版: 2026年7月

AIにおけるブランド可視性オブザーバトリー

AIが顧客の質問に答えるとき、ブランドは実際にどれだけ登場するのでしょうか。当プラットフォームで集計した、日付入りの実データです。出典を明記すれば自由に再利用いただけます。具体的な事例、活用シナリオ、AIの回答内での可視性を高めるAEO/GEO最適化のヒントまで、わかりやすく解説しています。

本版の対象範囲 : 89 監査対象ブランド | 145 完全監査. 更新日 : 2026年7月.

これらのベンチマークは、GEO/AEOエージェンシーおよびコンサルタントがクライアントのブランドを位置づける際の助けになります。以下の統計は、本版で測定されたサンプル（上記の日付・規模）に関するものであり、市場全体を表すものではありません。

主要指標

16 %
自発的可視性(名指しされずにブランドが登場)
67/100
ブランドの平均可視性(/100)
65 %
AIが捏造したURLを1件以上含んだブランドの割合
64 , 70
モデルの記憶に基づくスコア(ネイティブ), ウェブ検索モードでのスコア

モデルの信頼性:捏造URLの割合

出典として引用されたURLのうち、実在しないものの割合をモデル別に示します。検証した 26 435 件のURLのうち 70 件が捏造でした(平均 0.26 %)。

モデル 捏造URLの割合
Perplexity Sonar Pro 1.05 %
Anthropic Claude Sonnet 4.6 0.62 %
OpenAI GPT-5 Mini 0.44 %
Anthropic Claude Haiku 4.5 0.19 %
OpenAI GPT-5 0.16 %
Google Gemini 2.5 Flash 0.12 %
Perplexity Sonar 0.04 %

業種別の傾向

参考サンプルです。業種ごとの件数はまだ少なく(表示のn)、今後の版で拡充していきます。

業種 ブランド数(n) 可視性(/100)
小売・商業 4 78
サービス業 4 77
建設 3 75
IT・テクノロジー 7 69
飲食 3 55
ヘルスケア 3 51

業種別調査

検証済みの業界スキャンに基づく専用調査です。各調査の方法論は上の監査集計とは別です。

方法論と限界

これらの数値は、自ら計測を選んだブランドの実際の監査を集計したものであり、すべての企業を代表するサンプルではありません。自発的可視性は、エンティティ抽出を備えたサブサンプルに基づいています。業種別の傾向は少ない件数に基づく参考値です。信頼区間を含む完全な方法論は、次のページをご覧ください: 方法論のページ.

オブザーバトリーを引用する

これらのデータは「AI Labs Audit, AI可視性オブザーバトリー」への出典明記を条件に、自由に再利用いただけます。本版は、さらに詳しい2つの刊行物で補完されます: AI可視性バロメーター, モデルによる捏造URLに関する調査.