京都でAIO対策を依頼できる会社は？
紹介された会社の候補
企業A（伏せ字）
企業B（伏せ字）
企業C（伏せ字）
Netsujoの名前は、一度も出てこなかった。
さらに、AIは「AIO」をセキュリティ分野の言葉と取り違えていた
カテゴリ・課題・発注・対象の全質問でNetsujo/SIGNALは不在。またAIが『AIO』をセキュリティ用語と誤解釈する事象を確認（会社推薦質問でセキュリティ会社が回答される）。（2026-07-02 観測記録に基づく再構成）
語義誤解釈
20回質問して、
紹介された回数0
公式サイトが根拠に使われた回数も 0
Mention 0/20 ／ Official citation 0/20
会社は存在している。
サービスも、実績もある。
しかしAIには、
存在していなかった。
SIGNAL / FUTURE LAB
AIから見た自社を、
実験室で観測する。
自社サイトを観測対象に、AIにどう紹介されているかを調べます。改善を試し、もう一度測り、良い結果も変化なしも公開しています。
一度の点数だけで判断しません。複数回の平均と、結果のばらつきを見ます。
- 観測対象（SPECIMEN 001）
- netsujo.jp
- 現在の状態
- 改善を試しながら観測中
- 最終測定
- 次回測定
- 2026年8月
EVIDENCE SHELF
証拠棚
直近の実測（2026-07）: 40回実行・言及0/40・公式引用0/40。ゼロも含めて、そのまま公開しています。
名前を聞かれれば分かる。
でも、依頼先の候補には入らない。
見えていないのではない。顧客の質問と、会社情報がつながっていなかった。
会社名を入れた質問
指名質問
名前が出る社名を挙げて聞かれれば、3回とも名前が出ます。
会社の情報源
公式サイト引用
公式サイトが使われる会社名が出る場面では、公式サイトが回答の根拠として使われます。
依頼先を探す質問
カテゴリ質問
候補に出てこない「SEO・AIO改善を任せられる会社は？」という聞き方では、3回とも候補に入りません。
いちばん大きな課題
会社名を知らない顧客が、依頼先を探す場面で選択肢に入れていない。
PRIMARY BOTTLENECK
研究者はこの3本目の断線に印を付け、原因を調べ始めました。
どこを直せば、
AIに伝わりやすくなるのか。
100点満点の総合点だけでは、次に何を直すべきか分かりません。5つの項目に分けると、課題がはっきり見えてきます。
計測の内訳 ／ Loss Map
依頼先の候補として紹介されたか
0 / 15点
会社名を指定しない質問では、一度も候補に入りませんでした。
AI回答内シェア
この判断の根拠を見る
AIの回答に自社名が登場したか
13 / 25点
会社名を入れた質問では登場します。依頼先を探す質問では登場していません。
AI存在率
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AIが公式サイトを根拠に使ったか
9 / 20点
自社名が登場した場面では、公式サイトも比較的使われています。
公式サイト引用率
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AIが現在の事業情報を使えたか
8 / 10点
一部の回答で、過去の事業と現在の事業が混ざりました。
情報鮮度
この判断の根拠を見る
AIが事業内容を正しく説明できたか
28 / 30点
自社名が認識された場面では、公式サイトが引用されていました。ただし引用されたことと説明内容が正確であることは別で、内容の正確性は人間による確認前です。
情報正確性
この判断の根拠を見る
データから分かったこと
総点を下げているのはAI回答内シェア（0/15）とAI存在率のカテゴリ質問分です。指名されれば認識され公式サイトも引用される一方、カテゴリ検索では候補に挙がらない——この構造は独自調査#1（カテゴリ質問30問でAIが引用した137件の94%が企業公式サイトである一方、当社の言及は0回）で確認した実態と一致します。
READING 01
原因が見えたら、
小さく試して、また測る。
難しい仕組みを一度に変えるのではなく、AIが理解しやすい情報へ少しずつ整えます。結果が出ても、出なくても、記録を残します。
実験 01AIからの見え方を、無料で測れる仕組みを公開継続して運用中
- 観測したことと、試している考えObservation / Hypothesis
- 自社がAIにどう見つけられ、説明されているかを、いつでも測れる仕組みを公開しています。個別の仮説検証ではなく、継続運用中の計測窓口です。
- 実施した変更Change
