Skip to content

AIO可視化(AI検索露出モニタリング)

概要

項目内容
ステータス🔵 提案中(調査完了)
調査完了日2026/07/07
Issue-
担当-

ChatGPT・Gemini・Claude などの AI 検索に対して 決まったキーワード(想定質問)を 1 日 1 回問い合わせ、回答内での自店舗の露出(言及・推薦・引用)を保存・キャプチャ・集計してグラフ表示する機能。MEO(マップ検索順位)の定点観測と同じ思想を AI 検索に拡張する。

項目内容
計測方式各社公式 API の Web 検索ツール(OpenAI Responses API / Gemini グラウンディング / Claude web search)
対象エンジンChatGPT 相当・Gemini・Claude(+オプションで Google AI Overviews)
キャプチャAPI 回答を HTML レンダリング → Playwright で画像化(規約リスクなし)
主要指標出現率 / 言及順 / Share of Voice / 引用元ドメイン / センチメント
ランニングコストキーワード 100 × 3 エンジン × 日次で 月 $100〜400(モデル選定に依存、従量)
規約リスクなし(consumer UI の自動操作は不採用。詳細は後述)

提案内容

背景・課題

  • 先方より「現在は MEO をメインにしたシステムだが、AIO の可視化も取り入れたい。ChatGPT・Claude・Gemini での決まったキーワードの検索結果を 1 日 1 回 API 等で調べ、結果をキャプチャで確認したり、データを集計する機能が欲しい」との要望
  • 市場背景(2026 年時点の調査データ):
    • Google 検索の AI Overviews 表示時、1 位ページの CTR は世界 58% 減・日本 37.8% 減(Ahrefs)
    • 日本の検索手段としての生成 AI 利用率は 37.0%、20 代では過半数(サイバーエージェント GEO ラボ)
    • 消費者の 45% がローカルサービス探しに AI を利用(前年 6%)。一方 AI に推薦されるローカル店舗は全体の 1.2%(SOCi、35 万店舗調査)
  • Google ローカルパック上位店は AI にも 3.5 倍推薦されやすい(SOCi)→ MEO の実績が AIO の土台になり、既存 MEO 顧客への自然な付加価値として提案できる
  • 海外では同カテゴリの先行事例あり(geo-grid 型 MEO ツール Local Falcon が AI 可視性トラッキングを追加済み)。国内 LLMO 計測ツールは乱立し始めたが、「MEO ツール統合 × 店舗単位 × 日本語ローカル意図プロンプト」は空白地帯

「AIO」という語の多義性(要件確認の最重要ポイント)

日本の SEO 業界では AIO が (a) AI Optimization(AI 検索最適化全般) と (b) Google 検索の AI Overviews(AI による概要) の両方の略として使われている。

  • (a) の場合 → 本ページの公式 API 方式で実現
  • (b) の場合 → 公式 API が存在せず、サードパーティ SERP API(SerpApi 等)での取得となる(オプション機能として後述)

先方がどちら(または両方)を想定しているかを最初に確認すること。

提案するソリューション

各社公式 API の Web 検索ツールで想定質問を日次実行し、回答本文+引用元 URL を構造化データとして保存。言及抽出・集計後、既存ランキング画面と同型のダッシュボードで可視化する。

主な特徴:

  • 規約完全遵守:consumer UI(chatgpt.com 等)の自動操作は行わない。全エンジンとも商用利用可能な公式 API のみ使用
  • 引用元 URL が構造化取得できる:3 社とも API レスポンスに引用 URL が含まれ、「AI がどの媒体(食べログ / ホットペッパー / GBP / 自社サイト等)を根拠にしたか」を集計可能
  • 既存基盤の流用度が高い:キーワード管理・日次バッチ・Playwright・グラフ UI・プラン制御の各基盤をそのまま拡張できる(後述)
  • 「初出現」を第一級イベントとして扱う:AI に推薦されるローカル店舗は 1.2% しかないため、「AI に載った」検知・通知が強い訴求になる

