3rdschool AI可視性 診断と提案
AIは、3rdschoolを知っているのか。90回の計測でわかった現在地と、2026年8月にやるべきことのすべてを、一本の物語としてお読みいただけます。
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Prologue
検索窓ではなく、チャットの入力欄に。いま、習い事探しはこんなふうに始まっています。
保護者
AI
※実際の計測（2026年7月24日〜29日）で使用した質問文の原文と、得られた回答の要旨をもとに再構成した画面です。教室名は実際のAI回答に登場したものです。
この回答のどこにも、
3rdschoolの名前はありませんでした。
たまたまでしょうか。それとも、いつもでしょうか。
それを確かめるために、私たちは同じ質問を
3つのAIに、合計90回、聞き続けました。
この資料は、その90回の記録と、
そこから見えた「AIの中の3rdschool」、
そして8月に打つ手のすべてです。
Contents
資料は「全体像 → 各論」の順に進みます。3幕構成・10章です。左端のドットでいつでも現在地がわかります（スマートフォンでは上部の進行バーが現在地です）。
第2幕 わかったこと
この資料の読み方（凡例）
事実 = 計測で観測された記録・確認済みの情報（青い線の枠）。 解釈 = 事実から私たちが導いた読み（クリーム色の帯）。 要照合 = 事実と異なる可能性がある描写。 本文中の[番号]は巻末の出典（実在URL）に飛びます。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。
Act 1 / 3
AIの答えは毎回変わります。だから「1回聞いて出た・出ない」では何もわかりません。まず、正しい測り方の話から始めます。
Chapter 01
結論習い事探しの入口が検索からAIへ移りつつあり、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」測るのが定石だからです。
この資料で繰り返し出てくるAEO（Answer Engine Optimization／アンサーエンジン最適化）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取り組みのことです。LLMO・GEOという呼び方もありますが、ほぼ同じ意味です。従来のSEOが「Googleの検索結果で上位に出ること」を目指したのに対し、AEOは「AIの回答文の中に名前が挙がること」を目指します。
市場の本気度も裏づけがあります。AI可視性の計測ツール大手Profoundは2026年2月、評価額10億ドル（ユニコーン）で9,600万ドルを調達し[5]、Fortune 500企業の1割がすでに顧客です[6]。国内でも電通デジタルがGEO/LLMOサービスを提供し[7]、サイバーエージェントはAI検索専門の事業本部を新設しました[1]。
Googleの検索順位と違い、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）。1回聞いて出た・出ないで判断すると、偶然に振り回されます。そこで本計測では、同じ質問を各AIに3回ずつ投げ、次の3状態で判定しました。
◎ / ◯
定着
3回中3回、または2回登場。AIが安定して知っている状態です。
△
境界線上
3回中1回だけ登場。出たり消えたりする不安定な状態です。
×
不在
3回中0回。AIの選択肢に入っていない状態です。
AIごとに読んでいる情報源はほぼ別物だからです。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にしか現れませんでした[8]。さらに、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もあります[6]。だから「複数AI × 複数回 × 定点」で測るのが定石です。
Chapter 02
結論親になりきった10種類の質問を、3つのAIに3回ずつ・すべて新規チャットで投げました。10問 × 3AI × 3回 = 累積90セッションです。
質問は「どんな親が、どんな言葉で聞くか」を想定して設計しました。質問1〜4は学年×エリアの基本形、質問5・6は学年指定なしの一般形（言い回し違いの2種）、質問7〜10は興味・テーマの切り口（ロボット／Scratch／マイクラ／AI）、質問11は「教室名を聞く前」の検討段階を見る動機ベースです。
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？
学年×吉祥寺の基本形。3回×3AIで計測完了。
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？
学年×武蔵野市。エリア語の違いによる差を見ます。計測完了。
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？
中学生×吉祥寺。計測完了。
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？
中学生×武蔵野市。計測完了。
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?
学年指定なしの一般形。計測完了。
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
質問5の言い回し違い。語形で挙動が変わるかを見ます。計測完了。
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?
テーマ切り口: ロボット。計測完了。
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?
テーマ切り口: Scratch。3rdschoolの実態に最も近い質問。計測完了。
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?
テーマ切り口: マインクラフト。計測完了。
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?
