シェア・オブ・モデルでAI検索を攻略｜計測方法と向上施策まとめ

ChatGPTやGeminiなどの生成AIが普及し、ユーザーの情報収集手段は大きく変わりつつあります。従来のGoogle検索だけでなく、AIに質問して回答を得るスタイルが急速に広がるなかで、ブランドがAIにどのように認識・推薦されているかを測る新しい指標が注目を集めています。それが「シェア・オブ・モデル」です。従来のシェア・オブ・ボイスが広告露出量を測定していたのに対し、シェア・オブ・モデルはAIの大規模言語モデル（LLM）がブランドをどの程度理解し、推薦しているかを可視化します。本記事では、シェア・オブ・モデルの定義や計測方法、スコアを向上させるための具体的な施策を体系的に解説します。AI検索時代のマーケティング戦略を見直す一助としてお役立てください。

シェア・オブ・モデルとは

従来指標との違い

シェア・オブ・モデルは広告露出やSNS言及を測る従来の指標とは根本的に異なり、AIの学習データに基づくブランド認知を対象としている点が最大の特徴です。シェア・オブ・ボイスは広告費やメディア掲載量に比例しますが、シェア・オブ・モデルはAIが学習したコンテンツの質や文脈に大きく左右されます。

つまり、広告に多額の予算を投じていても、AIが参照するソースに自社の情報が十分に含まれていなければ、シェア・オブ・モデルは低くなる可能性があります。逆に、質の高いコンテンツを戦略的に発信していれば、広告費をかけずともAIに推薦される確率が高まると考えられています。

指標名	測定対象	主な影響要因
シェア・オブ・ボイス	広告やメディアでの露出量	広告費・PR活動量
シェア・オブ・サーチ	検索エンジンでのブランド検索量	ブランド認知度・話題性
シェア・オブ・モデル	AIモデル内でのブランド認知・推薦度	コンテンツの質・構造化・E-E-A-T

上記の表のとおり、それぞれの指標は測定対象も影響要因も異なります。AI検索時代には、シェア・オブ・モデルを加えた多角的なブランド分析が有効と考えられます。

注目される背景

生成AIの利用者数が急増し、消費者の意思決定プロセスにAIが介在する場面が増えたことが、シェア・オブ・モデルが注目される最大の背景です。検索エンジン経由のトラフィックが減少傾向にあるという調査報告もあり、ブランドにとってAI上での可視性確保は緊急性の高い課題になりつつあります。

さらに、AIが生成する回答は「一つの正解」として受け取られやすい傾向があります。つまり、AIの回答に自社ブランドが含まれるかどうかが、消費者の購買行動に直接的な影響を及ぼす可能性があるのです。

LLMOやGEOとの関係

LLMO（大規模言語モデル最適化）やGEO（生成エンジン最適化）は、シェア・オブ・モデルを向上させるための施策体系と位置づけられます。LLMOはAIの学習データに自社情報を効果的に反映させる取り組みであり、GEOは生成AIの回答結果に自社が表示される確率を高める施策です。

シェア・オブ・モデルは成果を測る「指標」であり、LLMOやGEOはその指標を改善するための「手法」にあたります。両者を組み合わせることで、AI検索時代のブランド戦略を効果的に推進できるでしょう。

シェア・オブ・モデルの計測方法

プロンプト設計の基本

シェア・オブ・モデルの計測では、まず自社の業界やカテゴリに関連するプロンプトを複数用意します。たとえば「〇〇カテゴリでおすすめのブランドは？」「〇〇の課題を解決できるサービスは？」といった質問文を、想定される消費者の検索意図に合わせて作成します。

プロンプトは最低でも20〜30種類を用意し、さまざまな角度から質問することで、計測結果の偏りを減らすことが重要です。同じ意図でも表現を変えたバリエーションを加えると、より正確な傾向を把握できます。

計測手順の全体像

計測は以下のステップで進めるのが一般的です。各ステップを体系的に実行することで、再現性のあるデータ収集が可能になります。

同じプロンプトでもAIの回答は毎回変わる可能性があるため、各プロンプトにつき5〜10回の試行を行い、平均値で判断する方法が推奨されています。

スコアの算出方法

シェア・オブ・モデルのスコアは、一般的に「自社ブランドの言及回数 ÷ 全回答における全ブランドの言及回数 × 100」で算出されます。以下の表は、計算イメージを示したものです。