- 公開情報だけで、不在・誤認・引用状況を点数化する無料スキャンを公開しました。
- 確認する数字Metric
- スキャン実行数・スコア分布
- まだ分からないことLimitation
- 1回の測定結果は変動します。複数回の平均とばらつきで判断します。
- 次に測る時期Next
- 継続運用
技術的な変更内容を見る
AI可視性スキャンを公開
/services/signal/scan を新設。OpenAI Web Searchで不在・誤認・引用状況をスコア化する無料スキャン。
EXP-001
詳しい記録を見る実験 02「AIO」の意味を、AIに正しく伝えられるか変化を観測中
- 観測したことと、試している考えObservation / Hypothesis
- 『AIO＝AI検索最適化』の定義を専用ページ・記事で明示すると、AIのAIO語義誤解釈と、カテゴリ質問でのNetsujo不在が改善する（訂正注記 2026-07-07: 当初はllms.txtも効果要因に並置していましたが、llms.txtはGoogle検索では使用されず可視性・ランキングに影響しません（2026-06-15 Google公式・REFUTED_FOR_GOOGLE_SEARCH）。llms.txt単独の効果はUNSUPPORTEDで、検証対象は専用ページ・記事での定義明示です。llms.txtは他サービス/将来実験目的での維持にとどめます）
- 実施した変更Change
- AI向けの案内ファイルと専用ページに、「AIO＝AI検索最適化」という意味を明記しました。
- 確認する数字Metric
- 固定20問ベースラインの再計測（2026-08 目安）で、言及率・引用率・語義解釈の変化を確認する
- 現在分かっていることResult
- 検証中（翌日の早期観測で語義解釈の変化を確認。2026-07-05のスキャン再計測ではスコアは横ばい＝施策直後の反映は未確認。因果は断定せず、2026-08の月次再計測で傾向を確認する）。なお同期間に/aio新設・記事更新も同時実施した交絡があり、llms.txt単独の効果は分離できません（UNSUPPORTED）。llms.txtはGoogle検索では非使用です（2026-06-15 Google公式・2026-07-07 訂正）。
- まだ分からないことLimitation
- AIの回答は実行ごとに変わるため、この変化と施策の因果関係はまだ断定できません。
- 次に測る時期Next
- 2026-08 月次再計測
技術的な変更内容を見る
AIO語義の明確化
llms.txtにSIGNAL/AIOセクションを追加し、『AIO＝AI Optimization（AI検索最適化）』の定義を /aio・関連記事に明示。注記（2026-07-07 訂正）: llms.txtはGoogle検索では使用されず可視性・ランキングに影響しません（2026-06-15 Google公式）。検証対象は/aio・関連記事側の定義明示で、llms.txtは他サービス/将来実験目的での維持にとどめます。
EXP-002
詳しい記録を見る実験 03依頼先を探す質問で、候補に入れるか変化を観測中
- 観測したことと、試している考えObservation / Hypothesis
- カテゴリ質問の語彙（SEO・AIO改善／京都）をページ冒頭の名乗りと構造化データで明示すると、カテゴリ質問での言及（AI回答内シェア0/15）が改善する
- 実施した変更Change
- 会社の得意分野と提供サービスを、AIや検索エンジンが読み取りやすいコードで追加しました。ページの冒頭も、何をしている会社かを名乗る書き出しに変えました。
- 確認する数字Metric
- AI可視性スキャンの月次再計測（2026-08）で、シェア軸とカテゴリ質問での言及有無を確認する
- 現在分かっていることResult
- 検証中（2026-08の再計測で確認予定）
- まだ分からないことLimitation
- AIの回答は実行ごとに変わるため、この変化と施策の因果関係はまだ断定できません。
- 次に測る時期Next
- 2026-08 月次再計測
技術的な変更内容を見る
カテゴリ質問向けの名乗りと構造化データ強化
スキャン失点構造（AI回答内シェア0/15）を受け、/services/signal と /aio の冒頭を『京都のNetsujo株式会社が提供するWeb・SEO・AIO改善支援』の名乗り型に変更。Organization構造化データにknowsAbout・提供サービス一覧（OfferCatalog）を追加し、対応地域FAQを新設。独自調査#3（取得成功131件のうち81%がH1=1・タイトルは提供内容＋社名の名乗り型が主流＝110/137件）の知見の自社適用。
