AI・マーケトレンド
ChatGPTに自社名が表示されるかは、1回聞いただけでは分かりません。社名を入れずに「おすすめの○○を教えて」と尋ねる質問を10問ほど用意し、ChatGPT・Gemini・Claude・Perplexityに同じ質問を繰り返し投げ、「何回中何回、自社の名前が出たか」を数える。これがAI検索のブランド言及を測る基本の形です。
この記事では、無料で今日からできる手動の調べ方、AIの回答に自社がどう出ているかを調べるツール「ドヤAIO」を作り、Salesforceの公式サイトで実際に測ってみた記録、出てこないときの原因の切り分け、そして同じ計測ツールをAIに作らせるための要件定義テンプレートまでをまとめます。既製ツールの比較は姉妹記事AIO/LLMOツールおすすめ比較に譲り、本記事は「調べ方・測り方・出ない原因・自作」を担当します。
30秒で分かる結論
ChatGPTで自社が表示されるかは、社名を含まない質問を複数のAIに繰り返し投げ、「何回中何回」の割合で見る。1回の回答で判断しない
数えるものは「言及（名前が出た）」「引用（自社URLが出典に出た）」「推薦（候補として挙がった）」の3つで、別々に記録する
動画では、Salesforceの公式サイトURLを入れて4つのAIを測ったところ、全体の言及率は50％。エンジン別はChatGPT 41.7％、Gemini 50％、Claude 50％、Perplexity 58.3％で、同じブランドでも差が出た
出てこない原因は「AIが知らない」より「質問の文脈と結びついていない」「比較記事に載っていない」「表記ゆれで別物として扱われている」ことが多い
手動で始め、月に1回以上続けるなら無料枠のあるツールか自作へ。自作するなら画面より先に「何を言及と数えるか」を決める
開発の経緯と実際の画面は、YouTubeチャンネル「SaaSは死にましぇん」の動画で公開しています。動画は、AIOという考え方の説明から始まり、Claudeへの開発依頼、完成した仕様の確認、Salesforceを題材にした実測、競合とのシェア比較、三森による「SaaSは死んだか」の判定、という流れです。本文ではこの動画の記録を一次情報として使います。
なぜChatGPTに1回聞いただけでは分からないのか
AIの回答は、同じ質問でも毎回同じではないからです。生成AIは回答のたびに文章を組み立て直すため、挙がるサービス名の顔ぶれや順番が入れ替わります。昨日は出たのに今日は出ない、ということが普通に起きます。だから「出た」「出ない」ではなく、同じ条件で繰り返して割合で持つ必要があります。
さらに、Googleの検索順位とAIの回答は別の観測です。検索で自社ページが上位にあっても、AIの回答で名前が出るとは限りません。動画の冒頭（0:24から）で三森は、SEOが「Googleで検索したときの順番を上げる技術」であるのに対し、AIOは「AIの回答の中で自社がちゃんと選ばれるようにする技術」だと説明しています。たとえ話として、ドーナツと検索してミスタードーナツが出てくれば買いたくなる、AIの回答でも同じことが起きる、という言い方をしています。測る対象が違う以上、順位計測ツールの数字をそのまま流用することはできません。
「自社名で検索」しても、知りたいことは分からない
ChatGPTに「株式会社○○について教えて」と社名を入れて聞くと、たいていは何か答えが返ってきます。しかしこれは、AIが自社を知っているかの確認にすぎません。見込み客は社名を知らないからAIに聞くのであって、知りたいのは「社名を伏せた質問で、候補として自社が挙がるか」です。計測では、社名を含む「指名質問」と、社名を含まない「カテゴリ質問」を分け、新規顧客の獲得が目的ならカテゴリ質問を中心に据えます。
「出た」の中身を3つに分ける
AIの回答にブランドが現れる形は1つではありません。
言及：回答本文に自社の名前（表記ゆれ・略称・英語表記を含む）が出た
引用：自社サイトのURLが、出典やリンクとして示された
推薦：おすすめや比較候補として挙がった（単に名前が出ただけと区別する）
