購買担当者が自社の市場について尋ねたとき、AIアシスタントが自社ブランドにどのくらいの頻度で、どのくらい好意的に言及するかを示すものです。Supasaito (スーパーサイト)は、自社に言及した回答の割合として計測し、あわせて順位、センチメント、並んで挙がる競合、回答の根拠となる引用元を表示します。

AI可視性はどのように計測するのですか？

購買担当者が実際に尋ねる質問（プロンプト）を、スキャンごとに各AIモデルへ複数回送り、すべての回答を分析します。結果はプロンプト、カテゴリ、ファネル段階、モデルごとに平均されます。

どのAIモデルを追跡できますか？

ChatGPT、Claude、Gemini、Google AI Overviewsです。利用できるモデルはプランによって異なります。

プロンプトはどのくらいの頻度でスキャンされますか？

有料プランでは毎週プロンプトを更新し、手動での再スキャンも可能です。Freeプランには、15プロンプト・各プロンプト3サンプルのスキャンが1回含まれます。

なぜ各プロンプトを複数回尋ねるのですか？

AIアシスタントは同じ質問にも異なる回答を返します。モデルごとに複数のサンプルを取ることで、たまたま良かった・悪かった1つの回答に頼らず、どれだけ安定して言及されているかがわかります。

日本のブランドにも対応していますか？

はい。プロンプトは日本語で尋ね、カタカナ、ローマ字、略称などのブランド表記は1つのブランドとして照合します。トーン判定は敬語を考慮し、日本の情報源は最初から分類済みです。

プラットフォームAI可視性

AI検索での可視性の追跡

AIアシスタントが自社ブランドをどう紹介しているか

購買担当者が尋ねる質問を、ChatGPT、Claude、Gemini、Google AI Overviewsにそれぞれ複数回投げかけ、自社が言及されているか、どの順位でどのようなトーンか、どの競合と並んで、どの引用元にもとづいているかを表示します。購買担当者がWebサイトを訪れる前に、AIが自社をどう紹介しているかがわかります。

無料で始める営業に相談

Freeプラン：15プロンプト、スキャン1回、各プロンプト3サンプル

可視性の概要aster-modular.co.jp

AI可視性34%+3%

平均順位2.6−0.348プロンプト

センチメント+0.4ほぼポジティブ

スキャン完了 48プロンプト・4つのAIモデル 各3サンプル・次回スキャンは月曜日
別名を検出 「Aster Modular Systems」 ブランドの表記に追加
言及あり Geminiが2位で言及 3サンプル中2件・ポジティブ

利用イメージ

AI可視性の追跡の仕組み

購買担当者の質問から、行動につながる推移まで

重要なテーマと質問は自社で選びます。4つのAIモデルにそれぞれの質問を複数回尋ね、すべての回答を分析して、推移と次の打ち手にまとめます。

自社の市場カテゴリと購買担当者のプロンプト
ファネル段階知る・比べる・決める
AIに質問4つのAIモデル、プロンプトごとに複数サンプル
すべての回答を分析言及・順位・トーン・競合・引用元
推移と次の打ち手伸びているところと、手を打つべきところ

毎週のスキャンで、常に最新の状況を把握

01カテゴリと推移

カテゴリ別のAI可視性を、スキャンごとに追跡

プロンプトは、製品の種類や用途など自社のテーマごとにカテゴリへまとめます。カテゴリごとの可視性、順位、センチメントをスキャンのたびに追跡するため、伸びているテーマ、落ちているテーマ、各テーマの首位がわかります。

競合の推移 →カテゴリ別の回答シェア →

カテゴリは自社で設計
事業の構成に合わせてプロンプトをまとめれば、数値が製品ラインと一致し、報告もしやすくなります。プロンプトはいずれか1つのカテゴリに属するか、未分類のままになります。
カテゴリ・モデル・競合ごとの推移
カテゴリ、AIモデル、競合を切り替えて、変化の原因を探れます。自社の公開施策はタイムラインに表示されるため、施策と成果を結びつけられます。
比較できる計測
スキャンの間にプロンプトの追加や移動があるとグラフにマークが付き、計測条件の変化を実際の伸びと取り違えることはありません。ブランド名を含むプロンプトは除外されます。

