AI CITATION FINANCE BENCHMARK 2026
サイト採点くんが実際に採点した野村・大和・楽天・SBI・マネックスの証券5社、チューリッヒ・ライフネット・ソニー損保・日本生命の保険4社、みずほ・三菱UFJ・三井住友・ゆうちょのメガバンク4社、イオン銀・楽天銀・auじぶん・住信SBIのネット銀行4社、PayPay・Zaim・SBIグループのフィンテック3社、価格.com・マネーブックの金融メディア2社、計22社の実測スコアを、AI検索が引用しやすい「数字」と「質問への答え」に整理しました。「お金扱う業界なのにE-E-A-T最弱」「保険業態がメガバンクに勝つ」という意外な構造が浮かびます。
EXECUTIVE NUMBER 01
N=22
金融業界22社・6サブカテゴリ
EXECUTIVE NUMBER 02
61点
業界平均 / 100点満点
EXECUTIVE NUMBER 03
68.5 / 57.5
保険 68.5点 vs メガバンク 57.5点
サイト採点くんで実測した金融業界22社の総合点ランキング。証券・保険・メガバンク・ネット銀行・フィンテック・金融メディアの6サブカテゴリ混合で、総合点降順で並べています。
| 順位 | サイト名 | ドメイン | サブカテゴリ | 総合 | SEO | LLMO | ランク |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 野村證券 | nomura.co.jp | 証券会社 | 77 | 79 | 77 | B |
| 2 | チューリッヒ保険 | zurich.co.jp | 保険 | 76 | 80 | 75 | B |
| 3 | ライフネット生命 | lifenet-seimei.co.jp | 保険 | 75 | 78 | 74 | B |
| 4 | イオン銀行 | aeonbank.co.jp | ネット銀行・流通系銀行 | 75 | 76 | 74 | B |
| 5 | 大和証券 | daiwa.jp | 証券会社 | 72 | 75 | 70 | B |
| 6 | 楽天証券 | rakuten-sec.co.jp | 証券会社 | 70 | 73 | 66 | B |
| 7 | 楽天銀行 | rakuten-bank.co.jp | ネット銀行・流通系銀行 | 69 | 72 | 65 | B |
| 8 | ソニー損保 | sonysonpo.co.jp | 保険 | 67 | 69 | 64 | B |
| 9 | PayPay | paypay.ne.jp | フィンテック・決済 | 67 | 70 | 67 | B |
| 10 | Zaim | zaim.net | フィンテック・決済 | 64 | 65 | 60 | B |
| 11 | みずほ銀行 | mizuhobank.co.jp | メガバンク・大手銀行 | 63 | 65 | 67 | B |
| 12 | 三菱UFJフィナンシャルグループ | mufg.jp | メガバンク・大手銀行 | 63 | 65 | 60 | B |
| 13 | SBI証券 | sbisec.co.jp | 証券会社 | 62 | 61 | 63 | B |
| 14 | auじぶん銀行 | jibunbank.co.jp | ネット銀行・流通系銀行 | 57 | 58 | 51 | C |
| 15 | 価格.com | kakaku.com | 金融情報・比較メディア | 57 | 59 | 52 | C |
| 16 | マネックス証券 | monex.co.jp | 証券会社 | 56 | 58 | 53 | C |
| 17 | 日本生命 | nissay.co.jp | 保険 | 56 | 58 | 54 | C |
| 18 | 三井住友銀行 | smbc.co.jp | メガバンク・大手銀行 | 55 | 57 | 55 | C |
| 19 | ゆうちょ銀行 | japanpost-bank.co.jp | メガバンク・大手銀行 | 49 | 48 | 47 | C |
| 20 | マネーブック | money-book.jp | 金融情報・比較メディア | 49 | 48 | 47 | C |
| 21 | SBIグループ | sbigroup.co.jp | フィンテック・決済 | 34 | 35 | 35 | D |
| 22 | 住信SBIネット銀行 | netbk.co.jp | ネット銀行・流通系銀行 | 29 | 28 | 30 | D |