名前は出たがリンクはない、リンクは出たが推薦文に名前がない、という回答は珍しくありません。この3つを最初から分けて記録しないと、あとで「何が改善したのか」が分からなくなります。
無料で今日からできる手動の調べ方
ツールを使わなくても、15分あれば現在地は分かります。手順は4つです。
見込み客がAIに投げそうな質問を、社名を入れずに10問作る（例：「営業チームの案件情報を一元管理できるクラウドサービスを教えてください」のような、用途と対象が入った質問）
同じ質問文を、ChatGPT・Gemini・Claude・Perplexityなど対象のAIに投げ、回答を全文コピーして保存する
回答ごとに、自社と競合それぞれについて「言及・引用・推薦・何番目に出たか・論調」を1行で記録する
「名前が出た回答数 ÷ 投げた回答数」で言及率を出し、競合と並べる
質問をゼロから考えるのが難しければ、AIに下書きさせて構いません。次は編集部が作成した質問生成プロンプトの例です。
[自社サービスの説明：例：中小企業向けに、AI検索での自社の見え方を計測するSaaS]の見込み客が、
サービスを探すときにAIに投げそうな質問を10問作ってください。
# 条件
・自社名や競合名を質問文に含めない
・購入検討の段階が異なる質問を混ぜる（課題を調べる段階、比較する段階、選ぶ段階）
・利用者の業種や規模が分かる言葉を入れた質問を2問以上含める
・1問は40字以内の自然な日本語にする
# 出力
質問文、想定している検討段階、の順に1問1行で出力してください。生成された質問は、営業担当が商談で実際に聞かれる言葉や、問い合わせフォームに書かれた言葉と照らして直してください。AIが考えた質問より、顧客の言葉のほうが計測の価値があります。記録の型と集計の計算式はAIO/LLMOツール比較記事の「無料でできる手動計測」に、ツール導入の目安とあわせてまとめています。
手動の限界は、回数です。質問10問×4エンジン×3回で120回の問い合わせになり、月に1回続けるだけでも時間がかかります。この繰り返しをツールに任せたい、というのが「ドヤAIO」を作った出発点でした。
実録：Claudeに「ドヤAIO」を作らせ、Salesforceで測ってみた
ここからは動画の記録です。三森は途中まで作っていた開発を、Claudeに「丸投げ」する形で進めています。
Claudeへの頼み方：URLを入れたら4つのAIで一発調査できるツール
動画の1:53から、三森はClaudeに「ドヤAIOを開発したい。途中まで開発しているので、その概要と要件を改めてチャットに出してください」と依頼しています。作りたいもののイメージは「自分のサービスのURLを入れると、そのサービスがChatGPT、Claude、Perplexity、Geminiなどにちゃんと引用されて出てくるかを一発で調査できるツール」です。
Claudeが返した概要は、「ChatGPT・Gemini・Claude・Perplexityといった生成AIの中で、自社ブランドがどれだけ言及されるかを定点観測するSaaS。SEOがGoogle検索の見え方を測るのに対し、ドヤAIOはAIに質問されたときの見え方が分かる」というものでした。あわせて、認知度や言及シェアを持つデータモデルと、AIごとの呼び出しを切り替える「エンジンアダプター」の構成が提示され、三森は「開発できそうな匂いがプンプンします」と話しています（3:21から）。
完成した仕様：URLを投げるだけで言及と引用を定点観測
完成後、三森はClaudeに「ドヤAIOの仕様と、どんなサービスなのか分かりやすく教えてください」と聞き直しています（3:52から）。返ってきた説明は次のとおりです。
一言で言うと、自社ブランドがChatGPT・Gemini・Claude・Perplexityにどれだけ言及・引用されているかを定点観測できるツール
SEOが「Googleで上位に出るか」を測るのに対し、AIOは「AIにどれだけ名前を出してもらえているか」を測る
HubSpotのAEO機能と同じ土俵
URLを投げるだけで、言及の状況や引用のされ方を判断できる