ブランド	AIの回答への出現回数	シェア・オブ・モデル（％）
ブランドA（自社）	35回	35%
ブランドB（競合）	40回	40%
ブランドC（競合）	25回	25%

上記のように、100回の回答中に自社ブランドが35回言及されていれば、シェア・オブ・モデルは35%となります。この数値を定期的にモニタリングし、施策の効果測定に活用します。

計測時の注意点

計測結果はAIモデルのバージョン更新やデータの学習時期によって変動する可能性があります。そのため、計測は定期的に実施し、トレンドの変化を追うことが大切です。

複数のAIモデルで同時に計測することで、特定モデルへの偏りを排除し、より信頼性の高いシェア・オブ・モデルのデータを取得できます。現時点では計測の標準化が進んでいないため、自社なりの一貫したルールを定めて運用するのが現実的なアプローチです。

シェア・オブ・モデルの向上施策

E-E-A-Tの強化

AIモデルは学習データの信頼性を重視する傾向があるため、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）を高めるコンテンツ戦略がシェア・オブ・モデル向上に効果的です。具体的には、専門家による監修を明示したり、一次情報に基づく独自の知見を発信したりすることが有効と考えられます。

AIは「誰が言っているか」よりも「どのような情報源から学習したか」を重視するため、信頼性の高いメディアやサイトに自社の情報が掲載されることが特に重要です。

構造化データの整備

AIがWebページの情報を効率的に取得するためには、構造化データ（Schema.org）の適切な実装が欠かせません。FAQ、HowTo、Organizationなどのスキーマを活用し、ページの内容を機械可読な形式で明示することがシェア・オブ・モデルに寄与すると考えられています。

構造化データを正しく実装しているサイトは、AIのクローラーが情報を取得しやすくなり、結果としてAIの学習対象に含まれる可能性が高まります。

施策カテゴリ	具体的なアクション	期待される効果
コンテンツ品質	専門家監修・一次情報の発信	AIの学習データとしての信頼性向上
技術的対応	構造化データの実装	AIクローラーによる情報取得の効率化
外部評価	業界メディアでの言及獲得	複数ソースからのブランド情報蓄積
ブランド一貫性	名称・説明文の統一	AIによるブランド同定の精度向上

上記の施策を優先度に応じて段階的に実施することが効果的です。一度にすべてを完了させるのではなく、計測と改善のサイクルを回しながら進めていくことをおすすめします。

ブランド情報の一貫性確保

AIがブランドを正確に認識するためには、Web上に存在する自社情報の一貫性が重要です。社名やサービス名の表記揺れ、説明文の矛盾などがあると、AIが正確にブランドを同定できなくなる可能性があります。

自社の公式サイト・SNS・プレスリリース・外部メディアなど、あらゆるタッチポイントでブランド情報を統一することが、シェア・オブ・モデル向上の基盤となります。

外部からの言及獲得

AIは複数の情報源から学習するため、外部メディアや業界レポートなどに自社ブランドが言及されていることがシェア・オブ・モデルに影響すると考えられます。いわゆるデジタルPRやパブリシティ活動を通じて、信頼性の高い第三者メディアでの露出を増やす取り組みが有効です。

被リンクの獲得だけでなく、ブランド名がテキストとして自然に言及されること（サイテーション）が、AIの学習においては特に重要性を持ちます。

シェア・オブ・モデルの活用戦略

既存KPIとの連携

シェア・オブ・モデルは、既存のマーケティングKPIであるシェア・オブ・ボイスやシェア・オブ・サーチと組み合わせることで、ブランドの総合的な可視性を把握できます。たとえば、シェア・オブ・サーチが高いにもかかわらずシェア・オブ・モデルが低い場合、AI検索への対策が不足していると判断できます。

従来のSEO指標とシェア・オブ・モデルを並列で管理するダッシュボードを構築すると、施策の優先度判断が格段に効率化されます。

KPIの組み合わせ	把握できること	想定されるアクション
シェア・オブ・モデル＋シェア・オブ・サーチ	AI検索と従来検索でのブランド認知のギャップ	AI対策の優先度を調整
シェア・オブ・モデル＋コンバージョン率	AI推薦がビジネス成果に与える影響	AI経由の流入施策を強化
シェア・オブ・モデル＋ブランドリフト調査	AI上のブランド認知と消費者認知の相関	ブランディング施策との整合性を確認