テーマ切り口: AI。計測完了。
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?
教室名を聞く前の検討段階で名前が挙がるかを見る質問。未計測（8月の定点計測から追加予定）のため、本資料の90セッションには含まれません。
Chapter 03
結論3rdschoolは90セッション中23回登場（26%）。出るときは強く（1位・筆頭11回）、出ないときは完全に消えます。業界内の言及シェアは5.4%で25ブランド中8位です。
23 / 90
登場回数（26%）
90セッション中23回。およそ4回に1回登場 事実
11回
1位・筆頭での登場
登場時の平均順位は2.1位。出るときは上位で出ます 事実
5.4%
シェア・オブ・ボイス
全AI回答でのべ423回のブランド言及のうち23回 事実
8位 / 25
業界内順位（25ブランド中）
首位はLITALICOワンダーとスタープログラミングスクールが同率69回（3rdschoolの約3倍） 事実
3 / 90
公式サイト（3rdsch.jp）の引用
ChatGPTで2回＋Claudeで1回のみ 事実
| AI | 登場 | シェア・オブ・ボイス | ひとこと総括 解釈 |
|---|---|---|---|
| ChatGPT | 3 / 30 | 1.9%（156言及中3回） | 最も弱い。武蔵野市×中学生の質問でのみ1位2回。 |
| Gemini | 10 / 30 | 7.5%（134言及中10回） | 3rdschool像を最も深く正確に知っている。 |
| Claude | 10 / 30 | 7.5%（133言及中10回） | Googleマップ検索が走った時だけ圧勝（筆頭9回）。 |
各マスは3試行の結果です。◎=3回中3回登場（定着）／◯=2回（定着）／△=1回（境界線上）／×=0回（不在）。色と記号の両方で示しています。事実
| 質問 | ChatGPT | Gemini | Claude | 備考 |
|---|---|---|---|---|
| 質問1 吉祥寺×低学年 | × | △ | × | Geminiで1回（4位）出て消えた |
| 質問2 武蔵野市×低学年 | × | ◎ | × | Geminiの定着枠。2〜3位で安定 |
| 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 | ◎ | × | ◯ | ChatGPT唯一の定着枠（1位2回・5位1回）。Claudeでも筆頭2回 |
| 質問5 吉祥寺×指定なし | × | × | ◯ | 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） | × | × | ◎ | Claude最強の枠。3回とも1位 |
| 質問7 吉祥寺×ロボット | × | ◎ | △ | Gemini吉祥寺初の定着（3〜4位）。Claudeは2位1回 |
| 質問8 吉祥寺×Scratch×小3 | × | ◯ | ◯ | Gemini3位2回・Claude1位2回。公式サイトリンクが初表示 |
| 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 | × | △ | × | 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 勝ち枠と負け枠がはっきり分かれています。
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。なぜこう分かれるのか——その答えが、次の章の発見です。
Act 2 / 3
90回の記録を並べ直すと、勝敗を分けていたのはエリアでもテーマでもなく、「AIがどの経路で情報を取りに行ったか」でした。
Chapter 04
結論Claudeの回答を分解すると、Googleマップ検索（プレイス検索）が走った回は10戦10勝、Web検索が走った回は0勝13敗でした。3rdschoolは「地図の中では無敵、Web記事の中には存在しない」教室です。
Step 1 / 5
事実 Claudeの30セッションを分解すると、回答の作られ方は2種類ありました。Googleマップの店舗データを参照する「地図検索経路」と、比較記事・ポータルを読む「Web検索経路」です。
同じAIでも、どちらの経路を引くかで答えの顔ぶれが入れ替わっていました。
Step 2 / 5
事実 地図検索が走った回、3rdschoolは10戦10勝（筆頭9回・2位1回）でした。
勝因はGoogleビジネスプロフィール（GBP）です。評価5.0 × レビュー16件は、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の圧倒的1位。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件でした。
Step 3 / 5
事実 一方、Web検索が走った回は0勝13敗。Claudeが行った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。
順位が低くて負けたのではありません。土俵の上に、そもそもいなかったのです。
Step 4 / 5
事実 では、何が経路を決めるのか。「〜教室を教えてください」のような場所×施設型の質問では地図検索が走りやすく、「マイクラ」「AI」などコンテンツ・概念語入りの質問ではWeb検索が優先されました。
実際、質問9（マイクラ）と質問10（AI）では、Claudeの地図検索は一度も走りませんでした。
Step 5 / 5
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」で決まっていました。
3rdschoolはGoogleマップ経路では無敵。Web記事経路では存在しない。Web経路で負ける原因は「順位が低い」ではなく「AIが読む比較記事・ポータルに掲載自体がない」ことです。
事実 レビューの一文が、そのまま推薦理由になった
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、3rdschoolを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）。
事実 高評価は地図経路でこそ効く
テキスト検索で1〜2位常連のLITALICOワンダー（GBP評価3.8・否定的レビューあり）は、地図検索が走った回では簡素な紹介に格下げされました。地図経路では、レビューの質と量が順位を組み替えます。
事実 ChatGPTの1位2回は「公式サイトがヒットした回」
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。
事実 Geminiは内部知識で3rdschoolを知っている
