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スコアリング方法論

AI Visibility Indexのスコアリング方法論 — ダッシュボードとニューラルネットワークの概念図

AI Visibility Indexは、主要AIエンジンに実際の購買・情報収集クエリを投入し、各企業サイトがどれだけ引用・推薦されるかを統計的に測定しています。本ページでは、スコア算出の全プロセスを透明に公開します。

1. 調査概要

AI Visibility Indexは、EC業界を中心に104社を対象とした月次調査です。「消費者がAIに質問したとき、どの企業・サイトが推薦されるか」を定量的に把握することを目的としています。

  • 調査対象: 日本国内EC業界 104社(総合EC、ファッション、家電、食品、コスメ、インテリア、D2C等)
  • 対象エンジン: ChatGPT (GPT-4o-mini)、Claude (claude-3-5-sonnet)、Gemini (gemini-3.5-flash)、Perplexity
  • 更新頻度: 月次(毎月25日前後にスキャン実行)
  • クエリ数: 業種別50クエリ × 20回実行 = 企業あたり最大1,000回の質問
AI Visibility Index 測定パイプライン — クエリ投入から引用検出、スコア算出、ランキング化までのフロー

2. 測定パイプライン

データ収集からランキング公開まで、以下の5ステップで処理されます。

1
クエリ投入
各AIエンジンAPIに質問を自動送信
2
回答取得
生の回答テキストをDBに保存
3
引用検出
URL/ブランド名マッチング
4
スコア算出
加重平均で0-100点に変換
5
ランキング
総合・業界別で順位確定
4つのAIエンジン(ChatGPT・Claude・Gemini・Perplexity)を示す抽象的なアイコン

3. 対象AIエンジンと重み付け

各エンジンの市場シェアと影響力を考慮し、以下の重みで総合スコアに反映しています。

エンジンモデル重み選定理由
ChatGPTGPT-4o-mini0.35最大のユーザーベース、購買行動への影響力
Claudeclaude-3-5-sonnet0.25急成長中、詳細な引用傾向
Geminigemini-3.5-flash0.25Google検索との統合による影響力
PerplexityAPI0.15検索特化型AI、ソース引用に強み

4. クエリ設計

各業種に対して、実際の消費者が使う自然言語クエリを50種類設計しています。

クエリの特徴

  • 購買意図: 「おすすめの○○」「○○を買いたい」「○○の比較」など、実際の購買プロセスを反映
  • 情報収集: 「○○とは」「○○の選び方」など、検討段階のクエリも含む
  • 業種特化: 業種ごとに異なるクエリセット(例: ファッション → 「30代女性 通勤服 おすすめブランド」)
  • 言語: 日本語クエリを基本とし、日本市場に特化

クエリの非公開ポリシー

具体的なクエリ文面は非公開としています。これは、特定のクエリに最適化する行為(ゲーミング)を防ぎ、指標としての信頼性を維持するためです。Moz Domain AuthorityやAhrefs Domain Ratingなど、業界の主要指標と同様のアプローチを採用しています。

公開情報として、以下を明示します:

  • 業種別50クエリ × 4エンジン × 20回実行
  • クエリは「購買意図」「情報収集」「比較検討」の3カテゴリで構成
  • クエリセットは四半期ごとにレビュー・更新

繰り返し実行

AIの回答は非決定的(同じ質問でも毎回異なる回答が返る)であるため、同一クエリを20回繰り返し実行し、統計的な安定性を確保しています。

AI回答における引用検出の概念図 — URL引用・テキスト言及・ブランド言及の3層構造

5. 引用検出

AIの回答テキストから、対象企業への言及を3つのタイプで検出します。

引用タイプ検出方法品質重み
Link(URL引用)ドメイン名の完全一致1.0「zozo.jp で購入できます」
Text(テキスト言及)企業名・サービス名の部分一致0.5「ZOZOTOWNがおすすめです」
Brand(ブランド言及)ブランド名のみの言及0.3「ZOZOでは取り扱いがあります」