上記のように複数の指標を組み合わせることで、シェア・オブ・モデルのビジネス上の意味をより正確に把握できるようになります。

モニタリング体制の構築

シェア・オブ・モデルは一度計測して終わりではなく、継続的にモニタリングする体制を構築することが重要です。AIモデルは頻繁にアップデートされるため、定期的な計測を行い、スコアの変動傾向を把握しておく必要があります。

月1回以上の定期計測を実施し、スコアの変動があった際にはコンテンツや構造化データの変更内容と照らし合わせて原因を分析する運用が理想的です。

競合分析への応用

シェア・オブ・モデルは自社の計測だけでなく、競合ブランドのスコアを同時に把握することで、市場における自社のポジションを相対的に評価できます。競合のシェア・オブ・モデルが高い領域を分析すれば、どのようなコンテンツ戦略がAIに評価されやすいかのヒントが得られます。

自社と競合のシェア・オブ・モデルを比較することで、AI検索における「ブランドポジショニングマップ」を作成でき、戦略立案に直結する洞察を得られます。

シェア・オブ・モデルの今後

計測の標準化動向

現時点ではシェア・オブ・モデルの計測方法に業界統一の基準は存在しません。しかし、AI検索の普及に伴い、マーケティング業界で標準化の議論が進む可能性があります。将来的には専用の計測ツールやプラットフォームが登場し、より簡便かつ正確な計測が可能になると期待されています。

標準化が進む前から自社独自の計測フレームを構築し、データを蓄積しておくことが、先行者優位を確保するための鍵となるでしょう。

マルチモデル時代への対応

今後、AIモデルの種類はさらに増加し、それぞれが異なる学習データや回答傾向を持つようになると考えられます。特定のモデルだけでなく、複数モデルを横断的に計測し、各モデルにおけるシェア・オブ・モデルを把握する必要が生じるでしょう。

マルチモデル対応の計測体制を早期に整備することで、AI検索環境の変化に柔軟に対応できる組織体制を構築できます。

ブランド戦略との融合

シェア・オブ・モデルは、デジタルマーケティングの一指標にとどまらず、企業のブランド戦略全体に関わるテーマへと発展していく可能性があります。AIがブランドをどのように認知し、消費者に伝えるかは、ブランドイメージの形成に直接影響を与えるためです。

今後はCMO（最高マーケティング責任者）レベルの経営指標としてシェア・オブ・モデルが議論される場面も増えてくると予想されます。AI時代のブランドマネジメントにおいて、この指標を理解し活用できるかどうかが、競争力の差を生む一因となるかもしれません。

よくある質問

シェア・オブ・モデルとシェア・オブ・ボイスの違いは何ですか？

シェア・オブ・ボイスは広告やメディアにおけるブランドの露出量を測定する指標です。一方、シェア・オブ・モデルはAIの大規模言語モデルがブランドをどの程度認識・推薦しているかを数値化した指標であり、測定対象が根本的に異なります。

シェア・オブ・モデルはどのくらいの頻度で計測すればよいですか？

月1回以上の定期計測が推奨されています。AIモデルは頻繁にアップデートされるため、継続的にモニタリングし、スコアの変動傾向を追跡することが重要です。

シェア・オブ・モデルを高めるために最初に取り組むべきことは何ですか？

まずはWeb上にある自社ブランド情報の一貫性を確認し、構造化データを正しく実装することから始めるのが効果的です。そのうえで、E-E-A-Tを意識した高品質なコンテンツの発信と、外部メディアでの言及獲得に取り組むとよいでしょう。

まとめ

シェア・オブ・モデルは、AIの大規模言語モデルがブランドをどの程度認識し推薦しているかを可視化する新しいマーケティング指標です。従来のシェア・オブ・ボイスやシェア・オブ・サーチでは捉えきれなかった、AI検索時代のブランド可視性を測ることができます。

計測にはプロンプト設計と複数回の試行が必要であり、E-E-A-Tの強化や構造化データの整備、ブランド情報の一貫性確保がスコア向上に効果的と考えられます。まだ業界標準の計測基準は確立されていませんが、今から自社独自のフレームを構築しデータを蓄積しておくことが、AI検索時代の競争優位につながるでしょう。

まずは自社のカテゴリに関連するプロンプトを用意し、主要なAIモデルで自社ブランドの出現状況を確認するところから始めてみてください。