前提: なぜ「AIの回答」を測るのか
結論: 保護者の教室探しは検索エンジンからAIへ移りつつあります。AIの回答は毎回変わるため、「複数のAI × 同じ質問を3回ずつ」で測るのが定石です。
AEOとは何か
AEO（Answer Engine Optimization）とは、ChatGPTのような「答えを返すAI」に自社が引用・推薦される状態を作る施策のことです。LLMO・GEOと呼ばれることもあり、ほぼ同義です。従来のSEOが「Google検索の上位に出ること」を目指すのに対し、AEOは「AIの回答文の中で名前が挙がり、正しく紹介されること」を目指します。
なぜ今、取り組む価値があるのか
37% が生成AIで検索
日本のユーザーの37%が生成AIで検索し、20代では50%を超えます（サイバーエージェント発表）[1]。
6%→45% ローカル探しでのAI利用
地域のお店・教室探しにAI（ChatGPT等）を使う消費者は、1年で6%から45%に急増しました（BrightLocal 2026）[2]。
−34.5% AI要約でクリックが減る
AIの要約が検索結果に出ると、検索1位のサイトでもクリックが34.5%減ります（Ahrefs・30万キーワード調査）[3]。検索1位だけでは守り切れません。
約23倍 AI経由訪問者の質
Ahrefs自社の分析では、流入のわずか0.5%のAI経由訪問者が新規登録の12.1%を生みました（登録率約23倍）[4]。AIに推薦されて来る人は、決める気で来ます。
市場の本気度も高まっています。AI可視性の計測ツール大手Profoundは2026年2月に評価額10億ドル（ユニコーン）でシリーズC 9,600万ドルを調達し、Fortune 500企業の1割が顧客です[6][7]。国内でも電通デジタル[8]やサイバーエージェント[1]が専門組織・サービスを開始しています。
計測の考え方（この資料の読み方の前提）
- なぜ3回ずつ測るのか: AIの回答は同じ質問でも毎回変わります（確率的に生成されるため）。Google検索のような固定の「順位」は存在しません。だから「出た/出ない」の1回勝負ではなく、同じ質問を3回して何回出たかで判定します。
- 3つの状態: 3回中3〜2回登場 = 定着（◎◯）／1回 = 境界線上（△）／0回 = 不在（×）。
- なぜ複数のAIで測るのか: AIごとに読んでいる情報源はほぼ別物です。16万件超のプロンプトを使った海外調査では、4つのAIすべてに共通する引用元はわずか3.8%で、約7割の情報源は1つのAIにしか出ませんでした[5]。
- なぜ継続して測るのか: AIの引用元は時間とともに最大90%入れ替わるという分析もあります[6]。1回の計測は「現在地のスナップショット」であり、定点観測とセットで初めて効果が測れます。
計測の設計: 保護者になりきって90回たずねた
結論: 保護者が実際に打ちそうな質問10問を、3つのAIに新規チャットで3回ずつ、計90セッション実施しました。8月からは質問11を加えた11問で定点観測します。
計測条件 事実
記録項目: 3rdschoolの登場有無／順位（n位/m校中）／登場した全ブランド／3rdschoolがどう説明されたか（原文）／競合がどう説明されたか／AIが引用・表示した情報源／回答形式（Web検索・地図検索・内部知識）。
AIに投げた質問の原文（一字一句このまま）
| # | 想定する親 | 質問文（原文） | 計測状況 |
|---|---|---|---|
| 質問1 | 低学年の保護者 | 小学校低学年の子どもがいます。吉祥寺のプログラミングスクールでおすすめはありますか？ | 3回×3AI 完了 |
| 質問2 | 低学年の保護者 | 小学校低学年の子どもがいます。武蔵野市のプログラミングスクールでおすすめはありますか？ | 完了 |
| 質問3 | 中学生の保護者 | 中学生の子どもがいます。吉祥寺のプログラミングスクールでおすすめはありますか？ | 完了 |
| 質問4 | 中学生の保護者 | 中学生の子どもがいます。武蔵野市のプログラミングスクールでおすすめはありますか？ | 完了 |
| 質問5 | 指定なし（一般） | 吉祥寺の子供向けプログラミング教室でおすすめはどこですか? | 完了 |
| 質問6 | 指定なし（一般） | 吉祥寺でプログラミングを習える子供向けの教室を教えてください | 完了 |
| 質問7 | 指定なし（一般） | 吉祥寺で子供向けのロボット教室はどこがおすすめですか? | 完了 |
| 質問8 | 小3男子の保護者 | 小3の息子がScratchでゲームを作りたがっています。吉祥寺で良い教室はありますか? | 完了 |
| 質問9 | 小学生の保護者 | マイクラ好きの小学生に合うプログラミング教室、吉祥寺周辺でありますか? | 完了 |
