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自社の評判を AI はどう答えるか：確かめ方と記録の型

「◯◯社の評判は？」と AI に聞く人が増えています。米国の調査では、BtoB の購買担当者の 85% が、AI に名前を挙げられた企業をより好意的に見ると答えました（G2・2026 年）。自社の評判を AI がどう答えているかを確かめる手順と、記録の型を示します。

公開 更新 著者 AnswerLens 編集部（AI 検索（LLMO）の可視性計測）

この記事の要点

  • 自社名を入れた質問（「◯◯の評判は？」「◯◯と△△はどちらがいい？」）を AI に投げると、AI が自社をどう説明しているかが分かります
  • 見るのは「名前が出るか」ではなく、説明が正しいか、古くないか、否定的に書かれていないか、根拠は何かです
  • 同じ質問を複数の AI に 3 回ずつ投げ、答えを原文のまま残すと、あとから比べられます

AI に「評判」を聞かれたとき、何が起きているのですか？

「◯◯社の評判は？」と聞かれた AI は、学習済みの知識や、その回に検索で見つけたページ（口コミサイト、比較記事、ニュース、自社サイトなど）をもとに、自社の特徴、長所と短所、他社との違いを文章にまとめます。

見込み客にとっては、この文章が「その会社の第一印象」になります。米国の G2 の調査（2026 年 4 月公表・BtoB の意思決定者 1,076 人）では、85% が AI に名前を挙げられたベンダーをより好意的に見ると答え、45% がレビューサイトの引用を最も信頼できる材料に挙げました。海外のソフトウェア購買の調査ですが、AI の説明と、その根拠になっている口コミが、候補の評価に影響していることを示しています。

自社名を入れた質問では、何が分かるのですか？

社名を入れた質問では、自社の名前が出るのは当然です。当方の計測でも、自社の評判を聞く質問では、対象サービスの名前は毎回挙がっていました。

質問の型回答数対象サービスが推薦の対象として挙がった割合
自社の評判を聞く9100%
自社と競合を並べて聞く18100%
競合の評判を聞く185.6%

だから、指名質問で見るべきなのは出るかどうかではなく、どう書かれているかです。同じ計測全体でも、「回答のどこかで言及された」回と「推薦の対象として挙げられた」回の割合は一致しませんでした（65.6% と 64.1%）。名前が出ていても、勧められていない回がある、ということです。

どんな手順で確かめればいいですか？

手順やること
1. 質問を用意する「（自社）の評判は？」「（自社）の短所は？」「（自社）と（競合）はどちらがいい？」「（自社）は何の会社？」の 4 本を基本にする
2. AI を選ぶ検索をする AI（引用元が表示されるもの）を必ず 1 つ入れる。根拠がたどれるため
3. 条件をそろえるログアウトして行う。同じ文面のまま 3 回ずつ続けて投げる
4. 原文を残す答えの文章と引用元を、そのまま保存する（要約しない）
5. 記録する下の表の項目で、1 回ごとに記録する
記録する項目見るポイント
説明は正しいか事業内容・価格・所在地・設立年などに誤りがないか
古くないか終了したサービスや、以前の価格が書かれていないか
否定的な記述はあるか何について、どの根拠にもとづいて書かれているか
競合と比べてどう書かれているか何が優れていて、何が劣るとされているか
根拠は何か（検索をする AI の場合）口コミサイト・比較記事・ニュース・自社サイトのどれか

質問の作り方の全体は LLMO のプロンプト設計：計測する質問の作り方 にまとめています。

気になる説明が見つかったら、どうすればいいですか？

AI の答えを直接直す手段はありません。直すのは、AI が根拠にしている情報のほうです。

見つかったこと次にやること
事実の誤り・古い情報根拠になっているページを特定し、自社サイトの記載を正確にし、掲載先に訂正を依頼する（AI が自社について間違ったことを答えるとき）
否定的な記述口コミの中身が事実なら、まず実態を直す。事実と違うなら、掲載先の手続きに沿って対応する
強みが伝わっていない比較記事など、すでに載っている場所で、何に強いかと具体的な数字が書かれているかを見直す

口コミを増やそうとするときは注意が必要です。割引やギフトを条件に高評価を依頼するなどのやり方は、ステルスマーケティング規制（景品表示法・2023 年 10 月〜）の対象となりえ、措置命令の対象です。内容によっては優良誤認として課徴金もありえます（口コミを増やす LLMO 施策と、ステマ規制）。

主張根拠の強さ根拠
指名質問では、自社の名前はほぼ必ず出る◎ 実証当方の実測（9 回中 9 回）
名前が出ても、勧められているとは限らない◎ 実証当方の実測（言及と推薦の割合の差）
AI に名前を挙げられると、買い手の印象が良くなる○ 有力G2 の調査（海外・自己申告）
AI の答えを、企業が直接書き換えられる✕ 否定されつつある各社とも、個別の企業が答えを直す手段は提供していない

根拠の強さは、◎ 実証（当方の実測、または複数の独立した調査が同じ結論）／○ 有力／△ 仮説／✕ 否定されつつある、の 4 段階で示しています。

※ 外部の調査の内容は、記載した発表時点のものであり、当方が独自に検証したものではありません。

よくある質問

どのくらいの頻度で確かめればいいですか？

月に 1 回、同じ質問・同じ AI・同じ回数で確かめるのが基本です。新しい商品の発表や、報道があった直後は、臨時で確かめる価値があります。

競合の評判も調べていいですか？

調べられます。競合がどんな根拠で、何を強みとして説明されているかは、自社の打ち手を考える材料になります。ただし、競合を名指しして優劣を示す表現を広告に使う場合は、別の注意が必要です。

評判の確認を任せることはできますか？

当方の初期診断（350,000 円・税別）では、社名を含まない質問に加えて、社名を含む質問での説明の正確さや否定的な記述も確認します。まずは無料診断（0 円）で現在地をお返しすることもできます。

計測条件と免責

本ページに記載した数値は、明記した計測条件（エンジン・モデル・反復回数・実施日）のもとで観測された結果です。 生成 AI の回答は継続的に変動するため、同じ条件で再計測しても同一の結果になるとは限らず、将来の結果を保証するものではありません。 また本ページは、特定の施策によって出現率・順位が向上することを保証するものではありません。

法規制に関する記述は、公表されている運用基準にもとづく一般的な整理であり、法的助言ではありません。個別の判断は専門家にご確認ください。

本ページに登場する計測対象・競合は、特に断りのない限り社名を伏せています。特定の企業・サービスを推奨または批判する意図はありません。