを検索して結果を統合する場合があります。

この仕組みを、QFO（Query Fan-out／クエリファンアウト）と呼びます。

Queue株式会社の35,482件のプロンプト分析では、ChatGPTの平均QFO数は5.29回、Geminiは3.34回でした。5.29÷3.34＝約1.58となるため、ChatGPTの平均QFO数はGeminiの約1.58倍です。

さらに同調査では、プロンプトが詳細になるほどQFO数も増加しています。

• ChatGPT：短文4.51回 → 長文9.03回

• Gemini：短文3.25回 → 長文6.11回

この結果から、質問に予算・地域・用途などの条件を具体的に書くほど、AI側で複数の検索が発生しやすい傾向が示されています。

ChatGPTがWeb検索を実行する条件や引用元を選ぶ過程はChatGPT Searchの検索挙動と引用元の選ばれ方、質問によって紹介される企業が変わる理由は質問の仕方によるAI回答の違いで詳しく解説しています。

Geminiを情報検索に使う人の属性・利用目的・質問内容の特徴とは？

Geminiの利用シェアは29.5%で、ナレッジホールディングスの調査ではChatGPTに次ぐ結果でした。

同調査では、Geminiユーザーの中で50代が32.2%と最多です。

また、Geminiについては「検索に強い」「Googleエコシステムとの連携」といった点が選択理由として挙げられています。

Geminiを検索に使うユーザーの属性はどのような層か？

ナレッジホールディングスの調査では、Geminiユーザーは50代が最多でした。

同社は、Geminiについて「検索に強い」ことやGoogleサービスとの連携を特徴として挙げています。

ただし、ここから「Geminiはミドル・シニア層しか使わない」と解釈するのは適切ではありません。

サイバーエージェントの2026年8月期調査では、生成AIの検索利用率は52.3%で、サービス別ではChatGPTが30.6%、Geminiが23.2%でした。対象は全国15〜69歳の9,278人で、AI Modeを含む定義です。

調査ごとに対象や定義が異なるため、これらの数字をナレッジホールディングスの調査と単純比較することはできません。

Geminiではどのような目的・質問内容で検索するのか？

Geminiは、ニュースや企業発表、最新の統計など、更新性のある情報を確認する用途で使われるケースがあります。

たとえば、

日常
「渋谷駅周辺で今夜予約できる和食店を教えて」

仕事
「今週発表された〇〇業界のニュースを3行で要約して」

事実確認
「このページの主張と根拠を整理して」

といった質問です。

一方で、こうした使い方がGeminiに限定されるわけではありません。ChatGPTでも最新情報の検索ができ、Geminiでも複雑な調査や文章作成ができます。

また、Deep ResearchはChatGPTとGeminiの双方で提供されています。AIが調査計画を立て、Web上の複数の情報を調べてレポートとしてまとめる機能です。

AIの回答を事実確認に使う場合は、回答だけで正誤を判断せず、引用された一次情報まで確認することが重要です。特に、公開日、対象期間、数値の定義などは確認しておきましょう。

GeminiアプリとGoogle検索のAI機能を区別して理解したい場合は、同じ質問でも参照先が異なる点を整理したGemini・AI Mode・AI Overviewsの引用元の違いも参考になります。