公開しているサービスページ（2026年10月6日確認）でも、機能は「4つのAIで言及率を測定（◯回中△回）」「競合とのShare of Voice比較」「引用元ドメインの把握」「論調（ポジ／ネガ）」「認知度・SoVの時系列推移」と記載しています。URLを入力するとAIがサービス名を判定して監視する質問を自動で用意し、登録後に追加・編集できる設計です。ページに載っている数字は操作イメージであり、実測値ではありません。
Salesforceで測った結果：言及率50％、エンジン別は41.7〜58.3％
動画の5:04から、三森はドヤAIOのトップページで「無料で診断する」を押し、分析したいサービスのURLとしてSalesforceの公式サイトを入力しています。Googleログインを経て調査を開始すると、URLからサービスの内容を読み取り、AIでどれだけ言及されているかを調べる流れです。
調査には「2〜3分かかった」と三森は話しています。出てきた結果は次のとおりです（5:46から）。
ブランド認知度（言及率）：50％
エンジン別：ChatGPT 41.7％、Gemini 50％、Claude 50％、Perplexity 58.3％
センチメント（言及時の論調）：ポジティブ66.7％、ニュートラル33.3％
世界的に知られたCRMでも、カテゴリ質問に対してAIが名前を挙げるのは半分で、最も低いChatGPTと最も高いPerplexityの間には16.6ポイントの差がありました。これは1回のスキャンの結果なので、質問セットや時期によって数字は変わります。ただ、「有名なら必ず出る」わけではないこと、どのAIに聞くかで結果が変わることは、この1回でも十分に分かります。別のブランドで同じ傾向が出たことは、AppleとXiaomiのAI言及率を実測した記事（Apple 49％、Xiaomi 37.5％。エンジン間で最大約2倍の差）でも確認しています。
プロンプト別の言及：どの質問で出て、どんな文脈で出たか
三森が「このツールの特徴」として挙げているのが、プロンプトごとの言及状況です（6:11から）。たとえば「営業チームの案件情報を一元管理できるクラウドサービスを教えてください」という質問では、ChatGPT・Gemini・Claudeのいずれでも言及されていました。三森は「めちゃくちゃSalesforceに出てきてほしいところ」と話しており、本命の質問で出ているかをまず確認する見方です。
言及されたテキストも画面に表示されるため、どんな並びで名前が出たかが分かります。ChatGPTやGeminiの回答では、Zoho CRM、kintone、Salesforceといった順で候補が並び（社名は動画の自動字幕からの判読です）、「Sales Cloud」というSalesforceの別名でも拾われていました。表記ゆれや製品名をブランドとして束ねて数えないと、言及率は実態より低く出ます。
「製造業の法人」向けの質問では、ChatGPTが製造業におすすめのSFAとしていくつか挙げた中に、Sales Cloudが入っていました。一方「大企業向けにカスタマイズ性が高いCRMプラットフォームを比較したい」という質問では、Salesforceが1番上に出て、Microsoft、HubSpot、kintoneが続いています（7:23から）。同じブランドでも、質問の切り口によって「出る／出ない」「何番目か」が変わる。だから質問は1問ではなく、検討段階や業種の違う10問以上で測る必要があります。
Share of Voice：競合と並べると、自社の位置が分かる
続いて競合との比較です（7:38から）。同じ質問群の中で各ブランドが登場した比率を並べるShare of Voice（SoV）では、1位がZoho CRMの23.6％、Salesforceが22.6％、HubSpotが18.4％で、kintone 15.1％、Microsoft Dynamics 365 9.4％、eセールスマネージャー 9.4％、Sansan 1.4％と続きました。言及率50％という単独の数字だけでは「良いのか悪いのか」が分かりませんが、競合と並べると、このカテゴリではトップ3が20％前後で拮抗していることが見えます。
