【調査】AIが推奨する日本のマッチングアプリランキング完全分析

生成AIの普及により、消費者の意思決定プロセスは大きく変化しています。

マッチングアプリにおいても、「マッチングアプリ おすすめ」などと検索した際にGoogle AI Overviewsが具体的なブランド名を挙げて推奨し、ユーザーが利用するアプリを選ぶというシーンが日常化しました。（ChatGPTやClaudeなど他のAIモデルにおいても同様です。）

これは検索エンジン上位表示（従来のSEO）とは違った新しい競争軸が生まれたといえます。

今後、AIに「言及されない」ブランドは、消費者の比較対象の土俵に上がれなくなることが危惧されています。

今やSEOの順位だけでなく、「AIにどれだけ言及されているか」という新指標 = 「AIブランドメンション」が、ブランド競争力を測る重要な定量データとなっているのです。

本記事では、シュワット株式会社が行った日本のマッチングアプリ市場における大規模AI言及数調査の結果を完全公開します。

Pairsをはじめとする主要12ブランドが、5つのサブカテゴリ（総合 / 婚活 / 恋活 / 20代 / 30代）でAIにどれだけ推奨されているかを定量化しました。

＜調査結果の引用・転載時のお願い＞
本記事の調査結果や画像を引用する場合は、「シュワット株式会社（shwat.jp）」を明記のうえ、引用元として以下のリンク設置をお願いいたします。
https://shwat.jp/ultra/marketing-aix/ai-mention-dating-apps-202604/

1. 調査の背景と目的

AI検索時代の新しいブランド競争軸

2024年以降、Googleが「AI Overviews」を本格展開し、ChatGPTやPerplexityなども新しい検索体験を提供するようになりました。

マッチングアプリ業界では、ユーザーが「30代向けで真剣交際できるアプリは？」のような自然言語で生成AIに質問するケースが急増しています。

サイバーエージェントGEOラボが2025年10月に実施した「生成AIのユーザー利用実態調査 第二弾」（全国10代〜60代の男女9,278名対象）によれば、検索手段として生成AIを利用するユーザーは全世代で31.1%に達し、半年前の21.3%から約1.5倍に急増しています。

20代に限れば44.3%、10代では64.1%と、若年層ほど検索の主軸が生成AIに移行しています。

さらに、検索エンジンと生成AIを併用するユーザーの37.2%が「自身の検索行動の半分以上が生成AIに切り替わっている」と回答しました。

AI上で言及されないブランドは、ユーザーの選択肢の土俵にすら上がれない構造が現実化しつつあります。

従来のSEO指標では測れない新しい競争

従来のSEOでは、キーワード『マッチングアプリ』や『マッチングアプリ おすすめ』で1位を取ることがゴールでした。

しかし、AIを使った検索が普及した今では、ユーザーがAIだけから回答を得るケースも多いため、上位表示だけを追うのは不十分です。

利用者数を伸ばすうえでは、AIが回答を生成する際に自社のブランド名を推奨されるも、重視する必要があります。

そこで本調査では、Ahrefs Brand Radarのデータを用いて、Google AI Overviews上での各ブランドの言及量を定量化。

総合的なマッチングアプリランキングだけでなく、婚活向けや30代向けなど、用途別にも調査を行いました。

2. 調査概要

本調査の透明性を担保するため、methodologyを完全公開します。

調査の基本情報

• 調査期間：2026年4月1日～4月29日
• データソース：Ahrefs Brand Radar（※Google AI Overviewsモジュール）
• 対象国：日本
• 評価ブランド数：共通12ブランド × 5サブカテゴリ
• 総取得言及数：約14,000回

対象ブランド12社の選定基準

以下の基準で日本市場のマッチングアプリ12ブランドを選定しました。

• App Store / Google Playのマッチングアプリカテゴリ国内DL数TOP10ブランド
• 業界紙・経済紙での言及頻度の高さ（過去12ヶ月）
• ハイクラス領域・婚活専業領域など、ニッチカテゴリの代表ブランド

