ChatGPTに「この分野のおすすめは？」と聞くと、ブランド名がいくつか返ってきます。あなたの会社は、その中に入れているでしょうか。
気になって、身近な「日本の自転車メーカー」で試してみました。5社を選び、4つのAIに同じ質問を投げて、名前の出方を数えたんです。
すると、AIによって”推すブランド”がけっこう違いました。でも横断で集計すると、くっきり差がつきます。
今日はこの実測結果を見ながら、AIにどう推されているかは測れて、しかも伸ばせる、という話をします。
5社×4つのAIに、同じ5問を投げた
対象は日本の自転車メーカー5社。ブリヂストン、パナソニック、ミヤタ、アラヤ、フジです。
そこへ「おすすめは？」「通勤用なら？」といった素直な質問を5つ用意しました。同じ質問を4つのAIに投げています。
数えたのは3つの指標です。言及率（何回の回答に出たか）、被引用シェア（全ブランドの言及に占める割合）、平均順位（回答の中で何番目に出たか）。
下が、その実測レポートです。数字はすべて今回の測定値そのままで、加工はしていません。
AI CITATION REPORT
日本の自転車メーカー
4つのAI（ChatGPT / Gemini / Perplexity / Claude）に各5問・計20回質問。うちブランド言及を抽出できた有効回答は15件。Geminiの回答からは対象5社の言及を抽出できなかったため、本レポートの比較は実質的にChatGPT・Perplexity・Claudeの3AIによるもの。実測日 2026-07-02（UTC）。
| # | ブランド | MF（言及率 %） | SOV（被引用シェア %） | AvgRank（平均順位） | Top1（%） | Sentiment |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | ブリヂストン | 93.3 | 37.0 | 1.6 | 86.7 | ポジティブ |
| 2 | パナソニック | 73.3 | 26.1 | 2.3 | 6.7 | ポジティブ |
| 3 | ミヤタ | 73.3 | 23.9 | 2.4 | 6.7 | ポジティブ |
| 4 | アラヤ | 26.7 | 10.9 | 3.4 | 0.0 | ポジティブ |
| 5 | フジ | 6.7 | 2.2 | 3.0 | 0.0 | ポジティブ |
※ グラフを表示できない場合は、上のランキング表が同じ数値のテキスト代替になります。
| ブランド | ChatGPT | Perplexity | Claude |
|---|---|---|---|
| ブリヂストン | 100.0% / 1.0 | 80.0% / 1.0 | 100.0% / 2.3 |
| パナソニック | 100.0% / 2.3 | 20.0% / 3.0 | 100.0% / 2.0 |
| ミヤタ | 40.0% / 3.0 | 100.0% / 1.8 | 80.0% / 2.8 |
| アラヤ | 20.0% / 5.0 | 60.0% / 3.0 | 0.0% / — |
| フジ | 20.0% / 3.0 | 0.0% / — | 0.0% / — |
測定に使用した質問（5件）
- 日本の自転車メーカーでおすすめはどこですか。代表的なメーカーを挙げてください。
- 通勤・通学用のシティサイクルを買うなら、日本のどの自転車メーカーが良いですか。
- 日本の自転車メーカーを品質やブランド力で比較すると、どのメーカーが評価が高いですか。
- ロードバイクやクロスバイクで、日本の自転車メーカーのおすすめを教えてください。
- 日本の老舗自転車メーカーにはどんな会社がありますか。代表的なブランドを挙げてください。
横断で見ると、首位が引用シェアの約4割を占めた
まず目を引くのが首位の強さです。ブリヂストンは言及率93%、被引用シェアは約37%。単独で全体の4割近くを持っていきました。
平均順位も1.6番目で、最初に名前が挙がる回答が多い。AIをまたいでも安定して”推される”ブランド、という結果です。
続くパナソニックとミヤタは、言及率こそ同じ73%。ただ中身を見ると、出てくるAIも順位も違いました。
いちばん下のフジは、今回の質問では言及率7%。数字だけ見れば静かですが、これは「伸びしろの在りか」を指しています。後半で触れます。
「どのAIで出るか」はブランドごとに割れた
面白いのは、横断の順位が各AIの縮図ではなかったことです。
たとえばミヤタ。Perplexityでは言及率100%で強い一方、ChatGPTでは40%にとどまりました。
パナソニックは逆の傾向です。ChatGPTとClaudeでは毎回出るのに、Perplexityでは20%まで下がります。
同じブランドでも、AIが変わると立ち位置が変わる。「AIでの評判」をひとつの数字で語れない理由が、ここにあります。
測れれば、弱いAIは”伸ばす余地”に変わる
ここが今日いちばん伝えたいところです。ばらつきは、弱点であると同時に地図になります。
パナソニックがPerplexityで弱いなら、Perplexityが参照しそうな一次情報を整える、という打ち手が立ちます。
フジのように全体が静かなら、まず「どのAIで、どんな質問なら出やすいか」を測るところから始められます。
検索順位と同じで、現在地が分かって初めて打ち手は具体になる。AI可視性は、測れて、弱いところを名指しできて、だから伸ばせるのです。
まとめ
同じカテゴリでも、AIによって推されるブランドは大きく違いました。それでも横断で数えれば、差はくっきり見えます。
大事なのは順位そのものより、「どのAIで出ていないか」が分かること。そこが、次の一手を置く場所になります。
自社ブランドがAIにどう出ているか。一度測ってみると、順位表とは別の地図が手に入りますよ。
測定方法: 「日本の自転車メーカー」を対象に、対象5社（ブリヂストン・パナソニック・ミヤタ・アラヤ・フジ）と5つの質問を設定し、ChatGPT・Gemini・Perplexity・Claudeへ各1回ずつ計20回質問（2026-07-02 実測）。各回答から対象ブランドの言及・順位を抽出し、言及率／被引用シェア／平均順位を算出。うち有効回答は15件で、Geminiからは対象5社の言及を抽出できなかったため、比較は実質的に3AIによるもの。名指しの優劣を断ずるものではなく、AI可視性の測定例として中立に提示するものです。