| 質問10 | 指定なし（一般） | 吉祥寺あたりで子供がAIについて学べる教室はありますか? | 完了 |
| 質問11 | 小学生の保護者（動機ベース） | ゲームばかりしている小学生に、何か学びになる習い事をさせたい。吉祥寺でプログラミング教室はどう? | 未計測（8月の定点計測から追加予定） |
質問設計の意図: 質問1〜4 = 学年×エリアの基本形／質問5・6 = 学年指定なしの一般形（語形2種）／質問7〜10 = 興味・教科の切り口（ロボット・Scratch・マイクラ・AI）でどのテーマと結びついているかを検証／質問11 = 「教室名を聞く前」の検討段階で名前が挙がるかを見る動機ベースの質問です。
現在地: 登場率26%・出るときは平均2.1位、言及量は25ブランド中8位
結論: 90セッション中23回登場（26%）。登場したときは1位・筆頭が11回と強い一方、言及シェアは5.4%で25ブランド中8位。首位（69回）とは約3倍の差があります。事実
AI別の成績（各30セッション） 事実
バーは各AIの登場回数（各30セッション中）。
登場
3 / 30セッション
シェア・オブ・ボイス
1.9%（156言及中3回）
ひとこと総括 解釈
最も弱いAI。武蔵野市×中学生の質問（質問4）でのみ1位2回。
3回の登場のうち1位だった2回は、いずれも公式サイト3rdsch.jp自体がChatGPTの検索にヒットした回でした（詳細はSection 05）。事実
登場
10 / 30セッション
シェア・オブ・ボイス
7.5%（134言及中10回）
ひとこと総括 解釈
3rdschool像を最も深く正確に知っているAI。
少人数個別（3人に1人）・学校現場支援・Scratch/WeDo・所在地の番地・「サードプレイス型の学習教室」という校名の意味まで、内部知識で正確に描写しました（詳細はSection 06）。事実
登場
10 / 30セッション
シェア・オブ・ボイス
7.5%（133言及中10回）
ひとこと総括 解釈
Googleマップ検索が走った時だけ圧勝（筆頭9回）。
Claudeの登場は「どの検索経路を引いたか」で完全に二分されました。地図検索なら10戦10勝、Web検索なら0勝13敗（詳細はSection 05）。事実
定着マトリクス: どの質問で出て、どの質問で消えるか
結論: 勝ち枠は「武蔵野市」「吉祥寺×学年指定なし」「ロボット・Scratch」。負け枠は「吉祥寺×学年指定」と「マイクラ・AI」。特にマイクラは需要が大きいのに9セッション中0回の完全不在で、最大の穴です。
| 質問 | ChatGPT | Gemini | Claude | 備考 |
|---|---|---|---|---|
| 質問1 吉祥寺×低学年 | × | △4位1回 | × | Geminiで1回出て消えた |
| 質問2 武蔵野市×低学年 | × | ◎2〜3位で安定 | × | Geminiの定着枠 |
| 質問3 吉祥寺×中学生 | × | × | × | 全AI不在の最弱質問 |
| 質問4 武蔵野市×中学生 | ◎1位2回・5位1回 | × | ◯筆頭2回 | ChatGPT唯一の定着枠 |
| 質問5 吉祥寺×指定なし | × | × | ◯1位2回 | 吉祥寺で初めて勝てた質問 |
| 質問6 吉祥寺×指定なし（語形違い） | × | × | ◎3回とも1位 | Claude最強の枠 |
| 質問7 吉祥寺×ロボット | × | ◎3〜4位 | △2位1回 | Gemini吉祥寺初の定着 |
| 質問8 吉祥寺×Scratch×小3 | × | ◯3位2回 | ◯1位2回・公式サイトリンク初表示 | 実態最強の結びつきが数字でも出た |
| 質問9 マイクラ | × | × | × | 需要が大きいのに完全不在 = 最大の穴 |
| 質問10 AI教室 | × | △3位1回・AI文脈なし | × | 後援実績はゼロ言及。ロジカルAIスクールが9/9独占 |
解釈 勝ち枠は「武蔵野市」（質問2・4）、「吉祥寺×指定なし」（質問5・6）、「テーマ=ロボット・Scratch」（質問7・8）。負け枠は「吉祥寺×学年指定」（質問1・3）と「コンテンツ語=マイクラ・AI」（質問9・10）です。この勝ち負けのパターンを分けている構造を、次のSection 05で解き明かします。
経路分析: 地図検索なら10戦10勝、Web検索なら0勝13敗
結論: 勝敗を分けているのはエリアでもテーマでもなく、「AIがどの情報経路を引くか」です。3rdschoolはGoogleマップ経路では無敵、Web記事経路では存在しません。解釈
Claudeの30セッションのうち、プレイス検索が走ったのは10回、Web検索が走ったのは13回でした。分岐ラベルは観測から導いた傾向です。
観測された事実 事実
10戦10勝 地図検索経路