Geminiは出典を表示しない回が多く、内部知識ベースで回答します。3rdschool像は3AI中最も正確でした（生徒3人に講師1人／学校現場支援／Scratch・WeDo／マリオンワンビル地下1階／対象は小学生〜高校生）。
解釈 この分岐から導ける行動原理は3つです。
Chapter 04 Summary
10 / 10
地図検索経路の勝率
Claudeで地図検索が走った10セッション全勝（筆頭9回・2位1回）
0 / 13
Web検索経路の勝率
Web検索が走った13セッションで登場0回
89件
Web検索結果への3rdsch.jp登場
表示された89件のうち0件。順位以前に、土俵にいない
Chapter 05
結論AIは3rdschoolの「教育スタイル」はよく知っています。一方で「中高生向け」という誤描写が繰り返され、マイクラ・AI・料金は90セッションで一度も語られない完全な空白でした。
計測期間中、次の描写が繰り返し観測されました。3rdschoolの実際の強みと一致しています。
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推薦）
生徒3人に講師1人の少人数個別指導Geminiで一貫（7月24日の計測から全期間）
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（校名の意味まで理解）
次の描写は誤りを含むか、出所が不明です。放置すると保護者の判断を誤らせる恐れがあります。
| 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る、最も影響の大きい誤描写です。 |
| 「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 | 公式表現ではなく、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。 |
マイクラの質問（質問9）9セッションで登場0回。完全不在です。
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!」は、質問10を含む全90セッションで言及0回でした。
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）。
該当する質問を今回は実施していないため未検証です（今後の計測候補）。
事実 AIは競合の固有名詞も間違えていました（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。これが後述する「誤描写の監視と公式情報の整備」の根拠です。
Chapter 06
結論言及シェアの首位は大手2社ですが、注目すべきは開校1年前後でAI枠9戦全勝の「ロジカルAIスクール」です。勝因は魔法ではなく、再現可能な4点セットでした。
| 順位 | ブランド | 言及回数 | 内訳（ChatGPT / Gemini / Claude） |
|---|---|---|---|
| 1 | LITALICOワンダー | 69 | 25 / 27 / 17 |
| 1 | スタープログラミングスクール | 69 | 24 / 21 / 24 |
| 3 | プログラボ | 51 | 28 / 14 / 9 |
| 4 | IT KiDS | 45 | 23 / 15 / 7 |
| 5 | ステムアカデミーキッズ | 33 | 4 / 14 / 15 |
| 6 | 栄光ロボットアカデミー | 29 | 10 / 9 / 10 |
| 7 | プログラミング教育HALLO | 24 | 6 / 8 / 10 |
| 8 | 3rdschool | 23 | 3 / 10 / 10 |
| 9 | QUREO | 15 | 5 / 5 / 5 |
| 10 | ロジカルAIスクール | 11 | 4 / 3 / 4 |
| 11 | Swimmy | 10 | 4 / 4 / 2 |
| 12 | Geeked | 9 | 3 / 3 / 3 |
| 13 | CoderDojo吉祥寺 | 8 | 8 / 0 / 0 |
| 14 | レゴスクール吉祥寺 | 6 | 3 / 0 / 3 |
| 15 | AiQ吉祥寺校 | 4 | 3 / 0 / 1 |
| 16-25 | 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 | 計17 | — |
質問のテーマ語が変わると、推薦される顔ぶれ（棚）は総入れ替えになりました。それぞれの棚には明確な王者がいます。
| 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を持つ。 |
| 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」。 |
開校から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。観測された要因は次の4つです。大手の資本力ではなく、どれも3rdschoolが模倣できる打ち手です。
1
「AI」というカテゴリ語が校名とドメインに入っている。
2
「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に公開。
3
開校リリースを配信。Claudeの検索に3回とも表示された。
4
AIが最も頻繁に読む比較ポータル（次章）に掲載済み。
実例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。LITALICOワンダーの紹介文の出典までこの記事でした。
実例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（自社サイト＋自社記事＋PR TIMESリリース）でした。
実例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回連続で引用され、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
引用されうる自社記事がゼロ。その結果、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。
解釈 補足として、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ワンダーの部分だけでした。「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、その扱われ方を自分で設計できます。
Chapter 07
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」「GBP・プレスリリース等の新経路」の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回登場する唯一の常連に、3rdschoolだけが載っていません）。
