AI可視性ツールは本当のことを教えてくれているか？広報担当者が見落とすスコアの死角

企業の広報担当者が使うAI可視性の計測ツールが、実態とかけ離れた「良い数字」を示している可能性がある。広報・コミュニケーション専門メディアSpin Sucksの創設者ジニ・ディートリッチ氏がこの問題を解説した記事を、同メディアが2026年10月20日に公開した。

ディートリッチ氏が指摘する核心はシンプルだ。多くの計測ツールのベンダーは、自社のコンテンツを言い換えたプロンプトでテストを行っている。自分の文章を少し変えて入力すれば、当然AIは自社を回答に出す。「自分の名前をGoogleで検索して、検索結果の1位に出てきたと喜ぶようなものだ」とディートリッチ氏は述べている。

AIは5つのツールで5つの別の答えを出す

実態を確認する方法は単純だ。ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity、Copilotといった複数のAIツールを、個人の閲覧履歴が影響しない状態で開き、顧客が実際に入力するような平易な言葉で質問してみる。記事では、ドラム式乾燥機の糸くずフィルターに洗剤のフタを落としてしまった際の対処法を尋ねた例が紹介されている。自社の公式タグラインや想定した検索キーワードではなく、顧客が実際に困ったときに口にするような言葉で試すことが重要だとしている。

また、Orbit Mediaが実施したブロガー調査によると、AIのツールが同一のソースを引用する頻度はわずか1.7%にとどまる。あるツールで自社が回答に出ても、別のツールで同様に出るとは限らない。

「誰が言っているのか」を答えられない指標は経営層に出すな

正直な監査から浮かび上がるのが、AIが実際に参照しているソースの一覧だ。記事ではこれを「トラストマップ（信頼の地図）」と呼んでいる。記者、ブロガー、ポッドキャストの発信者、ニュースレターの著者など、AIが答えを引用する際に頼っているのは第三者の情報源だ。自社サイトのコンテンツだけを充実させても、AIの回答には反映されにくい構造がある。

計測の考え方についてもディートリッチ氏はこう述べている。「その指標について『誰が言っているのか』という問いに答えられなければ、経営層の前に出してはいけない。良い数字であっても同じだ」。監査の結果を経営幹部に報告できるかどうかは、その数字の根拠が自社の都合のよい計測設計ではなく、顧客の実際の行動に基づいているかどうかにかかっている。

多くのチームが監査を完遂できない理由

AI可視性の監査が難しいのは作業そのものの複雑さではない。問題は継続性だ。テストに使うプロンプトはいつの間にか顧客視点から外れ、自社に都合のよい質問に変わっていく。回答が芳しくなかった領域は改善リストではなく願望リストになっていく。情報発信の拠点となるコンテンツは更新が止まる。ディートリッチ氏は「失敗するのは作業が難しいからではなく、誰の仕事でもないからだ」と述べており、担当者を明確に決めることが完遂の前提条件だとしている。

AIは現時点でユーザーの質問に対して3〜4個の選択肢を提示して回答を終える。その候補に入っていなければ、検討の土俵にすら上がらない。記事ではそれを「意思決定の瞬間に部屋にいない状態だ」と表現している。