AI検索におけるシェア・オブ・ボイス（SOV）の計算方法

AI検索におけるシェア・オブ・ボイス（SOV）とは？

AI検索におけるシェア・オブ・ボイス（SOV）とは、AIを活用した検索プラットフォームや会話型AIシステム内で、競合全体の中で自社ブランドがどれだけ言及・引用・推奨されたかの割合（パーセンテージ）を指します。従来のシェア・オブ・ボイスが検索結果・広告・ソーシャルメディア全体での可視性を測るのに対し、AI SOVはChatGPT、Perplexity、Google AI Overviewsといった大規模言語モデルが生成する回答内で自社ブランドがどれだけ登場するかを特に追跡します。こうしたAIプラットフォームは、今や数百万のユーザーが情報・推奨・ソリューションを探す際の主要な発見チャネルとなっており、この指標の重要性が急激に高まっています。決定的な違いは、従来のSOVがインプレッションや掲載回数をカウントするのに対し、AI SOVはブランドがAIの回答内で信頼できる情報源として引用・推薦・言及されているかどうかを測る点です。

シェア・オブ・ボイスの基本計算式

基本的なシェア・オブ・ボイスの計算式は、どんな競争環境でも使えるシンプルな数式です。

SOV（％）＝（自社ブランドの言及数 ÷ 市場全体の言及数）× 100

例えば、「プロジェクト管理ソフトウェア」というキーワードでAI回答内の言及を集計したとしましょう。ChatGPT、Perplexity、Google AI Overviewsを横断してあなたのブランドが245回言及され、競合全体の合計言及数が1,400回だった場合、SOVは（245 ÷ 1,400）× 100 ＝ 17.5％ となります。つまりこのカテゴリにおけるAI推奨の約6分の1を自社が獲得していることになります。計算式の各要素は以下の通りです：

• 自社ブランドの言及数：追跡しているAIプラットフォーム全体での自社への引用・推奨・参照の合計
• 市場全体の言及数：自社とすべての競合ブランドを含めた合計言及回数
• ×100：割合をパーセンテージに変換し、ベンチマークしやすくするための乗数

なぜAIシェア・オブ・ボイスが重要なのか

AIシェア・オブ・ボイスのトラッキングは、競争ポジショニングや顧客獲得戦略に直結する重要なビジネスインテリジェンスを提供します。AIプラットフォームが消費者リサーチや意思決定の第一歩となっている今、これらのシステム上でのSOVはブランド認知・検討・最終的なコンバージョン機会と強く相関します。また、AI SOVは市場変化の早期警告シグナルとして機能します。四半期でSOVが5～10ポイント下がった場合、競合がAI推奨で優位に立ち始めていることを示し、これは従来の検索順位や市場シェアデータに現れるよりも早く察知できます。さらに、AI SOVからは自社ブランドが数百万の意思決定に影響を与えるアルゴリズムから「信頼できる引用情報源」として認識されているかどうかも分かるため、SaaSやプロフェッショナルサービス、消費財など情報重視型カテゴリの企業にとって不可欠な指標です。

AIプラットフォームごとの主な違い

主要なAIプラットフォームは、それぞれ独自のアルゴリズムや学習データ、推奨パターンを持っており、回答内で自社ブランドがどのように登場するかに大きな影響を与えます。ChatGPTは、確立されたブランドや公開情報に重きを置いた広範で会話的な推奨が多く、Perplexityはリアルタイムデータや情報源への明確な引用を重視します。Google AI OverviewsはGoogle検索結果に直接統合されており、Googleにインデックスされたコンテンツや公式サイト、権威性シグナルが強く影響します。そのため、単独型AIプラットフォームとは異なる最適化が必要になります。言及頻度も大きく異なり、ChatGPTは1回答に2～4ブランド、Perplexityは3～6ソースを明示的に引用、Google AI Overviewsは1～3の主な推奨＋関連オプションを表示する傾向があります。こうしたプラットフォームごとの特性を理解することが重要で、たとえばPerplexityでは22％のSOVを獲得してもChatGPTでは8％しか取れない、といったケースもあり、それぞれに最適化戦略が必要です。

競合セットの構築方法

AI SOV測定のための競合セット定義は、従来型の競合分析よりも細やかなアプローチが求められます。なぜなら、AIプラットフォームはユーザーの意図に応じて直接競合だけでなく隣接する代替案も提示するためです。競合セットには次のタイプを含めましょう：