機能一覧

#機能名説明優先度
1AIO キーワード(プロンプト)管理店舗×エリア×業種の想定質問を登録(例:「渋谷 美容院 おすすめ」)
2日次自動計測3 エンジンへ日次で問い合わせ、回答+引用 URL を保存
3出現率グラフエンジン別の言及有無を出現率(7 日移動平均)で時系列表示
4言及順表示「おすすめ N 選」型回答での言及順(MEO 順位に相当する指標)
5回答スナップショット閲覧計測時の回答全文+引用元をそのまま閲覧(エビデンス)
6引用元ドメイン分析AI が根拠にした媒体のランキング → 改善アクションに直結
7キャプチャ画像回答を HTML レンダリングした PNG を保存・ダウンロード
8競合 Share of Voice競合店舗を含めた言及シェアの比較
9初出現・消失アラート「AI に初めて載った / 載らなくなった」を検知・通知
10Excel エクスポート計測データのダウンロード(既存エクスポート基盤流用)
11(オプション)AI Overviews 計測SerpApi 等で Google AI Overviews の表示有無・自社参照を取得

調査結果(設計検討事項)

データ取得方式の比較(重要な前提)

方式対象評価採否
① 公式 API の Web 検索ツールChatGPT 相当 / Gemini / Claude合法・安定・引用 URL 付き構造化レスポンス。実 UI との乖離はあるが業界でも標準的な計測方式採用
② サードパーティ SERP API(SerpApi 等)Google AI Overviews / AI Mode公式 API 不在のため事実上唯一の手段。SEO 順位チェッカーと同じ構図で業界常態化オプション採用
③ consumer UI の自動操作chatgpt.com / claude.ai / gemini.google.com規約違反。OpenAI・Anthropic は明示禁止+アカウント BAN 実績あり、Google も robots.txt で実質禁止不採用

consumer UI 自動操作を採用しない理由

  • OpenAI:利用規約で「プログラムによる出力の自動抽出」を明示的に禁止
  • Anthropic:規約で bot・スクリプトによるアクセスを禁止。2026 年に無警告 BAN の実績多数
  • Google:共通利用規約+robots.txt(/app//chat/ を Disallow)で実質禁止

商用 SaaS の基盤に据えるとサービス全体の継続性リスクになるため、公式 API 方式とする。API 回答は実 UI の回答と完全一致はしない(メモリ・パーソナライズ等の差)が、これは業界共通の限界であり、商品説明で「API 計測による定点観測値」と明示して扱う。

API 価格(2026 年 7 月時点・公式ドキュメント確認済み)

エンジン検索ツール料備考
OpenAI(Responses API web_search$10 / 1,000 コール+検索コンテンツトークンをモデル単価で課金mini 系は 1 コール=固定 8,000 入力トークン扱い。1 質問で複数回検索されるとその分課金
Gemini(Google Search グラウンディング)Gemini 3 系:月 5,000 プロンプト無料、超過 $14/1,000 クエリ2.5 系は日 1,500 リクエスト無料、超過 $35/1,000。PoC 規模なら実質無料
Claude(web search ツール)$10 / 1,000 検索+検索結果は入力トークン課金user_location で日本指定可。Batches API(トークン 50% オフ)併用可(検索料自体は割引外)
(オプション)SerpApi$25 / 月 1,000 検索〜、$75 / 月 5,000 検索AI Overviews / AI Mode 用。無料枠 250 検索/月

ランニングコスト試算

前提:キーワード 100 × 3 エンジン × 1 日 1 回 × 30 日 = 各エンジン 3,000 クエリ/月

モデル構成月額目安
軽量(GPT mini 系 + Gemini Flash + Claude Haiku)$100〜140(Gemini は無料枠内でほぼ $0)
中位(GPT 標準 + Gemini Pro + Claude Sonnet)$250〜330
最上位モデル$400 超
  • Batch API(OpenAI / Anthropic ともトークン 50% オフ)とプロンプトキャッシュで大幅圧縮可能。日次バッチは即時性不要のため Batch 向き
  • 非決定性対策で 1 日 3 回サンプリングにすると概ね 3 倍
  • コストはキーワード数 × エンジン数 × 頻度 × 店舗数に線形 → プラン別クォータ(キーワード数上限)が原価管理の要

キャプチャ(スクリーンショット)の実現方式

方式評価採否
API 回答を HTML テンプレートに流し込み Playwright で PNG 化規約リスクゼロ・安定・日本語フォント制御可。既存 scraping 基盤(Playwright)流用採用
実 UI の自動操作スクショ規約違反+BAN リスク+UI 変更追従コスト不採用
  • 顧客向けには「API 取得結果のレンダリングイメージ」である旨を明記する(実 UI のスクショではない)
  • 併せて**回答本文+引用元 URL の構造化保存(生ログ遡及閲覧)**を必須機能とする。海外主要ツール(Peec AI 等)もこの方式がエビデンス機能の主流

