株式会社CINC（本社：東京都港区、代表取締役社長：石松友典、以下CINC）は、独自開発のAI検索最適化（GEO/LLMO）ツールに、生成AI上での競合との評価の違いを可視化する「競合比較分析機能」を追加しました。

生成AIにおすすめを質問して推奨される商品・サービスは、ユーザーの背景や重視する軸によって変化します。例えばランニングシューズの場合は、「軽さ」「安定性」「コスパ」などの評価軸ごとに推奨されるブランドが異なります。 本機能により、こうした生成AI上の評価構造をレーダーチャートなどで可視化、ブランドの強みと弱みを把握することで、AI検索最適化を行う際の強化すべき軸と、そうでない軸を見極めた戦略構築が可能となりました。なお、CINCのAI検索最適化コンサルティングサービスをご利用いただくと、戦略の構築だけでなく、施策の立案から実施、改善までサポートいたします。

＜新機能実装の背景＞

ブランドの強みが生成AIに正しく伝わっているとは限らない

ChatGPT、Gemini、Perplexityなどの生成AI上で情報収集や比較検討が行われるようになり、多くの企業が「生成AIに推奨されているかどうか」という結果に注目しています。しかし実際は、生成AIは評価軸ごとに推奨するブランドを切り替えていることが少なくありません。

そのため、自社が考えている強みと生成AIが評価しているポイントにズレが生じ、本来活かせるはずの強みがAI検索上で正しく伝わっていないケースが多く見られます。

こうした課題を可視化するため、CINCでは「競合比較分析機能」を新たに開発・実装しました。

＜新機能のポイント＞

具体例：ランニングシューズの場合

ランニングシューズに関する複数のプロンプトを用いて分析したところ、ブランドによって評価されている項目に偏りがあることがわかりました。

レーダーチャートで確認すると、ブランドAは「軽さ」がほかの項目よりも評価されている一方、「安定性」には改善の余地があることがわかります。また、「安定性」に強みを持つブランドBは「軽さ」でブランドAに後れを取っている状態です。

このレーダーチャートは、製品そのものの実力というよりも、“生成AIが認識しているブランドの強み”を反映しています。グラフの内容が各ブランドの実態と一致しているのであれば問題ありませんが、実際にはブランドAは「安定性」においても消費者から高い評価を得ています。その強みが生成AIに十分に認識されていない可能性があることが、この分析から見えてきました。

レーダーチャートで直感的に把握することで、「ブランドがすでに強く認識されている軸」「まだ十分に認識されていない軸」を明確に区別できます。また、競合ブランドとの比較により、優先的な対策方針を立てられます。ChatGPTやGemini、Perplexityなどの生成AIへの最適化を図るうえで重要なのは、すべての評価軸で平均点を取ることではありません。生成AIがすでに持っている認識を理解したうえで、強化すべき軸と、戦わなくてもよい軸を見極めることです。言及量を追い続けるだけでは見えなかった、生成AI上のブランド像。評価軸ごとの構造を読み解くと、対策の方向性がよりはっきりと見えてきます。CINCのAI検索最適化コンサルティングサービスでは、戦略の先にある、施策の立案や実施、改善も含めてご支援します。

＜AI検索最適化ツールについて＞

CINCでは現在、AI検索最適化コンサルティングサービスを提供するにあたり、自社開発のツールを活用し、分析業務の効率化と標準化を図っています。刻々と変化するAI検索環境に対応し、提供サービスの価値向上に努めるべく、継続的にツールの機能開発と実装を行っています。本ツールは、AI検索最適化コンサルティングサービスをご契約中のお客さまに向けて、順次提供予定です。

CINCでは今後も、生成AI時代の検索環境に対応したツール開発を通じて、企業の課題解決と成果創出に貢献してまいります。