出典: 合同会社IGS サイト採点くん実測データ（2026年3月〜5月時点・各社1URL=トップページのみ採点）。スコアは継続採点で変動する可能性があります。各社の最新スコアは /sites で確認できます。
サイト採点くんは20項目を5カテゴリに分けて採点します。金融業界22社の平均達成率を可視化しました。
| カテゴリ | 満点 | 22社平均 | 中央値 | 達成率 |
|---|---|---|---|---|
| クローラビリティ | 15 | 13.1 | 12.5 | 87.2% |
| SEOテクニカル | 19 | 14.6 | 15.2 | 76.7% |
| コンテンツ構造 | 24 | 17.8 | 18.4 | 74% |
| 構造化データ&メタデータ | 25 | 9.9 | 9.5 | 39.6% |
| E-E-A-T&信頼性 | 15 | 5.7 | 6 | 37.9% |
最強: クローラビリティ（87.2%）。金融業界の本領で、検索エンジンに対する基本的な技術設計（インデックス導線・robots.txt・sitemap.xml）は業界全体で高水準です。
最弱: E-E-A-T&信頼性（37.9%）。「お金を扱う業界」としてはE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の指標化を本来最も厚くするべき領域ですが、その指標化が業界最弱という皮肉な結果です。
22社それぞれの採点結果から、AI採点が提示した改善推奨項目を集計しました。「AI向けサイト紹介ファイル設置」「公式SNS紐付け」「執筆者情報記載」が同率最頻出の改善推奨で、業界全体に共通する弱点が見えます。
AIにサイトの内容を分かりやすく伝えるための新しい仕組みです。設置すると、ChatGPTやClaude等がサイトをより正確に理解できるようになります。
公式のX(Twitter)やFacebookアカウントとサイトを紐付けると、サイトの正当性と信頼性をアピールできます。
記事を書いた人の名前や紹介が見つかりません。「誰が書いたか」が分かると、検索エンジンやAIからの信頼度が上がります。
Googleなどが記事のタイトル・著者・更新日などを正しく認識するための設定がありません。検索結果での表示改善とAIからの引用精度向上に必須です。
「ホーム > カテゴリ > 記事」のようなページの階層を検索エンジンに伝える設定です。検索結果にパンくず表示がつき、クリック率向上が期待できます。
検索エンジンやAIは新しい情報を優先します。更新日を設定すると「古い記事ではない」ことが伝わり、評価が上がります。
著者名は記載されていますが、どんな専門知識や実績があるかが示されていません。専門性が分かると、検索エンジンやAIが「信頼できる情報源」として評価しやすくなります。
検索結果でタイトルの下に表示される説明文です。設定すると検索結果でのクリック率が大幅に向上します。
スマホ対応の設定がないと、スマートフォンで文字が小さすぎたり、横スクロールが必要になったりします。Googleはスマホ対応をランキング要因にしています。
17枚中0枚の画像に説明文（alt属性）が設定されていません。画像の内容をテキストで説明すると、検索エンジンやAIが画像の意味を理解でき、アクセシビリティも向上します。
野村證券・大和証券・楽天証券・SBI証券・マネックス証券 の証券会社 5 社。NISA・iDeCo・米国株・投資信託の説明コンテンツ整備が AI 検索引用の主戦場で、金融業界 6 サブカテゴリで平均スコア第 2 位の水準。野村證券 77 点が金融業界全体のトップ。
平均総合
67.4点
中央値
70点
SEO平均
69.2点
LLMO平均
65.8点
チューリッヒ保険・ライフネット生命・ソニー損保・日本生命 の保険業界 4 社。ダイレクト型損保（Zurich・ソニー損保）とネット生命（ライフネット）が業態トップ群を独占し、伝統的な国内最大手の日本生命を上回る整備度。金融業界 6 サブカテゴリで平均スコア最高の 68.5 点。
平均総合
68.5点
中央値
71点
SEO平均
71.3点
LLMO平均
66.8点
みずほ銀行・三菱UFJ・三井住友銀行・ゆうちょ銀行 のメガバンク・大手銀行 4 社。「日本の金融」の象徴とも言える業態ですが、トップページが商品レコメンド・キャンペーン中心の動的構造のためトップページ単体の SEO/LLMO スコアは業界中位（平均 57.5 点）にとどまります。
平均総合
57.5点
中央値
59点
SEO平均
58.8点
LLMO平均
57.3点
