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AIへの質問を自動で生成。AI検索対策(GEO/LLMO)ツール「AIsearchmap(AIサーチマップ)」のプロンプトジェネレーター機能を大幅アップデート

AIへの質問を自動で生成。AI検索対策(GEO/LLMO)ツール「AIsearchmap(AIサーチマップ)」のプロンプトジェネレーター機能を大幅アップデート

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、AI検索対策(GEO/LLMO/AIO/AEO)ツール「AIsearchmap(AIサーチマップ)」において、AIへの質問を自動で生成する機能「プロンプトジェネレーター」を大幅アップデートしました。

AI検索対策の成果を正しく把握してPDCAを回すためには、「どのような質問(プロンプト)を定点観測すべきか」を適切に設計する必要があります。今回、CINCのAI検索対策コンサルタントの知見をもとに、プロンプト生成の仕組みをゼロから再構築。自社サイトの情報からAIが「主軸」「比較軸」「ターゲット」「エリア」などを提案し、ユーザーが選択・調整することで、定点観測に適したプロンプトを効率的に設計・登録できます。専門知識がなくても、自社に適したAI検索対策のモニタリングをスムーズに開始できる環境を提供します。

AIsearchmap(AIサーチマップ)とは?

「AIsearchmap(AIサーチマップ)」は、ChatGPT、Gemini、Perplexity、GoogleのAI Mode・AI Overviewsなど、主要AIがユーザーの質問に対して出力する回答を自動で収集・解析し、自社や競合ブランドのAI検索上における露出状況を可視化・モニタリングするAI検索対策(GEO/LLMO/AIO/AEO)ツールです。

自社・競合ブランドがAIの回答内でどの程度言及されているかを示す「SoV(Share of Voice=言及シェア)」や、回答生成時に参照された「引用ドメイン」などを可視化。さらに、実際のAI回答を確認することで、自社がどのような文脈や比較軸で推奨されているかを分析できます。

AI検索対策に必要なデータ収集・競合比較・定点観測を効率化し、「AIから自社がどのように認識・評価されているのか」という現在地の把握、および効果検証の支援、施策実行のヒントとなるデータを提供します。

プロンプトジェネレーターとは?

「プロンプトジェネレーター」は、AIsearchmapで定点観測する質問(プロンプト)の設計・登録を自動で支援する機能です。

AI検索上における自社の露出状況を正しく捉えるには、ユーザーが実際にAIへ問いかけることを想定した複数のプロンプトを設定し、その回答を継続的に観測する必要があります。

今回のアップデートでは、従来の「登録したドメインをもとにAIが直接プロンプト文章を生成する」仕組みから、「何を軸にAIへ質問するのか」を先に設計し、その組み合わせからプロンプトを生成する仕組みへ全面的に刷新しました。

CINCのAI検索対策コンサルタントが実際の支援で培ったプロンプト選定の知見をロジックに反映することで、専門知識がなくても、AI検索上で定点観測すべきプロンプトを効率的に設計・登録できます。

単にプロンプトの作成を効率化するだけでなく、適切なプロンプトを設定することで、AI検索上における自社・競合の現在地をより正しく把握し、その後の施策立案や効果検証につなげることが可能になります。

開発背景:AI検索対策に立ちはだかる「何を質問・計測すればよいかわからない」という壁

ChatGPTをはじめとした生成AIの普及により、ユーザーの情報収集行動は、検索エンジンで複数のWebページを探す方法だけでなく、AIに直接質問し、回答や推奨を得る方法へと広がっています。

こうした変化に伴い、企業にとって、AIが自社を認識しているか、競合と比較してどの程度推奨しているかを把握し、改善するAI検索対策(GEO/LLMO/AIO/AEO)の重要性が高まっています。

AI検索対策を効率的に進めていくためには、各種AIの回答を定点で観測(モニタリング)する必要があります。しかし、AI回答における自社や競合の露出状況をモニタリングするには、その前段階として「どのようなプロンプトをウォッチすべきか」を適切に設計しなければなりません。

AI検索対策の効果検証において、最も重要な要素の一つが「何を計測するか」です。プロンプトは、SEOにおける対策キーワードにも相当する重要な要素であり、どのプロンプトを設定するかによって、観測できるAI検索上の自社・競合の露出状況や評価は変わります。自社の事業やターゲットに適していないプロンプトを設定すると、現在地を適切に把握できず、そのデータを起点とする施策立案や効果検証にも影響する可能性があります。そのため、AI検索対策のPDCAを適切に回すには、その起点となるプロンプトの設計が重要です。

例えば、自社のサービスについて計測する場合でも、「おすすめのサービス」という主軸だけでなく、「価格」「実績」「使いやすさ」といった比較の切り口や、ターゲット、エリアなどによって、AIへの質問は多岐にわたります。

