【記事の要約（ここだけでもポイントは掴めます）】
「ChatGPT で自社が何位に紹介されているか」を毎日計測できても、そこから打ち手が出てこなければ意味がありません。グラッドキューブが提供する、AIO・LLMO 対策プラットフォーム LLMOA（エルモア）が、この「計測して終わり」問題を解決する新機能を追加しました。
- データエクスポート機能（β）を追加： 2026年7月30日、計測データを生成 AI に渡してそのまま独自レポートを自動生成できる機能を実装。
- PDCA に必要な情報が1つのレポートに集約： サンプルレポートには「プラットフォーム別の言及率・競合比較・引用元の構造・AI の語り方・実流入 CV」まで含まれる。
- 投資判断が数字ではなく解釈で行えるように： 「どこに投資すれば言及率が上がるか」を、ダッシュボードの数字ではなく生成 AI が解釈したレポートで判断できる。
本記事では上記について詳しく解説し、自社の AI 検索対策が「計測止まり」にならず、PDCAをうまく回していくためのポイントをご紹介します。
1. AI 検索対策（AIO）で「計測はしているが改善しない」原因とは何か
AI 検索対策（AIO）を始めた企業が最初にぶつかる壁は、「計測」ではなく「解釈」です。
ChatGPT や Gemini で自社ブランドが何回言及されたか、何番目で紹介されたか。その数字を日次で追えるようになった企業は増えています。しかし現場からよく聞こえてくるのは「数字は見ているが、次に何をすれば改善するのかが分からない」という声です。
問題はデータの不足ではありません。「計測データがダッシュボードの中で完結してしまい、社内での共有・レポーティング・具体的な施策立案までつながっていない」という構造的なボトルネックです。
また、そもそも「AIO」「LLMO」などは手法がまだまだ手法が確立されておらず、有用であると言われている「AI 可視性スコア」を確認しても、どのように解釈をして、何を始めればいいのかはわかりにくいです。
この課題を解決するために、グラッドキューブが 2026年7月30日に提供を開始したのが、AIO・LLMO 対策プラットフォーム「LLMOA（エルモア）」のデータエクスポート機能（β）です。
2. LLMOA（エルモア）のデータエクスポート機能とは何か：計測データを生成 AI に読み込ませる仕組み
LLMOA（エルモア） が日次で計測している AI 検索の可視性データを、CSV・JSON 形式でダウンロードできる機能です。ここまでなら「ダッシュボードのデータを出せるようにしただけ」に聞こえます。
しかし本機能が一歩踏み込んでいるのは、出力ファイルにデータの定義と生成 AI への独自の指示（プロンプト）が同梱されている点です。つまり、ダウンロードしたファイルをそのまま ChatGPT や Claude などの生成 AI に読み込ませると、自社の分析観点に合わせたレポートが自動で生成することが可能となります。Excel で手作業集計する必要も、わざわざBI（ビジネスインテリジェンス：データを分析・可視化するためのツール）を別途契約する必要もありません。
出力量は目的に応じて調整可能で、サマリーデータを使ったライトな分析から、個別の AI 回答文をすべて含む詳細分析まで選べます。
3. AI 検索の可視性を「4つの視点」で分析する｜LLMOA（エルモア） 実測データが示す言及率29.7%の内訳
実際に LLMOA（エルモア） のエクスポートデータを生成 AI に読み込ませて作成したサンプルレポート（Web サイト改善 SaaS 企業を対象、測定期間 2026年7月7日〜8月5日、生成 AI 5モデル×検討フェーズのプロンプト 15件＝2,133回の回答）をベースに、何が見えるようになるかを紹介します。
なお、今回のサンプルレポートは、IAB（インタラクティブ広告協議会）が2026年8月に公開した AI 検索可視性の測定ガイドラインが示す「4つの P」（プレゼンス・プロミネンス・ポートレイヤル・パーセイジョン）をベースとして出力をしています。
業界標準として提示された測定軸「4つのP」について、LLMOA（エルモア）の計測データを活用し、業界標準のレポートとして、出力することが可能です。
IAB の4つの P について詳しくは、「AI 検索可視性」の測定ガイドライン公開｜IAB が示した「4つの P」と2段階測定の実務ポイント で解説しています。