画面にはさらに、AIが根拠にした引用元ドメインの比率と、「このカテゴリの質問で選ばれるにはこういうガイドコンテンツを作ったほうがよい」という改善の提案まで表示されています。三森はこの画面まで見たうえで「なかなかいいデッキなんじゃないですか」と話しています。
三森の判定：「SaaSは死んだ」寄り。ただし条件つき
動画の最後（8:02から）で三森は、「Claudeで開発できるか」という問いに対して「若干SaaS is deadなんじゃないか」と判定しています。理由として、今回は誰でも使える形で作ったが、自分のサービス1つに絞った常時確認ツールとして作ることもできる、表示状況やブランド認知度を常時確認する機能も含めてClaudeで全部できてしまう、HubSpotなどのSaaSを使わなくてもこれでできるのではないか、と話しています。
ただし、動画で示されたのは「計測の仕組みは作れる」ことまでです。各AIのAPIが変わったときの保守、質問セットの更新、数字を見る運用までを自社で続けられるかは、別の判断になります。この点はあとの「手動・ツール・自作の判断基準」で整理します。
数字の読み方：言及率50％を、どう判断するか
測ったあとに迷うのが「この数字は良いのか」です。一律の合格ラインはありません。見るべきは絶対値ではなく、次の4つの対比です。
エンジン間の差：Salesforceの例ではChatGPT 41.7％に対しPerplexity 58.3％。エンジンごとに参照する情報源や検索の使い方が異なるため、「どのAIで出ていないか」から打ち手を逆算します
質問別の差：本命の質問で出ているか、業種や規模を指定した質問で落ちていないか。落ちている質問が、直すべきコンテンツのテーマです
競合との差（SoV）：自社の言及率が低くても、カテゴリ全体でどのブランドも出にくいのか、競合だけが出ているのかで意味が変わります
前回との差：同じ質問セット、同じエンジン、同じ回数で測った前月との比較だけが、施策の効果を示します。条件を変えたら、変える前の数字とは比べません
論調（ポジティブ／ニュートラル／ネガティブ）は、言及の「量」とは別の指標です。言及は多いのに論調が割れているなら、名前を出す施策より、どんな文脈で語られているかを直す施策が先になります。
自社が出てこないときの原因の切り分け
測って「出てこない」と分かったら、原因を切り分けます。AIが自社をまったく知らない、というケースは実は多くありません。多いのは次の4つです。
質問の文脈と自社が結びついていない
社名で聞けば答えられるのに、カテゴリ質問では出ない場合がこれです。「○○業界向け」「中小企業向け」「案件管理」といった顧客が使う言葉と、自社名が同じページ・同じ文脈で語られていないと、AIは候補に挙げません。自社サイトの中に、顧客の質問にそのまま答えるページ（対象、用途、料金、導入条件、使い方が明記されたページ）があるかを確認します。
比較記事や第三者の媒体に載っていない
Salesforceの例で、AIの回答は複数の候補を並べる形でした。AIはこうした並びを、比較記事や導入事例、レビューサイトから組み立てることが多く、ドヤAIOでは引用元ドメインの画面で根拠になったサイトを確認できます（プロプラン）。自社がどの比較媒体にも載っていないなら、自社発の比較コンテンツを持つか、載るべき媒体を特定するのが近道です。原因別の対策はChatGPTに自社が出てこない5つの原因と対策で詳しく解説しています。
表記ゆれや同名企業と混同されている
Sales Cloudのように、製品名と社名が別々に出ることがあります。自社でも、略称、旧サービス名、英語表記、スペースの有無で表記がばらけていると、AIは別のものとして扱います。さらに、社名が似た同業他社があると、AIが両社の情報を混ぜて答えることがあります。切り分けは、社名を含む指名質問を複数のAIに投げ、回答に書かれた所在地・事業内容・代表者・URLが自社のものかを確認する、という手順で行います。他社の情報が混ざるなら、公式サイトの会社情報と構造化データ、外部プロフィールの表記をそろえる作業が先です。手順はエンティティSEOと会社情報の整え方にまとめています。
公式情報がAIにとって読みにくい