カテゴリ：動いた点10月10日のスキャンとの比較利用イメージ

カテゴリ	プロンプト	現在	変化	カテゴリ首位
構成の選び方	6	56%	+7%	自社
設置計画	5	48%	+4%	Northline 50%
サプライヤー比較	6	52%	変化なし	Northline 74%
静電気対策	6	43%	−3%	Northline 61%
クリーンルーム用家具プロンプト変更あり	4	19%	−5%	Kanto 47%
Aster Modular ブランド	4	ブランド名を含む検証質問・可視性には含めません

AI可視性の推移（スキャンごと）自社と競合カテゴリ別AIアシスタント別

02プロンプトとファネル段階

購買担当者のプロンプトを、ファネル段階ごとに整理

プロンプトとは、購買担当者がAIアシスタントに尋ねそうな質問です。市場マップと実際の検索需要からプロンプトを提案し、それぞれにファネル段階を付けます。売上につながる質問を計測し、購買担当者が知る・比べる・決める各段階でAIが自社を挙げているかを確認できます。

競合とのファネル段階別の比較 →

市場をもとにプロンプトを生成
まだプロンプトのない市場の領域について、プロンプトを提案します。カバー範囲が勘に頼ることはありません。採用・編集するか、まとめて取り消せます。
ファネル段階
認知（「〜とは」）、比較・検討（「おすすめの〜」「〜の代替」）、決定（料金・評判・条件）。比較段階で差があれば、購買担当者は自社抜きで候補を絞り込んでいることになります。
購買担当者の言語でプロンプトを
日本語のプロンプトは日本語で尋ね、アスターモジュラー、アスター・モジュラー、Aster Modularといった自社ブランドのあらゆる表記を1件の言及として集計します。可視性が実際より低く出ることはありません。

ファネル段階別の可視性利用イメージ

自社のプロンプトのうち、各段階で回答が自社ブランドに言及したプロンプトの数（最新スキャン）。

認知12プロンプト12件中5件

比較・検討20プロンプト20件中6件

決定12プロンプト12件中4件

灰色のバーは段階内のすべてのプロンプト、青色は回答でブランドが一度でも言及されたプロンプトです。プロンプト数が最も多い段階をスケールの最大とします。

段階が未判定のプロンプト：4件

段階別のプロンプト

認知静電気対策の作業台とは？

比較・検討Northlineの作業台の代替

決定Aster Modularの納期と価格

比較・検討モジュール式作業台のメーカー比較

プロンプトを生成市場マップから

カバーされていない3つのクラスターについて新しいプロンプトを12件生成

元に戻す

プロンプトの出所

市場マップGoogleの実際の検索需要自社で追加したプロンプト

03スキャンとサンプル

スキャンごとに、プロンプトとAIモデルの組み合わせで複数の回答を取得

AIの回答は尋ねるたびに変わるため、スキャンのたびに各プロンプトをモデルごとに複数回尋ねます。1つひとつの回答がサンプルです。プロンプトごとにサンプルを平均するため、たまたま良かった回答や悪かった回答に判断を左右されません。

AIエージェントからスキャンを実行 →

AI可視性48プロンプトを追跡中・毎週更新・次回スキャンは月曜9:00利用イメージ

プロンプト提案アーカイブAIモデル

プロンプト	カテゴリ	可視率	順位	センチメント	競合	引用元	ステータス
モジュール式作業台のサプライヤーは、どこを比較すべき？	サプライヤー比較	67%(8/12)	#3.1	+0.6	4	17	更新日時・2時間前
国内で電子機器組立に適した静電気対策ベンチは？	静電気対策	42%(5/12)	#2.4	+0.1	3	22	更新日時・2時間前
構成を選べる研究室用作業台の選び方	構成の選び方	92%(11/12)	#1.6	+1.2	2	9	スキャン中
半導体工場向けクリーンルーム家具のサプライヤー	クリーンルーム用家具	17%(2/12)	#4.0	−0.8	5	14	更新日時・2時間前
モジュール式作業台のメーカーは、どこを比較すべき？	サプライヤー比較	50%(6/12)	#2.8	+0.5	4	19	更新日時・2時間前

1つのプロンプトの1回のスキャン

3サンプル

＝回答12件。モデルごと・全体で平均

スキャン

毎週、自動手動スキャン結果をエクスポート

スキャンごとのサンプル数とモデルはプランによって異なります。

04AIの回答

すべての指標の根拠になる、AIの回答全文

どのプロンプトでも開けば、AIモデルごとの要約とその根拠となる回答全文を確認できます。実際の言い回しから、AIが自社をどう説明しているか、どの競合を先に挙げているか、その理由がわかります。何を変えるべきか判断するための情報です。