サブカテゴリの設計

ユーザーが実際に使う検索クエリの典型を反映した、市場設定を採用。

各サブカテゴリで同じ12ブランドを評価することで、ブランド間のクロス分析を可能にしました。

• ①総合: 市場設定 = 「マッチングアプリ」
• ②婚活アプリ:市場設定 = 「婚活アプリ」
• ③恋活アプリ:市場設定 = 「恋活アプリ」
• ④20代向け: 市場設定 = 「マッチングアプリ 20代」
• ⑤30代向け: 市場設定 = 「マッチングアプリ 30代」

※補足: 当初検討した「結婚相談所オンライン」「ハイクラスマッチングアプリ」は、AI上でのデータ量が不足（最大1〜2回）したため、本調査からは除外しました。

計測指標の定義

• 総メンション数：各ブランドがAI Overviews上で言及された総数
• 単独言及：そのブランドのみが言及されたレスポンス数（他ブランドとの比較なし）
• 他社と併記：他のブランドと一緒に言及されたレスポンス数
• 単独言及率（独自指標）：単独言及 ÷ 総メンション数
  = AIに「カテゴリの代名詞」として独立認識される度合いを示す指標

3. 総合ランキング – Pairsが圧倒的1位

マッチングアプリ全般を対象とした総合ランキングは、Pairsが3,502回でダントツ1位となりました。

2位withの2,511回に対して約1.4倍、3位タップルの2,175回に対して約1.6倍と、明確なリードを保っています。

AI検索の世界において、Pairsはマッチングアプリの代名詞ポジションを確立していると言って差し支えありません。「日本のマッチングアプリは？」とAIに尋ねた際、Pairsの名前が回答に含まれる確率が最も高いのです。

注目ポイント

Bumbleの伸び悩み – グローバル人気と日本市場の乖離

世界的に人気のBumbleは言及数が172回と限定的でした。

Tinder（1,549回）の約9分の1に過ぎません。日本市場特有のユーザー嗜好、女性ファーストの設計、英語UI中心のオウンド構造などが、AI言及数の差につながっている可能性があります。

ブライダルネット – 総合9位なのに婚活カテゴリーでは2位

ブライダルネットは総合ランキングでは280回で9位ですが、婚活サブカテゴリでは2位（同じく280回）です。

つまり、このブランドの言及はほぼすべて「婚活」用途に集中しているということ。

詳細は次セクションで詳述します。

4. サブカテゴリ5種類をクロス分析 – 用途ごとに激変する勢力図

クロス分析の数値テーブル

以下、12ブランド × 5サブカテゴリの完全データを掲載します。各カテゴリ内の最大値（=1位）を黄色でハイライトしました。

ブランド	総合	婚活	恋活	20代	30代
Pairs	3,502	290	101	37	15
with	2,511	186	68	33	9
タップル	2,175	88	60	28	6
Omiai	1,957	192	59	28	18
Tinder	1,549	59	55	10	1
マリッシュ	1,209	184	41	—	11
youbride	470	147	12	—	4
ゼクシィ縁結び	301	57	6	7	7
ブライダルネット	280	280	3	1	3
東カレデート	213	29	4	—	1
Bumble	172	4	3	—	—
ペアーズエンゲージ	2	1	—	—	—