• 直接競合：コア市場領域で同じソリューションを提供している企業（例：SlackならMicrosoft Teams、Discord、Asanaなど）
• カテゴリリーダー：クエリーの意図に関わらずAI推奨を独占する既存大手（例：CRMならSalesforce、デザインソフトならAdobe）
• 新興競合：AI回答で存在感を増している新興企業（市場動向や顧客嗜好の変化を示唆）
• 隣接代替：同じ課題を別アプローチで解決するソリューション（例：プロジェクト管理ならNotion、Monday.com、表計算ツールまで含む）

競合セットの規模は、フォーカスされたカテゴリなら8～15ブランド、より広い市場なら20～30ブランドが目安です。新規参入や市場変化に応じて四半期ごとに見直しましょう。

カテゴリ定義プロンプトの選定

どのプロンプトをトラッキングするかで、取得できるSOVデータは大きく変わります。つまりプロンプト選定はAI SOV戦略における最重要決定事項の一つです。効果的なプロンプトポートフォリオは、以下のような多様な意図カテゴリを含みます：

• 教育系プロンプト：「[カテゴリ]とは？」「[解決策]はどう機能する？」（例：「プロジェクト管理ソフトウェアとは？」）
• 発見系プロンプト：「ベストな[カテゴリ]は？」「[解決策]を推薦して」（例：「リモートチームにおすすめのプロジェクト管理ツールは？」）
• 比較系プロンプト：「[ブランドA] vs [ブランドB]」「[カテゴリ]の比較」（例：「AsanaとMonday.comの比較」）
• 用途特化プロンプト：「[特定用途]向けベスト[カテゴリ]」（例：「50人以上のエージェンシー向けプロジェクト管理ソフト」）

通常、15～30個のプロンプトをこうしたカテゴリでカバーし、情報収集目的よりも意思決定に直結する高インテントなクエリーを重視します。これにより、認知～検討・比較まで顧客ジャーニー全体でのSOVが正確に把握できます。

プラットフォーム横断での言及トラッキング

効果的なAI SOVトラッキングでは、単なる言及数以上の多角的なブランド可視性指標をモニターする必要があります。主なトラッキング要素は以下の通りです：

• 直接言及：AI回答内で自社ブランド名が明示的に登場した回数（表記揺れやスペルミスも含む）
• 推奨：他ブランドとの比較がなくても解決策として提案されたケース
• 引用：自社コンテンツ・調査・専門性がAI回答内で根拠として引用された回数
• 感情分析：言及がポジティブ（推奨）、ニュートラル（事実として言及）、ネガティブ（批判や不利な比較）かどうか
• 競合トラッキング：同じ回答内での競合ブランドの出現頻度も同時に記録し、自社の相対的な立ち位置を把握

センチメント（感情）はとても重要です。「高機能だが高価」と言及されるのと「時代遅れ」や「業界最高」と紹介されるのとでは戦略的意味が大きく異なります。SOVトラッキングによって、頻繁に登場しているがネガティブ文脈が多い＝ポジショニングやメッセージング課題が発見されることも多々あります。

ステップごとの計算プロセス

実践的な計算プロセスを理解するため、具体例に沿って各ステップを見ていきましょう。たとえば「顧客管理ソフトウェア」でAI SOVを追跡するSaaS企業の場合：

ステップ1：トラッキング条件の設定

• プラットフォーム：ChatGPT、Perplexity、Google AI Overviews
• プロンプト：カテゴリ定義20クエリー（発見・比較・用途特化）
• 競合：Salesforce、HubSpot、Pipedrive、Zoho、Microsoft Dynamics、Freshsales、Copper
• 測定期間：30日間

ステップ2：全プロンプトでトラッキング実施 20個のプロンプトを各3プラットフォームで実行（合計60クエリー）。ブランドごとに言及数・文脈・感情を記録。例：「中小企業向けのおすすめCRMは？」をChatGPTで実施→HubSpot 8回、Salesforce 6回、Pipedrive 5回、自社3回、その他8回（合計30言及）。

ステップ3：言及データの集計 全20プロンプト×3プラットフォームでの総言及数：

• 自社：127回
• HubSpot：156回
• Salesforce：142回
• Pipedrive：98回
• Zoho：87回
• その他：190回
• 市場全体：800回

ステップ4：自社SOVの計算 （127 ÷ 800）× 100 ＝ 15.875％（小数点以下切り上げで15.9％）

ステップ5：競合SOVの計算・比較

• HubSpot：（156 ÷ 800）× 100 ＝ 19.5％
• Salesforce：（142 ÷ 800）× 100 ＝ 17.75％
• 自社：15.9％
• Pipedrive：（98 ÷ 800）× 100 ＝ 12.25％