「AI 検索可視性」の測定ガイドライン公開｜IAB が示した「4つの P」と2段階測定の実務ポイント ① 出現（Presence）｜そもそも AI の回答に登場しているか
AI 検索対策（AIO）において「全体の可視性スコアを高める」という目標設定は、実は粗すぎます。
例えば、同じブランドでも、Gemini では言及率 45% で平均 2.18 位に入れているのに、ChatGPT では言及率 23%・平均 3.29 位と大きな差があるというケースが珍しくないためです。
サンプル企業の場合、2,133回の回答のうち自社が言及されたのは 633回、言及率は 29.7%でした。
裏を返せば、1,500回分の検討機会では AI が自社に触れないまま回答を終えています。競合を含めた順位は9社中2位で、首位との差はわずか2.3ポイントでした。
もう少し深堀りをしてみましょう。LLM プラットフォーム別に見ると差はさらに明確です。
Gemini（42.0%）・Google AI Mode（41.5%）・Google AI Overview（28.9%）という Google 系3面の平均が37.5%に対し、ChatGPT（19.0%）・Perplexity（16.6%）は平均17.8% にとどまっていました。
同じ製品でも、AI がどの情報源を参照しているかによって露出量が2倍以上変わるということです。
さらに、プロンプトのカテゴリ別マトリクスで見ると、勝敗の場所がさらに具体的に分かります。
LPO ツール（言及率69%）・AB テスト（57%）・AB テスト×ヒートマップ併用（53%）では全モデル・全競合に対して優位でしたが、「Web 接客ツール」「CX ツール」は5モデル・28日間・計285回の回答で一度も名前が挙がりませんでした。
つまり、製品として機能を持っているにもかかわらず「AI の選択肢に入っていない領域が存在する」ということです。
これらによって「AI 検索対策（AIO）で狙うべきカテゴリとAI プラットフォーム（LLM）」が明確にわかるようになります。
② 語られ方（Portrayal）｜94.8% が好意的だが「選ぶ理由」が語られていない
言及された633件のうち600件（94.8%）が好意的な文脈で、否定的な言及は0件でした。一見理想的な結果ですが、さらに詳細の内容を見ると別の課題が見えてきます。
AI が語る自社の特徴は「ヒートマップ」（39.8%）・「AB テスト」（38.9%）・「オールインワン・統合」（35.1%）が中心で、価格・コストへの言及はわずか0.5%（633件中3件）でした。
導入実績・成果数値・サポート内容も同様にほとんど語られていません。これは AI が悪意を持って情報を伏せているわけではなく「引用できる形で公開されている一次情報がない」ためです。
好意的に語られていても、比較検討の意思決定に直結する情報が生成文に含まれていない状態は、「ただ羅列するだけの情報」ではなく「推薦されるようなコンテンツ」への転換余地として捉える必要があります。
AI から推薦・ブランド言及を増やすためには、「価格やプラン内容・導入実績や詳細なサポート内容など、プロダクトに関する詳細な情報をコンテンツとして増やすこと」が優先度の高い施策となりそうです。
③ 順位（Prominence）と競合比較｜負けている場所を競合別に特定する
言及された633回のうち530回（83.7%）が3位以内に入っており、「大量のツール名の中に埋もれる」という問題はほとんど起きていませんでした。改善の焦点は「どう紹介されるか」ではなく「そもそも紹介される場面をどう増やすか」にあります。
一方で競合別の変化率を見ると「競合 B社が+31%・D社が+95%・E社が+677% 」という急増を記録していました。
自社が負けているカテゴリは「ヒートマップ」「サイト分析」「CRO」に集中しており、バラバラの課題ではなく同じ1つの穴だと分かります。競合が動いている間に何もしないことは、相対的な後退につながります。
ここは選択と集中の判断になると思います。引き続き、自社と関連性の高いカテゴリを守るべきであれば、競合に引き離されないように、関連するコンテンツの拡充・一次情報の発信・外部メディアへの掲載などの対策はマストです。
④ 成果への接続（Persuasion）｜引用構造とCVまでの断絶ポイント