サービスの説明が画像の中にしかない、結論が長い文章の後ろにある、更新日が分からない、といったページは引用されにくくなります。冒頭で結論を書く、定義文を統一する、FAQを設置するなどの直し方はLLMO対策の10のチェックに、AI向けの案内ファイルの置き方はllms.txtの書き方にあります。どれも「やったら測る」をセットにしてください。測らない施策は、効いたかどうかが分かりません。
同じ計測ツールをAIに作らせるときの要件定義
動画のように自作する場合、最初に書くべきは画面の要望ではなく計測のルールです。以下は編集部が作成したテンプレートの例で、動画で実際に入力した文面や非公開のソースコードを公開するものではありません。角括弧を自社の情報に置き換えてください。
[ツール名]という、AIの回答内のブランド言及を計測するツールを作りたいです。
計測条件を後から変えても過去の数字と比較できる設計にするための要件を定義してください。
# 誰のためのツールか
・利用者：[例：マーケティング担当1名と経営者1名]
・今の確認方法：[例：月に1回、ChatGPTに手で質問している]
・一番困っていること：[例：出た／出ないが毎回変わり、改善したのか分からない]
# 計測の対象
・自社ブランド名と表記ゆれ：[例：ドヤAIO、ドヤ AIO、Doya AIO]
・競合ブランド名：[例：競合A、競合B、競合C]
・対象のAI：[例：ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexity]
・質問の種類：[例：社名を含まないカテゴリ質問を中心に10問]
# 計測のルール
・「言及」「引用」「推薦」を分けて判定する
・同じ質問を[例：3]回繰り返し、「◯回中△回」で保存する
・回答本文と参照URLをそのまま保存する
# 最初は作らないもの
・[例：論調判定、通知、チーム権限、改善提案]
# 出力してほしいもの
1. 機能の一覧（最初に作るもの／後回しにするもの）
2. 保存するデータの項目（質問、AI、実行日時、回答本文、判定結果、参照URL）
3. 画面の一覧と、各画面で見たい数字
4. 各AIのAPIを使うときに事前に確認すべきこと（利用規約、費用、レート制限）
5. 判定ルールが曖昧な点があれば、実装前に質問として返す回答本文からブランドが出たかを判定する処理は、文字列の一致だけでは漏れます。Sales Cloudの例のように別名で出ることがあるためです。判定自体をAIに任せる場合のたたき台も載せておきます。
次の「AIの回答本文」を読み、指定したブランドごとに判定してください。
判定は回答本文に書かれている内容だけを根拠にし、推測で補わないでください。
# 判定するブランドと表記ゆれ
・自社：[例：ドヤAIO／ドヤ AIO／Doya AIO]
・競合A：[表記ゆれ]
・競合B：[表記ゆれ]
# 判定項目（ブランドごとに、はい／いいえで）
1. 言及：ブランド名（表記ゆれ含む）が本文に出ているか
2. 引用：そのブランドのURLが出典・リンクとして示されているか
3. 推薦：おすすめ・比較候補として挙げられているか
4. 位置：候補として列挙されている場合、何番目か（列挙がなければ「なし」）
5. 論調：言及がある場合、肯定的／中立／否定的のどれか。根拠となる一文を引用する
# 出力形式
ブランド名、言及、引用、推薦、位置、論調、根拠の一文、の順に1ブランド1行で出力してください。
判断がつかない項目は「不明」と書いてください。
# AIの回答本文
[ここに回答本文を貼る]自作で先に決めておくことは、各AIのAPI利用規約と費用（質問数×エンジン数×回数×月の実行回数で見積もる）、Web検索を使う設定にするか（引用元の出方が変わる）、回答本文の保存期間と閲覧者、表記ゆれの一覧、そして計測条件を変えたときに版番号で区切るルールです。最初から4エンジン・SoV・引用元・論調まで作る必要はなく、1エンジン・10問・言及の有無だけの最小構成で動かし、数字を見る習慣がついてから広げるほうが使われるものになります。
手動・ツール・自作の判断基準
どれを選ぶかは、次の問いで絞れます。
