自社のカテゴリーでAIがどの企業を推奨しているのかを知りたいだけなら、初回は自社で調査し、簡易的な評価表からおおよそのシェア・オブ・ボイス順位を把握できます。本当に考えるべきなのは「自社でできるか」ではありません。この数値を毎週更新するのか、4つのモデルを横断して比較するのか、上司やクライアントへの報告に使うのかという点です。一つでも答えが「はい」なら、手作業での運用はおそらく3週目あたりから立ち行かなくなります。
AIシェア・オブ・ボイスとは
AIシェア・オブ・ボイスとは、ユーザーがChatGPT、Gemini、Perplexity、Google AI Overviewsに自社カテゴリーについて質問した際、自社ブランドがどれだけ言及・推奨され、競合と比べてどの程度の存在感を得ているかを示す指標です。これはキーワード順位とは異なります。AIは10本の青いリンクを並べるのではなく、「A、B、Cがおすすめです」と回答します。自社がその3社に入るのか、それとも候補外なのかが問われます。B2B SaaSにとっては厳しい分岐点です。購買担当者が要件リストを作る前にAIへ相談するようになれば、そこで名前が挙がらない企業は、比較検討の一次候補にすら入れません。
自社で調査する場合、どこまでできるのか
手動調査の仕組みはシンプルです。まず、見込み顧客が実際に尋ねそうな質問を洗い出し、AIに一つずつ入力します。回答に登場したブランドを記録し、言及回数、掲載順、肯定的な評価、留保付きの評価を集計します。これにより、AIがどの企業を「定番の回答」と見なしているかが分かります。多くの場合、この初回調査だけでも、チーム内にある「自社は十分に認知されているはず」という思い込みを崩すには十分です。
- 対象カテゴリーで実際の購買時に使われる質問を30〜50件用意し、「比較」「おすすめ」「代替」の3つの表現パターンに分けます。
- ChatGPT、Gemini、Perplexityでそれぞれ1回ずつ実行し、ブランドが言及されたか、何番目に掲載されたか、どのような文脈で紹介されたかを記録します。
- 各競合の言及率と平均掲載順位を算出し、簡易的な評価表を使って各社のシェア・オブ・ボイスを可視化します。
- AIが引用した参照元URLを記録し、各ブランドが推奨された根拠をたどれるようにします。
この調査を終えると、非常に有用な成果が2つ得られます。現時点の競合シェア・オブ・ボイスマップと、AIが参照元として利用しているURLの一覧です。後者は、順位そのものより価値が高いことも少なくありません。自社がまず掲載を目指すべきページを、直接示してくれるからです。多くのGEO施策では、これが最初の一歩になります。
手動調査はどこで限界を迎えるのか
AIの回答は安定していません。同じ質問を3回しても、モデルのランダム性により、少しずつ異なるブランド一覧が返ってくることがあります。今日集計した順位を明日もう一度再現するだけでも大変で、1か月分の推移を追うとなればなおさらです。手作業ではサンプル数が少なすぎるため、ノイズをシグナルと誤認しやすくなります。競合の順位が下がったように見えても、実際にはその日だけ別の回答パターンが出ただけかもしれません。
もう一つの落とし穴は、運用コストです。4つのモデルに50問を入力し、ランダム誤差を抑えるために各質問をさらに3回ずつ実行すれば、合計600回の問い合わせになります。そのうえ、回答のトーンや形式まで人の目で確認しなければなりません。1つのプロジェクトだけで、毎週フルタイム相当の作業量です。多くのチームでは3週目までに更新がひっそり止まり、評価表は古いスナップショットになります。これでは、トレンドを追うという本来の目的が失われます。
Brand Radarが解決するのは、分析力ではなく「反復」の問題です
測定をツールに任せることで手に入るのは、より賢い分析ではなく、再現可能な調査運用です。Brand RadarのようなAIビジビリティツールは、人が手作業で行うプロセスを自動化し、人力では維持できない規模までサンプル数を増やします。同じ質問を繰り返し、複数モデルを同じ条件で測定し、一定の頻度で実行する。すべての数値を同一の手法で取得して初めて、データに信頼性が生まれます。
- ChatGPT、Gemini、Perplexityなど複数のモデルで定期的に調査を実行し、単発サンプルに生じるランダム誤差を抑えます。
- 自社と指定した競合について、言及率、平均掲載順位、評価表現の変化を追跡し、比較可能な時系列データとして可視化します。
- AIが各推奨で実際に参照したページを特定し、自社が獲得すべき引用機会とのギャップを明らかにします。
- 「今月のシェア・オブ・ボイスが変化したのはなぜか」を、単なるスコアではなく、具体的なコンテンツやニュースイベントにひも付けて検証します。
どう判断すればよいのか
判断の軸はブランドの規模ではなく、用途です。まず、必要なのは単発の診断でしょうか、それとも継続的なモニタリングでしょうか。現時点での立ち位置を知りたいだけなら、費用をかけずに1回手動で調査できます。次に、その数値を誰に見せるのでしょうか。取締役会向けの説明資料や四半期レビューに使うなら、一貫性があり、検証可能なデータが必要です。手作業でその水準を維持するのは困難です。最後に、市場の変化はどの程度速いでしょうか。競合の数やAIの回答傾向が週単位で変わるなら、更新頻度がすべてを左右します。ここに自動化の本当の価値があります。
実践的な進め方：まず手動、次に自動化
最も合理的なのは、初回だけ手動で調査し、競合シェア・オブ・ボイスマップと参照元一覧を作る進め方です。この段階で、明らかになった差に投資する価値があるか、どの質問を長期的に監視すべきかを判断できます。そのうえで、AIビジビリティを継続指標として追うと決めたら、測定はツールに任せ、人の時間は判断を要するコンテンツ施策に振り向けます。AIから見た自社ブランドの現在地とギャップを確認したい方は、30分のGEO診断をご予約ください。実際の購買場面を想定した質問を使い、現状を一緒に調査します。
