AI VISIBILITY CHECKUP REPORT

AI可視性
健康診断報告書

ChatGPT・Gemini・Claudeの3つのAIに、保護者になりきって90回質問しました。AIの回答の中で、3rdschoolが「どう・どのくらい」登場するかを検査した結果と、8月の処方箋をご報告します。

受診者名
3rdschool 様
所在地
武蔵野市吉祥寺本町2-17-2 マリオンワンビルB1
検査期間
2026年7月24日〜7月29日
報告書作成日
2026年7月29日
検査方法
3つのAI × 10問 × 各3回 ＝ 累積90セッション
総合判定
C　地図経路は優良・Web経路に重大な欠落
この報告書の読み方 所見｜事実 診断｜解釈 要精密検査

健康診断にならい、計測で観測された事実を「所見」、そこから読み取れる解釈・推奨を「診断」として、全編でラベルと色を分けて記載します。「要精密検査」は、事実と異なる恐れがあり照合・是正が必要な項目です。本文の[番号]は巻末の出典一覧にジャンプします。

第0部｜PATIENT PROFILE

受診者情報

この項の結論実地の評判（Google評価5.0×16件）は圏内トップクラスである一方、Web上の「載るべき場所」への掲載と自社発信がほぼ空白、というのが検査前の状態です。

基本情報 所見｜事実

教室吉祥寺（武蔵野市吉祥寺本町2-17-2 マリオンワンビルB1）の子ども向けプログラミング教室。対象は小学1年生〜高校生。
コース2系統: Scratchゲームコース／ロボットコース（LEGO WeDo等）
特徴生徒3人に講師1人の少人数個別。カリキュラム固定ではなく、子どもの興味・作りたいものを軸に進めるスタイル。発表・交流を大切にしています。校名の「3rd」はサードプレイス（家庭・学校に次ぐ第3の居場所）に由来します。
一次実績武蔵野市教育委員会後援イベント「AI×プログラミング博士になろう!」を開催。武蔵野市の学校現場でのプログラミング教育支援実績があります。

問診票: 検査前のWeb資産の状態 所見｜事実

資産状態
公式サイト 3rdsch.jp「武蔵野市教育委員会からご後援」明記。対象は「小中高生向け」表記。料金ページなし・コース別の独立ページなし・教材名の記載なし
Googleビジネスプロフィール（GBP）評価5.0 × レビュー16件。内容は「カリキュラムより子どもの興味・やりたいことを優先」「先生が優しい」「カフェのような雰囲気」「Scratchコース受講中」等
コエテコ未掲載（ブランドページなし。武蔵野市一覧16教室にも不在）
コドモブースター武蔵野市ランキング6位に掲載済み
理ナビ掲載ページあり
地域メディア等「Meetむさしの」にインタビュー記事あり。スクルーにも掲載ページあり
公式のnote・YouTube・プレスリリース配信いずれもなし

※ GBP＝Googleマップ・Google検索に表示される店舗情報のことです（用語集参照）。

第1部｜ABOUT THIS CHECKUP

この検査について — なぜ「AIの回答」を健診するのか

この項の結論保護者が教室を探す場所が、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に・同じ質問を・複数回」聞いて健診のように定点で測るのが定石です。

AEOとは

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ますが、ほぼ同義です[1]。従来のSEOが「検索結果の順位」を競ったのに対し、AEOは「AIの回答文の中に登場するか」を競います。

なぜ今、健診が必要なのか 所見｜事実

  • 日本のユーザーの37%が生成AIで検索しており、20代では50%超です[2]。
  • 地域のお店・教室探しにAI（ChatGPT等）を使う消費者は、1年で6%→45%に急増しました[3]。
  • 検索結果にAIの要約が表示されると、検索1位のサイトでもクリックが34.5%減ります（30万キーワード調査）[4]。一方でAI経由の訪問者は質が高く、ある調査では流入のわずか0.5%のAI経由訪問者が新規登録の12.1%を生みました（登録に至る率はおよそ23倍）[5]。
  • 市場の本気度も上がっています。AI可視性計測ツール大手のProfound社は2026年2月に評価額10億ドルで9,600万ドルを調達し、Fortune 500企業の1割が顧客です[7][8]。国内でも電通デジタル・サイバーエージェントが専門サービス・専門組織を開始しています[9][2]。