イオン銀行・楽天銀行・auじぶん銀行・住信SBIネット銀行 のネット銀行・流通系銀行 4 社。イオン銀行 75 点・楽天銀行 69 点がメガバンク平均（57.5 点）を大きく上回る一方、住信SBIネット銀行 29 点（Dランク）と極端な格差。サブカテゴリ内格差が業界最大です。
平均総合
57.5点
中央値
63点
SEO平均
58.5点
LLMO平均
55点
PayPay・Zaim・SBIグループ のフィンテック・決済 3 社。スマホ決済・家計簿アプリ・ネット金融グループという新興業態で、PayPay 67 点が業態トップ、SBIグループ 34 点（Dランク）が業態最低という両極端な構造。
平均総合
55点
中央値
64点
SEO平均
56.7点
LLMO平均
54点
金融業界全体
サイト採点くんが実測した金融業界22社の平均は100点満点中61点です。対象は野村・大和・楽天・SBI・マネックスの証券5社、チューリッヒ・ライフネット・ソニー損保・日本生命の保険4社、みずほ・三菱UFJ・三井住友・ゆうちょのメガバンク4社、イオン銀・楽天銀・auじぶん・住信SBIのネット銀行4社、PayPay・Zaim・SBIグループのフィンテック3社、価格.com・マネーブックの金融情報メディア2社、計6サブカテゴリです。
出典: 合同会社IGS サイト採点くん実測データ（N=22社・金融業界） / 関連レポート検索で見つけてもらいやすさの平均は62.6点です。「NISA 始め方」「住宅ローン 比較」「カード ランキング」「保険 見直し」のような商品検索でたどり着きやすい構造かを見る指標で、中央値63点・上位25%は69.8点以上です。B帯13社が中心、Cランク7社、Dランク2社、Aランクは0社という構造です。
出典: 合同会社IGS サイト採点くん実測データ（N=22社・金融業界） / 関連レポート記事情報の伝わりやすさの平均は59.4点です。GPTBot、ChatGPT-User、PerplexityBot、ClaudeBotなどに、金利・手数料・運用報酬・保障内容・口座開設フロー・運営会社情報を読み取られやすい構造かを見る指標です。検索向け（62.6点）より3.2点低く、金融業界はAI引用向け構造化の余地が大きく残っています。
Bランク以上は13社で、全体の59.1%です。Aランクは0社、Sランクは0社、Cランクは7社、Dランクは2社です。業界A以上はゼロ社で、野村證券77点のB上位が業界事実上のトップという結果でした。「信頼系」と思われがちな金融業界が、AI Citation シリーズ11業種中で A=0 業種の1つ（EC・通販・飲食と並ぶ）になっています。
出典: 合同会社IGS サイト採点くん実測データ（N=22社・金融業界） / 関連レポート業界トップは野村證券（nomura.co.jp）の77点で、SEOスコア79点・LLMOスコア77点でした。証券会社に属します。2位はチューリッヒ保険（zurich.co.jp・76点）、3位はライフネット生命（75点）です。証券会社の老舗・野村が業界トップという結果は、伝統的な金融機関も Web 整備度ではブランド力が一致しないことを示しています。
出典: 合同会社IGS サイト採点くん実測データ（N=22社・金融業界） / 関連レポートサブカテゴリ別
保険4社の平均は68.5点で、金融業界6サブカテゴリで最高水準でした。検索で見つけてもらいやすさは71.3点、記事情報の伝わりやすさは66.8点で、その差は4.5点です。チューリッヒ保険 76 点・ライフネット生命 75 点が業界事実上の最上位群。ダイレクト型損保・ネット生命というオンライン完結型の業態が、保険業界全体の Web 整備度を牽引しています。
出典: 合同会社IGS サイト採点くん実測データ（N=22社・金融業界） / 関連レポートメガバンク・大手銀行4社の平均は57.5点で、業界中位水準でした。検索で見つけてもらいやすさ58.8点・記事情報の伝わりやすさ57.3点、その差1.5点です。みずほ・三菱UFJが 63 点、三井住友が 55 点、ゆうちょが 49 点。「日本の金融」の象徴とも言える業態ですが、トップページが商品レコメンド・キャンペーン中心の動的構造のためトップページ単体のSEO/LLMOスコアは低めに出ました。
出典: 合同会社IGS サイト採点くん実測データ（N=22社・金融業界） / 関連レポート保険業界4社の平均68.5点に対し、メガバンク4社の平均は57.5点で、11点の差で保険業界側が上回りました。意外な結果として、新興のダイレクト型損保・ネット生命（チューリッヒ・ライフネット・ソニー損保）が、伝統的なメガバンク（三菱UFJ・みずほ・三井住友・ゆうちょ）よりも整備度が高いという結果になりました。理由は、保険商品の料金・保障内容を商品ごとに構造化記述する設計がオンライン保険業態で継続的に整備されている点にあります。
