AI検索で自社がどう紹介されるか知りたい。確認と記録の始め方

AI検索（AIがインターネット上の情報を読み取り、質問に対して文章で回答する仕組み）で、自社がどのように紹介されているかを確認するには、単発の回答を見るのではなく「いつ、どのツールで、どんな質問をしたか」をセットで記録し続けることが大切です。まずは、会社名を使った質問と、顧客が抱える悩み（課題）を想定した質問の2パターンを用意し、それらを同じ条件で記録する準備から始めましょう。

観測するときは、使ったサービス名、質問文、確認日、検索機能を使ったか、引用元に何が出たかを同じ表へ記録します。サービスや条件が違う回答を単純に比較せず、一度の表示で成果や原因を断定しないようにしましょう。

なぜ一度の回答だけで「自社はAIに認識されている」と判断してはいけないのか？

AIの回答は検索するたびに変化する性質を持っている

AIの回答は、まるで人間との会話のように、その時々の状況によって変化します。一度「自社が紹介された」からといって、常にそのように回答されるとは限りません。AIは膨大な情報を組み合わせて回答を生成するため、同じ質問をしても、回答の構成や強調されるポイントが毎回変わる可能性があるのです。そのため、一回限りの結果を見て「AIに正しく認識されている」と安心したり、逆に「紹介されなかった」と落胆したりするのは早計です。まずは、一回きりの結果に一喜一憂せず、継続的に様子を見る姿勢が重要になります。

ログイン状態や利用するサービスによって見え方が変わる

AIを利用する際、ログインしているかどうかで回答が変わることがあります。これは、AIが利用者の過去のやり取りや設定を考慮して、回答を調整する場合があるためです。例えば、個人のアカウントでログインして質問した場合と、ログアウトした状態で質問した場合では、表示される情報の詳細度が異なることがあります。また、ChatGPTを使うのか、GoogleのAI機能を使うのかといった「ツールの違い」によっても、参照する情報の範囲が異なります。自社の状況を正しく把握するためには、どのような環境でその回答を得たのかという条件を、必ずセットで記録しておく必要があります。

「会社名を知っている人」と「課題で探している人」では結果が異なる

AIへの質問には、大きく分けて2つのパターンがあります。一つは「〇〇株式会社とはどんな会社ですか？」というように、すでに会社名を知っている人が尋ねる質問です。もう一つは、「〇〇の悩みを解決するサービスはありますか？」というように、具体的な課題から解決策を探している人が尋ねる質問です。前者の回答で自社が出てくるのは当然ですが、後者の回答に自社が含まれているかどうかが、新しい顧客に見つけてもらうための重要な指標となります。この2つのパターンの違いを意識して、どちらのパターンで自社がどう扱われているかを分けて考えることが大切です。

自社の情報を正確に把握するための記録項目は何が必要か？

どのような質問をしたかという「問い」の内容を固定する

観測の精度を高めるためには、毎回バラバラな質問をするのではなく、質問文をあらかじめ決めておき、それを「固定」することが重要です。例えば、「[自社名]の強みは何ですか？」という質問と、「[業界名]の課題を解決するツールを教えてください」という質問を、あらかじめリスト化しておきます。毎回同じ文章で質問を投げかけることで、回答が変わったときに「AIの性能が変わったのか」それとも「自社の情報が変化したのか」を判断する基準ができます。担当者へ指示を出す際は、この「固定の質問リスト」を作成させることから始めてください。

いつ、どのツールを使ったかという「環境」をセットで残す

回答を得た際の「環境」を記録に残すことも忘れてはいけません。具体的には、確認した「日付と時刻」、利用した「AIサービス名（ChatGPTやPerplexityなど）」、そして「ログイン状態（ログインあり・なし）」の3点です。これらを記録しておかないと、後で見返したときに「なぜこの回答になったのか」という背景が分からなくなります。例えば、数ヶ月前に記録したデータと比較して、回答が良くなっているかどうかを判断する際、当時のツールや環境が分かっていれば、その変化が信頼できるものかどうかを検証する材料になります。

言及された言葉と引用されたURLを区別して書き出す

AIの回答の中に自社の情報が出てきたとき、それがどのように出てきたかを詳しく記録します。具体的には、自社の名前やサービス名が文章の中に含まれている「言及」と、回答の根拠として自社のWebサイトのURLが示されている「引用」の2つを分けて書き出します。名前が出るだけでも認知には役立ちますが、URLが示されることは、AIが自社のサイトを信頼できる情報源として扱っていることを意味します。記録表には、「言及された名称」と「示されたURL」という項目を設け、これらを明確に区別して記入するようにしましょう。