検査方法の考え方 — なぜ「3つのAI×3回ずつ」なのか

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です）。Googleの検索順位のような固定の「順位」は存在しません。そこで本検査では、血圧を複数回測るのと同じ考え方で、「出た/出ない」の1回ではなく、3回中何回出たかで判定します。

🩺
判定基準（基準値）: ◎3/3回・◯2/3回 ＝ 定着　／　△1/3回 ＝ 境界線上　／　×0/3回 ＝ 不在。本報告書では「3回中2回以上の登場」を定着ライン（基準値）とします。

また、AIごとに読んでいる情報源はほぼ別物です。16万プロンプト規模の海外調査では、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にしか登場しませんでした[6]。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[7]。だから「複数AI×複数回」の計測が定石です。

第2部｜EXAMINATION DESIGN

検査概要 — どう測ったか

この項の結論保護者が実際に打ちそうな10の質問を、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。質問文はすべて原文のまま下表に掲載します。

検査条件 所見｜事実

期間2026年7月24日〜7月29日
対象AI（3つ）ChatGPT（無料版・標準モデル）／ Gemini（Gemini 3.6 Flash・無料版）／ Claude（Claude Sonnet 5・無料版）
統制条件すべて新規チャット（履歴の影響を受けない状態）で実施
試行数同じ質問を各AIに3回ずつ実施
規模質問10問 × 3AI × 3試行 ＝ 累積90セッション
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）

検査項目一覧 — AIに投げた質問の原文

想定する保護者像ごとに、質問文を一字一句固定して使用しました。

検査項目想定する親質問文（原文のまま）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。
第3部｜OVERALL RESULT

総合判定

この項の結論90セッション中23回登場（26%）、出るときは平均2.1位と上位です。ただし業界シェアは5.4%で8位。首位の約3分の1にとどまり、経路によって成績が両極端に分かれています。
総合判定 C

診断｜解釈

「地図の中では優良、Web記事の中では不在」の二極状態です。AIで教室を探す保護者が増え続けるいま、Web経路の空白は集客機会の逸失につながります。8月の集中的な処置（処方箋①〜⑥）を推奨します。

主要検査値（全体KPI） 所見｜事実

AI回答への登場
26%
23回/90セッション中
（約4回に1回）
1位・筆頭での登場
11回
登場時の平均順位は2.1位
（出るときは上位で出る）
シェア・オブ・ボイス
5.4%
全AI回答のべ423ブランド言及中23回
業界内順位
8位
25ブランド中。首位は69回で同率2社（約3倍差）
公式サイトの引用
3回
90セッション中（ChatGPT2回＋Claude1回）

※ シェア・オブ・ボイス＝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（用語集参照）。

AI別の成績

AI登場シェアひとこと総括 診断｜解釈
ChatGPT3/301.9%（3/156言及）最も弱い。武蔵野市×中学生の質問でのみ1位2回
Gemini10/307.5%（10/134言及）3rdschool像を最も深く正確に知っている
Claude10/307.5%（10/133言及）Googleマップ検索が走った時だけ圧勝（筆頭9回）

部位別判定 診断｜解釈

  • A
    地図検索経路（プレイス検索）Claudeで地図検索が走った回は10戦10勝（筆頭9回・2位1回）。現時点で最強の経路です。
  • A
    Googleビジネスプロフィール（GBP）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。
  • B
    AIの中のブランド像「興味を軸に進める」「3人に1人の個別」など正確な描写が定着。ただし事実と異なる恐れのある描写が5件あります（第6部）。
  • C
    公式サイトの引用力3rdsch.jpがAIに引用されたのは90セッション中3回のみ。料金・コース別ページ・FAQの不足が背景にあります。
  • D
    Web検索経路要精密検査ClaudeのWeb検索が走った回は0勝13敗。検索結果89件に3rdsch.jpは一度も含まれませんでした。
  • D
    第三者媒体への掲載要精密検査AIが最も読む比較サイト「コエテコ」に未掲載。Web経路0勝の最大要因です（第8部）。
第4部｜TEST RESULTS BY ITEM

検査項目別結果 — 質問×AIの定着マトリクス

この項の結論勝ち枠は「武蔵野市」「吉祥寺×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」です。10問×3AIの30マスのうち、基準値（定着）に達したのは8マスでした。

