Visoraは、ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexityといった主要な生成AIサービスにおいて、ユーザーからの問い合わせに対して自社のブランドやプロダクトがどのように評価・言及されているか、競合製品と比べてどのように位置付けられているか、そしてどの情報源（URL）が引用参照されているかを定量的に追跡・分析する次世代のブランドモニタリングツールです。
開発の背景と抱えていた課題
生活者やB2B購買者の情報探索行動の入口が、従来の「検索エンジンの検索結果一覧（SEO）」から「生成AIとの対話（LLM回答）」へと急速にシフトしています。しかし、従来のSEO順位追跡ツールでは「AIが自社製品をおすすめとして提示しているか」「AIが誤った情報や古いデータを回答していないか」「どのWebメディアを根拠として引用しているか」といった新しい観点のブランド可視性を測定することが困難でした。
システムアーキテクチャと主な特徴
マルチLLMに対する定常クエリ自動テスト 業界のターゲットキーワードや購入検討クエリを定期的に主要LLM群へ自動投入し、回答テキストを解析して自社および競合ブランドの出現頻度と評価トーンをプロットします。
引用ソース（フットノート）の網羅的解析 AI回答内で根拠としてリンク・引用されている一次情報Webサイトを抽出・構造化。どのWebメディアやプレスリリースがAIの知識形成に影響を与えているかを特定します。
誤情報の検知と改善提案（GEO / LLMO） AIが自社サービスに関して事実と異なる誤解や古い仕様を回答しているケースを自動検知。AIに正しくインプットさせるためのWebコンテンツ改善策や構造化データの最適化案（Generative Engine Optimization）を提示します。
実装されている主な機能
- 主要LLM（ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity等）の回答自動モニタリング
- 自社ブランドおよび競合製品のAI露出度・言及シェア（Share of Model）解析
- AI回答におけるポジティブ/ネガティブな文脈トーン分析
- 参照・引用されている一次情報Webサイト（URL）の特定と一覧化
- 事実と異なる誤った回答（ハルシネーション）の自動検知アラート
- 生成エンジン最適化（GEO）のためのコンテンツ改善ガイドの提示
- 時系列でのAI内ブランド認知度推移ダッシュボード
想定される利用シーン
- 生成AI上での自社プロダクトの推奨状況やブランド認知度を把握したいマーケティング責任者
- 従来のSEO対策に加え、AI検索時代に対応した新しいWeb集客施策（GEO/LLMO）を模索するチーム
- 自社に関する事実無根のAI回答やレピュテーションリスクを早期に発見・対処したいPR・広報担当者
設計において重視したポイント
単にAIの回答結果を表示するだけでなく、「なぜその回答が生成されたのか」という背景にある引用元メディアを特定し、企業が具体的にWebサイトのコンテンツやPR戦略をどのように修正すべきかという実行可能なインサイト（Actionable Insights）を提供することに注力しています。
現在の開発状況
現在はMVP段階として、複数LLMに対するプロンプトの自動送信と回答パースエンジン、ブランド言及度のスコアリング、および引用元URLの解析ロジックを中心に実用検証を行っています。
| 項目 | 詳細情報 |
|---|---|
| Status | MVP |
| Category | Generative Engine Optimization (GEO) Tool |
| Primary Focus | LLMブランド露出モニタリング / 引用元メディア解析 / 誤情報検知 / GEO・LLMO最適化 |
