AI可視性 診断と提案
AIは、3rdschoolをどのくらい知っているのか。90回の計測でわかった現在地と、2026年8月の実行計画をご報告します。
まず、前提から
「吉祥寺のプログラミングスクールでおすすめは？」——この質問は、検索窓ではなくAIに投げられ始めています。日本ではユーザーの37%が生成AIで検索し、20代では50%を超えます[1]。地域のお店・教室探しにAIを使う人は、この1年で6%から45%に急増しました[2]。
AIの回答に自社が引用・推薦される状態を作る施策を、AEO（アンサーエンジン最適化）と呼びます。この資料は、そのための診断と計画です。
前提の詳しい解説（資料編 01）計測の考え方
AIの回答は同じ質問でも毎回変わります。Google検索のような固定の「順位」は存在しません。そこで10の質問を、3つのAI（ChatGPT・Gemini・Claude）に各3回——合計90セッションを計測し、「3回中何回出たか」で判定しました。AIごとに読む情報源もほぼ別物です（4つのAIすべてに共通する引用元はわずか3.8%[3]）。
現在地
90セッション中23回。AIの回答には4回に1回、3rdschoolが登場しています。そして出るときは強く、登場時の平均順位は2.1位でした。
発見 1
ClaudeがGoogleマップの店舗情報を参照した回（プレイス検索）は、10戦10勝。源泉は評価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。
経路分析の全容（資料編 04）発見 2
ClaudeのWeb検索が表示した89件の記事に、3rdsch.jpは一度も含まれませんでした。原因は「順位が低い」ことではなく、AIが読む比較記事・ポータルに掲載自体がないことです。
情報源の整理と結論（資料編 07）発見 3
開校1年前後のロジカルAIスクールは、「AIについて学べる教室」を聞く質問で9戦全勝でした。武器は「自社で書いた比較記事・プレスリリース・コエテコ掲載・カテゴリ名入りの校名」の4点セット。同じ道具は、3rdschoolにも使えます。
競合分析と実例4件（資料編 06）提案
誠実に、ひとつだけ
AIの引用は確率的です。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、その変化を同じ質問セットの定点観測で測り続けること。8月末に99セッションの再計測を行い、施策前後を比較します。ここから先は、すべてのデータと根拠を収めた資料編です。
資料編
キーメッセージ編の結論を支える計測データ・分析・施策の詳細を、11のセクションに整理しました。気になる箇所からお読みいただけます。
資料編 01 / 11
AI検索は保護者の教室探しの入口になりつつあります。ただし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」計測して初めて現在地がわかります。
AEO（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施策です。LLMO・GEOという呼び名もほぼ同義です。いま計測に取り組む理由は4つあります。
市場の本気度も裏づけになります。AI可視性計測ツール大手のProfound社は2026年2月、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][4]。国内でも電通デジタル[8]・サイバーエージェント[1]が専門サービス・組織を開始しています。
事実 AIの回答は同じ質問でも毎回変わります（確率的）。Google検索のような固定の「順位」は存在しません。だから1回の「出た/出ない」ではなく、3回中何回出たかで判定します。
事実 AIごとに読む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%。72〜73%の情報源は1つのAIにしか出ません[3]。さらに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[4]。「複数AI × 複数回」の計測が定石とされる理由です。
| 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 |
| 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） |
保護者になりきった11問を設計しました。質問1〜10が今回の計測対象、質問11は8月の定点計測から追加します。
| 質問 | 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。
資料編 02 / 11
登場は90セッション中23回（26%）。ただし出るときは強く、1位・筆頭が11回。シェア・オブ・ボイスは5.4%で25ブランド中8位です。
事実 累積90セッションの全体成績です（自社計測・2026年7月24日〜29日）。
| 指標 | 値 | 補足 |
|---|---|---|
| 登場回数 | 23回 / 90セッション（26%） | 4回に1回登場 |
| 1位・筆頭での登場 | 11回 | 登場時の平均順位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回答でのべ423回のブランド言及中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） |
| 公式サイト（3rdsch.jp）が引用された回数 | 3回 / 90セッション | ChatGPT2回＋Claude1回（詳細は資料編04） |
| AI | 登場 | シェア | ひとこと総括 解釈 |
|---|---|---|---|
| ChatGPT | 3 / 30 | 1.9%（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 |
| Gemini | 10 / 30 | 7.5%（10/134言及） | 3rdschool像を最も深く正確に知っている |
| Claude | 10 / 30 | 7.5%（10/133言及） | Googleマップ検索が走った時だけ圧勝（筆頭9回） |
資料編 03 / 11
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」——特にマイクラは需要が大きいのに完全不在です。
事実 各マスは同じ質問を3回試行した結果です（質問1〜10 × 3AI = 90セッション）。
解釈 勝ち枠は「武蔵野市」（質問2・4）と「吉祥寺×指定なし」（質問5・6）と「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。
資料編 04 / 11
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。
事実 自社計測（2026年7月24日〜29日・90セッション）より。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。図中の経路別の回数は、経路が特定できたClaudeでの観測数です。
| 事実 | |
|---|---|
| 1 | Claudeの内訳: Googleマップ検索（プレイス検索）が走った回は10戦10勝（筆頭9回・2位1回）。Web検索が走った回は0勝13敗。 |