所見｜事実　各マスは3試行の結果です。基準値（定着ライン）＝3回中2回以上の登場。

◎3/3回登場（定着） ◯2/3回（定着） △1/3回（境界線上） ×0/3回（不在）
検査項目ChatGPTGeminiClaude備考
質問1吉祥寺×低学年 ×0/3 △1/3 ×0/3 Geminiで1回（4位）出て消えました
質問2武蔵野市×低学年 ×0/3 ◎3/3 ×0/3 Geminiの定着枠（2〜3位で安定）
質問3吉祥寺×中学生 ×0/3 ×0/3 ×0/3 全AI不在の最弱項目
質問4武蔵野市×中学生 ◎3/3 ×0/3 ◯2/3 ChatGPT唯一の定着枠（1位2回・5位1回）。Claudeは筆頭2回
質問5吉祥寺×指定なし ×0/3 ×0/3 ◯2/3 吉祥寺で初めて勝てた質問（1位2回）
質問6吉祥寺×指定なし（語形違い） ×0/3 ×0/3 ◎3/3 Claude最強の枠（3回とも1位）
質問7吉祥寺×ロボット ×0/3 ◎3/3 △1/3 Gemini、吉祥寺質問で初の定着（3〜4位）。Claudeは2位1回
質問8吉祥寺×Scratch×小3 ×0/3 ◯2/3 ◯2/3 Gemini3位2回。Claude1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ました
質問9マイクラ ×0/3 ×0/3 ×0/3 需要が大きいのに完全不在＝最大の穴要精密検査
質問10AI教室 ×0/3 △1/3 ×0/3 後援実績はゼロ言及。Geminiは3位1回（AI文脈なし）。ロジカルAIスクールが9/9独占
質問11動機ベース（ゲームばかり…） 未計測 8月の定点計測から追加予定
🔍
診断｜解釈
読み方: 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）です。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）。この勝敗の分かれ方の正体を、次の画像所見で特定します。
第5部｜IMAGING FINDINGS

画像所見 — 勝敗を分けている「情報経路」

この項の結論勝敗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決まっていました。Googleマップ経路では10戦10勝、Web記事経路では0勝13敗。原因は「順位が低い」ではなく「掲載自体がない」ことです。

Claudeの検索挙動 23セッションの分岐 所見｜事実

保護者の質問 （検索が走った23回） 「場所×施設」型の質問 「マイクラ」「AI」など 概念語入りの質問 地図検索経路 Googleマップ（プレイス検索）を参照 Web検索経路 Web記事・比較サイトを参照 10戦10勝 筆頭9回・2位1回 0勝13敗 検索結果89件に3rdsch.jpは0件

勝率の対比（Claude・検査期間中の検索セッション） 所見｜事実

勝ち＝3rdschoolがAIの回答に登場したセッション。分母は経路別のセッション数です。

裏付けとなる観測記録 所見｜事実

  1. ClaudeのWeb検索の結果は通算13セッション・計89件表示されましたが、3rdsch.jpは一度も含まれませんでした。
  2. プレイス検索での勝因はGBPです: 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位でした（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）。
  3. 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。
  4. 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）。
  5. ChatGPTで3rdschoolが出た3回のうち、1位だった2回は3rdsch.jp自体がChatGPTの検索にヒットした回です（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。
  6. Geminiは出典を表示しない回が多く、内部知識ベースでした。3rdschool像は最も正確です（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）。
  7. 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。

画像診断 診断｜解釈

  • 勝敗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」で決まっています。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。
  • 経路の分岐則: 「場所×施設」型の質問（〜教室を教えて）→ 地図検索が走りやすい＝勝てる。「マイクラ」「AI」などコンテンツ・概念語入りの質問 → Web記事が厚いためWeb検索が優先＝負ける。
  • Web経路で負ける原因は「順位が低い」ではなく「掲載自体がない」ことです。AIが読む比較記事・ポータル群（コエテコ等）に3rdschoolが載っていません。
  • GBPレビューの語彙は、そのまま質問への適合性になります（「Scratchコース受講中」の実例）。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。
  • カテゴリ語で「棚」は総入替します（ロボット→栄光ロボットアカデミーが9/9の王者でスターは消滅／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総取りです。
第6部｜FINDINGS & DIAGNOSIS

所見と診断 — AIには3rdschoolがこう見えています

この項の結論「興味を軸に進める教室」という正確な描写が定着している一方、「中高生向け」という誤描写がChatGPTで3回観測されました。マイクラ・AI・料金は言及ゼロの空白です。

定着している描写（事実に合致） 所見｜事実

AIによる描写観測回数・出所
「カリキュラム優先ではなく、子どもの興味・意欲に合わせて進める」Claudeの登場10回のほぼ全て（GBPレビュー由来）＋ChatGPT1回
「評価5.0（16件）で最も評判が良い」Claude複数回（最上級表現つきの筆頭紹介）
「生徒3人に講師1人の少人数個別指導」Geminiで一貫（7月24日から全期間）
「武蔵野市の学校現場でのプログラミング教育支援」Geminiで一貫
「Scratch・ロボット（WeDo）のコース」Gemini
「発表や交流を大切にする」Gemini
「カフェのような落ち着いた雰囲気」Claude（GBPレビュー由来）
「駅近・マリオンワンビル地下1階」Gemini・Claude（番地まで正確）
「対象は小学生〜高校生」Gemini1回（正確に描写された初の例）
「サードプレイス型の学習教室」Gemini1回（校名の意味を理解しています）

事実と異なる可能性のある描写 要精密検査

描写出所何が問題か
「中高生向けのSTEAM教育／本格IT教育」ChatGPTで3回小学生対象が抜け落ちています。低学年の親への推薦から外れる恐れがあります
「デザインやデジタルクリエイティブも学べる」ChatGPT1回出所不明の描写です
「脱力系でアットホーム」Gemini1回公式表現ではありません。受け取られ方が不安定です
「3か月単位でコース切替」Gemini1回出所不明です
「宿題の負担をかけない」Gemini1回出所不明です

空白 — 一度も言及されなかったイメージ（×0回） 所見｜事実

空白検証結果
マイクラ質問9で9セッション中0回。完全不在です
AI学習・「AI×プログラミング博士になろう!」後援実績質問10を含め全90セッションで言及0回
料金全期間で言及0回（競合のスタープログラミングスクールは月額15,400円が引用された例あり）
不登校・居場所質問未実施のため未検証（今後の計測候補）
⚠️
補足所見: AIそのものの信頼性について　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ました）／系列関係の誤結合2件。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（誤描写監視の必要性の根拠です）。
第7部｜COMPARATIVE EXAMINATION

比較検査 — 競合の状況と「先に治した」実例

この項の結論3rdschoolのシェアは25ブランド中8位（5.4%）。カテゴリごとに王者は総入替しており、開校1年前後のロジカルAIスクールが「4点セット」でAI枠9戦全勝を実現済みです。同じ処置は3rdschoolにも移植できます。

シェア・オブ・ボイス — のべ423言及・25ブランド 所見｜事実

バーの長さは首位（69回）を100%とした言及回数の比。青が3rdschoolです。11位以下: Swimmy 10・Geeked 9・CoderDojo吉祥寺 8・レゴスクール吉祥寺 6・AiQ吉祥寺校 4、16位以下はステモン 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（16位以下の計17回）。

順位ブランド言及回数内訳（ChatGPT/Gemini/Claude）
1LITALICOワンダー6925/27/17
1スタープログラミングスクール6924/21/24
3プログラボ5128/14/9
4IT KiDS4523/15/7
5ステムアカデミーキッズ334/14/15
6栄光ロボットアカデミー2910/9/10
7プログラミング教育HALLO246/8/10
83rdschool233/10/10
9QUREO155/5/5
10ロジカルAIスクール114/3/4

カテゴリごとの「棚の王者」 所見｜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ました
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回連続引用されました
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」

症例研究: ロジカルAIスクールの「4点セット」 所見｜事実

開校1年前後の新しい教室が、AI枠の9セッション全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（AI）入りの校名・ドメイン
  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」（自社サイトのブログ）
  3. PR TIMESのプレスリリース（開校リリース。Claudeの検索に3回とも表示されました）
  4. コエテコ掲載

吉祥寺の同業が、すでにAEOで勝っている身近な実例です。

「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） 所見｜事実

  1. 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、自社が推薦枠入りしました。LITALICOワンダーの紹介文の出典までこの記事でした。
  2. 同校はAIの質問（質問10）で9戦全勝。Claudeの検索6件中3件が自社発でした（自社サイト＋自社記事＋PR TIMESリリース）。
  3. 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。
  4. 対照: 3rdschoolに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も載っています。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。
第8部｜INFORMATION PATHWAYS

検査で判明した情報源 — AIはどこを読んでいるか

この項の結論AIが読む情報源は3層に整理できます。最優先の掲載先はコエテコです。90セッション中21セッションに登場する唯一の「全AI・全カテゴリ常連」に、3rdschoolだけが載っていません。

