ツール比較最終更新日: 2026年6月7日初出: 2026年6月8日

DeepSeek・QwenのAI可視性トラッキング完全ガイド【日本語対応ツール比較2026】

DeepSeek・QwenのブランドAI可視性を日本語で計測する方法を解説。Peec・Otterly・Profoundの対応状況比較、KPI設計、計測開始手順まで実務ベースで網羅。

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目次（22項目）

DeepSeek・QwenのAI可視性トラッキング完全ガイド【日本語対応ツール比較2026】

結論： DeepSeekとQwenは中国発ながら日本語AI検索圏でも急速に利用者が拡大しており、GEO/LLMO戦略においてこの2モデルを計測対象から外すと可視性の全体像を見誤る。Peec AIとProfoundがDeepSeekの正式監視に対応済み、QwenはPresenc AIやDageno AIが先行対応しているが、Otterlyはいずれも未対応という格差がある。

最終更新日：2026年6月8日

はじめに

ChatGPT・Gemini・Perplexityへの対応が一段落したブランドチームや SEO 担当者から、近頃よく聞かれるのが「DeepSeekやQwenも計測すべきですか？」という問いだ。答えは明確にYESだ。

DeepSeekはオープンソース路線と低コスト推論を武器に世界中のデベロッパーや企業に急速に採用が進み、2026年時点でグローバルMAUが数億規模に達したとされる。Qwen（通義千問）はAlibaba Cloud提供の多言語LLMで、とくに中国語・日本語・英語の横断コンテキストに強く、越境EC・インバウンド・アジア圏リサーチに関わるブランドには無視できない存在になっている。

本記事では、DeepSeekとQwenの特性整理から、日本語環境でのAI可視性計測ツールの対応状況比較、KPI設計、実際の計測開始手順までを一気通貫で解説する。

DeepSeek・Qwenとは何か

DeepSeek

DeepSeekは中国のヘッジファンド出身チームが開発したオープンソースLLM群だ。DeepSeek-V3（2024年末）、DeepSeek-R1（推論特化）、そして2026年4月のDeepSeek-V4シリーズと続き、現行のV4-Proは1.6兆パラメータ・100万トークンコンテキストを持つ。

日本語性能は英語比で90〜95%水準まで向上しており、Webブラウジング機能付きの応答では技術情報・コード・公式ドキュメントを引用しながら回答する。この引用モードこそがGEO/LLMO観点で重要な点だ。

QwenはAlibaba CloudがOSSとして公開する多言語LLMファミリーだ。Qwen2.5-MaxはArena-HardやLiveBenchでDeepSeek-V3を上回る評価を得ている。Alibaba ecoystem（Taobao・Tmall・Alibaba Cloud）との統合により越境ECクエリへの応答品質が高く、日本語・中国語・英語を横断するマルチリンガルブランドの可視性計測で注目されている。

比較軸	DeepSeek	Qwen
開発元	DeepSeek AI（中国）	Alibaba Cloud（中国）
日本語性能	英語比90〜95%	多言語特化・アジア語圏に強み
引用モード	Web連携あり（技術・コード重視）	Web連携あり（越境EC・多言語重視）
オープンソース	主要モデルOSS公開	主要モデルOSS公開
月間利用規模	グローバル数億MAU（2026年推計）	Alibaba Cloudエコシステム経由多数

なぜ日本語AI可視性計測でDeepSeek・Qwenが重要か

「使われているLLM」を計測しなければ可視性は語れない

GEO/LLMOの本質は「自社ブランド・製品がAIの回答に引用されるか」を継続計測して改善するサイクルだ。しかし計測対象のLLMが偏っていれば、実際のユーザー接点のかなりの部分を見逃すことになる。

2026年時点で日本国内でも、技術者・研究者・学生層を中心にDeepSeekの利用が急拡大している。越境ECや観光・インバウンド関連であればQwen経由のリサーチも無視できない。この層に向けてAI上での可視性を確保できているかを測らなければ、LLMO戦略の全体像を捉えられない。

引用メカニズムの違いを理解する

DeepSeekは技術的正確性・コード例・構造化ドキュメントを優先的に引用する傾向がある。対してQwenは多言語権威シグナル・eコマースプラットフォーム上のコンテンツ・クロスボーダーでの一貫したブランド情報を重視する。つまり、同じブランドでもDeepSeekとQwenでは引用される可能性の高いコンテンツ形式が異なる。

