AIに 60回 質問して、あなたの会社が紹介されたのは 11.7% でした。
測定にはブレがあるため、実際は約 5.8%〜22.2% の範囲と推定されます。
AIの推薦リストでは 6番目 に登場しています。 紹介されるときは平均 2.7番目 に登場します。 紹介のされ方: 好意的6件・中立1件
| エンジン | 言及/質問数 | 言及率 | 推定範囲 |
|---|---|---|---|
| ChatGPT（検索） | 1/30 | 3.3% | 0.6%〜16.7% |
| Gemini（検索） | 6/30 | 20.0% | 9.5%〜37.3% |
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 | Coperion | 7回 | |
| 2 | 日本製鋼所 | 6回 | |
| 3 | 大塚商会 | 6回 | |
| 4 | 聖製作所 | 5回 | |
| 5 | 芝浦機械 | 5回 | |
| 6 | テクノベル | 5回 | |
| 7 | AWS | 4回 | |
| 8 | Microsoft | 4回 | |
| 9 | 日本製鋼所（JSW） | 4回 | |
| 10 | 東洋精機製作所 | 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 | 3/20 | 15.0% 実際は約5.2%〜36.0%と推定 | |
| 比較・選定系 参考値 | 3/16 | 18.8% 実際は約6.6%〜43.0%と推定 | |
| 地域系 参考値 | 0/12 | 0.0% 実際は約0.0%〜24.3%と推定 | |
| 課題解決系 参考値 | 1/8 | 12.5% 実際は約2.2%〜47.1%と推定 | |
| ハウツー派生系 参考値 | 0/4 | 0.0% 実際は約0.0%〜49.0%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 |
|---|---|
| 押出機の設計・製造をお願いするなら、どの会社がおすすめですか？ 押出機 設計 おすすめ | 紹介された（1/4回） |
| 試作支援をしてくれる会社でおすすめのところはありますか？ 試作支援 おすすめ | 紹介なし（0/4回） |
| 食品業界向けの押出機製造で評判の良い会社を教えてください。 食品 押出機 おすすめ | 紹介された（2/4回） |
| 化学産業向けの技術発信を行っている会社でおすすめはどこですか？ 化学 技術発信 おすすめ | 紹介なし（0/4回） |
| 保守・教育サービスが充実している会社を探しています。どこが良いですか？ 保守 教育 おすすめ | 紹介なし（0/4回） |
| 押出機の設計・製造を依頼するなら、どの会社がいいか比較して教えてください。 押出機 設計 比較 | 紹介された（3/4回） |
| 試作支援を受けるなら、どの企業が優れているか比較したいです。 試作支援 比較 | 紹介なし（0/4回） |
| 保守・教育サービスを選ぶ際に、どの会社が良いか比較してもらえますか？ 保守 教育 比較 | 紹介なし（0/4回） |
| 技術発信を行っている企業を比較して、どこが一番信頼できるか教えてください。 技術発信 比較 | 紹介なし（0/4回） |
| 東京で押出機の設計・製造を行っている会社を探しています。 東京 押出機 | 紹介なし（0/4回） |
| 大阪で試作支援をしている企業を教えてください。 大阪 試作支援 | 紹介なし（0/4回） |
| 名古屋で保守・教育サービスを提供している会社はどこですか？ 名古屋 保守 教育 | 紹介なし（0/4回） |
| 押出機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？ 押出機 トラブル | 紹介された（1/2回） |
| 試作段階での課題が多いのですが、どこに支援をお願いすれば良いですか？ 試作 課題 | 紹介なし（0/2回） |
| 技術発信がうまくいかないのですが、どの会社に相談すれば解決できますか？ 技術発信 課題 | 紹介なし（0/2回） |
| 保守サービスが不十分で困っています。どの会社が信頼できますか？ 保守 サービス 問題 | 紹介なし（0/2回） |
| 押出機の設計を依頼する際のポイントを教えてもらえますか？ 押出機 設計 方法 | 紹介なし（0/2回） |
| 試作支援を受けるための流れを教えてください。 試作支援 方法 | 紹介なし（0/2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) | 8/10 | 検出: ContactPoint, ImageObject, Organization, SearchAction, WebSite。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 h2:4 h3:8。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 22字 / description 112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) | 6/10 | 検出: YouTube〔サイト〕、LinkedIn〔サイト〕、PR TIMES〔検索〕 ／ 未検出の主要: X(Twitter)、note、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、