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」 所見｜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。ただしAIの引用は上位5校で切られ圏外でした
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いずれも未掲載。個人ブログですら繰り返し引用される＝参入障壁は低いです

層2: 各教室の公式サイト・自社記事 所見｜事実

層3: 新しく発見された経路 所見｜事実

結論: 掲載・強化を目指す先の優先順位 診断｜解釈

  1. コエテコ — 最優先。21/90セッションに登場する唯一の全AI・全カテゴリ常連です。ここに載っていないことがWeb経路0勝の最大要因です。しかもコエテコ自身が2026年2月に会話型AIレコメンド機能を導入し、掲載13,000教室超のデータをAIの学習データに活用すると発表済みです（掲載＝AIの学習素材入り）[10]。
  2. Googleビジネスプロフィール — 既に最強。レビューをさらに増やし、「学年・コース名・ツール名」が入る設計にします（守りと攻めの両方）。
  3. コドモブースター — 6位→5位以内に上げます（AIの引用は上位5校で切られた実績があるため）。
  4. 理ナビ — 既存掲載ページの情報充実（写真・コース・料金）。
  5. プロリア等の新顔ポータル — 順次掲載申請。
  6. 自社発の記事・リリース — 層3の経路を自分で作ります（処方箋④⑤）。

所見｜事実　掲載の窓口（調査済み）: 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）[11]／コドモブースター＝有料（無料掲載は不可と明記）[12]／プロリア＝掲載希望フォームあり（料金の明記なし・要問い合わせ）[13]。

第9部｜PRESCRIPTION

処方箋 — 施策の全体マップと優先順位

この項の結論AEOの打ち手は6つの領域に分かれます。処方は「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」。8月にすべて並行で着手します。

まず全体像: 打ち手は6つの領域に分かれます

海外の定石に基づく分類です[14]。各領域の右列は、今回の検査で判明した3rdschoolの現在地です。

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・PRnote・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）

処方の優先順位 診断｜解釈

① C: GBPレビュー強化 → ② D: コエテコ掲載 → ③ A+B: 公式サイト整備 → ④ E: リリース配信＋自社記事 → ⑤ E: YouTube → ⑥ F: 定点観測の固定化

並び順の考え方: 「既に勝っている経路を固める（①）→ 最大の欠落を埋める（②）→ 誤描写を正し受け皿を作る（③）→ 競合が実証済みの新経路を移植する（④⑤）→ 効果を測る仕組みを固定する（⑥）」。8月は全部並行で着手します（順位は投資判断とレビュー用です）。

「やる意味はあるのか?」への答え — 実名の成功事例 所見｜事実

  • HubSpot（自社実践）: 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倍でした[15]。
  • Apollo.io: ブランド認知プロンプトでの引用率63%を達成[16]。
  • Intercore Technologies（地域の法律事務所＝ローカルビジネスの例）: 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[16]。
  • Ramp: AI可視性7倍／MongoDB: 50%増（計測ツールProfound社の顧客事例）[17]。
  • 国内・Speee: 自社実践で、Gemini上の「第1位推奨率」を競合内トップに（約100パターンのプロンプト計測→改善のサイクル）[18]。
  • 身近な実例: 本検査で観測したロジカルAIスクールの9戦全勝（自社比較記事＋PR TIMES＋コエテコ＋カテゴリ名。第7部）— 吉祥寺の同業がすでにAEOで勝っています。

処方しないもの — やらないこと・後回しにすること 診断｜解釈

  • 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引用への効果は確認されませんでした[23]。
  • llms.txt等の新技術ファイル・ページ速度改善: 1万事業者の調査で相関が弱いとされています[19]。
  • 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（本検査のスタープログラミングスクール・ロジカルAIスクールの実例と整合します）。

→ 浮いた工数を処方①〜⑥に集中投資します。

各処方の内容

①
領域C｜Googleビジネスプロフィール

GBPレビューの「語彙設計」強化

何をするか

体験直後・作品完成・発表会など満足のピークでレビューを依頼するオペレーションを作ります。依頼時に「よければ、お子さんの学年と受講コース名（Scratchゲームコース等）・使っている教材名を一言入れてください」と添えます。目標: 8月中に+10件（16件→26件）。

計測結果からの根拠（所見）

プレイス検索10戦10勝の源泉がGBPです。レビュー内「Scratchコース受講中」の一文が質問8への適合証拠として直接引用され、筆頭になりました。レビューの語彙＝検索適合性です。