自社ではなく競合が挙げられた回答 →

「モジュール式作業台のサプライヤーは、どこを比較すべき？」

サプライヤー比較・比較・検討・前回スキャン 2時間前利用イメージ

指標	ChatGPT	Claude	Gemini	AI Overviews	全体
可視率	100%(3/3)	67%(2/3)	33%(1/3)	67%(2/3)	67%(8/12)
順位	#2	#3	#4	#3	#3.1
センチメント	+0.6	+0.4	+0.1	+0.3	+0.4
競合	3	4	4	3	4
引用元	6	—	9	5	17

過去のスキャン

10月17日・自動4件完了67%(8/12)

10月10日・手動・ Ken Sato4件完了50%(6/12)

10月3日・自動3件完了・1件失敗42%(5/12)

可視性とセンチメント競合と順位引用元

ChatGPT2回言及123平均

モデルがウェブ検索を使用しました自社の順位：4件中2位

サプライヤーを比較する際、大規模な生産現場ではNorthline Systemsと、柔軟な特注サイズと短時間での組み替えに定評のあるAster Modularを候補に挙げるチームが多くあります。標準的な静電気対策ベンチなら、Kanto Benchworksが低価格な選択肢です。納期は各社に確認しましょう。小規模なメーカーの中には6週間以上かかるところもあります。

自社ブランドポジティブネガティブ

サンプル3では「Aster Modular Systems」と表記されています。別名に登録されていない表記です。

別名を追加

ブランドの別名

Aster ModularAsterModularAsterアスターモジュラー

05AIの回答に登場する競合

回答ごとに挙がった競合と、その順位

回答ごとに、どのブランドがどの順位で言及されたかを記録します。サンプル全体を通して、AIが自社と並べて挙げるブランド、その順番、まだ追跡していないブランドがわかります。特定の競合と詳しく比べたい場合は、競合分析で開きます。

自社と並んで挙がるブランドと、その順番
各回答では、すべてのブランドがハイライトされ、最初に言及された順に番号が付きます。この質問でAIが挙げる競合に対する自社の順位がわかります。
サンプル全体の平均
モデルごとに、競合の平均数、自社の平均順位、各競合の登場頻度を表示。1つの回答だけで判断しません。
新しいブランドは回答からそのまま追加
まだ追跡していないブランドは競合候補として表示されます。プロンプトの画面を離れずに、追加するか、競合ではないと指定できます。

競合の追跡 →競合1社との詳細比較 →

「モジュール式作業台のサプライヤーは、どこを比較すべき？」

サプライヤー比較・比較・検討利用イメージ

可視性とセンチメント競合と順位引用元

Quellbrook Lab Systems競合候補

2件の回答で言及・1件のプロンプト

競合に追加競合ではない

ChatGPT競合3社が言及・自社の順位：4件中2位123平均

大規模な生産現場では、まず⁽¹⁾Northline Systemsを候補に挙げるチームが多くあります。特注サイズや短時間での組み替えなら⁽²⁾Aster Modular、低価格な静電気対策ベンチなら⁽³⁾Kanto Benchworks、大学の研究室には⁽⁴⁾Quellbrook Lab Systemsが選ばれています。

自社ブランド競合(1)：最初に言及された順

平均平均競合3社・平均順位 2.3位・3サンプル中3件で順位あり

サンプル全体で見つかった競合

Northline Systems3サンプル中3件・平均1.0位
Kanto Benchworks3サンプル中3件・平均3.0位
Quellbrook Lab Systems3サンプル中2件・平均4.0位

06引用元

AIが回答で引用するWebサイト

AIモデルが引用したURLをすべて集め、ドメインと引用元の種類（自社サイト、競合、メディア、Q&A、レビューなど）ごとに整理します。自社の市場でAIの回答を形づくっているWebサイト、つまり存在感を高めるべき場所がわかります。

