AI可視性の調査方法論

本Labでいう AIO は AI Optimization（AI検索最適化）を指します。ChatGPT・Gemini・Perplexity等のAI検索が、企業・サービスを正しく理解し、正確に参照できるよう公開情報を整える取り組みです。セキュリティ分野の略語やオールインワン（All-in-One）とは無関係です。

AI可視性とは、AIの回答の中で「ブランドが言及されるか」「公式サイトが引用されるか」「事業内容が正確に説明されるか」を指します。

現在の実行条件です。用途によって使用モデルが異なるため、分けて記載します。

• SIGNAL Lab の定点観測 — OpenAI Web Search（gpt-4o） — Responses API のWeb検索ツールを使用。回答テキストと引用URLを取得します。
• Netsujo SIGNAL 無料診断の質問観測 — OpenAI Web Search（gpt-4o-mini） — 同じくResponses API のWeb検索ツールを使用します。観測後の比較軸の抽出（AI検索の観測ではない内部の分析処理）には Anthropic claude-haiku-4-5 を使用します。
• Perplexity Sonar — 対応実装済みですが現時点では未有効です（公開している計測はすべて OpenAI Web Search のみ。有効化した場合は、モデル、使用ツール、実行条件、欠測時の扱いを本ページへ明記し、バージョンを更新します）。

いずれもAPI経由の観測であり、一般向けのChatGPT・Perplexity製品の画面上の回答と完全に同一であることは保証されません。個別レポートには、そのrunで実際に使用したprovider・モデル・検索有無・地域・実行日時を記載します。

定点観測（ベースライン計測）は、固定20問を同一条件で実行します。カテゴリは4種類です。

• 会社推薦（例:「AIO対策を依頼できる会社を教えて」）× 5問
• 問題解決（例:「ChatGPTに自社名が出ない原因は？」）× 5問
• 発注判断（例:「AIO対策の費用相場は？」）× 5問
• 対象企業（例:「BtoB技術サービスのAIO対策では何をする？」）× 5問

無料診断は、確認画面で顧客に提示した質問をそのまま観測します。各質問の通常実行は原則1回です。network error・rate limit・providerの一時障害だけは、原価上限を確認したうえで最大1回再試行します。再試行は独立した反復サンプルとして扱いません。

比較対象が定まらない場合は、一段広いカテゴリで追加観測することがあります。この広域化も1回だけに限定し、実行した質問と観測条件はレポート側へ残します。

• ブランド言及 — 回答テキストと参照情報から、対象会社・サービスが回答に現れたかを観測します。
• 公式サイト引用 — 回答の引用URL群に対象の公式ドメインが含まれるかを判定します。言及と引用は別の指標として扱います。
• 情報正確性 — 自社が回答に登場した観測だけを対象に、自社に言及した文と取得済みの公式ページ本文を照合します。「矛盾」と判定するには、公式ページ本文に実在する逐語引用を根拠として必須にします。根拠を確認できない判定は「未判定」側へ倒し、誤情報と断定しません。
• 比較対象 — AI回答で実際に引用された参照から、自社ドメインと非競合と判定したドメインを除外し、複数質問で繰り返し現れるドメインを優先して最大3件まで候補化します。

SIGNAL Lab v3では、AI可視性を1つの総合スコアだけで表すのではなく、「どの段階で詰まっているか」を優先して見ます。単一の点数だけでは改善の打ち手を示しにくいため、観測を次の段階に分解します。

参考総合スコアは、計測できた段階だけを加重平均した補助指標です。未計測の段階は0点扱いせず分母から外し、「どれだけ計測できたか（計測率）」を必ず併記します。サイト内動線・コンバージョンは別軸のため、この加重には含めません。

「引用された」ことと「回答に使われた」ことは別です。SIGNAL Lab v3では両者を分けて扱います。

• 引用の選択（citation selection） — 取得された情報が、回答の引用として実際に提示されたか。
• 引用の吸収（citation absorption） — 提示された引用が、回答本文の主張に実際に使われたか。引用として並んでいても、本文の主張に反映されていなければ吸収されていないと見なします。

SIGNAL Lab v3の方法論モデルでは、AI回答をatomic claim（検証可能な事実主張）へ分解し、裏づけのある主張数を検証可能な主張数で割って情報正確性を扱います。検証可能な主張が0件なら、代理指標で正確さを断定しません。

無料診断V2の現在実装はこれより粗い粒度で、自社に言及した文単位を公式ページ本文と照合します。`supported / contradicted / unverifiable` を集約して状態を出し、`contradicted` には公式本文の逐語Evidenceを要求します。無料診断V2の文単位判定を、SIGNAL Lab v3のatomic-claim精度と同じものとして扱いません。

実験・調査で示す主張には、根拠の強さと出典の確度を色とラベルで併記します。

• AIの回答は実行ごと・時点ごとに変動するため、1回の回答だけで一般的な傾向や因果関係を断定しません。
• 無料診断の各質問は通常1回観測し、実行日時・provider・model・検索有無・地域等をrunの条件として保存します。
• 一時障害による再試行は最大1回で、統計的な反復サンプルには数えません。
• 定点観測は固定質問・同一エンジン・同一条件で月次比較します。
• 施策と観測値の変化について、因果関係を安易に断定しません。

• 定点観測（v1）は各質問1回です。無料診断も各質問を通常1回観測するため、同一質問の反復サンプリングによる統計的安定性の推定は行っていません。
• API経由の観測であり、ログイン状態・地域・履歴によるパーソナライズは反映されません。
• 質問は日本語のみです。
• Web施策がAIの回答に反映されるまでのラグ（インデックス反映）は制御できません。
• 正確性判定は取得できた公開情報と回答の突合に依存し、確認できない事実は「未判定」とします。

質問セット・判定基準・実行回数・エンジンを変更した場合はバージョンを更新し、この表に履歴を追記します。異なるバージョン間の数値は直接比較しません。無料診断の実行条件など、同じ方法論バージョン内で変わりうるruntime事実は、現在の実装と保存済みrunの条件を優先して表示します。

本方法論および観測結果は、検索順位・AI回答への掲載・引用・推薦・問い合わせ件数を保証するものではありません。観測値は「その時点・その条件での結果」であり、AIサービスの仕様変更等により将来の結果は変わりえます。