AIに 30回 質問して、あなたの会社が紹介されたのは 3.3% でした。
測定にはブレがあるため、実際は約 0.6%〜16.7% の範囲と推定されます。
AIの推薦リストにはまだ登場していません。 紹介されるときは平均 2.0番目 に登場します。 紹介のされ方: 好意的1件
| エンジン | 言及/質問数 | 言及率 | 推定範囲 |
|---|---|---|---|
| Gemini（検索） | 1/30 | 3.3% | 0.6%〜16.7% |
AIの回答の中で紹介・推薦された企業名を集計したものです。黄色の行が診断対象（貴社）です。
| # | 企業/サービス名 | 推薦された回数 | |
|---|---|---|---|
| 1 | NTTデータ | 9回 | |
| 2 | クラスメソッド | 8回 | |
| 3 | SCSK | 6回 | |
| 4 | アイレット | 5回 | |
| 5 | 富士通 | 5回 | |
| 6 | 伊藤忠テクノソリューションズ | 4回 | |
| 7 | 野村総合研究所（NRI） | 4回 | |
| 8 | クラスメソッド（Classmethod） | 4回 | |
| 9 | 日立製作所 | 4回 | |
| 10 | 野村総合研究所 | 4回 |
見込み客がAIに相談する聞き方のパターンごとに、貴社が紹介された割合です。
| 質問タイプ | 言及/質問数 | 言及率 | |
|---|---|---|---|
| おすすめ・紹介系 参考値 | 0/10 | 0.0% 実際は約0.0%〜27.8%と推定 | |
| 比較・選定系 参考値 | 0/8 | 0.0% 実際は約0.0%〜32.4%と推定 | |
| 地域系 参考値 | 1/6 | 16.7% 実際は約3.0%〜56.4%と推定 | |
| 課題解決系 参考値 | 0/4 | 0.0% 実際は約0.0%〜49.0%と推定 | |
| ハウツー派生系 参考値 | 0/2 | 0.0% 実際は約0.0%〜65.8%と推定 |
実際にAIへ投げかけた質問と、その回答で貴社が紹介されたかどうかの一覧です。 質問の下は中心となる検索キーワードと、Googleでの月間検索回数です。
| AIへの質問 | 貴社の紹介 |
|---|---|
| システム受託開発を依頼するなら、どの会社が良いですか？ システム受託開発 | 紹介なし（0/2回） |
| システムエンジニアリングサービスでおすすめの企業を教えてください。 システムエンジニアリングサービス | 紹介なし（0/2回） |
| システム運用保守をお願いするのに信頼できる会社はどこですか？ システム運用保守 | 紹介なし（0/2回） |
| システムコンサルティングを受けるなら、どの企業がいいですか？ システムコンサルティング | 紹介なし（0/2回） |
| 東京で評判の良いITサービス会社を教えてください。 ITサービス | 紹介なし（0/2回） |
| システム受託開発を行っている会社を比較したいのですが、どこが良いですか？ システム受託開発 | 紹介なし（0/2回） |
| システム運用保守のサービスを比較して、どの会社がコストパフォーマンスが良いですか？ システム運用保守 | 紹介なし（0/2回） |
| システムエンジニアリングサービスを選ぶ際のポイントは何ですか？ システムエンジニアリングサービス | 紹介なし（0/2回） |
| システムコンサルティングの会社を選ぶとき、どの基準で比較すればいいですか？ システムコンサルティング | 紹介なし（0/2回） |
| 浜松でシステム受託開発をしている企業を探しています。 浜松 システム受託開発 | 紹介された（1/2回） |
| 東京でシステム運用保守を提供している会社はどこですか？ 東京 システム運用保守 | 紹介なし（0/2回） |
| 浜松のITサービス会社を教えてください。 浜松 ITサービス | 紹介なし（0/2回） |
| システム運用のトラブルが多いのですが、どの会社に相談すればいいですか？ システム運用 トラブル | 紹介なし（0/1回） |
| システム開発の進捗が遅れているのですが、どのように改善すればいいですか？ システム開発 進捗 | 紹介なし（0/1回） |
| システムの保守がうまくいかないのですが、どの会社に依頼すれば解決できますか？ システム保守 問題 | 紹介なし（0/1回） |
| システムコンサルティングを受けたいが、どのような課題を解決できるのか知りたいです。 システムコンサルティング 課題 | 紹介なし（0/1回） |
| システム受託開発を依頼する際の流れを教えてもらえますか？ システム受託開発 流れ | 紹介なし（0/1回） |
| システム運用保守の契約を結ぶ際の注意点は何ですか？ システム運用保守 注意点 | 紹介なし（0/1回） |
この診断は現状の測定までです。AIに推薦されるための具体的な改善提案（サイト改修・外部露出の優先順位つきプラン）は、 無料AI検索診断（月10社限定）で専門家がご説明します。
無料AI検索診断（月10社限定）を申し込む →| 項目 | 得点 | 判定内容 |
|---|---|---|
| ✓ AIクローラ受け入れ | 8/8 | 主要AIクローラ(GPTBot等8種)をブロックしていない |
| △ 構造化データ(JSON-LD) | 0/10 | 検出: なし。AIはエンティティを構造化データから読む（トップ＋下層1ページ中の最良） |
| ✓ 見出し階層 | 6/6 | h1:1 h2:3 h3:9。LLMはセクション単位で引用するため階層の明快さが効く（トップ＋下層1ページ中の最良） |
| ✓ title / description | 6/6 | title 29字 / description 111字（トップ＋下層1ページ中の最良） |
| ✓ 運営者情報(E-E-A-T) | 6/6 | 会社概要/運営者:✓ / 所在地:✓ / 問い合わせ:✓（トップ＋下層1ページ中の最良） |
| △ アカウント網羅性(一次情報の発信源) | 0/10 | 検出: なし ／ 未検出の主要: X(Twitter)、note、YouTube、PR TIMES、Googleビジネス(MEO)（〔サイト〕=サイト内リンク／〔検索〕=Web検索で確認）。一次情報源が多いほどAIに引用されやすい |
| △ llms.txt | 0/2 | なし（AI向けサイト案内の新標準） |
| ✓ sitemap.xml | 2/2 | あり（クロール網羅性） |
上の「サイトのAI対応チェック」で不足している項目が分かります。 そのうえで実際に何を作り、どう発信すればAIに引用されるのかを、株式会社PENGINが動画で解説しています。
まず何を作るべきかが分かります
AIに引用される記事の作り方
前提となる考え方の変化
例えば、