可視性計測ツールでそれぞれのモデルを個別追跡することで、どのコンテンツ施策がどのLLMに効くかの因果関係が見えてくる。

対応トラッキングツールの比較

主要4ツールのDeepSeek・Qwen対応状況

ツール	DeepSeek対応	Qwen対応	日本語クエリ	主な料金体系
Peec AI	◎ 正式対応（追加€20〜30/月）	△ 未確認	◯	エンタープライズ中心
Profound	◎ 正式対応	△ 未確認	◯	スターター〜エンタープライズ
Otterly.ai	✕ 非対応（全プラン）	✕ 非対応	◯	スターター〜プロ
Presenc AI	◯	◎ Qwen特化機能あり	◯	eコマース特化
Dageno AI	◎	◎	◯	スモールビジネス向け

ツール別の特徴

Peec AIはベルリン拠点、調達額€2,900万のエンタープライズ向けプラットフォームだ。ChatGPT・Gemini・Perplexity・Claude・Copilot・Grok・LlamaにくわえDeepSeekを追跡可能で、2026年のエンタープライズ向けAI可視性プラットフォームランキングで最高評価を得ている。ただしDeepSeekは追加費用が発生し、Qwen対応は公式に明記されていない。

ProfoundはDeepSeek・Grok・Meta AIを含む幅広いカバレッジを持つ。Qwen単体の追跡メニューは現時点で不明確だが、将来的な追加が期待されている。

Otterly.aiはChatGPT・Google AI Overviews・Perplexity・Gemini・Claudeに強みがある一方、DeepSeek・Grok・Meta AIは全プランで非対応だ。DeepSeekやQwenを計測したい場合は他ツールとの組み合わせが必要になる。

Presenc AIはQwen可視性専用のeコマース向けモジュールを提供しており、英語・中国語・日本語の多言語クエリにわたってブランドの引用状況を追跡できる点が独自の強みだ。

DeepSeek・Qwen対応の計測を始める手順

Step 1：計測対象クエリを設計する

まず自社ブランド・製品カテゴリに関連する「ユーザーがDeepSeekやQwenに実際に入力しそうなクエリ」を20〜50本リストアップする。技術系ブランドならDeepSeek向けに「〜の実装方法」「〜の比較」などのハウツー系クエリが引用トリガーになりやすい。越境EC・インバウンド関連ならQwenに向けた多言語クエリ（日本語・英語・中国語の組み合わせ）を設計する。

Step 2：ツールを選択してDeepSeek/Qwenチャンネルを有効化する

要件	推奨ツール
DeepSeekのみ計測したい	Peec AI または Profound
Qwen（多言語・越境EC）を計測したい	Presenc AI または Dageno AI
DeepSeek+Qwen両方を低コストで始めたい	Dageno AI
既存のOtterly環境にDeepSeekを追加したい	Profound or Peec AIと並行利用

Step 3：ベースライン計測を実施する

ツールを設定後、まず2〜4週間はKPIを変えずにベースラインデータを蓄積する。この期間に計測する主要KPIは次のとおりだ。

引用率（Citation Rate）：クエリセット中でブランドが引用された割合
メンション数（Brand Mentions）：期間内の累計言及数
ポジション（Answer Position）：回答内での言及順位（冒頭か末尾か）
感情スコア（Sentiment）：肯定・中立・否定の割合

Step 4：コンテンツ最適化にフィードバックする

DeepSeekは技術系・構造化コンテンツへの引用が強いため、FAQページ・技術ドキュメント・比較表などのRAGフレンドリーな形式を強化する。Qwenは多言語一貫性が重要で、日本語・英語・中国語での製品説明の統一が引用率向上に直結する。

KPI設計と週次レポートの枠組み

DeepSeek/Qwen向けのKPI設計は、ChatGPTやPerplexityと完全に分離して管理するのが望ましい。LLMごとに引用メカニズムが異なるため、統合指標だけでは施策の効果が分かりにくくなる。

KPI	定義	目標水準（目安）
DeepSeek引用率	対象クエリ中の引用割合	ベースライン比+20%/月
Qwenブランドメンション数	週次累計言及数	前月比+15%
Answer Position Top3率	回答冒頭3文以内での言及割合	30%以上
感情スコア（肯定）	肯定的言及の割合	70%以上
モデル間引用率ギャップ	DeepSeekとQwenの引用率差	20%以内