注目すべき4つのインサイト

① Pairsは4冠。30代向けのみOmiaiに敗北

Pairsは総合・婚活・恋活・20代の4サブカテゴリで1位を獲得。

マッチングアプリ全カテゴリにわたる王者の地位を保っています。

しかし、30代サブカテゴリではわずか15回でOmiai（18回）に逆転され2位に転落しました。

② Omiaiの30代1位は「真剣度」のブランド連想語の勝利

Omiaiは総合4位（1,957回）から30代サブカテゴリで1位（18回）に躍進。

Omiaiが長年訴求してきた「真剣交際」というブランド連想語が、30代の婚活意図クエリで強く効いていることを示します。

③ Tinderの30代敗北 – 海外勢の年齢層偏在

Tinderは総合5位（1,549回）と健闘していますが、30代サブカテゴリではわずか1回のみ。20代でも10回と限定的でした。

④ 20代カテゴリは大混戦

20代サブカテゴリは、Pairs（37回）、with（33回）、タップル / Omiai（28回）と上位4ブランドが僅差。

20代ユーザーは「真剣交際」「楽しめる」「友達感覚」など多様な意図を持つため、AIが推奨ブランドを絞り込みにくい構造があります。

5. 婚活アプリではブライダルネットの単独言及が179回

婚活アプリ市場で最も注目すべき発見が、ブライダルネットの存在感です。

総メンション数280回でPairs（290回）に肉薄する2位を獲得し、特に「単独言及」（他社と比較せずブライダルネット単独で語られた回数）はPairsの28回に対して179回と6.4倍にのぼりました。

単独言及179回が意味すること

「単独言及」とは、AI Overviewsの回答内で、そのブランドだけが他のブランドと比較されずに登場した回数です。これは「AIが質問に対して『これ一択』と判断している」状態を示す強い指標です。

ブライダルネットの場合、「婚活アプリのおすすめは何ですか？」のような質問に対して、AIが「ブライダルネットです」と単独で推奨する確率が極めて高いことを意味します。

これは、AIにとって「婚活専業 = ブライダルネット」というニッチでの第一人者ポジションを確立している証拠です。

ブライダルネットの戦略を推測

• 「婚活専業」を明確に打ち出す一貫したブランドメッセージの発信
• 結婚相談所連盟（IBJ）所属というポジションでの権威性の確率
• 成婚事例・婚活ストーリー型コンテンツの集中投下
• 「恋活」「カジュアル」キーワードを意図的に避けたコンテンツ戦略

これらの要素が組み合わさり、AIが「婚活ならブライダルネット」と判断する文脈を構築しているものと推測されます。

6. 単独言及率が多い＝その分野の代名詞

単独言及率は、シュワットが提案する独自指標です。

これは（単独で語られた回数 ÷ 総メンション数）で計算され、「AIにブランドが代名詞として独立認識されている度合い」を示します。

婚活サブカテゴリでの単独言及率ランキング

• 1位: ブライダルネット 64.0%（179/280）
• 2位: youbride 19.0%（28/147）
• 3位: with 10.7%（20/186）
• 4位: Pairs 9.7%（28/290）
• 5位: マリッシュ 8.7%（16/184）
• 6位: Omiai 5.2%（10/192）

総合ランキング1位のPairsも、単独言及率では4位。「他社との比較対象」として参照されることが多く、ブランド単独で語られる確率は意外に低い構造が判明しました。

なぜ単独言及率が重要か

AI推奨の効果は、単独言及されることで大きく向上します。

「マッチングアプリのおすすめは？ A、B、Cがあります」と複数候補で言及されるより、「マッチングアプリならAです」と単独推奨される方が、ユーザーの意思決定への影響度は何倍も高くなるのは明白です。

したがって、自社のAIメンションをモニタリングする際は、「総メンション数」だけでなく「単独言及率」も併せて追跡すべきです。

7. AIメンション差を生む3つの要因

本調査結果から、AIに「言及されるブランド」と「言及されないブランド」の差を生む4つの要因が見えてきました。

これらは多数のLLMO支援を通じて確認している共通要因とも一致しています。

要因1：第三者メディア・コミュニティからのサイテーション量

AIが回答を生成する際の引用元は、自社オウンドだけではありません。むしろ「第三者がブランドについて語っている量」こそ、AIメンション数を左右する根本的な土台です。

Ahrefsが2025年5月に75,000ブランドを対象に実施した「AI Overview Brand Visibility Factors」の研究では、AI Overviewsへのブランド露出度と最も強い相関を示したのは「ブランド被言及数＝サイテーション数」（Spearman相関係数 0.664）でした。