Claudeのプレイス検索（Googleマップ参照）が走った回は10戦10勝（筆頭9回・2位1回）。勝因はGoogleビジネスプロフィール（GBP）の評価5.0 × レビュー16件。吉祥寺圏の子ども向けプログラミング教室でレビュー件数は圧倒的1位です（2位グループはスタープログラミングスクール5件・IT KiDS 4件・Geeked 3件）。
0勝13敗 Web検索経路
ClaudeのWeb検索が走った回は0勝13敗。13セッションで表示された検索結果は計89件ありましたが、3rdsch.jpは一度も含まれませんでした。順位が低いのではなく、AIが読む比較記事・ポータルに掲載自体がない状態です。
- レビューの一文が推薦理由になった: GBPレビュー内の「Scratchコース受講中」という一文を、ClaudeがScratchの質問（質問8）への適合根拠として直接引用し、筆頭で推薦しました。同じ回では「HP: https://3rdsch.jp/」の公式サイトリンクも表示されました（GBPのウェブサイト欄由来）。
- 高評価が競合との逆転を生んだ: LITALICOワンダー（GBP評価3.8・否定的レビューあり）は、テキスト検索では1〜2位常連なのに、プレイス検索が走った回では簡素な紹介に格下げされました。
- ChatGPTの勝ち筋は公式サイト: ChatGPTで3rdschoolが出た3回のうち1位の2回は、3rdsch.jp自体がChatGPTの検索にヒットした回でした（武蔵野市の質問。公式サイトが「武蔵野市」の語に強いため）。マップカード型の表示では吉祥寺で一度も出ていません。
- Geminiは内部知識ベース: Geminiは出典を表示しない回が多く、3rdschool像は最も正確でした（3人に1人の個別指導／学校現場支援／Scratch・WeDo／マリオンワンビル地下1階／対象小学生〜高校生／「サードプレイス型の学習教室」という理解まで到達）。
- 負け質問では地図が引かれない: 質問9（マイクラ）・質問10（AI）ではClaudeのプレイス検索が一度も走らず、すべてWeb検索でした。
ここから読み取れる構造 解釈
- 経路の分岐則: 「場所×施設」型の質問（〜教室を教えて）は地図検索が走りやすく、勝てます。「マイクラ」「AI」などコンテンツ・概念語入りの質問はWeb記事が厚いためWeb検索が優先され、負けます。
- Web経路で負ける原因は「掲載自体がない」: AIが読む比較記事・ポータル群（コエテコ等）に3rdschoolが載っていないことが直接原因です。順位の勝負にすら参加できていません。
- レビューの語彙は検索適合性そのもの: レビューに学年・コース名・ツール名が入る設計が効きます（「Scratchコース受講中」の実例）。
- カテゴリ語で「棚」は総入替する: ロボット→栄光ロボットアカデミーが9/9王者（スターは消滅）／Scratch→スター復権／マイクラ→専用コース名を持つ校だけ／AI→ロジカルAIスクール独占。新カテゴリの棚は先行者が総取りします。
AIからの見え方: 定着した良い描写と、放置できない誤描写
結論: 「子どもの興味に合わせる教室」という核となる良い描写は複数AIに定着しています。一方でChatGPTは「中高生向け」と3回誤描写し（小学生対象が欠落）、マイクラ・AI後援実績・料金は90セッションで言及ゼロの空白です。
定着している描写 事実
事実に合致するポジティブな描写。観測回数・出所つき。
事実と異なる可能性 ⚠ 要確認
誤描写リスク。とくに1件目は推薦対象から外れる実害があります。
空白（言及0回） 事実
一度も言及されなかったイメージ。伝えたいのに存在しない領域です。
補足: AIは競合の名前も間違えていた 事実
計測中、AIは競合の固有名詞も間違えました（5例観測）: 教室名の誤記2件／実在しない校名の生成1件（他社のレビュー・評価データが実在しない校名に紐づけて紹介された）／系列関係の誤結合2件。
解釈 AIは放っておくと間違ったことを言います。正しい一次情報をWeb上に置くことが自衛になります。これが誤描写監視（Section 09 施策⑥）の根拠です。
競合ランドスケープ: 首位69回、3rdschoolは23回で8位
結論: のべ423言及・25ブランド中、3rdschoolは8位（23回・5.4%）。カテゴリ質問では「棚の王者」が総取りしており、開校1年前後のロジカルAIスクールがAI枠を9/9独占した「4点セット」は、そのまま模倣すべき先行事例です。
シェア・オブ・ボイス（累積90セッション・のべ423言及） 事実
バーの長さは首位（69回）を100%とした相対値。3rdschoolの内訳: ChatGPT3回＋Gemini10回＋Claude10回。16〜25位はステモン3・Tech Chance! 3・ヒューマンアカデミーロボット教室3・Life is Tech! 2・その他6ブランド各1回です。