海外の定石からの根拠

1万のローカル事業者を調べた海外調査では、AIに見つかる事業者のGoogleレビューは平均133件、AIに見つからない事業者は平均11件でした[19]。消費者側も、地域のビジネス探しにAIを使う人が1年で6%→45%に急増。31%は「4.5星以上しか検討しない」、74%は3ヶ月以内の新しいレビューを重視します[3]。レビューの量×鮮度×内容が、ローカルAI推薦の主要な入力です。

用法・用量（8月の動き）

第1週に依頼カード・声かけ台本を作成し、以降毎週運用します。

②
領域D｜第三者媒体への掲載

コエテコ掲載の獲得

何をするか

コエテコに教室情報の掲載を申請します[11]。写真・コース説明・体験予約枠まで整備します。あわせて、コドモブースターの順位向上（体験申込の導線をコドモブースター経由に一部誘導）・理ナビの既存ページ充実・プロリア等への掲載申請も行います。

計測結果からの根拠（所見）

コエテコは21/90セッションに登場する唯一の常連で、3rdschoolのWeb経路0勝の最大要因が未掲載です。コドモブースターは「6位掲載でもAIの引用は上位5校まで」を実測済みです。

海外・国内の定石からの根拠

ChatGPTの引用の43.8%は「おすすめX選」型のリスト記事です[20]。また引用の28.3%は従来検索でほぼ無名のページ＝検索順位とは別の勝負です[21]。ローカルSEOの年次専門家調査は「AI検索では第三者サイトでの言及が新しい被リンクにあたる」と位置づけています[22]。さらにコエテコ自身が会話型AIレコメンドを導入済みで、掲載データがそのままAIの学習素材になります[10]。

用法・用量（8月の動き）

第1週に申請し、月内掲載を目指します。

③
領域A+B｜自社サイトの土台とコンテンツ

公式サイトの一次情報整備

何をするか

(1) 対象年齢（小1〜高校生）を明記した独立セクション　(2) 料金ページ　(3) コース別独立ページ（Scratchゲームコース／ロボットコース。スタープログラミングスクールのScratch記事型）　(4) よくある質問（FAQ）ページ — 料金・対象年齢・教材名・振替など、AIに間違われたくない事実を数字と日付入りで　(5)「AI×プログラミング博士になろう!」（武蔵野市教育委員会後援）の開催報告記事。

計測結果からの根拠（所見）

ChatGPTで「中高生向け」と3回誤描写され、小学生対象が欠落しています（公式サイト冒頭の「小中高生向け」表記だけでは弱い状態です）。料金は全90セッションで言及ゼロ（競合には料金が引用された例あり）。後援実績は記事が存在しないため全AIに不可視です。ChatGPTの1位2回はいずれも公式サイトが検索にヒットした回＝公式サイトの強化はChatGPT攻略に直結します。

海外の定石からの根拠

HubSpotは自社のAEOで「質問形の見出し・FAQ・用語集」をサイト内施策の柱にし、AI経由の有望リード1,850%増を報告しています[15]。AIが引用するページは新しく、AI引用ページは通常の検索結果より平均25.7%新しい[24]、ChatGPTの最頻引用ページの76.4%は過去30日以内に更新されている[21]というデータがあります。一方、構造化データ（スキーマ）タグの追加だけではAI引用は増えないという1,885ページの実験結果があり[23]、投資すべきは技術タグではなく中身＝一次情報とFAQです。

用法・用量（8月の動き）

第2週に集中制作・公開します。

④
領域E｜自社発メディア・PR

プレスリリース配信＋自社記事（note・ブログ）

何をするか

(1) PR TIMESで「武蔵野市教育委員会後援イベント開催報告」等のリリースを配信します。(2) noteまたは公式ブログで「吉祥寺の子ども向けプログラミング教室ガイド」型の比較・ガイド記事を公開します（自社の扱われ方を自分で設計します）。マイクラ・ゲーム好きの子向けの切り口記事も候補です。

計測結果からの根拠（所見）

ロジカルAIスクールの4点セット（自社比較記事＋PR TIMES＋コエテコ＋カテゴリ名）がAI枠9戦全勝を作った実例を観測済みです。PR TIMESリリースはClaudeの検索に3回表示されました。地域×ガイド型の記事は個人ブログですら繰り返し引用される、参入障壁の低い領域です。