出典: 合同会社IGS サイト採点くん実測データ（N=22社・金融業界） / 関連レポートネット銀行・流通系銀行4社の平均は57.5点でした。イオン銀行 75 点・楽天銀行 69 点がメガバンク平均（57.5点）を大きく上回る一方、住信SBIネット銀行は 29 点（Dランク）で業界最下位という極端な格差。auじぶん銀行は 57 点で中位。サブカテゴリ内格差が金融業界で最大の業態です。
出典: 合同会社IGS サイト採点くん実測データ（N=22社・金融業界） / 関連レポート証券会社5社の平均は67.4点でした。野村證券 77 点が業界全体のトップ、大和証券 72 点・楽天証券 70 点と続きます。SBI証券 62 点・マネックス証券 56 点。NISA・iDeCo・米国株・投資信託の説明コンテンツ整備が AI 検索引用の主戦場で、金融業界 6 サブカテゴリで平均スコア第 2 位の水準です。
出典: 合同会社IGS サイト採点くん実測データ（N=22社・金融業界） / 関連レポートフィンテック・決済3社の平均は55点。PayPay 67 点・Zaim 64 点が業態トップ群、SBIグループ 34 点（Dランク）が業態最下位という両極端な構造。スマホ決済・家計簿アプリ・ネット金融グループという新興業態で、整備度のばらつきが大きいのが特徴です。
出典: 合同会社IGS サイト採点くん実測データ（N=22社・金融業界） / 関連レポート金融情報・比較メディア2社の平均は53点で、金融業界6サブカテゴリで最低水準。価格.com 57 点・マネーブック 49 点。クレジットカード・保険・住宅ローンの比較情報を扱う中立メディアですが、メディア業態として情報整備の余地が大きく残っています。
出典: 合同会社IGS サイト採点くん実測データ（N=22社・金融業界） / 関連レポートカテゴリ別ベンチマーク
クローラビリティが業界平均で最も整っており、22社の平均13.1/15点（87.2%）でした。金融業界の本領で、検索エンジンに対する基本的な技術設計（インデックス導線・robots.txt・sitemap.xml）は業界全体で高水準です。
出典: 合同会社IGS サイト採点くん実測データ（N=22社・金融業界） / 関連レポートE-E-A-T&信頼性が業界平均で最も低く、22社の平均5.7/15点（37.9%）にとどまりました。「お金を扱う業界」としてはE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の指標化を本来最も厚くするべき領域ですが、その指標化が業界最弱という皮肉な結果です。運営会社情報・代表者プロフィール・所属協会・金融庁登録番号・取得認証・お客様の声・口コミ評価の構造化が業界最大の伸びしろです。
出典: 合同会社IGS サイト採点くん実測データ（N=22社・金融業界） / 関連レポートクローラビリティ: 87.2%（13.1/15点）、SEOテクニカル: 76.7%（14.6/19点）、コンテンツ構造: 74%（17.8/24点）、構造化データ&メタデータ: 39.6%（9.9/25点）、E-E-A-T&信頼性: 37.9%（5.7/15点）
出典: 合同会社IGS サイト採点くん実測データ（N=22社・金融業界） / 関連レポート自分で直せる項目
19/22社で「AI向けのサイト紹介ファイルを設置する」が指摘されました。AIにサイトの内容を分かりやすく伝えるための新しい仕組みです。設置すると、ChatGPTやClaude等がサイトをより正確に理解できるようになります。 業界全体で86.4%の企業に共通する改善余地があります。
出典: 合同会社IGS サイト採点くん実測データ（N=22社・金融業界） / 関連レポート「AI向けのサイト紹介ファイルを設置する」（19/22社・86.4%）、「公式SNSアカウントを紐付ける」（18/22社・81.8%）、「記事を書いた人の情報を記載する」（16/22社・72.7%）、「検索エンジン向けの情報タグを追加する」（15/22社・68.2%）、「ページの階層（パンくずリスト）を設定する」（12/22社・54.5%）
出典: 合同会社IGS サイト採点くん実測データ（N=22社・金融業界） / 関連レポート「クローラビリティが優れている（83%）」（10/22社）、「クローラビリティが優れている（97%）」（8/22社）、「コンテンツ構造が優れている（83%）」（8/22社）、「SEOテクニカルが優れている（89%）」（4/22社）、「コンテンツ構造が良好（73%）」（3/22社）