まず現在地を1回知りたいだけなら、手動計測か、既製ツールの無料枠で十分です。ドヤAIOの無料プランは監視プロンプト3件・週1回スキャン・認知度（言及率）の閲覧まで使えます（2026年10月6日、サービスページで確認）
毎週決まった人が数字を見るなら、SoV・引用元・時系列・チーム共有まで備えたツールの契約が向きます。ドヤAIOのプロプランは月額9,980円（税込）でスキャン月30回、SoV・引用元・改善アクションの閲覧、チーム招待に対応し、1つの契約で全サービスのプロ機能が使えます
判定ルールを自社仕様にしたい、社内の他システムと同じデータベースに入れたいなら自作が候補です。ただし、各AIのAPI仕様が変わったときに直せる人が社内にいることが条件になります
対象エンジンと質問数が多いなら、既製ツールのプラン上限と月額、自作のAPI利用料と保守工数を並べて計算します。比較の軸はLLMO計測ツール比較15選で整理しています
どのAIを測るかは、顧客が使っているAIで決める
対象エンジンは、自社の顧客が業務で触れているAIから選びます。株式会社スリスタが全国の会社員400名に実施した調査では、業務で生成AIを使っている153名のツール別利用率（複数回答）はChatGPT 60.8％、Google Gemini 49.7％、Microsoft Copilot 41.8％、Claude 7.8％、Perplexity 6.5％で、AI利用者の49.0％が複数のツールを併用していました。ChatGPTだけを測れば足りる状況ではなく、Salesforceの例のようにエンジン間で結果が違う以上、複数のAIを同じ条件で測る必要があります。
出典：株式会社スリスタ『企業の生成AI活用実態調査2026』（n=400）。詳細は職場の生成AIツールシェア実態2026で公開しています。
計測を始める前のチェックリスト
計測の目的を1文で書けるか（例：新規顧客のカテゴリ質問で自社が候補に挙がる割合を上げたい）
社名を含まない質問が10問あり、営業や問い合わせの実際の言葉を反映しているか
自社と競合の表記ゆれ一覧（略称、旧名称、製品名、英語表記）があるか
対象エンジンと、その選定理由を説明できるか
「言及」「引用」「推薦」の判定ルールが文章で決まっているか
1回の計測の回数（質問数×エンジン数×繰り返し）と、月の実行頻度が決まっているか
回答本文の保存先・保存期間・閲覧者が決まっているか
数字を見る担当者と曜日が決まっているか
出ていなかったとき、次に直すページや施策の候補があるか
AI経由の流入や問い合わせを、言及率とは別にアクセス解析で追う準備があるか
最後の項目は見落とされがちです。言及率は「原因側」の指標で、売上や問い合わせの増加を直接示すものではありません。結果側の数字を別に持っておかないと、言及率が上がったときに施策の効果を説明できません。
よくある質問
Q. ChatGPTで自社名が表示されるか、すぐ確かめる方法はありますか？
社名を入れずに、見込み客が聞きそうな質問を5〜10問、ChatGPTに新しいチャットで投げ、回答に自社名（別名・英語表記を含む）が出たかを数えるのが最短です。1回の回答で判断せず、同じ質問を日を変えて2〜3回繰り返し、「何回中何回」で見てください。社名を入れた質問は「AIが自社を知っているか」の確認にしかならないので、分けて記録します。
Q. ChatGPTやGeminiで不動産を検索されたとき、自社が表示されるかを調べるツールはありますか？
あります。自社サイトのURLを登録すると、監視用の質問（プロンプト）をAIが自動で用意し、ChatGPT・Gemini・Claude・Perplexityに繰り返し投げて自社の言及率を出す、というのがドヤAIOの流れです。地域名を含む質問（「○○市でマンションを売るならどの会社」など）は自動生成の質問に足りないことがあるので、登録後に自社で追加・編集してください。既製ツールの比較はAIO/LLMOツールおすすめ比較をご覧ください。
Q. AI検索で自社が何回引用されているかを計測する方法はありますか？