カテゴリごとの「棚の王者」 事実
| 質問テーマ | 王者 | 勝因（観測された事実） |
|---|---|---|
| ロボット（質問7） | 栄光ロボットアカデミー 9/9 | ロボット特化の校名・コース体系。コエテコのロボット枠ランキングが引用される |
| Scratch（質問8） | スタープログラミングスクール 9/9 | 自社ブログのScratchコース紹介記事がChatGPTに3回連続引用 |
| マイクラ（質問9） | IT KiDS（ChatGPT・Geminiで全試行1位） | 「マイクラッチJr.／マイクラッチ」という専用コース名 |
| AI（質問10） | ロジカルAIスクール 9/9・全試行筆頭 | 下記の「4点セット」 |
ロジカルAIスクールの「4点セット」— 模倣すべき先行事例 事実
開校1年前後の新しい教室が、AIの質問（質問10）の9セッションすべてで筆頭を独占しました。要因は次の4点です。
1. カテゴリ名入りの校名・ドメイン
「AI」というカテゴリ語が校名とドメインに入っている。
2. 自社で書いた比較記事
「吉祥寺の子ども向けAI教室・プログラミング教室を徹底比較」を自社サイトのブログで公開。
3. PR TIMESのプレスリリース
開校リリースがClaudeの検索に3回とも表示された。
4. コエテコ掲載
AIが最も頻繁に読む比較ポータル（Section 08）に掲載済み。
「自社で記事を書く → AIが引用する」が実際に起きた実例4件 事実
- ロジカルAIスクールの自社比較記事が、マイクラの質問（質問9）でClaudeの検索にヒットし、自社が推薦枠入り。LITALICOワンダーの紹介文の出典までこの記事でした。
- 同校はAIの質問（質問10）で9戦全勝。Claudeの検索6件中3件が自社発（自社サイト＋自社記事＋PR TIMESリリース）でした。
- スタープログラミングスクールの自社ブログ（Scratchコース紹介）がChatGPTに3回連続引用され、Scratch枠9/9。「AI時代」と題したブログ記事もAIの質問で引用され続けました。
- 対照: 3rdschoolは引用されうる自社記事がゼロ。ClaudeのWeb検索13セッション・89件に一度も登場しませんでした。条件差は「引用されうる記事の有無」だけです。
注: ロジカルAIスクールの比較記事には実は3rdschoolも掲載されています。しかしAIが引用したのはロジカルAIスクールとLITALICOワンダーの部分のみでした。「記事に載っている」だけでは不十分で、記事内での扱われ方（見出し・推薦文脈）まで影響します。自社記事なら、扱われ方を自分で設計できます。
AIが読んでいる情報源: 3層で整理すると、目指す先が決まる
結論: AIの情報源は「比較ポータル／各教室の公式サイト・自社記事／新経路（GBP・プレスリリース・自社比較記事）」の3層です。掲載を目指す最優先はコエテコ。90セッション中21回登場する唯一の常連に、3rdschoolだけ載っていません。
層1: 比較ポータル・ランキングサイト（AIが読む「おすすめリスト」） 事実
| サイト | AI回答・検索結果への登場 | 3rdschoolの掲載状況 |
|---|---|---|
| コエテコ（coeteco.jp） | 21セッション（90中）。全AI・全カテゴリ（通常/ロボット/マイクラ/AI）で登場する唯一の常連 | 未掲載 |
| コドモブースター | 4セッション | 武蔵野市6位に掲載済み。ただしAIの引用は上位5校で切られ圏外 |
| 理ナビ | 2セッション（ChatGPTが引用） | 掲載ページあり（強化余地） |
| その他（techgym記事4・個人ブログ「ロボえもん」4・kichifan 3・キッズスクール2・robot-school.info 2・プロリア1・子どもスクールナビ1） | 個人ブログですら繰り返し引用される = 参入障壁は低い | いずれも未掲載 |
層2: 各教室の公式サイト・自社記事 事実
- 引用最多クラス: スタープログラミングスクール22回・プログラボ22回・IT KiDS 20回（ChatGPTの出典として）。
- 特徴: 「Scratchコース紹介」「AI時代」など、質問の型と一致する個別記事を持つ教室が、その質問枠で引用されます。
- 3rdsch.jpの引用は全90セッションで3回のみ。
層3: 新しく発見された経路 事実
Googleビジネスプロフィール
Claudeの地図検索・ChatGPTのマップカードの源泉。3rdschool最強の経路（10戦10勝）。
PR TIMES（プレスリリース）
ロジカルAIスクールの開校リリースがClaude検索に3回表示。リリース配信がそのままAIの情報源になる。
自社比較記事