AI 検索の回答は外部のウェブページを引用して生成されます。延べ31,220件の引用のうち、自社サイトからの引用はわずか729件（2.3%）でした。引用元の上位15 URL に至っては自社コンテンツは1本のみです。
ただし、自社サイトが引用された回答に限ると、その回答での自社言及率は 67.7%（全体平均の2.28倍）まで跳ね上がります。「どこに載るか」で結果が2倍変わるということです。
さらに重要なのは、露出から成果までのファネルです。
「露出（言及率29.7%）→順位（1位掲載率41.9%）→流入（AI 経由セッションは発生）」という流れは機能している一方、そこからのコンバージョンは0件でした。断絶しているのは可視性の問題ではなく、AI 経由の訪問者を受け止める「受け皿（着地ページと導線）」の問題という課題が浮き彫りとなっております。
受け皿となるページの改善には、当社 Webサイト解析・改善プラットフォームの SiTest（サイテスト） が得意分野です。
ユーザーの行動データを解析し、ページのどこで離脱が発生し、どの部分を改善すれば次の行動（フォーム到達やCV）に繋がるのかを明らかにしましょう。
4. AI 検索対策の分析結果を実行計画に変える｜改善の3ステップ
レポートがいくら優れていても、「読んで終わり」では PDCA は回りません。LLMOA（エルモア）のサンプルレポートには、分析結果をそのまま実行計画に落とし込む改善提案フレームワークも含まれています。
①着手順は「効果が大きく、すぐ始められる」順に整理する
改善提案を「インパクトの大きさ」と「着手しやすさ」の2軸でマトリクス化し、優先度を可視化します。
- CV 導線・着地ページの改善
- プロンプト数の拡張（測定精度の向上）
- 空白カテゴリのコンテンツ新設
サンプル企業の場合、上記の3つが「効果が大きく、すぐ始められる」領域に位置づけられました。
一方、第三者メディアへの掲載獲得のように効果は大きくても着手負荷が高い施策は、受け皿が整ったあとに投下する方が効率的であるため、後回しの施策として判断されています。CV につながらない状態で流入だけを増やしても、成果としては積み上がらないためです。
とはいえ、サンプル企業の場合、AI が引用しているのは現状ほぼ「第三者メディア」であるため、並行的に施策を実行することは重要です。このあたりの判断はリソースや各社の状況にもよるため、人間による意思決定が必要です。
6ヶ月のフェーズ設計で「受け皿→空白→収益」の順に進める
分析されたデータに基づいた具体的な「改善のロードマップ」もアウトプットされます。
- フェーズ 1（0〜1ヶ月）：AI 経由セッションの着地ページ別分解とマイクロ CV の設置など「受け皿を整える」
- フェーズ 2（1〜3ヶ月）：言及率が低いカテゴリへのコンテンツ新設など「空白を埋める」
- フェーズ 3（3〜6ヶ月）：は第三者メディア露出の継続蓄積や競合比較の自動検知など「優位を広げ、収益に接続する」
この優先度に関して：
フェーズ 1 を先に済ませておくと、フェーズ 2 以降で増えた流入がそのまま成果として積み上がるというロジックとなっています。順序を守らずに空白カテゴリへの投資を先行させると「流入が増えても CV に変換されず、施策の効果が最大化されにくい」というオーソドックスなWeb解析のロジックがベースとなっています。
「4つの視点」をそのまま管理指標（KPI）に落とし込む
「出現・順位・語られ方・成果への接続」という4つの観点を、それぞれ具体的な数値目標（目標KPI)に変換します。
例えば「全体言及率を29.7%から3ヶ月後に38%、6ヶ月後に45%に上げる」「AI 経由 CV 数を0件から初回獲得、その後月次で継続獲得に」といった形です。
「目標KPI」は必ず管理指標として設けるようにしましょう。 レポートで発見した課題を「次に何をするか」まで具体化しないと、計測を繰り返すだけで終わってしまうためです。
適切な目標設定をしたうえで、PDCAのサイクルを正しく回し、成果改善を繰り返していきましょう。
5. LLMOA（エルモア）が描く今後の展望：「ダッシュボードを見る」から「PDCA を回す」へ
「LLMOA（エルモア） で計測したデータを社内レポートに転用する」
「代理店がクライアント向けに独自フォーマットで提供する」
「SEO や広告データと掛け合わせて分析する」
など、LLMOA（エルモア） のデータエクスポート機能は、幅広く活用いただけます。