これはドメインレーティング（DR、0.326）の約2倍、被リンク数（0.218）の約3倍の相関で、「リンクの数」よりも「ブランドが他者に語られている総量」がAI露出の決定因子であることが定量的に示されています。

さらに同調査では、ブランド被言及数の上位25%に入るブランドは、AI Overviewsへの平均露出が169回となり、その下の四分位（50〜75%）の14回と比べて約10倍以上の差があることも明らかになっています。

マッチングアプリ市場で実際にAIに引用されているドメインTOP15

Ahrefs公式調査の理論的枠組みを踏まえ、本調査ではマッチングアプリ市場のGoogle AI Overviewsで実際に引用されているドメインを直接取得しました。

これは『AIが回答を生成する際にどのドメインを引用源にしているか』というデータであり、どういったドメインでのサイテーションがあればAIによるブランドメンションが増えるかを示します。

引用元TOP15のうち、マッチングアプリブランドの自社オウンドはタップル(475回、11位)の1ドメインのみ。

残り14ドメインはすべて第三者媒体・動画・コミュニティ・PR・関連業界の自社サイトです。

特に注目すべきは、1位の「next-level.biz」(マッチングアプリ比較メディア)が1,973レスポンス、2位の「マイベスト(my-best.com)」が1,308回、3位の「YouTube」が965回と、Top3を全て第三者プラットフォームが占めている点です。

さらにmarri-marri.jp、deai.app-liv.jp、team-rooters.com、match-app.jpなど、マッチングアプリ専門の比較メディアが多数ランクインしています。

自社オウンドはわずか4.4%、87.6%が第三者プラットフォーム

引用元TOP15を「マッチングアプリ自社オウンド／関連業界の自社サイト／第三者比較メディア／動画／コミュニティ／PRリリース」の6カテゴリに分類すると、その構成比はさらに鮮明になります。

マッチングアプリブランドの自社オウンドは全体のわずか4.4%。関連業界(結婚相談所等)の自社サイトを加えても12.4%に留まります。

一方、第三者比較メディアが69.9%、YouTubeが9.0%、note等のコミュニティが5.3%、PR TIMESが3.4%と、第三者プラットフォームの合計が87.6%を占めました。

Pairsの首位に隠された構造 – 第三者媒体への露出量

総合ランキングでPairsが圧倒的1位(3,502回)である要因は、データと組み合わせることで一段と明確に説明できます。

Pairsは比較メディア各社(next-level.biz、my-best.com、marri-marri.jpなど)で頻繁に取り上げられる主要ブランドであり、これらのメディアがAIに大量引用されているからこそ、AI回答内でも頻出する構造になっています。

つまり、AI言及数を伸ばすには単に『自社サイトの被リンクを増やす』のではなく、『マッチングアプリ業界においてAIに大量引用されている第三者プラットフォーム上で、自ブランドが言及される頻度を増やす』ことが正攻法となります。

自社オウンドでのコンテンツ制作だけでなく、比較メディアへの露出強化(業界誌寄稿、レビューメディア掲載、PR露出)、コミュニティ運営(noteでの発信、Reddit/X等での自然な言及増)、PR TIMESを通じた継続的な情報発信、YouTube等の動画でのブランド言及機会の創出など、「AI引用元として機能している媒体」上での露出量をいかに増やすかが分岐点になります。

要因2: ニッチでの第一人者ポジション確立

ブライダルネットの単独言及179回は、「婚活専業」という明確なポジショニングが効果的であることを示しています。

後発ブランドにおいては、総合ランキングで上位を狙うのではなく、特定ニッチで独自カテゴリーキングを確立する方が、AIメンションを効率的に獲得できる可能性があります。