ロジカルAIスクールの実例（Section 07）。自社の扱われ方を自分で設計できる。
結論: 掲載・強化を目指す先の優先順位
掲載の窓口（調査済みの事実）: コエテコ = 運営者向け問い合わせ→契約→掲載（有料。定額プランと成果連動プランの2種）[10]／コドモブースター = 有料（無料掲載は不可と明記）[11]／プロリア = 掲載希望フォームあり（料金の明記なし・要問合せ）[12]。
施策プラン: 全体マップ6領域 → 優先順位①〜⑥ → 各論
結論: AEOの打ち手は6つの領域に整理できます。8月はすべて並行で着手し、優先順位は「①GBPレビュー強化 → ②コエテコ掲載 → ③公式サイト整備 → ④リリース＋自社記事 → ⑤YouTube → ⑥定点観測の固定化」です。
まず全体像: 打ち手の6領域と現在地
領域分類は海外の定石（Ahrefs公式カリキュラム等の体系）に基づきます[30]。「現在地」は今回の計測結果からの評価です。
| 領域 | 何をする場所か | 3rdschoolの現在地（計測結果より） |
|---|---|---|
| A. 自社サイトの土台 | AIが読める・引用できる状態にする（技術・構造・FAQ） | 引用3/90回。対象年齢・料金・コース別ページなし |
| B. 自社サイトのコンテンツ | 質問の型と一致する記事・一次情報を置く | 引用されうる記事ゼロ（0勝13敗の直接原因） |
| C. Googleビジネスプロフィール | ローカルAI検索（地図経路）の主戦場 | 5.0×16件で圏内最強。10戦10勝 |
| D. 第三者媒体への掲載 | AIが読む「おすすめリスト」に入る | コエテコ未掲載が最大の欠落 |
| E. 自社発メディア・PR | note・YouTube・プレスリリースで言及の面を広げる | すべて未着手。競合に成功実例あり |
| F. 計測・運用 | 同一質問セットの定点観測で効果検証 | 本計測で基盤完成（質問11追加予定） |
「やる意味あるの?」への答え — 実名の成功事例
1,850% HubSpot
サイト内FAQ・質問形見出し＋パブリッシャー提携＋コミュニティの3本柱で、AI経由の有望リード1,850%増。AEO経由リードの成約率は他チャネルの3倍[13]。
63% Apollo.io
ブランド認知プロンプトでの引用率63%を達成[14]。
156件 地域の法律事務所
Intercore Technologies（ローカルビジネスの例）はページを質問回答型に再構成しFAQを拡充。AI可視性68%・AI推薦経由の新規クライアント156件[14]。
7倍 Ramp ／ 50%増 MongoDB
AI可視性の計測→改善サイクルによる成果（Profound顧客事例）[15]。
第1位 国内・Speee
約100パターンのプロンプト計測→改善のサイクルで、Gemini上の「第1位推奨率」を競合内トップに（自社実践）[16]。
9/9 ロジカルAIスクール
本計測で観測した吉祥寺の同業の実例。自社比較記事＋PR TIMES＋コエテコ＋カテゴリ名で、AI枠9戦全勝（Section 07）。すでに同じ商圏でAEOの勝ち方が実証されています。
優先順位（結論を先に） 解釈
8月は全部並行で着手します（この順位は投資判断とレビュー用の優先度です）。
各論: 施策①〜⑥（クリックで開閉できます）
①GBPレビューの「語彙設計」強化領域C 目標: 8月中に16件→26件 ▼
②コエテコ掲載の獲得領域D 月内掲載を目指す ▼
③公式サイトの一次情報整備領域A+B 第2週に集中制作 ▼
④プレスリリース配信＋自社記事（note・ブログ）領域E 第3週 ▼
⑤YouTubeでの発信開始領域E 第3〜4週 ▼
⑥定点観測の固定化領域F 8月末に第1回再計測 ▼
やらないこと・後回しにすること（投資判断）
構造化データ（スキーマ）タグの網羅実装
1,885ページの実験でAI引用への効果なし[22]。
llms.txt等の新技術ファイル・ページ速度改善
1万事業者調査で相関が弱い[17]。
文字数を増やすだけの長文記事
引用されるのは「質問と型が一致する記事」であって長い記事ではありません（本計測のスター・ロジカルAIスクールの実例と整合）。
浮いた工数を①〜⑥に集中投資します。
2026年8月 実行カレンダー: 1ヶ月で全て実行し、計測まで終える
結論: 第1週にGBP運用開始とポータル申請、第2週に公式サイト整備、第3週にリリース＋記事＋YouTube、第4週に定点再計測（3AI×3回×11問=99セッション）。9月以降は月次の定点観測を継続します。
濃いバー = 集中実行、薄いバー = 継続運用、緑バー = 計測（⑥第1週 = 質問セット凍結、第4週 = 定点再計測、9月以降 = 月次観測）。
週ごとの実行内容
| 週 | 期間 | 実行内容 |