EXP-003
すぐには、
数字は上がりませんでした。
施策前の3回平均
Baseline avg ／
60点
最新の3回平均
Latest avg ／
58点
最新3回の結果
63点 / 63点 / 47点
同じ日に測っても、AIの回答にはばらつきがあります。
Range 47–63 ／ 3 runs
施策後の最新平均は、施策前の平均を上回っていません。それも、そのまま公開します。
1回の結果だけでは判断できません。複数回の平均と、時間を置いた変化を確認します。
現在の結論
まだ効果を判断できない
INCONCLUSIVE ／ 次回測定 2026-08
それでも、
ひとつの小さな変化がありました。
発見しました
変更前
「AIO」を、セキュリティ分野の言葉として理解
この日の観測記録を見る
変更後の観測
「AIO」を、AI検索の改善として理解
この日の観測記録を見る
会社名の登場回数は、まだ0のままです。ただし言葉の意味については、公開した説明に近い回答を1回観測しました。
小さな変化を観測
AIの回答は実行ごとに変わります。まだ改善効果とは断定できません。
EARLY SIGNAL
AIが、顧客と会社を
正しくつなぐ未来へ。
顧客がAIに相談する。「京都でWebとAI検索を改善できる会社は？」
AIが、条件に合う会社として貴社を紹介する。
公式サイトを根拠に、強みと提供範囲を説明する。
顧客は問い合わせ前から、貴社に相談する理由を理解している。
営業が話し始める前に、Webが会社の魅力を正しく伝えている。
この未来はSIGNALが目指す状態のイメージです。AI回答への掲載・引用・順位を保証するものではありません。
もっと知りたい人のための、
研究ノート。
測定方法、調査結果、変更履歴を、すべて公開しています。
続けている観測LIVE OBSERVATIONS
独自調査FIELD RESEARCH
AI検索は誰を引用しているか
BtoBの発注・調達に関する固定30問をOpenAI Web Searchで実行し、回答の引用元を全件分類した独自調査です。実利用に近い設定では30問中29問で引用がゼロ、検索を必ず実行させた場合は引用137件の94%が企業公式ドメインでした。
30件を調査読んでみる →
citation-sources-2026-07 ／
「AIO」という言葉をAIはどう解釈するか
自社の可視性を測る固定20問を2日間（計40実行）観測した定点観測の第1回です。自社の言及・引用は0/40（施策前の基準値）。「AIO」を含む13問では、AIがこの語をセキュリティ対策・水冷クーラー・自律神経診断などと解釈するケースを観測し、翌日には解釈の変化も確認しました（因果は断定しません）。
20件を調査読んでみる →
aio-semantics-2026-07 ／
AIに引用されるページは、どんな“かたち”をしているか
調査#1で観測した引用137件のURL全件を再取得し、ページの構造（URL階層・タイトルの型・構造化データ・H1・meta description）を機械抽出して分類しました。引用の43%は企業トップページで、タイトルの主流は「提供内容＋社名」の名乗り型。構造化データ（JSON-LD）を持つのは取得成功131件中60%で、4割は構造化データなしでも引用されていました。
137件を調査読んでみる →
cited-page-structure-2026-07 ／
測定のやり方METHODS
このページで使う言葉
AI可視性
AIに質問したとき、自社が見つかり、正しく説明される状態。
会社名を入れた質問（指名質問）
「Netsujoは何をしている会社？」のように、最初から会社名を知っている人の質問。
依頼先を探す質問（カテゴリ質問）
「京都でWeb改善を頼める会社は？」のように、会社名を知らない人が候補を探す質問。
公式サイトの引用
AIが回答を作るとき、企業の公式ページを根拠として使うこと。
構造化データ
会社名、サービス、地域などを、検索エンジンやAIが読み取りやすくするコード。
AI向けの案内ファイル（llms.txt）
一部のAIサービス向けに要点を置くファイル。Google検索は使用せず、可視性・順位に影響しません。
観測対象 001
netsujo.jp
観測中次の観測スペース
YOUR WEBSITE
観測準備ができています次は、貴社のWebを
一緒に観測してみませんか。
公開情報だけを使って、AIにどう見つけられ、説明されているかを確認します。
約30秒 ／ 公開情報のみ ／ 契約不要
SIGNAL
見えない課題を、観測可能に。
最終更新: