ツール比較最終更新日: 2026年6月17日初出: 2026年6月14日

AI可視性の競合シェアオブボイス分析：測定手順・ツール比較・改善アクション完全ガイド

ChatGPT・Perplexity・Geminiなど主要LLMにおける競合とのAIシェアオブボイス（SOV）を測定・分析する方法を徹底解説。Profound・Peec・Otterly・GrackerAIの機能比較と、SOVギャップを埋める具体的な改善アクションを紹介する。

文責: LLMOツール編集部

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目次（31項目）

AI可視性の競合シェアオブボイス分析：測定手順・ツール比較・改善アクション完全ガイド

結論： AIシェアオブボイス（AI SOV）は「関連プロンプトのうち、LLMの回答に自社ブランドが登場した割合」で計算する。競合と並べて測定し、ギャップの大きいクラスタを特定してコンテンツを補強するのが改善の最短経路だ。Profound・Peec・Otterly・GrackerAIなど専用ツールを使えば自動化でき、週次での継続モニタリングが現実的になる。

最終更新日：2026年6月14日

はじめに

ChatGPT・Perplexity・Geminiといった生成AI検索が普及するにつれ、「検索順位」だけでは自社ブランドの露出状況を把握できなくなった。ユーザーはキーワードで検索して10件のリンクを見るのではなく、AIに質問して1〜3件の回答を受け取る。その回答に競合ブランドが登場して自社が登場しなければ、ページ1位を獲得していても購買検討から外れる。

この問題を定量化するのが「AIシェアオブボイス（AI SOV）」という概念だ。従来のSOVが広告出稿量やSNS言及数を軸にしていたのに対し、AI SOVはLLMの応答テキスト内でブランドが言及された比率を測る。AthenaHQの「State of AI Search 2026」によれば、平均的なブランドのAI言及率はわずか17.2%で、上位企業との差は非常に大きい。B2Bバイヤーの73%がリサーチ段階でAIツールを活用している現状では、AI SOVは将来の市場シェアを先行して示す指標になりつつある。

本記事では、競合とのAIシェアオブボイスを実際にどう測定・分析し、どのツールを使い、ギャップをどう埋めるかを一気通貫で解説する。

AIシェアオブボイスとは何か

定義と計算式

AI SOVは次の式で算出する。

AI SOV（%）= （ブランドが言及されたAI回答数 ÷ テストしたプロンプト総数）× 100

例えば50本のプロンプトを投げて、そのうち18本の回答に自社ブランドが登場した場合、AI SOVは36%になる。競合が同じ50本中30本に登場していれば競合SOVは60%で、ギャップは24ポイントだ。

従来SOVとの違い

軸	従来のSOV	AI SOV
測定対象	広告費・メディア露出・SNS言及	LLM応答内のブランド言及
測定単位	インプレッション、mention数	回答ごとのブランド登場有無
競合比較	同一広告枠でのシェア	同一プロンプトへの回答内シェア
更新頻度	月次・四半期が多い	週次〜日次が現実的
因果関係	広告投資→認知	コンテンツ品質→AI引用

「Share of Answer（SoA）」はAI SOVをさらに絞り込んだ概念で、特定の質問カテゴリや購買意図クエリに限定して言及率を測る。AI SOVがブランドの全体的な存在感を示すのに対し、SoAは「製品カテゴリ別・カスタマージャーニー段階別」の粒度で競合比較できる。実務では両方を組み合わせて使うのが理想だ。

競合AI可視性分析の手順

ステップ1：競合セットの定義

まず追跡する競合を3〜8社に絞る。直接競合に加え、AIによく引用されている間接競合（情報サイト、業界メディアなど）も含めると実態に近い。競合候補を洗い出すには、ChatGPTやPerplexityに「〇〇カテゴリのおすすめツールは？」と質問して登場するブランドをリストアップするのが手っ取り早い。

ステップ2：プロンプトセットの設計

AI SOVの精度はプロンプトの質で決まる。カスタマージャーニーの各段階を網羅するように設計する。

認知フェーズ（問題認識）

「〇〇業界で〇〇に困っているが何が原因か？」
「〇〇を改善する方法を教えてほしい」

検討フェーズ（解決策探索）

「〇〇に使えるツールを比較してほしい」
「〇〇と〇〇はどちらが良いか？」

決断フェーズ（購買検討）

「〇〇の価格と導入実績を教えてほしい」
「〇〇ツールを導入した企業の事例は？」

プロンプト数は最低30本、理想は100本以上。少ないと統計的なノイズが大きくなる。

ステップ3：マルチモデルでの実行

ChatGPT（GPT-4o）、Perplexity、Gemini、Claudeなど複数のLLMで同一プロンプトを実行する。モデルごとに引用傾向が異なるため、1モデルだけでは偏った結論になる。手動で行う場合は各プロンプトの回答をスプレッドシートに記録し、ブランド名の登場有無・登場順位・引用URL・センチメントを列として管理する。

ステップ4：SOVの集計と競合比較

データが揃ったら以下の指標を算出する。

ブランド別SOV（%）：全プロンプトに占める言及率
ポジション加重SOV：1位言及は3点、2位は2点、3位は1点などで加重平均
モデル別SOV：ChatGPT vs Perplexityなど媒体別の差異
フェーズ別SOV：認知・検討・決断フェーズごとの強弱
センチメント比率：言及がポジティブか中立かネガティブか

対応ツール比較

各ツールの特徴を整理する。

ツール機能比較表

ツール	対応モデル	競合比較	地域別追跡	センチメント	料金目安	向き
Profound	ChatGPT/Gemini/Perplexity他	あり	あり	あり	要問い合わせ（エンタープライズ）	大企業・収益帰属分析
Peec	ChatGPT/Claude/Gemini/Perplexity	あり	強み（地域別）	あり	月数万円〜	中堅〜大企業
Otterly	ChatGPT/Perplexity/Gemini	あり（SOV比較）	限定的	なし	$29/月〜（無料枠あり）	スタートアップ・中小
GrackerAI	主要LLM	あり（ギャップ分析）	あり	あり	要問い合わせ	SaaS・サイバーセキュリティ企業
Trakkr	AI Overviews特化	あり	限定的	限定的	要問い合わせ	SEO重視チーム
Dageno AI	マルチモデル	あり	あり	あり	要問い合わせ	統合ダッシュボード重視

Profound

エンタープライズ向けのAI可視性プラットフォーム。引用元URLの追跡、ブランドセンチメント分析、AI経由トラフィックと収益のアトリビューション分析が強み。「AI SOVを売上にどう結びつけるか」を問われる大企業マーケティングチームに適している。

Peec

プロンプトを設定して競合ブランドと追跡モデルを選ぶだけで、継続的なSOVレポートが自動生成される。地理的な粒度（国・地域別）が他ツールより優れており、グローバル展開企業に向いている。引用ソース・センチメント・推奨文の可視化も提供する。

Otterly

月$29〜の低価格帯と無料プランを持つ入門向けツール。「Share of Model」指標でAI回答内のブランド露出率を競合と並べて確認できる。センチメント分析や詳細なポジション追跡はないが、SOVの概況把握には十分。

GrackerAI

SaaS・サイバーセキュリティ分野を得意とするAEO/GEOプラットフォーム。競合のAI可視性を逆算する「Algorithmic Competitor Analysis」機能が特徴で、「競合がなぜAIに選ばれているか」をコンテンツ属性から解析する。クイックウィンの特定に強みがある。

プロンプトセット設計の実践

効果的なプロンプトセットを設計するには、以下の4軸でバリエーションを作る。

軸1：問題の具体度

抽象的：「マーケティングを効率化したい」
具体的：「B2Bの見込み客をAIで自動スコアリングしたい」

軸2：検索意図

情報収集型：「〇〇とは何か」
比較型：「〇〇と〇〇の違いは」
購買意図型：「〇〇の導入費用は」

軸3：ペルソナ属性

役割：「CMOとして」「エンジニアとして」
規模：「スタートアップの」「大企業の」

軸4：地域・言語

日本語プロンプト vs 英語プロンプトで結果が異なることが多い

プロンプトはGoogleスプレッドシートまたはNotionで管理し、月次でレビュー・追加する運用が現実的だ。

SOVギャップの読み方

競合比較データが揃ったら、次の観点でギャップを解読する。

フェーズ別ギャップ

認知フェーズのSOVは高いのに決断フェーズのSOVが低い場合、AIは自社を認知しているが購買意思決定の文脈では推薦していない。この場合は事例コンテンツ・価格比較・ROI説明のページを強化する必要がある。

逆に決断フェーズSOVが競合より高いのに認知フェーズが低いケースは、既知ユーザーには届くが新規開拓が弱い状態を示す。

モデル別ギャップ

ChatGPTで自社SOVが40%あるのにPerplexityでは10%という乖離があれば、Perplexityがよく引用するメディア（Reddit、業界メディアなど）への露出が不足している可能性が高い。

センチメントギャップ

言及はされているが「〇〇は高価格」「〇〇は機能が複雑」などネガティブな文脈での言及が多い場合、AIは自社の情報を学習しているが推薦候補からは外れている。この場合はポジティブなレビューや比較記事の整備が効く。

改善アクション

SOVギャップを特定したら、以下の優先順位で対処する。

高優先：引用元コンテンツの整備

AIがよく参照するのは「明確な構造を持つ比較記事」「専門家の引用を含む解説記事」「よく更新されるデータ」だ。競合が引用されている記事のフォーマットを参考に、同等以上の密度で自社コンテンツを整備する。

中優先：サードパーティへの露出拡大

AIはReddit、業界フォーラム、専門メディアの情報を重く評価する傾向がある。プレスリリース、ゲストポスト、専門家コメント提供などでサードパーティ言及を増やす。

低優先だが継続的：構造化データとE-E-A-T

著者情報、組織のSchema.org記述、受賞・認定情報など権威性を示すシグナルを整備する。AIが情報の信頼性を評価する際に参照する要素だ。

測定頻度と運用体制

AI SOVは週次での測定が理想だ。LLMのモデルアップデートや競合コンテンツの変化が速いため、月次では変化への対応が遅れる。

推奨運用スケジュール

週次：SOVスコアの自動収集（ツール活用）、異常値アラートの確認
月次：競合比較レポートの精査、コンテンツ改善の優先順位付け
四半期：プロンプトセットの見直し、新競合の追加、KPIとの照合

小規模チームの場合は月次でも構わないが、その場合はプロンプト数を絞り込み（30本程度）、確実に継続できる体制を優先する。

よくある質問（FAQ）

Q1. AIシェアオブボイスとは何ですか？

AIシェアオブボイス（AI SOV）は、特定のカテゴリに関連するプロンプトに対してLLMが生成した回答のうち、自社ブランドが言及された回答の割合です。計算式は「ブランドが言及されたAI回答数 ÷ テストしたプロンプト総数 × 100」です。ChatGPT・Perplexity・Gemini・Claudeなど複数のモデルで測定し、競合と比較することで自社のAI可視性の強弱を把握します。

Q2. 従来のSEOのシェアオブボイスと何が違いますか？

従来のSOVは検索順位・広告出稿量・SNS言及数を軸にしていましたが、AI SOVはLLMの回答テキスト内でのブランド登場率を測ります。検索順位1位でもAI回答に登場しなければAI SOVはゼロになりうる点が最大の違いです。またAI SOVはコンテンツの品質や権威性が直接影響するため、改善施策もコンテンツ強化が中心になります。

Q3. どのツールから始めるのがいいですか？

予算が限られているスタートアップや中小企業にはOtterlyを推奨します。月$29〜の低価格帯で競合比較SOVを自動収集できます。中堅〜大企業はPeecが地域別追跡と詳細レポートで実用的です。エンタープライズでAI SOVを売上に結びつけたい場合はProfoundが最も深い分析を提供します。まず無料トライアルで実際のプロンプトを試してから判断するのが確実です。

Q4. プロンプトは何本用意すればいいですか？

最低30本、理想は100本以上です。少ないほど統計的なノイズが大きくなり、競合との差が誤差で上下する可能性があります。認知・検討・決断の各フェーズと、役割・企業規模・地域などのペルソナ軸を組み合わせてバリエーションを作ります。初めて測定する場合は50本から始め、月次でレビューしながら拡充していく方法が現実的です。

Q5. 測定はどの頻度で行えばいいですか？

週次が理想ですが、小規模チームでは月次でも構いません。LLMのモデルアップデートや競合コンテンツの変化は速いため、少なくとも月次では測定・比較する体制を確保してください。Profound・PeecなどのツールはSOVを自動収集・アラート通知する機能があるため、週次運用でもチームの負荷は限定的です。

Q6. SOVが競合より低い場合、どこから改善すればいいですか？

まずフェーズ別・モデル別・センチメント別にギャップを分解します。「決断フェーズのSOVが特に低い」「Perplexityのみ低い」など原因を特定してから施策を選ぶことが重要です。一般的に最も効果が出やすいのは「AIがよく参照する比較記事・ガイド記事の整備」です。競合が引用されているコンテンツのフォーマットを参考に、同等以上の情報密度でコンテンツを作成してください。

Q7. 日本語と英語でAI SOVは別々に測定する必要がありますか？

はい、別々に測定することを推奨します。日本語プロンプトと英語プロンプトではLLMが参照する情報源が異なるため、SOVスコアが大きく異なることがあります。日本市場をターゲットにする場合でも、英語コンテンツの充実が日本語での引用率向上につながるケースがあるため、両方をモニタリングすると施策の優先順位付けに役立ちます。

Q8. AI SOVを改善すると実際の売上やトラフィックに影響がありますか？

直接的な相関を示すデータは蓄積中ですが、B2BバイヤーがリサーチにAIを活用する割合が高まるにつれ、AI SOVの高い企業がパイプラインの初期段階に入り込む確率が上がるとされています。Profoundなど一部のツールはAI経由のトラフィックと商談・収益を結びつけるアトリビューション機能を提供しており、AI SOVと商業成果の関係を直接検証できます。短期の指標としては、AI SOV向上後のブランド名検索数増加やダイレクトトラフィック増加を代理指標として追うのが実務的です。