弊社支援先の「ハローライト」（見守り家電カテゴリで月間セッション40→16,036、約400倍成長）も、ニッチでの第一人者ポジションを取った事例です。

「見守り家電」というカテゴリに集中投下し、AIに「見守り家電 = ハローライト」と認識させることに成功しました。

要因3: ブランドストーリーの独自性

youbrideの「他社と併記」率96%（総合470回中451回）は、AIが独立したストーリーを持っていないと判断していることが示唆されます。比較記事に組み込まれるが独自価値が認識されていない状態です。

代名詞ポジションを取るには、利用者ストーリー・運営者インタビュー・独自データ・成功事例など、ブランド単体で語られる素材を量産する必要があります。

要因2のサイテーション量と関連しますが、こちらは『自社が発信する素材』に焦点を当てています。両輪での取り組みが効果的です。

【再掲】調査結果の引用について

＜調査結果の引用・転載時のお願い＞
本記事の調査結果や画像を引用する場合は、「シュワット株式会社（shwat.jp）」を明記のうえ、引用元として以下のリンク設置をお願いいたします。
https://shwat.jp/ultra/marketing-aix/ai-mention-dating-apps-202604/

シュワット式LLMOコンサルティング – サイテーション・ブランド確立に焦点

シュワット株式会社は、本記事の要因分析に基づく『サイテーション獲得とブランド確立』を支援の中核に据えたLLMOコンサルティングを提供しています。

サイテーションが重要だという背景からもLLMOは実行量が成果を左右する領域であり、シュワットは『手も動かすタイプのLLMOコンサルティング』として、戦略立案から実装までを一気通貫で支援する数少ない事業者です。

現状、業界では構造化データなど枝葉の影響の少ない領域をLLMOのメインととらえていますが、それでは一切結果は出ません。

本調査でも明確に示されている通り、最大要因であるサイテーションにも効く支援が不可欠です。

3つの強み

Reason 1: フルカスタマイズによるKGI設定

シュワットは、自社ツールで測定可能な『ブランドメンション率』『シェア・オブ・モデル(SoM)』『AI経由の問い合わせ数』など、LLMO特化の新しい指標をKGIとして設計します。

LLMO業界は標準化された評価指標がまだ確立されておらず、業界・事業構造に即した独自KGIの設計が成果を左右します。

Reason 2: 「手も動かす」少数派コンサル

シュワットの強みは『提案で終わらない実行量』です。

被リンク獲得のためのメディアアウトリーチ、コンテンツ制作代行、テクニカル領域の実装まで、実際に手を動かす範囲を支援します。

LLMO業界では、月1回のレポート提出で月額100万円という支援も少なくない中、シュワットは月額10万円から実行支援を含む形で提供しています。

Reason 3: シュワット式『全プロセス対応型コンサルティングモデル』

LLMOはあくまで手段です。目的の達成のためには、SEOという土壌面積を広げるプロセスとLLMO対策を同時並行する方が、結果的に早くKGIを達成できることもあります。

シュワットは『正しい対策の順番の見極め』と『人手がかかる作業』の両方を一気通貫で支援する独自モデルを確立しており、戦略方針の策定とチューニング、テクニカル分析、流入分析、施策実行まで全工程をカバーします。

LLMOコンサルティングについて詳しく見る 

8. 調査の限界と注意点

制限事項1：因果関係の特定の難しさ

「AIメンション数とコンテンツ量の相関」は本調査で確認できますが、「コンテンツ量がAIメンション数を増やす」という因果関係は別途の検証が必要です。

今後、支援中のクライアントでの実証データと組み合わせて、因果関係の検証を進めていきます。

制限事項2：市場設定の主観性

Ahrefs Brand Radarの市場は日本語クエリ群で定義しています。

設定する語句により、結果が変動する可能性があります。本調査では「マッチングアプリ」「婚活アプリ」「恋活アプリ」「マッチングアプリ 20代」「マッチングアプリ 30代」を採用しましたが、別の語句設定では結果が異なる可能性があります。

※再現可能性を担保するため、市場設定を完全公開しています。