「引用」は回答に自社サイトのURLが出典として示された回数なので、「言及」とは分けて数えます。手動なら、回答に表示された出典リンクを1回答ごとに記録し、自社ドメインが出た回答数を数えます。ツールでは、ドヤAIOの引用元ドメインの画面で、AIが根拠にしたサイトの一覧と自社サイトの引用回数を確認できます（SoV・引用元の閲覧はプロプランです）。引用元に自社がなく比較メディアが並んでいるなら、載るべき媒体がそこに見えています。
Q. AI回答でのブランド言及を測定する方法はありますか？
あります。基本は「社名を含まない質問セット × 対象AI × 繰り返し回数」で回答を集め、言及・引用・推薦を分けて記録し、言及率と競合とのShare of Voiceを出す方法です。手動でも始められますが、質問10問×4エンジン×3回で120回答になるため、月1回以上続けるならツールか自作に移るのが現実的です。本記事の要件定義テンプレートと判定プロンプトは、手動でもそのまま使えます。
Q. AIが自社と同業の別会社を混同して答えます。社名が似ているのが原因ですか？
社名の類似は原因の1つですが、それだけではありません。切り分けは、社名を含む質問を複数のAIに投げ、回答に書かれた所在地・事業内容・代表者・URLが自社のものかを1項目ずつ確認する手順で行います。他社の情報が混ざるなら、AIが参照する公式サイトの会社情報・構造化データ・外部プロフィール（法人番号、SNS、業界メディアの掲載）で表記がばらついている可能性が高く、「正」の表記を1つに決めてそろえる作業が先です。手順はエンティティSEOの記事で解説しています。
Q. 海外展開している製造業です。英語圏のAI検索での自社言及を監視するツールはありますか？
英語の質問で計測できるかと、英語圏向けの公式ページが引用元になっているかの2点で選びます。計測の原理は日本語と同じで、英語のカテゴリ質問（業種・用途・地域を含む）を作り、同じ条件で繰り返します。ツールによって対応言語や質問の上限が違うため、候補の確認項目はLLMO計測ツール比較15選でまとめています。自作する場合は、要件定義テンプレートの「質問の種類」に言語と対象地域を追加してください。
Q. AIの回答で競合より先に名前が出るようにするツールはありますか？
順番を直接操作するツールはありません。できるのは、どの質問で何番目に出ているかを測り、競合が引用されている媒体と文脈を特定し、自社のコンテンツと外部掲載を直して再度測る、という繰り返しです。動画の例では、同じSalesforceでも「大企業向けにカスタマイズ性が高いCRMを比較したい」という質問では1番目、別の質問では複数候補の1つでした。質問別の位置を記録することが出発点です。
Q. オウンドメディアを使って、ChatGPTなどのAI検索に自社商品を表示させるには？
顧客の質問にそのまま答える記事を、結論を冒頭に置いた形で用意し、自社商品を「○○向け」「△△の用途」といったカテゴリ語と同じ文脈で書くことです。AIの回答が比較形式になりやすい以上、自社発の比較記事や導入事例も有効です。公開したら、その質問で言及されるようになったかを同じ条件で測ります。チェック項目はLLMO対策の10のチェックを参照してください。
まとめ
ChatGPTに自社名が表示されるかは、社名を伏せた質問を複数のAIに繰り返し投げ、「何回中何回」で数えて初めて分かります。数えるものは言及・引用・推薦の3つで、競合とのShare of Voiceと質問別の位置をあわせて見ると、どの質問のどのAIで負けているかが特定できます。動画では、Salesforceでも言及率は50％、エンジン別で41.7〜58.3％と差があり、「有名なら出る」わけではないことが確認できました。
出てこない原因の多くは、AIが知らないことではなく、顧客の質問の文脈と自社が結びついていないこと、比較媒体に載っていないこと、表記ゆれで別物として扱われていることです。直す前に測り、直したら同じ条件でもう一度測る。この順番を守れば、AI検索での自社の見え方は感覚ではなく数字で管理できます。まず現在地を知りたい方は、ドヤAIOの無料プランで、自社サイトのURLを入れるだけでChatGPT・Gemini・Claude・Perplexityでの言及状況を確認できます。