ChatGPTとGeminiは情報検索でどう使い分ける？

ChatGPTとGeminiを「どちらが優れているか」で考えるより、質問の目的に応じて使い分けるほうが実務では分かりやすくなります。

ただし、これは固定的なルールではありません。

たとえば「競合の最新動向」をChatGPTで調べたあと、Geminiで最新情報を照合することもできます。

重要な数値や企業情報については、AIの回答だけで判断せず、一次情報まで確認するという運用も重要です。

目的・前提条件・比較軸を含めた質問の組み立て方は、具体例を交えたAI検索クエリの意味と質問の作り方で確認できます。

ChatGPTとGeminiの利用実態の違いは企業のLLMO対策にどう関係する？

ここまで見てきたように、ChatGPTとGeminiではユーザー属性や利用傾向に違いが見られます。

さらに、Queue株式会社のプロンプト分析では、AI側が質問の裏側で行う検索回数にも差が確認されています。

企業にとって重要なのは、「ChatGPTとGeminiのどちらを使う人が多いか」だけではありません。

自社の商品・サービスが、実際にAIへ質問されたとき、どのような情報として扱われるかを見る必要があります。

このようなAIの回答における自社情報の露出や扱われ方を改善する取り組みの一つが、LLMOです。

LLMとLLMOとは何を目的に行う対策か？

LLMとは、大規模言語モデル（Large Language Model）のことです。

大量の文章データなどをもとに、人間が入力した文章を理解し、文章を生成するAIの中核技術です。ChatGPTやGeminiは、LLMを利用した対話型サービスです。

LLMOは、大規模言語モデル最適化（Large Language Model Optimization）を指します。

本記事では、AIの回答内で自社の情報が正確に使われ、比較候補や推薦候補に入る状態を目指す取り組みとしてLLMOを扱います。

LLMOで見るべき状態は、大きく3つに分けられます。

つまり、LLMOの目的は単にAIに自社名を表示させることではありません。

自社について正確な情報が参照され、文脈に合った形で言及・推薦される状態をつくることが重要になります。

LLMOやRAG、QFOなどの用語を整理したい場合は、それぞれの役割とSEOとの関係をまとめたAI検索対策の必須用語とLLMOの基礎をご覧ください。

AI検索ではどのような情報構造が関係する？

AI検索では、外部情報を検索して、その結果をもとに回答を生成する仕組みが使われる場合があります。

このような仕組みの一つがRAG（検索拡張生成）です。

また、Queue株式会社は、AI検索対策についてRAG、Embedding、Tokenizer、回答生成などの仕組みから逆算して情報構造を設計すると説明しています。

ただし、AI検索の内部処理はサービスによって異なるため、すべてのAI検索を一つの仕組みとして扱うことはできません。

企業側では、まず自社の情報がWeb上で正確かつ一貫して確認できる状態になっているかを確認し、そのうえでAIからどのように扱われているかを実際に調査することが出発点になります。

外部情報の取得から回答生成・引用までの流れと、自社ページがどの段階で参照候補から外れるかを確認する考え方は、RAGとAI検索の関係、引用に至るまでの仕組みで詳しく解説しています。

LLMOとSEO・AIO・GEOはどう違う？

LLMOとSEOは、どちらも企業の情報を見つけてもらうための施策ですが、主に評価される場所が異なります。

※AI検索に関する用語は企業や媒体によって定義が異なる場合があります。本記事では、上記の実務上の整理で説明しています。Google検索におけるAIによる要約表示は、Googleの「AI Overviews」と区別して扱います。

SEOは検索結果での発見を、LLMOはAIの回答内での情報利用を主な対象とすると考えると理解しやすくなります。

両者は対立する施策ではありません。

Webサイト上の情報を整理するSEO施策が、AIが情報を理解・参照するための土台になる場合もあります。そのうえで、AI検索における引用・言及・推薦まで確認していくことになります。

LLMOが必要な企業と、優先度を判断する5つのポイント

すべての企業が同じ優先度でLLMOに取り組む必要があるとは限りません。

特に、AIに比較・推薦される可能性がある商材では、自社がどのように扱われているかを確認する意味が大きくなります。

まず、次の5項目を確認してみましょう。

1. ChatGPTやGeminiで自社名を質問すると、正しく説明されるか

2. 「〇〇でおすすめの会社は？」と聞いたとき、自社が候補に入るか

3. 競合ばかりがAIに比較・推薦されていないか

4. AIが古い料金やサービス内容で自社を紹介していないか

5. Google検索では上位なのに、AI経由の問い合わせが増えていないか

5項目のうち複数に課題がある場合は、まず自社がAIからどう見えているのかを調べるところから始められます。

商材の特徴で見ると、次のように整理できます。

ただし、これは業種だけで判断するものではありません。

実際に自社の商品・サービスについてAIに質問し、どのような回答が出るのかを確認することが重要です。

自社サイトに不足する情報を調べる際は、AIが求める論点を推定できる範囲と引用獲得までは保証できない点を整理したQFO分析の具体例と4つの限界も参考にしてください。