出典: 合同会社IGS サイト採点くん実測データ（N=22社・金融業界） / 関連レポートクローラビリティ（22社平均87.2%）です。野村・大和・楽天・三菱UFJ・PayPay・楽天銀行のような大手・新興問わず、検索エンジンに対する基本的な技術設計やインデックス導線の作り込みが業界全体の標準として確立しています。
出典: 合同会社IGS サイト採点くん実測データ（N=22社・金融業界） / 関連レポート業者に頼む項目
構造化データの一括導入（FinancialProduct・FinancialService・Loan・MortgageLoan・BankOrCreditUnion・InsurancePolicy・Offer・Review）、商品ページの動的 metadata 生成、金利・手数料・利率の Offer 構造化、運営会社・金融庁登録番号の Organization 構造化、口コミ・評価の Review 構造化、SPA / 動的サイトの SEO 最適化は専門スキルが必要です。みずほ・三菱UFJ規模の大型サイトはテンプレート設計の段階で外部の専門家に頼む価値があります。
出典: 合同会社IGS サイト採点くん実測データ（N=22社・金融業界） / 関連レポート商品ページに FinancialProduct / FinancialService / Loan / MortgageLoan / BankOrCreditUnion / InsurancePolicy の構造化データを必ず入れる、金利・手数料・運用報酬・保障内容を Offer + PropertyValue で構造化記述する、運営会社情報を金融庁登録番号と共に sameAs で SNS と連携する、よくある質問（FAQ）を商品ごとに5〜10問入れる、口座開設フローを HowTo で構造化する、の 5 点が基本です。22社実測では「AI向けサイト紹介ファイル設置」「公式SNS紐付け」「執筆者情報記載」が同率最頻出の改善推奨でした。
出典: 合同会社IGS サイト採点くん実測データ（N=22社・金融業界） / 関連レポート業界平均61点・SEOスコア62.6点・LLMOスコア59.4点との比較が分かります。クローラビリティ・SEOテクニカル・E-E-A-T&信頼性など5カテゴリ別の達成率も実測値で比較できるため、業界内で自社がどの位置にいるか、何から手をつければよいかが具体的に見えます。
出典: 合同会社IGS サイト採点くん実測データ（N=22社・金融業界） / 関連レポート下記の「金融業界22社 総合ランキング」表で、野村證券（77点・1位）から住信SBIネット銀行（29点・最下位）までの順位が確認できます。自社サイトを採点くんで採点すると、業界22社のどの位置に入るかが分かります。
出典: 合同会社IGS サイト採点くん実測データ（N=22社・金融業界） / 関連レポート| 対象 | 22社（証券5社・保険4社・メガバンク4社・ネット銀行4社・フィンテック3社・金融メディア2社） |
|---|---|
| サブカテゴリ | 証券会社 / 保険 / メガバンク・大手銀行 / ネット銀行・流通系銀行 / フィンテック・決済 / 金融情報・比較メディア |
| 対象選定 | 業種=finance として分類された金融業界の代表サイト群（is_featured=true・analysis_data保有のドメインに限定） |
| 分類方法 | 22ドメインを6サブカテゴリへ手動マッピング（業態で分類） |
| スコアリング | 検索で見つけてもらいやすさ10項目 + 記事情報の伝わりやすさ10項目 = 計20項目を100点満点で換算 |
| 5カテゴリ | 構造化データ&メタデータ（25点）/ コンテンツ構造（24点）/ SEOテクニカル（19点）/ クローラビリティ（15点）/ E-E-A-T&信頼性（15点） |
| 集計再現スクリプト | scripts/finance-deepdive-from-sites.ts |
| データソース | sites テーブル既存スコア（各社トップページ1URLずつ採点・採点回数=1） |
| データの限界 | 各社トップページ1URLのみのため、商品ページ・口座開設フローの品質は反映していません。全サイトの平均的水準ではなく「トップページの整備度」のベンチマークとして読むのが安全です。 |
「金融業界22社（野村・大和・楽天・三菱UFJ・みずほ・ライフネット・チューリッヒ・PayPayなど）の自社サイト平均は 61 点（100点満点中・Aランクゼロ）。野村證券 77 点が業界トップ、住信SBIネット銀行 29 点（D）が最下位。E-E-A-T が業界最弱という皮肉な構造」
