# ChatGPT検索の内部構造：Bing・Google・独自インデックス「Labrador」の三層と、週単位で変わる仕組みへの向き合い方

> ChatGPT検索は2024年のBing中心の構成から、2026年にはOpenAI独自インデックス「Labrador」を含む三層構造へ移行中です。Peec AIの分析、OpenAI公式のクローラー資料、Lily Rayの観測をもとに、取得・ファンアウト・引用の各段階で何が起きているかと、サイト側が満たすべき条件を解説します。

| Field | Value |
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| Published | 2026-09-08 |
| Category | AIO |
| Author | 緒方亜朗 |
| Tags | ChatGPT対策, ChatGPT検索, OpenAI, Labrador, OAI-SearchBot, Bing, GEO, AI検索最適化 |
| URL | https://linksurge.jp/blog/chatgpt-search-architecture-2026/ |

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## この記事の結論：ChatGPT検索は「取得・分解・選別」の3段階で動く三層システム

ChatGPT対策の記事を読んでいると、「ChatGPTはBingを使っている」と書かれたものと「独自の検索エンジンを持っている」と書かれたものが混在していて、どちらを信じればいいのか分からなくなります。私が公開情報を突き合わせて整理した結論は、「両方とも正しく、しかも今まさに移行中」です。要点は次の5つです。

1. **インデックスは三層になっている** — 2024年10月の公開時はMicrosoft Bingが主な検索基盤でした。2026年9月のPeec AIの分析では、同社が「Labrador」と呼ぶOpenAI独自のインデックス（OpenAIは公式に未確認）を外部検索結果より優先する実験が、観測時点でチャットの8%に適用されていました（実験全般の適用範囲は1桁台から最大20%）。同時にGoogleとBingも使われ続けています
2. **処理は「取得・分解・選別」の3段階** — ユーザーの質問をサブクエリに分解し（ファンアウト）、各インデックスから候補ページを取得し、本文を読んだうえで引用する数本を選びます。順位表は存在せず、選別はページ単位ではなく見出しブロック単位で行われます
3. **取得と引用は逆方向に動いている** — 2026年夏のモデル更新で、取得されるソース数は約12から約24に倍増した一方、引用される数は減っています。読まれる機会は増え、選ばれる競争は激しくなりました
4. **クローラーは4種類あり、検索表示はOAI-SearchBotが担う** — GPTBot（学習）、ChatGPT-User（ユーザー起動の取得）、OAI-AdsBot（広告）とは独立しており、学習を拒否しながら検索には出る設定が可能です
5. **「週単位で作り替え中」を前提に設計する** — Peec AI自身が「このシステムはまだ週単位で再構築されている」と留保しています。特定の実験名や比率に最適化するのではなく、三層すべてに載り、どの段階でも読める状態を保つのが唯一の安定した方針です

以下では、各段階で何が起きているかを順に見ていきます。

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## 1. 2024年から2026年へ：Bing中心から三層構造へ

![ChatGPT検索のインデックス構成の変遷（2024年10月〜2026年9月）](/blog/images/chatgpt-search-architecture-2026/01.png)

### 公開時の構成

OpenAIは2024年10月31日にChatGPT searchを正式公開しました。当時の説明では、検索モデルが複数の検索プロバイダーやデータパートナーから情報を取得する構成で、Microsoft Bingがその中心にあると広く報じられています。この時期の「ChatGPT対策はBing対策」という言説は、この構成に基づいています。

### 2026年：独自インデックス「Labrador」

状況を大きく更新したのが、Peec AIが2026年9月4日に公開した分析です。同社は2026年5月21日から7月21日にかけてChatGPTのサーバー送信イベント（SSE）のメタデータを収集し、OpenAIの求人情報、Googleの反トラスト訴訟での証言記録、独自サイトでのクロール実験、Search Consoleのトラフィック分析を組み合わせて、次の構成を報告しています。