週次レポートでは、計測したクエリごとに「どのLLMがどのコンテンツを引用したか」を記録し、引用されたURLのコンテンツ形式（FAQ・比較表・公式ドキュメント等）を分類する。これにより、どのコンテンツ改善がどのLLMに効いたかのパターンが半年程度で見えてくる。

日本語環境特有の注意点

DeepSeekおよびQwenの日本語対応は向上しているが、いくつかの計測上の注意点がある。

クエリ言語の設定：計測ツールで日本語クエリを登録する際、モデルが日本語で応答するモードになっているかを確認する。英語クエリと日本語クエリでは引用するソースセットが異なる場合がある。

応答の一貫性：DeepSeekは同一クエリでも応答が変動しやすい。週次計測では同一クエリを複数回実行して平均値を取ることが推奨される。

引用元URLのロケール：日本語ドメイン（.co.jp）や日本語コンテンツが優先引用されるかは、LLMのトレーニングデータとWebクロール頻度に依存する。構造化データ（schema.org）の実装でクロール優先度を上げることが引用率向上の補助施策になる。

よくある質問（FAQ）

Q1. DeepSeekは日本語クエリで信頼性の高い引用をしますか？

A. はい、ただし技術系・構造化コンテンツに限定した傾向があります。DeepSeekは技術的正確性・コード例・公式ドキュメントを優先的に引用するため、FAQ形式や比較表、技術仕様書の整備が日本語環境でも引用率向上に直結します。マーケティング訴求型の文章よりも情報密度の高い構造化コンテンツが優位です。

Q2. QwenとDeepSeekは別々に計測する必要がありますか？

A. 可能な限り別々に計測することを推奨します。引用メカニズムが異なるため、統合指標だけでは施策の効果要因が特定できません。Qwenは多言語・eコマース文脈、DeepSeekは技術・コード文脈でそれぞれ強みがあり、KPIを分離することで改善施策の優先順位付けが明確になります。

Q3. OtterlyはDeepSeekに対応していますか？

A. 対応していません。2026年6月時点でOtterlyは全プランにおいてDeepSeek・Grok・Meta AIの追跡に対応していません。DeepSeekを計測したい場合はPeec AIまたはProfoundとの並行利用が必要です。

Q4. DeepSeekの計測に最もコスパが高いツールはどれですか？

A. 予算優先ならDageno AIが選択肢になります。DeepSeekとQwenの両方をカバーしつつ、大手エンタープライズツールより低コストでスモールビジネスにも対応しています。エンタープライズ品質が必要な場合はPeec AI（DeepSeekは追加€20〜30/月）かProfoundが現実的な選択肢です。

Q5. 日本語GEO施策でDeepSeekの引用率を上げるにはどうすればよいですか？

A. DeepSeekは構造化・技術的コンテンツを優先するため、FAQ・比較表・技術仕様の充実が最優先施策です。加えてschema.orgのArticleやFAQPage構造化データを実装してクロール優先度を高め、公式ドキュメントページへの被リンクを強化することが効果的です。日本語コンテンツは英語より引用頻度が下がる傾向があるため、英日両言語でのコンテンツ整備も重要です。

Q6. Qwenの引用を計測する際、どの言語でクエリを設計すべきですか？

A. 自社のターゲット層が使う言語でクエリを設計してください。越境EC・インバウンド観光・アジア圏向けビジネスなら日本語・中国語・英語の3言語セットで計測するのが理想です。Qwenは多言語コンテキストに強いため、言語間でブランド情報に矛盾がないかも合わせて確認します。

Q7. DeepSeekのモニタリングを既存のLLMO計測ツールに追加するのは難しいですか？

A. 現在利用中のツールがProfoundまたはPeec AIであれば比較的容易に追加できます。ProfoundはDeepSeekを標準カバレッジに含んでいます。Peec AIは追加費用（€20〜30/月）が発生しますが、既存ダッシュボードに統合されます。Otterlyユーザーの場合は別ツールとの並行運用が必要になります。

Q8. DeepSeek・QwenのAI可視性計測はどのくらいの期間で効果が出ますか？

A. ベースラインデータの蓄積に2〜4週間、施策実施後に効果が数字として表れるまでに通常2〜3ヶ月かかります。コンテンツ改善（FAQ・構造化データ実装）は比較的早期に引用率変化が出やすい施策です。週次レポートでクエリ別の引用有無をトラッキングし続けることで、施策とKPI変化の相関が3ヶ月目以降に明確になってきます。