データエクスポート機能を活用し、ぜひLLMOA（エルモア）を 「ダッシュボードを見るツール」から「PDCA を回すプラットフォーム」へと変え、AI 検索の改善活動にご活用ください。
引き続き、グラッドキューブは生成 AI が LLMOA（エルモア） の計測データを直接参照しながら対話の中で分析・レポーティングを行える仕組みの提供を予定しています。また、同社が提供している CX 改善プラットフォーム「SiTest（サイテスト）」の AI エージェント機能との連携も構想中で、「AI 検索での言及獲得」から「流入後のコンバージョン最適化」まで一気通貫で支援できる体制を整えていきます。
まずは、自社の現在地を確認することから
AI 検索での露出は、毎日変化しています。競合が急増している間も、推薦文脈が書き換えられていく間も、ダッシュボードを「見るだけ」の企業と、データを動かし続ける企業の間には、静かに、しかし着実に差が開いていきます。
AI 検索対策・AIO 施策の第一歩である「計測自体ができていない」という場合はお早めにトライアルを実施いただき、計測から開始をしてください。
なお、今回 作成したサンプルレポートは、資料ダウンロードまたは無料トライアルのお申し込みをいただいた企業に提供しています。お気軽にお問い合わせください。
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よくある質問（FAQ）
- Q. LLMOA（エルモア） のデータエクスポート機能とは何ですか？
- A. LLMOA（エルモア）が日次で計測する AI 検索の可視性データを、CSV・JSON 形式でダウンロードできる機能です。出力ファイルにはデータの定義と生成 AI への指示（プロンプト）が同梱されており、ChatGPT や Claude に読み込ませるだけで自社の分析観点に合わせたレポートを自動生成できます。
- Q. AI 検索対策（AIO）で「計測はしているが改善につながらない」場合、何が原因ですか？
- A. 多くの場合、データの不足ではなく「計測データがダッシュボードの中で完結し、社内共有や施策立案までつながっていない」という構造的な問題が原因です。LLMOA（エルモア）のデータエクスポート機能は、この計測データを生成 AI が解釈可能な形で書き出すことで、レポーティングと改善サイクルへの接続を可能にします。
- Q. AI 検索でのブランドの言及率を上げるには何をすればよいですか？
- A. まず自社がどのAI プラットフォーム（ChatGPT・Gemini など）で弱いかを特定し、次に AI がどの文脈で自社ブランドを語っているかを確認します。強調してほしい特徴が語られていない場合は、公式サイト・プレスリリース・外部メディアの記事に同じ表現を繰り返し登場させることで、AI の認識を書き換えることができます。
- Q. AI 検索経由の流入があるのに成果（CV）が0件の場合、何を改善すればよいですか？
- A. 多くの場合、可視性そのものの問題ではなく「受け皿」の問題である可能性が高いです。AI 経由のセッションを着地ページ別に分解して離脱点を特定し、比較表・料金・導入事例への導線や資料ダウンロードなどのマイクロ CV を設置することが優先されます。露出・順位・流入までは機能していても、最後のコンバージョンの区間だけが断絶しているケースが多いためです。
参照・引用出典
- グラッドキューブ プレスリリース「LLMO / AIO 対策プラットフォーム LLMOA（エルモア）に『データエクスポート機能（β）』を追加。各種 LLM と連携した独自レポーティングが可能に」（2026年7月31日）：https://corp.glad-cube.com/news/pressrelease/1402/
- LLMOA（エルモア）「AI検索における可視性の現状分析と改善提案（サンプルレポート）」（2026年8月6日作成）：
対象：A社（Web サイト改善 SaaS）
測定期間：2026年7月7日〜8月5日（30日間／実測28日）
測定対象：生成 AI 5モデル（ChatGPT・Google Gemini・Perplexity・Google AI Overview・Google AI Mode）×検討フェーズのプロンプト15件＝2,133回の回答 主要データ：言及率29.7%、競合を含めた可視性順位2位、好意的言及率94.8%、AI経由CV 0件、収集した引用元URL 6,278件（延べ31,220件の引用を分析）