|---|---|---|
| 第1週 | 8/1〜8/8 | ① GBP: レビュー依頼オペレーション開始（依頼カード・声かけ台本作成）／② コエテコ掲載申請・コドモブースター/理ナビ/プロリア対応開始／⑥ 質問セット凍結（質問11を追加登録） |
| 第2週 | 8/9〜8/15 | ③ 公式サイト: 対象年齢・料金・コース別ページ・FAQ・後援イベント開催報告記事を制作・公開 |
| 第3週 | 8/16〜8/22 | ④ PR TIMESリリース配信＋比較・ガイド記事公開（note/ブログ）／⑤ YouTube1本目公開 |
| 第4週 | 8/23〜8/31 | 残タスク完了 → ⑥ 同一質問セットで定点再計測（3AI×3回×11問=99セッション）→ 施策前後の比較レポート |
| 9月以降 | — | 月次の定点観測を継続（効果は数ヶ月単位で測る）。四半期でコンテンツの鮮度更新 |
正直な注意書きと、用語のミニ辞典
結論: AIの引用は確率的で、「やれば必ず1位」の保証はどこにもありません。やることは「引用される確率を上げるレバーに投資し、確率の変化を定点観測すること」です。
お伝えしておきたいこと 解釈
- AIの引用は確率的です。「やれば必ず1位」の保証はどこにもありません。本提案は「引用される確率を上げるレバーへの投資」と「確率の変化の定点観測」のセットです。
- AIの学習データ更新には時間差があります。8月末の再計測で全てが動くわけではなく、効果の一部は数ヶ月遅れて現れます。
- AI検索の仕様変更により、本資料の数値は今後変動しえます。だからこそ月次の定点観測（施策⑥）を仕組みとして持ちます。
用語のミニ辞典
AEO（Answer Engine Optimization）
ChatGPT等の「答えを返すAI」に自社が引用・推薦される状態を作る施策。GEO・LLMOもほぼ同義です。
シェア・オブ・ボイス（SoV）
AI回答に登場した全ブランド言及のうち、自社が占める割合。
GBP（Googleビジネスプロフィール）
Googleマップ・検索に表示される店舗情報。評価・レビューを含みます。
プレイス検索
AIが回答を作る際にGoogleマップの店舗データを参照する経路（本計測でのClaudeの挙動）。
Web検索経路
AIがWeb記事・比較サイトを検索して回答を作る経路。
定着／境界線上／不在
同じ質問3回中、3〜2回登場=定着、1回=境界線上、0回=不在。
想起
ブランド名を出さない質問（「おすすめは?」）で名前が挙がること。
計測条件の再掲と出典一覧
計測データの出典
本資料の計測数値はすべて自社計測（2026年7月24日〜29日・90セッション）によるものです。
AI検索の仕様変更により数値は変動しうる点にご留意ください。
出典一覧（クリックで各記事へ）
- [1] AI時代の検索マーケティングを支援する新組織「AI Searchマーケティング事業本部」を新設 — サイバーエージェント — cyberagent.co.jp/news/detail/id=33426
- [2] Local Consumer Review Survey 2026 — BrightLocal — brightlocal.com/research/local-consumer-review-survey
- [3] AI Overviews Reduce Clicks by 34.5% — Ahrefs — ahrefs.com/blog/ai-overviews-reduce-clicks
- [4] Does AI Search Traffic Convert Better? 0.5% of Visitors Drove 12.1% of Signups — Ahrefs — ahrefs.com/blog/ai-search-traffic-conversions-ahrefs
- [5] Do AI Engines Cite the Same Sources? Study of 161,286 Prompts Across 4 Platforms — Writesonic — writesonic.com/blog/ai-citation-source-overlap-study
- [6] Exclusive: As AI Threatens Search, Profound Raises $96 Million（Fortune） — Yahoo Finance — finance.yahoo.com/news/exclusive-ai-threatens-search-profound…
- [7] Profound Raises $96M Series C at $1B Valuation — Profound — tryprofound.com/blog/profound-raises-96m-series-c