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[9]。どの第三者サイトに載るかを決めるため、90セッションで観測された引用・表示をすべて分類しました。
| 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（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 | 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（情報の充実余地） |
| 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） | 各1〜4セッション | 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 |
ChatGPTの出典としての引用は、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回が最多クラスでした。特徴は「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ることです。対して3rdsch.jpの引用は全90セッションで3回のみでした。
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）。
ロジカルAIスクールの開校リリースがClaudeの検索に3回表示。配信がそのままAIの情報源に。
ロジカルAIスクールの実例（第6章）。自社で書いた記事がAIの引用元になる。
| 優先 | 掲載先 | 理由と根拠 |
|---|---|---|
| 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、ここに載っていないことがWeb経路0勝の最大要因。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（掲載=AIの学習素材入り）[12]。 |
| 2 | Googleビジネスプロフィール | 既に最強の経路。レビューをさらに増やし「学年・コース名・ツール名」が入る設計にする（守りと攻めの両方）。 |
| 3 | コドモブースター | 6位→5位以内へ。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の経路を自分で作る（詳細は第8章の施策④）。 |
Act 3 / 3
診断はここまでです。ここからは、2026年8月の1ヶ月で何をするかを、全体像 → 優先順位 → 各論の順で提案します。
Chapter 08
結論AEOの打ち手は6つの領域に整理できます。8月は「勝っている経路を固め、最大の欠落を埋め、競合が実証済みの経路を移植する」順で、6施策すべてに並行着手します。
AEOはまだ新しい言葉ですが、成果の報告はすでに実名で出ています。
1,850%増
HubSpot（自社実践）: 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経由の有望リードが1,850%増。AEO経由リードの成約率は他チャネルの3倍[17]。
63%
Apollo.io: ブランド認知プロンプトでの引用率63%を達成[18]。
156件
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[18]。
7倍
Ramp: AIブランド可視性7倍。MongoDBも50%増（いずれも計測ツールProfoundの顧客事例）[19]。
国内実例
Speee（東証上場のマーケ支援企業）: 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[20]。
9戦全勝
ロジカルAIスクール（本計測で観測）: 自社比較記事＋PR TIMES＋コエテコ＋カテゴリ名の4点セット。吉祥寺の同業がすでにAEOで勝っています（第6章）。
海外の定石に基づく分類です。それぞれの領域について、今回の計測でわかった3rdschoolの現在地を添えました。
| 領域 | 何をする場所か | 3rdschoolの現在地（計測結果より） 事実 |
|---|---|---|
| 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） |
①
GBPレビュー強化 C
既に勝っている経路を固める
②
コエテコ掲載 D
最大の欠落を埋める
③
公式サイト整備 A+B
誤描写を正し受け皿を作る
④
リリース＋自社記事 E
実証済みの新経路を移植
⑤
YouTube E
最強シグナルの種まき
⑥
定点観測の固定化 F
効果を測る仕組みを固定
解釈 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）」。この順位は投資判断とレビュー用で、8月は全部並行で着手します。
各施策は「何をするか／計測結果からの根拠／定石・事例からの根拠／8月の動き」の4点セットで示します。
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。目標は8月中に+10件（16件→26件）。
計測結果からの根拠 事実
地図検索10戦10勝の源泉がGBPです。レビュー内の「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、筆頭推薦になりました。レビューの語彙=検索適合性です。
定石・事例からの根拠
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、見つからない事業者は平均11件でした[16]。消費者側も、地域ビジネス探しにAIを使う人が1年で6%→45%に急増し、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[2]。レビューの量×鮮度×内容がローカルAI推薦の主要入力です。
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。
何をするか
コエテコに教室情報の掲載を申請し、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（体験申込の導線を一部コドモブースター経由に誘導）、理ナビの既存ページ充実、プロリア等への掲載申請を進めます。
計測結果からの根拠 事実
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。
定石・事例からの根拠