| 項目 | 内容 |
|:---|:---|
| 内部インデックス名 | Labrador（Peec AIの呼称。OpenAIが公式に確認した名称ではなく、複数の垂直インデックスの総称） |
| 構成要素 | 一般Web、PDF、YouTube、ニュース（1日以内・7日以内・それ以上）、arXiv、Wikipedia、ローカル、金融、法律、医療、ショッピング、画像 |
| 主な実験 | `prefer-index-over-serp-v3`（観測時点の2026年8月中旬でチャットの8%に適用。同社によると実験全般の適用範囲は1桁台から最大20%）、`shopping-index-q2qb`、`shopping-hqi-v2` など |
| 外部検索との関係 | 「GoogleとMicrosoftは依然として重要」。独自インデックスへの移行は段階的 |
| 著者の留保 | 「このシステムはまだ週単位で再構築されている」。大部分は確認可能な証拠に基づくが、一部は推論 |

面白いのは、`prefer-index-over-serp-v3` という実験名そのものです。「SERP（外部検索結果）より独自インデックスを優先する」という意図が名前に表れており、しかもv3まで版を重ねています。ショッピング系の実験が複数走っている点も、Peec AIの調査以前から言われてきた「ChatGPTは商品検索を重視している」という観測と整合します。

### サイト側の結論

三層のどこから取得されるかは、質問の種類や実験の割り当てによって変わります。ユーザー側からは制御できません。したがって、Bingにインデックスされていること、Googleにインデックスされていること、OAI-SearchBotがクロールして独自インデックスに入っていることの3つを、同時に満たしておく以外にありません。

> 参考・引用：
> [ChatGPT built its own search index - Peec AI](https://peec.ai/blog/chatgpt-built-its-own-search-index)
> [ChatGPT search officially launches - Search Engine Land](https://searchengineland.com/chatgpt-search-officially-launches-447919)

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## 2. 第1段階：クローラーが読む

三層のうち、サイト側が直接影響できるのは独自インデックスへの入口であるクローラーです。OpenAIは公式ドキュメントで4種類のボットを定義しています。

| ボット | 役割 | サイト側の判断 |
|:---|:---|:---|
| OAI-SearchBot | ChatGPTの検索結果にサイトを表示するためのクロール | 検索に出たいなら必ず許可する |
| GPTBot | 基盤モデルの学習にコンテンツを使う可能性があるクロール | 学習利用を避けたいなら拒否できる。検索表示には影響しない |
| ChatGPT-User | ユーザーがChatGPTやカスタムGPTで質問した際のページ取得 | ユーザー起動のため、robots.txtの規則が適用されない場合がある |
| OAI-AdsBot | 広告ランディングページの安全性・関連性の検証 | 広告出稿時のみ |

OpenAIはrobots.txtの更新が反映されるまで約24時間かかると案内し、各ボットのIPレンジをJSONで公開しています。アクセスログでUser-Agentだけでなく送信元IPを照合すれば、本物のOAI-SearchBotかどうかを確認できます。

### JavaScript描画の落とし穴

私が診断で最もよく見る問題がこれです。OpenAIの公式資料はクローラーの用途とrobots.txt、IPレンジを説明していますが、JavaScriptを実行するかどうかは明記していません。本文がクライアント側でしか描画されない構成は、取得時に本文が読まれないリスクを抱えることになります。安全な対策はサーバーサイド描画か事前描画で、本文を初期HTMLに含めることです。画像化された表や数値も、テキストとして書いておくことを推奨します。

土台の点検項目は「[ChatGPTに引用される方法 完全ガイド](/blog/chatgpt-geo-complete-guide-2026/)」の第2章にまとめています。

> 参考・引用：
> [Overview of OpenAI Crawlers - OpenAI](https://developers.openai.com/api/docs/bots)

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## 3. 第2段階：質問を分解する（クエリファンアウト）

ChatGPTはユーザーの質問をそのまま検索しません。複数のサブクエリに分解し、それぞれで検索してから結果を束ねます。この段階の挙動は2026年夏に大きく変わりました。

Lily Rayが2026年8月17日に公開した観測では、モデル更新の前後で次の変化が起きています。

| 指標 | 更新前 | 更新後 |
|:---|:---|:---|
| 単一クエリで処理される比率 | 94% | 43.5% |
| 1プロンプトあたりのファンアウト数 | 2.17本 | 7.61本 |
| 取得されるソース数 | 約12 | 約24 |
| `site:` 演算子を含む比率 | 0.3% | 約23% |