- [8] GEO/LLMOソリューション — 電通デジタル — dentsudigital.co.jp/services/data-ai/generative-engine-optimization
- [9] 「コエテコ byGMO」が会話型AIによるプログラミング教室レコメンド機能の提供を開始 — GMOインターネットグループ — group.gmo/news/article/9916
- [10] プログラミング教室運営者さま 教室を掲載しませんか？ — コエテコ byGMO — coeteco.jp/school_contacts
- [11] 教室掲載のお申込み（掲載は有料） — コドモブースター（株式会社イトクロ） — kodomo-booster.com/business/starter/contacts
- [12] プロリアへの掲載希望のお問い合わせ — プロリア プログラミング — prorea.jp/programming/columns/request-for-publication
- [13] How HubSpot Became the #1 CRM in AI Search [A Case Study] — HubSpot — blog.hubspot.com/marketing/hubspot-aeo-case-study
- [14] Answer Engine Optimization Case Studies That Prove the ROI of AEO — HubSpot — blog.hubspot.com/marketing/answer-engine-optimization-case-studies
- [15] Customers — Profound — tryprofound.com/customers
- [16] 【自社事例を公開】LLMO対策の成功事例 — Speee Marketing Insights — webanalytics.speee.jp/media/article/llmo-success-casestudy
- [17] New Study of 10,000 Local Businesses Reveals What AI Actually Uses（Insites） — National Law Review — natlawreview.com/press-releases/new-study-10000-local-businesses…
- [18] Do Self-Promotional "Best" Lists Boost ChatGPT Visibility? Study of 26,283 Source URLs — Ahrefs — ahrefs.com/blog/best-lists-research
- [19] 67% of ChatGPT's Top 1,000 Citations Are Off-Limits to Marketers — Ahrefs — ahrefs.com/blog/chatgpts-most-cited-pages
- [20] 2026 Local Search Ranking Factors — Whitespark — whitespark.ca/local-search-ranking-factors
- [21] Do AI Assistants Prefer to Cite Fresh Content? — Ahrefs — ahrefs.com/blog/do-ai-assistants-prefer-to-cite-fresh-content
- [22] We Tracked 1,885 Pages Adding Schema. AI Citations Didn't Budge — Ahrefs — ahrefs.com/blog/schema-ai-citations
- [23] 90+ AI SEO Statistics (Fresh and Original Data) — Ahrefs — ahrefs.com/blog/ai-seo-statistics
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- [28] YouTube Mentions Are the Strongest Signal of AI Visibility（Ahrefs 75,000ブランド調査） — The Next Web — thenextweb.com/news/ahrefs-youtube-mentions-ai-visibility-brand-search
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