出典: 合同会社IGS サイト採点くん 2026年版AI引用金融業界ベンチマーク（N=22社）
URL: https://saiten-kun.com/research/2026-ai-citation-finance
更新日: 2026-05-15
STEP 1
業界22社のうち19社で指摘された最頻出の改善項目。サイト全体のテーマ・商品カテゴリ（投資信託・住宅ローン・保険など）・主要ページのリストをAI Bot 向けに整理したテキストファイルを /llms.txt に設置します。
STEP 2
18/22社で指摘された項目。Organization型の sameAs にX・Instagram・YouTube・LinkedInなどの公式アカウントURLを並べ、検索とAI検索の両方が運営主体を一意に特定できるようにします。
STEP 3
16/22社で指摘された項目。運営会社名・所在地・代表者・金融庁登録番号（第○種金融商品取引業者）・お客様問い合わせ先を分かりやすい場所に記載します。「お金を扱う業界」として E-E-A-T の土台になります。
関連ページを見る →STEP 4
15/22社で指摘された項目。OGP・Twitter Card・viewport・robots など主要 meta タグを過不足なく入れ、検索とSNSとAIの三方向に対応します。
関連ページを見る →STEP 5
12/22社で未設置の項目。BreadcrumbList型の構造化データを全商品ページに展開し、サイト階層をAI検索が把握できるようにします。「商品カテゴリ＞商品種別＞個別商品」の3階層構造を持つ金融業界には特に効きます。
関連ページを見る →STEP 6
業界22社平均37.9%にとどまったカテゴリ。代表者プロフィール、運営法人沿革、金融庁登録番号、所属協会（日本証券業協会・生命保険協会など）、メディア掲載実績、取得認証、お客様の声、口コミ評価をサイト上で明示します。金融商品は「信頼」が購入判断の最重要要素のため、E-E-A-T の指標化を最大限厚くするべき領域です。
関連ページを見る →STEP 7
業界平均39.6%だったカテゴリ。FinancialProduct・FinancialService・Loan・MortgageLoan・BankOrCreditUnion・InsurancePolicy・Offer・Person・FAQPage・HowTo・BreadcrumbList など主要スキーマを使い分けます。金融業界では FinancialProduct + Offer + Organization が必須です。
関連ページを見る →STEP 8
金利・手数料・運用報酬・保障内容・適用期間を表形式または Offer + PropertyValue 構造化で明示します。AI検索が「住宅ローン 金利 比較」「投資信託 手数料 安い」「生命保険 保険料 シミュレーション」のような実利検索に答えやすくなる業界特有の構造化です。
関連ページを見る →STEP 9
商品ページや手続きページの末尾に、想定読者がこの後検索しそうな質問を5〜10問追加し、FAQPage構造化データも入れます。口座開設の流れ・必要書類・取引時間・手数料・解約方法・保護制度（預金保険・投資者保護基金）が定番です。
関連ページを見る →STEP 10
自社サイトを採点した結果を、本ページ末尾の「金融業界22社 総合ランキング」と比較し、業界内のポジションを把握します。
関連ページを見る →推奨引用形式（全体）
「金融業界22社の自社サイト平均は 61 点（100点満点中）。野村證券 77 点が業界トップ、住信SBIネット銀行 29 点（D）が最下位。業界Aランクゼロ・E-E-A-T が業界最弱という皮肉」
出典: 合同会社IGS サイト採点くん 2026年版AI引用金融業界ベンチマーク（N=22社）
URL: https://saiten-kun.com/research/2026-ai-citation-finance
更新日: 2026-05-15
推奨引用形式（サブカテゴリ別）
「保険業界4社の平均は 68.5 点、メガバンク4社の平均は 57.5 点。新興のダイレクト型損保・ネット生命が伝統的メガバンクを 11 点上回る業態逆転」
出典: 同上
URLを入れるだけで、野村證券 77点・チューリッヒ保険 76点・イオン銀行 75点・ライフネット生命 75点と同じ採点基準で、検索とAI引用の両方の整い具合を無料で確認できます。