非決定性と KPI 設計

LLM の回答は毎回変わるため、「順位」ではなく統計量で見せるのが業界の定石

指標定義
出現率(Mention Rate)追跡プロンプトへの回答のうち自店舗が言及された割合。主指標
言及順(Position)「おすすめ N 選」型回答で何番目に言及されたか(出現時平均)。MEO 順位に最も近い UX
AI Share of Voice競合込みの言及シェア。絶対値より競合比・推移で見る
引用元ドメインAI が根拠にした媒体の頻度集計
センチメント / 推薦文脈言及がポジティブか、明示的な「おすすめ」か(LLM 判定)

表示設計の注意:

  • 日次生値のグラフは NG(「昨日と結果が違う」というノイズ問い合わせが多発する)→ 7 日移動平均 or「直近 N 回中の出現回数」を既定表示にする
  • temperature 固定による安定化は不可(GPT-5 系・Claude Opus 4.7 以降はパラメータ指定不可)。複数回サンプリング+出現率で吸収する
  • 「near me」系プロンプトは API に位置情報が渡らないため、**地名明示型プロンプト(店舗×エリア×業種マトリクス)**に統一する

競合状況(市場調査)

分類プレイヤー価格帯
海外専業Profound(UI 実測・評価額 $1B)、Otterly.AI($29/月〜)、Peec AI($100/月〜)$29〜$2,000+/月
海外 SEO ツール付加Semrush AI Toolkit($99/月〜)、Ahrefs Brand Radar(実質 $828/月〜)アドオン型
海外 MEO ツールLocal Falcon:geo-grid 順位計測に AI 可視性(SAIV 指標)を追加済み。本案件の最直接の先行モデル
国内ミエルカ GEO(月 4.98〜9.98 万円)、LLM Insight(月 1.98 万円〜)、AKARUMI、DolphinX AIO 等2025〜2026 年に相次ぎ参入

国内 MEO ツールでは Gyro-n が AI Overview 計測を開始した程度で、「MEO ダッシュボード統合の AI 露出モニタリング」は国内でほぼ空白

既存実装との対応(流用可能な資産)

既存資産AIO への流用
mappy_keywords / mappy_search_rankings のテーブル設計AIO 用プロンプト・結果テーブル(mappy_aio_*)の雛形として同型で新設
Console/Kernel.php の日次バッチ+SearchRankingProcess パターンbatches:mappy_fetch_aio_* として同型で追加(update_logs / processes / temp のステータス管理を踏襲)
config/ai.php(Gemini / Claude / OpenAI マルチプロバイダ設定・日次リミット管理)AIO 問い合わせのプロバイダ切り替え・クォータ管理にそのまま拡張。モデル名・価格は設定値化し、モデル世代交代に追従できるようにする
repos/scraping(Python + Playwright)HTML レンダリング → PNG 化ワーカーとして流用
RankingServiceRankingControllerRankingLineChart.vueAIO 推移グラフ・集計 API の雛形
MappyUser プラン定数+Spatie ロール+access_levelプラン別の機能出し分け・キーワード数クォータ
SearchRankingsExport(Excel 出力)AIO データのダウンロード機能

画面構成

領域内容
ヘッダー店舗選択 / プロンプト選択 / エンジン切替(ChatGPT・Gemini・Claude)/ 期間選択
出現率推移グラフエンジン別の出現率(7 日移動平均)を時系列折線で表示。競合重ね描き対応
プロンプト別テーブルプロンプトごとの出現率・言及順・最終出現日・スナップショットリンク
回答スナップショット計測時の回答全文+引用元 URL リスト+キャプチャ画像
引用元ドメインランキングAI が根拠にした媒体の頻度(食べログ / GBP / 自社サイト等)
アラート初出現・消失・大幅変動の通知一覧
エクスポートExcel ダウンロード

概算工数(AI前提)

体制

役割人数担当内容
設計者1名要件確認 → AIに設計書作成指示 → レビュー → 製造へ指示
製造者1名ISSUEを元にAIに作成指示 → コードレビュー → テスト実施 → デプロイ