記録した内容から自社の状況をどのように読み解くべきか？

会社名が挙がる「言及」とURLが示される「引用」の違いを理解する

記録したデータを見る際は、「言及」と「引用」の度合いに注目します。言及は、AIが自社について語っている状態ですが、必ずしも自社のサイトへ誘導してくれるとは限りません。一方で、引用は、AIが「この情報は自社のサイトに基づいています」と出典を示している状態です。ビジネスの観点では、引用される頻度が高いほど、AI検索を通じて自社サイトへ人が訪れる可能性が高まります。記録表の中で、どちらのパターンが多いかを整理することで、自社がAIにとって「名前を知られている存在」なのか、それとも「信頼できる情報源」なのかを判断する目安になります。

説明内容が現在のサービス内容と一致しているかを確認する

AIの回答が自社について触れていても、その内容が正しいとは限りません。記録した回答内容を、現在の自社のサービス内容や価格、特徴と照らし合わせて確認します。例えば、以前は提供していたサービスが現在は終了しているのに、AIがそれを紹介し続けているといったケースです。もし内容に誤りがあれば、それはAIが古い情報を学習しているか、自社のWebサイト上の情報が分かりにくいために誤解が生じている可能性があります。正確さを確認する際は、単に「出ているか出ないか」だけでなく、「正しく説明されているか」という視点を持つことが重要です。

情報の不足が原因か、古い情報が原因かを切り分ける

回答に誤りや不足があった場合、その原因がどこにあるのかを推測します。原因は大きく分けて2つあります。一つは、自社のWebサイトにその情報が十分に書かれていない「情報の不足」です。もう一つは、サイトには書いてあるが、内容が古くなっている「情報の古さ」です。例えば、「価格が違う」という誤りがあれば、サイト内の価格表記が古い可能性がありますし、「特徴が抜けている」という場合は、サイトにその特徴が詳しく書かれていない可能性があります。原因を切り分けることで、次にWebサイトのどの部分を修正すべきかという具体的な対策が見えてきます。

記録を継続して改善につなげるための具体的な進め方

定期的な観測スケジュールを決め担当者に指示を出す

AIの回答は常に変化し続けるため、一度の確認で終わらせず、定期的に観測を続ける仕組みを作ります。「毎月第1月曜日に、用意した質問リストを使って確認し、記録表を更新する」といった具合に、ルーチン業務として組み込むことが理想的です。経営者や管理職の方は、担当者に対して「何を、いつ、どのツールで確認し、どの項目を記録するか」という手順書を渡して指示を出してください。これにより、属人的な確認ではなく、会社の資産としての継続的なデータ収集が可能になります。

誤りを見つけた際にWebサイトのどの箇所を修正すべきか検討する

AIの回答に誤りを見つけたときは、それをWebサイトの改善につなげます。前述の「情報の不足」であれば、新しい情報を追加するページを作成したり、既存のページに詳細な説明を書き加えたりします。「情報の古さ」であれば、古い情報を最新のものに更新します。このとき、単に言葉を書き換えるだけでなく、見出し（Hタグ）を活用したり、箇条書きを使ったりして、情報の構造を整理することも検討してください。情報の整理が進むことで、AIがWebサイト上の情報を参照しやすくなる一助となる可能性があります。

改善後の効果を判断するために同じ条件で再確認する

Webサイトの修正を行った後は、必ず「同じ条件」で再確認を行うことが重要です。修正前と同じ質問文を使い、同じAIツール、同じログイン状態、同じ日時（または一定期間後）で再度質問を投げ、回答がどのように変わったかを確認します。修正によって、誤りが解消されたか、あるいは新しい情報が正しく引用されるようになったかを記録することで、施策が正しく機能したかどうかを判断できます。この「修正→観測→再確認」のサイクルを回し続けることが、AI検索における自社の見え方を整えていくための確実な道のりとなります。

自社のAI検索における状況が、現在どのように見えるのか整理できていますか？もし、具体的な記録表の作り方や、回答が正しくない場合の具体的なWebサイト修正案について詳しく知りたい場合は、専門家への相談や、自社の状況を整理した上での診断を検討してみてください。