| 2 | Claudeが行ったWeb検索の結果は通算13セッション・計89件表示されたが、3rdsch.jpは一度も含まれなかった。 |
| 3 | プレイス検索での勝因は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（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）。 |
| 4 | 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た。 |
| 5 | 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、筆頭で推薦した。同じ回では「HP: https://3rdsch.jp/」の公式サイトリンクも表示された（GBPのウェブサイト欄由来）。 |
| 6 | 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（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ない。 |
| 7 | Geminiは出典を表示しない回が多く、内部知識ベース。3rdschool像は最も正確（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）。 |
| 8 | 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検索だった。 |
資料編 05 / 11
定着している描写は実態に忠実で良質です。一方、ChatGPTには「中高生向け」という誤描写が3回あり、マイクラ・AI・料金は完全な空白。ここが施策の照準になります。
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——誤描写を監視し続ける必要性の根拠です。
資料編 06 / 11
シェア8位/25ブランド中。首位2社は3rdschoolの約3倍です。そしてカテゴリごとの「棚の王者」は、いずれも自社発の記事・掲載を持つ教室でした。
事実 全AI回答に登場したブランド言及の集計です。バーの長さは言及回数（最大69回=100%）。
| 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 | — |
事実 質問テーマ別に、誰が推薦枠を取ったかの記録です。
| 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 |
| 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」 |
事実 開校1年前後の新しい教室が、AI枠の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つです。
| 実例 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。LITALICOワンダーの紹介文の出典までこの記事だった。 |
| 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（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た。 |
| 4 | 対照: 3rdschoolは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件に一度も登場しなかった。条件差は「引用されうる記事の有無」だけ。 |
注: ロジカルAIスクールの比較記事には実は3rdschoolも載っていますが、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。
資料編 07 / 11
AIが引用した情報源は3層に整理できます。最優先はコエテコ——90セッション中21回に登場する唯一の常連であり、そこに載っていないことがWeb経路0勝の最大要因です。
| サイト | AI回答・検索結果への登場 事実 | 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位掲載。ただしAIの引用は上位5校で切られ圏外 |
| 理ナビ（kidsprogramming-kenkyusha.com） | 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 |
事実 引用最多クラス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（ChatGPTの出典として）。「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した。3rdsch.jpの引用は全90セッションで3回のみです。
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]。
資料編 08 / 11
AEOの打ち手は6つの領域に分かれます。優先順位は「① GBP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 → ⑤ YouTube → ⑥ 定点観測」。8月はすべて並行で着手します。
海外の定石に基づく分類です（世界最大級のSEOツール会社Ahrefsの公式AEOカリキュラムの体系とも一致します[13]）。
| 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） |
| 企業・教室 | 施策と成果 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[14] |
| Apollo.io | ブランド認知プロンプトでの引用率63%を達成[15] |
| 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拡充→AI可視性68%・AI推薦経由の新規クライアント156件[15] |
| Ramp／MongoDB | AI可視性7倍／50%増（Profound顧客事例）[16] |
| 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）[17] |
| 身近な実例: ロジカルAIスクール | 本計測で観測した9戦全勝（自社比較記事＋PR TIMES＋コエテコ＋カテゴリ名。資料編06）— 吉祥寺の同業がすでにAEOで勝っている |
浮いた工数を、下の①〜⑥に集中投資します。
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
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）」。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）。
施策① ／ 領域C
施策② ／ 領域D
施策③ ／ 領域A+B
施策④ ／ 領域E
施策⑤ ／ 領域E
施策⑥ ／ 領域F
資料編 09 / 11
1ヶ月で6施策すべてを実行し、月末の再計測まで終えます。9月以降は月次の定点観測で効果を追い続けます。
資料編 10 / 11
本資料で使う専門用語のまとめです。
資料編 11 / 11