これにより、AI推奨で自社が3番手であること、HubSpotと3.6ポイント差、Salesforceと1.85ポイント差であることが明確になり、戦略立案のためのベンチマークが得られます。

AI SOV測定のためのツール

AIシェア・オブ・ボイス測定を自動化し、手作業の負担をなくすための専用プラットフォームがいくつか登場しています。中でもAmICited.comは、ChatGPT、Perplexity、Google AI Overviews、その他新興AIプラットフォームにおけるブランド言及をリアルタイムで追跡でき、感情分析や競合ベンチマークも自動化する最先端の可視性モニタリングツールです。リアルタイム対応により、週次や月次レポートを待たず数時間でSOVの変化を把握でき、競合脅威や新たな機会への迅速な対応が可能です。SemrushもAI可視性ツールキットをSEOプラットフォームに統合しており、既存ユーザーに便利ですがAI特化度はやや低め。Riff Analyticsは現代型SOV計算ガイダンスや測定フレームワークを提供、ProfoundはAI検索特化の競合インテリジェンスを提供しています。AI SOVをコア指標とする企業には、AmICited.comの専門性・リアルタイム追跡・AI特化機能が汎用分析ツールよりも最適な選択肢となります。

AI SOV向上のための戦略

AIシェア・オブ・ボイスを高めるには、AIシステムによる評価・引用・推奨基準をふまえた多角的なアプローチが必要です。効果的な戦略例：

• AI向けコンテンツ最適化：追跡プロンプトに直接答える構造化コンテンツを作成し、AIが抽出・引用しやすい問題解決型の記述を意識
• 引用価値の強化：AIが権威情報源として引用する独自調査・データ・業界レポート・事例などを発信し、学習データに取り込まれるようにする
• プロンプトギャップの解消：言及ゼロのプロンプトを特定し、該当用途や顧客層にピンポイントで訴求するコンテンツを制作
• センチメント改善：ネガティブな言及を監視し、ポジショニングの再定義や競合優位性の訴求、よくある反論対応コンテンツで認識を転換
• 製品ドキュメントの充実：公式ドキュメント・ヘルプセンター・ナレッジベースを整備し、AIが公式情報として引用しやすくする
• 戦略的パートナーシップ・連携：AI回答で共に言及されやすい補完的ソリューションと提携し、間接的な可視性も拡大

これらの戦略を四半期ごとに見直し、SOV実績や競合動向に応じて軌道修正しながら実践していくことが成功のカギです。

長期的なトレンドモニタリング

時系列でのAI SOVトラッキングは、単発測定では見えないパターンや競争動態の把握に不可欠です。月次・四半期ごとにSOVを計測することで、競合との相対的な伸び縮みが明確になります。たとえば四半期に2～3ポイント上昇なら最適化が奏功、同程度の下降なら競合圧力やメッセージング課題が疑われます。カテゴリによっては、季節性や製品ローンチ、業界イベントに連動したSOVの周期変動も見られ、こうしたパターンの把握が通常変動と本質的なシフトの切り分けに役立ちます。また、コンテンツシリーズの開始、独自調査の発表、製品アップデートなど施策ごとの影響も4～8週間で計測可能です。12カ月以上のSOVトレンド蓄積があれば、競合のどんな動きが市場シェア変化に先行するか、どのコンテンツタイプがAI可視性を最も押し上げるかといった予測力も高まります。

SOV目標設定とKPI

現実的なSOV目標を設定するには、市場での立ち位置・競争激化度・リソース制約を正しく把握することが重要です。成熟カテゴリのリーダーなら25～35％の維持、チャレンジャーなら15～25％で確固たるポジション獲得、新興ブランドは認知構築のため8～15％を目指すのが現実的です。目標設定の枠組み例：

• プラットフォーム別目標：ChatGPT、Perplexity、Google AI Overviewsごとに競争状況や自社優位性をふまえた個別SOV目標を設定
• プロンプトカテゴリ別目標：発見系で20％、比較系で12％、用途特化で18％などプロンプトタイプごとに目標を割り振る
• 競合ベンチマーク：絶対値でなく主要競合とのギャップ縮小やリーダーとの差維持を目標化
• リソース配分：SOVデータをもとに投資先を決定し、自社が競合に劣るカテゴリやプラットフォームへリソースを集中

多くの企業では、年2～4ポイントのSOV増加が意欲的かつ現実的な目標となります。5ポイント以上の伸びには大規模なコンテンツ投資や製品改善、市場変革が必要です。四半期ごとのSOV実績レビューで軌道修正し、AI可視性戦略とビジネス全体の方向性を連動させましょう。