順位による減衰

回答内で先に言及される企業ほど、推薦の意図が強いと判断し、引用順位に応じた重みを適用します。

引用順位順位重み
1位(最初に言及)1.0
2〜3位0.7
4〜5位0.4
6位以降0.4
加重平均スコア算出の概念図 — 複数の入力ストリームが中央のゲージに集約される

6. スコア算出

エンジン別スコア

各エンジンのスコアは、引用の加重合計を質問回数で割った「加重引用率」に基づきます。

Engine Score Formula Engine_Score = (Σ Citation_Type_Weight × Position_Weight) / Total_Queries × 100

例: 20回の質問でURL引用3回(1位, 2位, 4位)+ ブランド言及2回(3位, 5位)の場合:

Calculation Example = ((1.0×1.0) + (1.0×0.7) + (1.0×0.4) + (0.3×0.7) + (0.3×0.4)) / 20 × 100
= (1.0 + 0.7 + 0.4 + 0.21 + 0.12) / 20 × 100
= 12.15 点

総合スコア

4つのエンジンスコアを、前述の重み付けで加重平均し、最終的な0-100点のスコアを算出します。

Overall Score Formula Overall = ChatGPT_Score × 0.35 + Claude_Score × 0.25 + Gemini_Score × 0.25 + Perplexity_Score × 0.15

スコア帯の定義

ランクスコア帯意味
Excellent80-100AIに高頻度で推薦されている。業界のリーダー
Good60-79一定の可視性あり。特定のクエリで引用される
Average40-59限定的な可視性。改善の余地が大きい
Poor20-39AIにほとんど認識されていない
Invisible0-19AIの回答に全く登場しない

7. ランキング化

スコアの降順で以下2つのランキングを生成します。

  • 総合ランキング: 全104社を横断したスコア順位
  • 業界別ランキング: 同一業種内でのスコア順位

前月のスコアがある場合は変動幅も記録し、トレンド分析に活用します。

8. 制約と注意事項

  • 非決定性: AIの回答は確率的であるため、同一条件でも±5ポイント程度の変動が生じます。20回繰り返し実行で統計的安定性を担保していますが、完全な再現性は保証しません。
  • API制約: 各エンジンのAPIバージョンやモデル更新により、スコアが変動する場合があります。重大な変更があった場合は本ページで告知します。
  • モール・プラットフォームの評価について: 楽天市場・Amazon・Yahoo!ショッピング等のマーケットプレイスは、プラットフォーム全体のドメイン(例: rakuten.co.jp)として評価しています。そのため、スコアは個別の出店店舗の可視性ではなく、モール全体の可視性を示します。モールに出店している企業が自社の独立したAI可視性を確認するには、自社ドメイン(独自EC)での評価が必要です。将来的にはD2Cブランドとプラットフォームを分離したランキングの提供も検討しています。
  • 対象範囲: 現在はEC業界に特化しています。他業界への拡大は段階的に実施予定です。
  • 独立性: 本インデックスはOpenAI、Anthropic、Google、Perplexityとは一切の資本関係・提携関係がありません。

9. よくある質問

Q. スコアを上げるにはどうすればよいですか?

AIエンジンは公開情報(Webページ、構造化データ、ナレッジベース等)から学習しています。コンテンツの品質・専門性・構造化データの整備が可視性向上の鍵となります。詳細なコンサルティングについてはお問い合わせください。

Q. なぜエンジンごとに重みが異なるのですか?

各エンジンの月間アクティブユーザー数、購買行動への影響度、市場成長率を総合的に評価し、四半期ごとに重みを見直しています。

Q. 自社を調査対象に追加してもらえますか?

はい。無料チェックツールから調査リクエストを送信いただければ、次回スキャン時に対象に追加します(無料)。

Q. データの商用利用は可能ですか?

ランキングデータの引用は出典明記の上で自由にご利用いただけます。大量データの再配布やAPI提供については個別にご相談ください。

最終更新: 2026年4月27日 | バージョン: 1.0

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