MJ Cachónが同月に公開したブランド系プロンプトの調査（189プロンプト、723回実行、OpenAI API経由）では、1回の実行あたり平均2.6本、同じプロンプトを4回実行したときの重複を除いたサブクエリ数は平均10.3本でした。サブクエリの93.4%にブランド名が含まれ、30.2%に `site:` 演算子が付いていました。`site:` の対象は自社ドメインが16.6%、グループドメインが7.9%、第三者が5.6%、競合はわずか0.1%です。

ここから読めるのは、ブランド系プロンプトでは自社ドメインを名指しした `site:` 検索が全サブクエリの16.6%を占めるようになったということです（残りの69.8%は通常検索）。公式サイトの構造と内容が、以前より直接的に回答の材料になっています。

ファンアウトの詳細と、非表示になったサブクエリをAPIで取得する方法は「[ChatGPTのクエリファンアウトは今どうなっているか](/blog/chatgpt-query-fanout-hidden-2026/)」で解説しています。Google側の仕組みは「[クエリファンアウトとは？初心者向け解説](/blog/query-fan-out-guide-2026/)」をご覧ください。

> 参考・引用：
> [What We Can Learn from Evolving ChatGPT Fan-Out Queries - Lily Ray](https://lilyraynyc.substack.com/p/what-we-can-learn-from-evolving-chatgpt)
> [A study of query fan-out in ChatGPT using brand searches - MJ Cachón](https://www.mjcachon.com/en/blog/study-query-fan-out-chatgpt-brand/)

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## 4. 第3段階：読んで、数本だけ選ぶ

取得された数十ページの中から、ChatGPTは本文を読んで引用する数本を選びます。この段階を理解するうえで押さえておきたい観測が2つあります。

### 取得と引用は逆方向に動く

Lily Rayは、取得されるソースが倍増した一方で、実際に引用される数は逆方向に動いていると指摘しています。読まれる機会が増えたぶん、選ばれる競争は激しくなりました。「ChatGPTに読まれている」ことは「引用されている」ことを意味しません。計測では両者を分けて追う必要があります。

### 選別はブロック単位で行われる

当社がGoogle AI Overviewsの実引用277件を解析した調査では、引用の69.3%がリード文以外の見出しブロックから発生していました。この調査はGoogle AI Overviewsを対象にしたもので、ChatGPT Searchを直接測定してはいません。ChatGPTについても各見出しの直下に完結した回答を置く構造が選別段階で効くというのは、現時点では私たちの仮説です。調査の詳細は「[AI検索は記事のどこを引用するのか](/blog/ai-citation-block-position-research-2026/)」をご覧ください。

### 引用元は数日で入れ替わる

選別の結果は安定していません。2026年8月にはChatGPT SearchでのRedditの引用シェアが、Promptwatchのデータで4日間で86.4%低下しました（原因は未確定）。Ahrefsの日本市場データでも、4月版と6月版でChatGPTの引用元上位が大きく入れ替わっています。この変動の大きさは、三層のインデックスと実験の割り当てが週単位で変わっているというPeec AIの観測と整合します。

> 参考・引用：
> [Reddit's ChatGPT Search citations fell 86% in four days - Search Engine Land](https://searchengineland.com/reddit-chatgpt-search-citations-fall-report-485473)
> [AI が引用する日本のドメインランキング 2026 年 6 月版 - Ahrefs](https://ahrefs.com/ja/blog/brand-radar-top-10-cited-domains-2026-june/)

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## 5. 変わり続ける仕組みに、どう向き合うか

ここまでを押さえたところで、実務での向き合い方を整理します。

### やらないこと

- 特定の実験名や比率（観測時点の8%など）に合わせて施策を組むこと。翌週には変わっている可能性が高い
- 「BingだけでOK」「Googleに出ていれば十分」と決め打ちすること。三層のどこから取得されるかは制御できない
- 取得された（読まれた）ことをもって成果とみなすこと。引用と言及を別に計測する