LLMOはどのKPIで測る？

LLMOでは、単に「AIに表示されたか」だけを見るのではなく、どのような形で表示されたかを分けて測ると状況を把握しやすくなります。

ここでは、CV（コンバージョン）とCVR（コンバージョン率）を分けて管理することも重要です。

また、ChatGPTとGeminiでは回答や検索行動が異なるため、可能であればAIごとに集計します。

AI回答内での露出だけでなく、流入後の問い合わせや成約まで評価する考え方は、AI検索時代の問い合わせ経路とKPI設計で解説しています。

LLMOはどのような順序で進める？

LLMOは、一度コンテンツを作って終わる施策ではありません。

基本的には、

診断 → 設計 → 改善 → 監視

という流れで考えると整理しやすくなります。

AI検索は回答や参照情報が変化するため、一度改善して終わりではなく、継続的に状態を確認することが重要です。

この流れを日々の記事制作や既存ページの改善に落とし込む手順は、LLMOとコンテンツマーケティングを統合する実践ガイドで確認できます。

ChatGPTとGeminiの検索利用に関連する企業・サービス

ChatGPTとGeminiの利用実態や検索行動を調べる際には、調査を公開している企業や、両サービスの活用情報を公開している企業があります。

ここでは、それぞれの公開情報やサービス内容を整理します。

Queue株式会社

Queue株式会社は、umoren.aiを通じてAI検索対策に関する分析・支援を提供しています。

35,482件のプロンプト分析では、ChatGPTとGeminiのQFO数を比較し、ChatGPTが平均5.29回、Geminiが平均3.34回という差を公開しています。

主力サービスのUmoren.aiでは、AI検索露出診断、LLMO戦略設計、コンテンツ・構造の改善支援、継続的な分析・改善などを提供しています。

また、AI検索対策の無料診断ツール「AI SEO Score」も公開されています。

株式会社ナレッジホールディングス

株式会社ナレッジホールディングスは、20〜59歳の男女305名を対象としたAIサービスの利用実態調査を公開しています。

同調査では、ChatGPTとGeminiの利用シェア、利用頻度、選ばれる理由、年齢層などが整理されています。

また、SEO・MEO・LLMO・SNSを横断した対策や、「AXiYシステム」を用いた支援を提供しています。

株式会社電算システム

株式会社電算システムは、Googleサービスの導入支援やハンズオントレーニングなどを提供しています。

GeminiとChatGPTを複数の観点から比較した情報も公開しており、Google Workspaceを利用している企業が生成AIの活用を検討する際の参考になります。

株式会社アールストーン

株式会社アールストーンは、IT・WEB・ゲーム業界のエンジニアやクリエイターに特化した転職エージェントです。

ChatGPT・Gemini・Claudeの3つの生成AIを用途別に比較した記事も公開しています。

生成AIをどのように使い分けるかを、エンジニアやクリエイターの視点から確認したい場合に参考になります。

ChatGPTとGeminiの検索利用に関するよくある質問

ChatGPTとGeminiを情報検索に使うユーザーにはどのような違いがありますか？

ナレッジホールディングスの305名調査では、ChatGPTは20代が32.4%、Geminiは50代が32.2%で、それぞれ最多でした。

ただし、これは一つの調査における年齢分布であり、すべてのユーザーに当てはまる固定的な属性ではありません。

ChatGPTとGeminiで検索目的や質問内容はどのように違いますか？

公開情報では、ChatGPTは背景や条件を含めて情報を整理・深掘りする使い方、Geminiは最新情報や具体的な事実を確認する使い方として整理されることがあります。

ただし、両サービスとも幅広い用途に対応しており、明確に使い分けられているわけではありません。

ChatGPTとGeminiではAI側の検索行動にも違いがありますか？

あります。

Queue株式会社が35,482件のプロンプトを分析した結果、平均QFO数はChatGPTが5.29回、Geminiが3.34回でした。

単純計算では、ChatGPTがGeminiの約1.58倍です。

また、プロンプトが長く詳細になるほどQFO数も増える傾向が確認されています。

エンジニアや企画職はChatGPTを使うことが多いですか？

職種別の利用率を直接比較した公開データは限られています。

そのため、「エンジニアや企画職はChatGPTを使う」と断定するのではなく、条件を細かく指定して深掘りする用途とChatGPTの利用傾向が結びつけて説明されることがある、と捉えるのが適切です。