海外・国内の定石からの根拠

Web上のブランド言及量はAI可視性と最も強く相関します（相関0.664。言及量上位25%のブランドはAI可視性10倍）[25]。日本のAI引用ドメインはYouTube1位・note2位・PR TIMES6位です（Ahrefsの2026年7月調査）[26]。国内分析では、生成AIが引用するプレスリリースの60.5%がPR TIMESでした（AI回答81,895件の分析）[27]。ただし海外調査ではリリース原文の引用は0.4%に留まり、報道・記事化された「アーンドメディア」が39.5%と主役です[28]。リリースは「配信して終わり」でなく、地域メディア・教育メディアでの記事化・転載まで狙う設計にします。小さな商圏ほど少量のPRでもローカルAI推薦に効くという調査もあります[29]。

用法・用量（8月の動き）

第3週にリリース1本＋記事1〜2本を公開します。

⑤
領域E｜自社発メディア・PR

YouTubeでの発信開始

何をするか

教室紹介・生徒作品（Scratchゲーム実演）・「AI×プログラミング博士になろう!」の様子などの動画を公開します。タイトルに「吉祥寺」「子ども」「プログラミング教室」「Scratch」を含めます。

計測結果からの根拠（所見）

直接の計測はまだありません。効果は今後の定点観測で検証します。

海外・国内の定石からの根拠

75,000ブランドの海外調査で、YouTube上のブランド言及はAI可視性との相関が最も強いシグナルでした（相関0.737。被リンクより強い）[30]。日本のAI引用ドメイン調査でもYouTubeは1位です[26]。

用法・用量（8月の動き）

第3〜4週に1〜2本を公開します。

⑥
領域F｜計測・運用

定点観測の固定化

何をするか

今回の質問セット（質問1〜11。11を追加）を固定し、月1回、同一条件（3AI×各3回）で再計測します。見る指標: 登場率／1位回数／シェア・オブ・ボイス／誤描写の有無／引用された情報源の変化。

計測結果からの根拠（所見）

AIの回答は毎回揺れるため、施策の効果は「同じ質問セットの定点比較」でしか測れません。今回の90セッションがベースライン（比較の基準点）になります。

海外の定石からの根拠

AI回答の引用元は時間とともに最大90%入れ替わるという分析があり[7]、単発の計測では効果を語れません。またSEOとAI検索対策を統合運用する組織の81%が成果を報告する一方、マーケティング責任者の45%は「AI上の自社可視性を正確に測れていない」とされます（1.26億プロンプト調査）[31]。計測の仕組みを持つこと自体が競争優位です。

用法・用量（8月の動き）

8月末（第4〜5週）に第1回の定点再計測を実施し、施策前後を比較します。

第10部｜TREATMENT SCHEDULE

用法・用量 — 2026年8月 実行カレンダー

この項の結論1ヶ月で処方①〜⑥をすべて実行し、月末の再計測（定点観測）まで終えます。9月以降は月次の経過観察に移行します。
週期間実行内容
第1週8/1〜8/8① 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8/9〜8/15③ 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8/16〜8/22④ 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します（効果は数ヶ月単位で測ります）。四半期でコンテンツの鮮度を更新します
第11部｜NEXT CHECKUP

次回検診のご案内と、大切な注意

この項の結論次回検診は8月末。今回と同一条件＋質問11を加えた99セッションで再計測し、処置前後を比較します。効果は「確率の変化」として測ります。

次回検診の予定 所見｜事実

  • 時期: 2026年8月末（第4〜5週）
  • 方法: 今回と同一条件（3AI・無料版・新規チャット・各3回）× 質問1〜11 ＝ 99セッション
  • 比較する検査値: 登場率／1位回数／シェア・オブ・ボイス／誤描写の有無／引用された情報源の変化
⚠️
効果に関する誠実な注意書き　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。私たちがやることは「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。また、AIの学習データ更新には時間差があるため、8月末の再計測ですべ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。
第12部｜APPENDIX

付録 — 用語集・検査条件・出典

ミニ用語集

用語意味
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（本検査での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

検査条件の再掲

対象AI: ChatGPT（無料版・標準モデル）／Gemini（Gemini 3.6 Flash・無料版）／Claude（Claude Sonnet 5・無料版）。すべて新規チャットで、同一質問を各AIに3回ずつ実施（質問10問×3AI×3試行＝累積90セッション）。計測期間は2026年7月24日〜7月29日。計測データの出典はすべて自社計測（2026年7月24日〜29日・90セッション）です。AI検索の仕様変更により数値は変動しえます。

