「うちのブランド、AIに出てる？」で迷う理由
最近は、ChatGPTやClaudeに自社名が出るかを追う「AI Visibility」ツールが、一気に増えてきましたよね。実際に触ってみると、同じ質問でも順位が毎回ズレるので、「このスコアって本当に意思決定に使えるのか」と不安になる方が多いわけです。
この迷いは、むしろ正しい反応だと思うんですよ。AI可視性は新しい領域なので、指標ごとの信頼性を分けて読まないと、ダッシュボードの見た目だけで判断してしまいがちなんですよね。そこで今回は、独立した3本の調査を並べて、「使える数字」と「危ない数字」を切り分けてみましょう。
2,961回の実験が示した「順位はノイズ、出現率は信号」
SparkToroの大規模調査では、600人のボランティアが3つのAIに合計2,961回のブランド推薦クエリを実行したそうです（R）。ここでまず確認したい事実が2つあります。
- 同一リストの再現は1%未満、順序一致は約0.1%
- いっぽうで「何回中何回出たか」を見る出現率は安定
要するに、単発の順位はほぼノイズなんですが、反復測定した出現率のほうは信号として扱える、ということですね。今日の順位が3位でも明日は7位、みたいな数字を真顔で並べても、それはサイコロの出目を記録しているようなものでしょう。高可視性ブランドが71回中97%で出るような結果なら、月次比較の土台として十分に実務的であります。
推定プロンプトでも、相対比較ならまだ使える
Otterly AIの分析も、この話を補強してくれています（R）。実プロンプトは平均15.1語、推定プロンプトは8.8語で、入力の性格はかなり違っていたんだそうな。実プロンプトのほうが人称や文脈が多く、推定側は短く商業寄りに偏りやすいわけですね。
なんですが、ブランドの相対ランキングは両者で「かなり類似」していたんですよね。つまり推定プロンプトは実態そのものではないけれど、競合との位置関係をざっくり掴む用途になら、まだ使えるという整理になりましょう。
「プロンプト検索ボリューム」は精密に見えてズレやすい
jaeckert-odaniel.comの批判的レビューは、もう一段厳しい論点を出しています（jaeckert-odaniel, 2025）。「プロンプト検索ボリューム」は、数字の見た目こそ精密でも、土台が偏っている可能性が高い、という指摘ですなぁ。
- 元データがデスクトップChrome寄りで、モバイル利用を取りこぼしやすい
- パネル属性がテック系に寄り、が崩れやすい
- 小サンプルの外挿で誤差が積み上がり、疑似精度になりやすい
この指標は、仮説づくりには使えても、予算配分の主KPIに据えるには危ない、というのが妥当な読み方でしょう。
結論: AI可視性ツールで最初に見るのは「反復回数」と「出現率の定義」
AI可視性ツールを開くと、つい順位やスコアの数字に目が行きます。ですが、実務で最初に確認すべきなのは、その数字が何回の反復から出ているのか、そして出現率をどう定義しているのか、という2点なんですよね。ここが曖昧なままだと、ダッシュボードがどれだけきれいでも、判断はかなり危うくなります。
SparkToroのように方法論を公開しているか、少なくとも数十回の反復測定を前提にしているか。ここを確認したいところです。一方で、「プロンプト検索ボリューム」の絶対値は、そのままKPIに置かないほうが安全でしょう。順位トレンドや一次データと合わせて、補助指標として読むくらいが現実的だと思います。
「プロンプト検索ボリューム」の扱いだけ先に深掘りしたい方は、データ源はデスクトップChromeのパネルだけ。「プロンプト検索ボリューム」の正体 を続けてどうぞ。
出典
- Rand Fishkin (SparkToro/Gumshoe), “NEW Research: AIs are highly inconsistent when recommending brands or products”, 2026-01-27, sparktoro.com
- Thomas Peham (Otterly AI), “Real vs Estimated Prompts: I Analyzed 100s of Real ChatGPT Queries”, 2026-02-03, otterly.ai
- jaeckert-odaniel.com, “Prompt search volume: Real data or all guessed?”, 2025-12-16, jaeckert-odaniel.com