従来のプロンプトジェネレーターでは、登録ドメインの情報からAIが直接プロンプトを生成していたため、生成内容をユーザー側でコントロールしづらく、多数の候補から計測すべきプロンプトを1件ずつ選定する必要がありました。

そこでCINCは、AI検索対策コンサルティングの実務で培ってきた「どのような切り口で市場を捉え、どのようなプロンプトを定点観測すべきか」という知見を活用し、プロンプトジェネレーターの生成ロジックをゼロから再構築しました。コンサルティングの現場で蓄積してきたプロンプト設計・選定のノウハウをシステムに反映することで、適切な現状把握と、その後の施策立案・効果検証につながるプロンプトを、専門知識がない担当者でも設計できる環境を目指しました。

「プロンプトジェネレーター」のアップデート内容

今回のアップデートでは、AIがいきなり完成したプロンプトを生成するのではなく、「軸の設計 → ユーザーによる選択・調整 → プロンプト生成・登録」というステップを採用しました。

1.AIがプロンプトを構成する「軸」を自動提案

自社サイトの情報をもとにAIが事業やサービスの特徴を分析し、プロンプトを構成する以下のような軸をサジェストします。

  • 主軸:どの市場・サービスカテゴリーについて質問するか
  • 比較軸:どのような特徴や強みを基準に比較するか
  • ターゲット:どのようなユーザーを想定するか
  • エリア:どの地域を対象とするか

ユーザーはAIが提示した候補を画面上で確認し、自社の事業戦略やモニタリング目的に応じて必要な軸を選択・調整できます。

AI任せで質問文を直接生成するのではなく、プロンプトを構成する前段階の「比較の切り口」を可視化することで、ユーザー自身が意図を反映しながらプロンプトを設計できます。

2.選択した軸からプロンプトパターンを自動生成

選択した主軸・比較軸・ターゲット・エリアなどをもとに、システムが組み合わせを調整し、AI検索上で定点観測するためのプロンプトパターンを生成します。

生成ロジックには、CINCのAI検索対策コンサルタントが実務で培った知見を反映。プロンプトをゼロから考える必要がなく、専門知識を持たない担当者でも、一定の考え方に基づいた再現性のあるモニタリング設計が可能になります。

3.登録件数に合わせた選定作業を効率化

従来は、多数生成されたプロンプト候補の中から、ユーザー自身がプランの登録上限などに合わせて1件ずつ内容を確認・選択する必要がありました。

アップデート後は、Step1の軸選択とStep2のプロンプトパターン選択によって、生成・登録するプロンプト数を調整できます。

これにより、多数の質問文を個別に比較する作業を減らし、限られた登録枠の中で自社が観測したい領域に合わせたプロンプト設定を効率的に進められます。

「プロンプトジェネレーター」の価値・メリット

1.AI検索対策の起点となる「何を計測するか」の精度を高める

AI検索対策では、単にAIへ質問すればよいのではなく、自社の市場や強み、ターゲットなどを踏まえ、「何を計測するか」を適切に設計することが重要です。

プロンプトジェネレーターがその設計を支援することで、担当者がゼロから質問を考える思考コストを削減するとともに、自社の事業やモニタリング目的に沿ったプロンプトを設定しやすくなります。

適切なプロンプトを起点に継続的な定点観測を行うことで、AI検索上における自社・競合の現在地を正しく把握し、そのデータを施策の優先順位付けや改善、効果検証につなげることができます。今回のアップデートにより、「何を計測すべきかわからない」という迷いを解消し、より精度の高いデータドリブンなAI検索対策の土台づくりを支援します。

2.コンサルタントの知見をシステム化し、プロンプト設計の属人性を排除

AI検索対策支援の実績が豊富なCINCのコンサルタントが培ったプロンプト選定の考え方を生成ロジックへ反映しています。

担当者個人の知識や経験だけに頼るのではなく、一定のロジックに基づいてプロンプトを設計することで、専門知識がない企業でもプロ品質の観測設定を行いやすくし、AI検索モニタリングの再現性を高めます。

3.プロンプトの設計・選定を効率化し、GEO・LLMO対策の自走を支援

軸の提案からプロンプト生成、登録までを一連の流れで支援することで、プロンプトを1件ずつ作成・比較・選定する作業を効率化します。

これにより担当者は、設定作業そのものではなく、AI検索上における自社のシェア、推奨状況、推奨される理由、競合との違いといったデータの分析と改善施策に時間を使えるようになります。

AI検索対策の初期設定における、施策の実行ハードルを下げ、企業がインハウスで継続的かつデータドリブンにGEO・LLMO対策を推進できる環境づくりを支援します。

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