ChatGPT引用の43.8%は「おすすめX選」型のリスト記事で[10]、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[11]。ローカルSEOの専門家調査も「第三者サイトでの言及が新しい被リンク」と位置づけます[9]。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[12]。
8月の動き
第1週に申請し、月内掲載を目指します。
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） (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、の5点を作ります。
計測結果からの根拠 事実
ChatGPTで「中高生向け」と3回誤描写され、小学生対象が欠落しました（公式サイト冒頭の「小中高生向け」表記だけでは弱い）。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。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で、公式サイト強化はChatGPT攻略に直結します。
定石・事例からの根拠
HubSpotは「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[17]。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%新しく[22]、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ます[11]。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[21]、投資すべきは技術タグではなく中身=一次情報とFAQです。
8月の動き
第2週に集中制作・公開します。
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 (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、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 事実
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ており、参入障壁は低いです。
定石・事例からの根拠
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）[23]。日本のAI引用ドメインはYouTube1位・note2位・PR TIMES6位[24]。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です（AI回答81,895件の分析）[25]。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[26]。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[27]。
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。
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
直接の計測はまだありません。今後の定点観測で効果を検証します（正直にそう位置づけます）。
定石・事例からの根拠
75,000ブランドの海外調査で、YouTube上のブランド言及はAI可視性と最も強い相関を示すシグナルでした（相関0.737。被リンクより強い）[28]。日本のAI引用ドメイン調査でもYouTubeは1位です[24]。
8月の動き
第3〜4週に1〜2本を公開します。
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。見る指標は、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です。
計測結果からの根拠 事実
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セッションが比較の基準点（ベースライン）になります。
定石・事例からの根拠
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[6]、単発の計測では効果を語れません。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」状態です（1.26億プロンプト調査）[29]。計測の仕組みを持つこと自体が競争優位になります。
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。
Chapter 09
結論1ヶ月で6施策すべてを実行し、月末に同一質問セットで再計測まで終えます。9月以降は月次の定点観測に移行します。
第1週 — 8/1〜8/8
勝ち経路の強化と、掲載申請の開始
第2週 — 8/9〜8/15
公式サイトの集中整備
第3週 — 8/16〜8/22
自社発の情報を世に出す
第4週 — 8/23〜8/31
仕上げと、効果測定
9月以降
月次の定点観測を継続
解釈・お約束 正直にお伝えしたいことが2つあります。
第一に、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。私たちがやるのは「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。
第二に、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ありません。効果の一部は数ヶ月遅れて現れます。
Epilogue
そのとき返ってくる答えに3rdschoolの名前があるように、8月の6つの施策を実行し、8月末に同じ質問セット（11問×3AI×3回=99セッション）でもう一度測ります。今回の90セッションが、その比較の基準点です。
実は、目指す場面はすでに一度、観測されています。Scratchの質問（質問8）でClaudeの地図検索が走った回です。
保護者
AI
※実際の計測（質問8・Claude）で3rdschoolが筆頭推薦された回の要旨を再構成した画面です。レビュー引用と公式サイトリンクの表示は実際に観測された挙動です。
この場面を、質問8だけでなく、11の質問すべてで。地図経路だけでなく、Web経路でも。
それが、この提案のゴールです。
Appendix
本資料の計測データはすべて自社計測（2026年7月24日〜29日・累積90セッション）によるものです。
ご注意: AI検索は仕様変更が頻繁にあり、本資料の数値は計測時点のものです。今後の再計測で数値は変動しえます。
本文の[番号]に対応します。いずれも内容を確認済みの実在URLです（クリックで新しいタブで開きます）。