出典一覧

本文の上付き番号に対応します。いずれも本資料作成時に内容を確認したURLです（別タブで開きます）。

  1. [1] LLMO（LLM最適化）とは？ — Speee Marketing Insights — webanalytics.speee.jp/media/article/what-is-llmo/
  2. [2] 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
  3. [3] Local Consumer Review Survey 2026 — BrightLocal — brightlocal.com/research/local-consumer-review-survey/
  4. [4] AI Overviews Reduce Clicks by 34.5% — Ahrefs Blog — ahrefs.com/blog/ai-overviews-reduce-clicks/
  5. [5] Does AI Search Traffic Convert Better? 0.5% of Visitors Drove 12.1% of Signups — Ahrefs Blog — ahrefs.com/blog/ai-search-traffic-conversions-ahrefs/
  6. [6] Do AI Engines Cite the Same Sources? Study of 161,286 Prompts Across 4 Platforms — Writesonic — writesonic.com/blog/ai-citation-source-overlap-study
  7. [7] Exclusive: As AI Threatens Search, Profound Raises $96 Million（Fortune） — Yahoo Finance — finance.yahoo.com/news/exclusive-ai-threatens-search-profound-130000513.html
  8. [8] Profound Raises $96M Series C at $1B Valuation — Profound — tryprofound.com/blog/profound-raises-96m-series-c
  9. [9] GEO（Generative Engine Optimization）ソリューション — 電通デジタル — dentsudigital.co.jp/services/data-ai/generative-engine-optimization
  10. [10] 「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/
  11. [11] 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
  12. [12] 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
  13. [13] 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/
  14. [14] Answer Engine Optimization (AEO) Course — Ahrefs Academy — ahrefs.com/academy/aeo-course
  15. [15] How HubSpot Became the #1 CRM in AI Search [A Case Study] — HubSpot Blog — blog.hubspot.com/marketing/hubspot-aeo-case-study
  16. [16] Answer Engine Optimization Case Studies That Prove the ROI of AEO — HubSpot Blog — blog.hubspot.com/marketing/answer-engine-optimization-case-studies
  17. [17] Customers — Profound — tryprofound.com/customers
  18. [18] 【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/
  19. [19] 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-…
  20. [20] Do Self-Promotional "Best" Lists Boost ChatGPT Visibility? Study of 26,283 Source URLs — Ahrefs Blog — ahrefs.com/blog/best-lists-research/
  21. [21] 67% of ChatGPT's Top 1,000 Citations Are Off-Limits to Marketers — Ahrefs Blog — ahrefs.com/blog/chatgpts-most-cited-pages
  22. [22] 2026 Local Search Ranking Factors — Whitespark — whitespark.ca/local-search-ranking-factors/
  23. [23] We Tracked 1,885 Pages Adding Schema. AI Citations Didn't Budge — Ahrefs Blog — ahrefs.com/blog/schema-ai-citations/
  24. [24] Do AI Assistants Prefer to Cite Fresh Content? — Ahrefs Blog — ahrefs.com/blog/do-ai-assistants-prefer-to-cite-fresh-content
  25. [25] 90+ AI SEO Statistics (Fresh and Original Data) — Ahrefs Blog — ahrefs.com/blog/ai-seo-statistics/
  26. [26] AI検索で引用されるドメイン、YouTubeが首位維持！noteは5位→2位に急上昇【Ahrefs調べ】 — Web担当者Forum — webtan.impress.co.jp/n/2026/07/08/52926
  27. [27] 生成AIが引用するプレスリリースの60.5%はPR TIMES（AI回答81,895件分析） — Optyino.ai（株式会社Wallabee） — optyino.ai/press/prtimes-ai-citation-share
  28. [28] AI Search Visibility Report March–April 2026（5.35M Citations, 8 LLMs） — Meltwater — meltwater.com/en/blog/ai-search-visibility-march-april-2026
  29. [29] I Studied How AI Recommends Local Businesses（Simon Moser） — Entrepreneur — entrepreneur.com/building-a-business/marketing/i-studied-how-ai-recommends-…
  30. [30] YouTube Mentions Are the Strongest Signal of AI Visibility（Ahrefs 75,000-Brand Study） — The Next Web — thenextweb.com/news/ahrefs-youtube-mentions-ai-visibility-brand-search
  31. [31] Semrush Releases Expanded 2026 AI Visibility Index（126M Prompts） — Semrush Newsroom — semrush.com/news/463141-semrush-releases-expanded-2026-ai-visibility-index-…