競合は引用し、自社は引用しないサイト →AIが引用している自社のページ →

引用元の構成
自社、競合、企業、メディア、ユーザー投稿、Q&A、PR、官公庁、Wiki、ソーシャル。note、PR TIMES、ITmedia、Yahoo!知恵袋などの日本の情報源は最初から分類済みのため、初回のスキャンから正確に把握できます。
引用元の推移
スキャンごとの自社ドメインと競合ドメインの割合から、AIが読む情報源の中で自社の存在感が高まっているかがわかります。
追跡中の情報源
新しい記事や掲載ページのURLを登録しておけば、AIが引用を始めたタイミングがわかり、公開した施策が効き始めたことを確認できます。

引用元の構成最新スキャン・86ドメイン・412件の引用利用イメージ

自社 45競合 66メディア 111Q&A 58ユーザー投稿 49その他 83

ウェブ検索なしの回答：48件中9件はモデル自身の知識による回答で、ライブの情報源はありません。

ドメイン

ドメイン	カテゴリ	引用	変化
factory-tech-journal.jp	メディア	38	+6
northline.co.jp	競合	31	—
aster-modular.co.jp	自社	23	+9
qa-plaza.jp	Q&A	21	−2
labo-equip-review.jp	未認識：カテゴリを設定	8	新規

引用元の推移（スキャンごと）ユニークドメイン数自社ドメインの比率

自社ドメイン競合ドメイン

追跡中の情報源URLを登録して、スキャンで確認

aster-modular.co.jp/guides/esd-bench-checklist最新スキャンに有り

factory-tech-journal.jp/articles/2610/asterドメインの引用（38件）

labsupply-navi.jp/products/aster-cleanline最新スキャンに無し

07センチメント分析

言及ごとのセンチメントと、その根拠となる表現

自社ブランドへの言及にはすべて、非常にネガティブから非常にポジティブまでのセンチメントスコアが付き、回答内の該当表現にひもづきます。購買担当者を遠ざけかねないAIの表現と、自社について明確な事実を示せば修正できる箇所がわかります。

トーンが弱い場合の改善提案 →

根拠付きの5段階
非常にポジティブから非常にネガティブまで、それぞれ評価の根拠となった文を表示。スコアだけでなく、何を直すべきかがわかります。
カテゴリ別・アシスタント別
最も好意的に語られている領域と、最も厳しいAIモデルがわかり、どこから着手すべきかが見えます。
日本語ネイティブのトーン判定
トーン判定では、敬語や日本語特有の婉曲表現も考慮します。

センチメント分布最新スキャン・言及112件利用イメージ

AIプラットフォーム別LLMごとの平均センチメント

Claude+0.636回実行

ChatGPT+0.536回実行

AI Overviews+0.328回実行

Gemini+0.136回実行

根拠

ポジティブ「柔軟な特注サイズと短時間での組み替えに定評」

ネガティブ「小規模なメーカーの中には6週間以上かかるところもある」

ニュートラル「アスターモジュラーなどの専門メーカーもある」

FAQ

AI可視性の追跡：よくある質問

AI可視性とは？: 購買担当者が自社の市場について尋ねたとき、AIアシスタントが自社ブランドにどのくらいの頻度で、どのくらい好意的に言及するかを示すものです。Supasaito (スーパーサイト)は、自社に言及した回答の割合として計測し、あわせて順位、センチメント、並んで挙がる競合、回答の根拠となる引用元を表示します。
AI可視性はどのように計測するのですか？: 購買担当者が実際に尋ねる質問（プロンプト）を、スキャンごとに各AIモデルへ複数回送り、すべての回答を分析します。結果はプロンプト、カテゴリ、ファネル段階、モデルごとに平均されます。
どのAIモデルを追跡できますか？: ChatGPT、Claude、Gemini、Google AI Overviewsです。利用できるモデルはプランによって異なります。
プロンプトはどのくらいの頻度でスキャンされますか？: 有料プランでは毎週プロンプトを更新し、手動での再スキャンも可能です。Freeプランには、15プロンプト・各プロンプト3サンプルのスキャンが1回含まれます。
なぜ各プロンプトを複数回尋ねるのですか？: AIアシスタントは同じ質問にも異なる回答を返します。モデルごとに複数のサンプルを取ることで、たまたま良かった・悪かった1つの回答に頼らず、どれだけ安定して言及されているかがわかります。
日本のブランドにも対応していますか？: はい。プロンプトは日本語で尋ね、カタカナ、ローマ字、略称などのブランド表記は1つのブランドとして照合します。トーン判定は敬語を考慮し、日本の情報源は最初から分類済みです。