### やること

1. **三層すべてに載る** — Bing Webmaster ToolsとSearch Consoleでインデックス状況を確認し、robots.txtでOAI-SearchBotを許可する
2. **どの段階でも読める状態を保つ** — サーバーサイド描画、テキストとしての数値・表、見出し直下の完結した回答
3. **公式サイトを「名指し検索」に耐える構造にする** — `site:` 付きサブクエリが2割以上ある以上、公式サイト内で製品・料金・比較・FAQが見出し単位で見つかる必要がある
4. **言及率と引用元を週次で記録する** — 変動が前提なので、1回の確認ではなく定点観測にする。[LinkSurge](https://linksurge.jp/)のGEOモニタリングでは、ChatGPT Searchを含む5媒体での言及の有無と引用URLを記録し、競合と比較できます

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## よくある質問（FAQ）

### ChatGPTはBingの検索結果をそのまま使っているのですか？

2024年10月の公開時はMicrosoft Bingが主な検索基盤でしたが、2026年9月のPeec AIの分析では、同社が「Labrador」と呼ぶOpenAI独自のインデックス（OpenAIは公式に未確認）を外部検索結果より優先する実験が、観測時点でチャットの8%に適用されていることが確認されています。同時にGoogleとBingも使われ続けているため、現在は三層構造と考えるのが正確です。

### 「Labrador」とは何ですか？

Peec AIが2026年9月の分析でOpenAI独自の検索インデックス群に対して用いている呼称で、OpenAIが公式に確認した名称ではありません。一般Web、PDF、YouTube、ニュース、arXiv、Wikipedia、ローカル、金融、法律、医療、ショッピング、画像で構成されるとされています。OpenAIが公式に発表した名称ではなく、SSEメタデータや求人情報などから同社が特定したものです。

### OAI-SearchBotとGPTBotの違いは何ですか？

OAI-SearchBotはChatGPTの検索結果にサイトを表示するためのクローラーで、拒否すると検索回答に表示されません。GPTBotは基盤モデルの学習にコンテンツを使う可能性があるクローラーで、拒否しても検索表示には影響しません。学習を拒否しながら検索には出る設定が可能です。robots.txtの更新は反映まで約24時間かかります。

### JavaScriptで描画しているサイトはChatGPTに引用されませんか？

本文がクライアント側のJavaScriptでしか描画されない構成では、クローラーが取得するHTMLに本文が含まれず、引用候補になりにくくなります。サーバーサイド描画か事前描画で本文を初期HTMLに含めることで対応できます。画像化された表や数値も読まれないため、テキストとして書く必要があります。

### ChatGPT検索の仕組みはどのくらいの頻度で変わりますか？

Peec AIは「このシステムはまだ週単位で再構築されている」と述べており、2026年夏のモデル更新ではファンアウト数が2.17本から7.61本に増えるなど、挙動が短期間で大きく変わりました。引用元も数日で入れ替わるため、特定の仕様に合わせるより、三層すべてに載り、どの段階でも読める状態を保つ設計が安定します。

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## まとめ：仕様に合わせるのではなく、どの仕様でも読める状態を保つ

ChatGPT検索は、Bing・Google・独自インデックス「Labrador」の三層から取得し、質問を平均7本以上のサブクエリに分解し、読んだうえで数本だけを引用する仕組みです。そしてその仕組みは週単位で作り替えられています。

だからこそ、特定の実験や比率に最適化するのではなく、三層すべてにインデックスされ、クローラーが本文を読め、見出し単位で回答が完結し、公式サイトが名指し検索に耐える状態を保つことが、唯一の安定した方針になります。そのうえで、言及率と引用元を週次で記録し、変動を前提に調整を続けてください。

LinkSurgeの[AI Ready診断](https://linksurge.jp/ai-ready)では、robots.txt・見出し階層・構造化データ・llms.txtなどの土台を項目別に確認できます。ChatGPT Searchでの言及と引用元の定点観測には[GEOモニタリング](https://linksurge.jp/geo)をお使いください。