工数内訳

#作業項目AIリテイクレビュー工数(人日)担当
PoC3.0
1要件確認・プロンプトセット設計(対象エンジン・KW 確定)2回0.5日/回1.0設計者
2PoC スクリプト(3 社 API +簡易集計、Gemini 無料枠中心)2回0.5日/回1.0製造者
3PoC 実測レポート(乖離・変動幅・日本語店名抽出精度・コスト実測)2回0.5日/回1.0設計者
Phase 1:計測基盤5.5
4DB 設計(aio プロンプト / 回答 / 引用テーブル)1回0.5日/回0.5設計者
5マイグレーション+モデル実装1回0.5日/回0.5製造者
6プロバイダ抽象化(config/ai.php 拡張+Web 検索ツール呼び出し)3回0.5日/回1.5製造者
7日次バッチ(Kernel 登録・プロセス管理・Batch API 対応)3回0.5日/回1.5製造者
8言及抽出・集計ジョブ(店名表記ゆれ対応)3回0.5日/回1.5製造者
Phase 2:可視化4.0
9集計 API(AioService / Controller)2回0.5日/回1.0製造者
10ダッシュボード画面(推移グラフ・エンジン別・引用元・スナップショット)5回0.5日/回2.5製造者
11プラン制限・クォータ1回0.5日/回0.5製造者
Phase 3:拡張4.5
12キャプチャ(HTML レンダリング → PNG、Playwright 流用)3回0.5日/回1.5製造者
13競合 SoV・Excel エクスポート3回0.5日/回1.5製造者
14結合テスト2回0.5日/回1.0製造者
15デプロイ・動作確認1回0.5日/回0.5製造者

合計:17.0 人日(うち PoC 3.0 人日 — PoC の結果次第で本実装のスコープ・工数を再見積もり)

前提条件・制約

  • API 利用料(月 $100〜400 規模、キーワード数に線形)は別途ランニングコストとして顧客と合意が必要。プラン別キーワード上限の設計が原価管理の前提
  • API 回答は実際の ChatGPT 等の画面表示と完全一致しない(業界共通の限界)。「API 計測による定点観測値」であることを商品説明に明記する
  • キャプチャは API 回答のレンダリング画像であり、実 UI のスクリーンショットではない
  • AI Overviews 計測(機能 #11)はサードパーティ API(規約グレー領域)依存のため、採用時は別途リスク説明の上で合意する
  • モデル・API 仕様の変化が速いため、モデル名・単価は設定値化し、プロバイダ抽象化層を挟む
  • PoC は Gemini 無料枠+少量の実キーワードで実施し、実測値(乖離・変動幅・コスト)をもって本実装の判断材料とする

先方確認事項

  1. 「AIO」の指す範囲:AI チャット全般(ChatGPT・Gemini・Claude)の露出可視化か、Google AI Overviews への露出か、両方か
  2. 対象エンジンと優先順位:ChatGPT / Gemini / Claude / AI Overviews / Perplexity のどれから始めるか
  3. プロンプト設計:対象店舗数 × 1 店舗あたりのプロンプト数(コストに線形に効く)。初期は 1 店舗 5〜10 個を推奨
  4. 計測頻度:1 日 1 回(低コスト・移動平均表示)か、1 日複数回(統計的に頑健・約 3 倍コスト)か
  5. 提供形態:全プラン標準 / 上位プラン限定 / オプション課金のいずれか(API 従量コストの転嫁方針)
  6. PoC の対象店舗:実在顧客の店舗で 2〜4 週間の実測を行ってよいか

スケジュール

タスク担当日数7/137/147/157/167/177/187/197/207/217/227/237/247/257/267/277/287/297/307/318/18/28/38/48/58/68/78/88/98/10
要件確認・プロンプト設計PoC1d
PoCスクリプトPoC1d
PoC実測(2〜4週間の定点観測)・レポートPoC1d
DB設計設計1d
マイグレーション実装1d
プロバイダ抽象化実装2d
日次バッチ実装2d
言及抽出・集計実装2d
集計API実装1d
ダッシュボード画面実装3d
プラン制限実装1d
キャプチャ・SoV・出力実装3d
結合テストテスト1d
デプロイデプロイ1d

※ PoC 実測の観測期間(2〜4 週間)は自動計測のため工数には含めない。本実装は PoC 結果の確認後に着手する。