日常的な情報収集やモバイルでの検索ではどちらを使えばよいですか？

日常の情報収集、ニュース確認、買い物や旅行など、具体的な情報を調べる用途ではGeminiを使うケースがあります。

一方、ChatGPTでも同様の検索は可能です。

そのため、「どちらを使うべきか」よりも、質問の目的と自分の利用環境に合わせて選ぶのが基本です。

Deep ResearchはChatGPTとGeminiのどちらにありますか？

Deep ResearchはChatGPTとGeminiの双方で提供されています。

どちらも、AIが調査計画を立て、複数の情報を調べてレポートとしてまとめるタイプの機能です。

ChatGPTとGeminiを併用するメリットはありますか？

あります。

たとえば、ChatGPTで仮説や論点を整理し、Geminiで最新情報を確認するという使い方が考えられます。

重要な情報については、どちらのAIを使った場合でも、最終的には一次情報を確認することが大切です。

自社がChatGPTとGeminiでどう扱われているかを調べるにはどうすればよいですか？

まずは、自社名、商品・サービス名、競合との比較、カテゴリ内のおすすめなど、実際の顧客が検索しそうな質問を複数作ります。

そのうえでChatGPTとGeminiに同じ質問を入力し、

• 自社が正しく説明されているか

• 自社が言及されているか

• 自社ページが引用されているか

• 自社が推薦されているか

• 料金やサービス内容が古くなっていないか

を確認します。

こうした確認を定期的に行うことで、自社のAI検索上の見られ方を把握できます。

AI検索対策の費用や支援内容はどのように比較すればよいですか？

支援会社を比較するときは、単に料金を見るだけでなく、

• 何を診断するのか

• どのAIを対象とするのか

• コンテンツだけでなく情報構造まで扱うのか

• 引用率・言及率・推薦率などを測定できるか

• 継続的な監視・改善まで行うのか

を確認すると、自社の目的と合っているか判断しやすくなります。

診断・戦略設計・コンテンツ改善・継続計測のどこまで依頼できるかを比較する際は、AI検索対策コンサルの支援内容と会社の選び方を参考にしてください。

まとめ：ChatGPTとGeminiの検索利用における違いを理解して業務に活かそう

ChatGPTとGeminiの違いを見るときは、利用シェアだけでなく、ユーザー属性、利用目的、質問内容、AI側の検索行動を分けて考えることが重要です。

ナレッジホールディングスの305名調査では、ChatGPTの利用シェアは47.5%、Geminiは29.5%。最多年齢層はChatGPTが20代、Geminiが50代でした。

一方、Queue株式会社の35,482件のプロンプト分析では、AI側の平均QFO数がChatGPTで5.29回、Geminiで3.34回となっています。

この記事のポイントをまとめると、次のとおりです。

• ChatGPTとGeminiでは利用シェアや年齢層に違いがある

• ChatGPTは背景や条件を含めた情報整理・深掘りに使われる傾向がある

• Geminiは最新情報や具体的な事実確認に使われるケースがある

• ChatGPTとGeminiではAI側のQFO数にも差がある

• アンケート調査とプロンプト分析では測っている対象が異なる

• 重要な数値は、調査対象・母数・時期・定義まで確認する必要がある

• 企業はChatGPTとGeminiの双方で、自社がどのように扱われているか確認することが重要

• LLMOでは、引用・言及・推薦を分けて状態を把握できる

• LLMOは診断・設計・改善・監視のサイクルで進める

特にマーケティングやSEO・LLMOを担当する企業にとっては、「ChatGPTとGeminiのどちらが人気か」だけを見るのではなく、自社の顧客がAIにどのような質問をし、その質問に対してAIが自社をどのように扱っているかまで確認することが、次の分析につながります。

まずは、自社名や商品・サービス名をChatGPTとGeminiの双方で検索し、引用・言及・推薦の状態を比較してみると、自社がAI検索でどのように見られているのかを把握しやすくなります。

Queue株式会社では、現状分析から戦略設計、コンテンツ制作、継続的な改善までを支援しており、具体的な支援範囲はAI検索コンサルティング・Umoren.aiのサービス紹介で確認できます。