AIの検索行動を可視化。マーケの新指標

ある商品についてAIに質問した時、その回答はどこから来ているのだろうか。多くの場合、AIはインターネットを検索して最新情報を集めていると思われがちだ。しかし実際の所、AIは毎回検索を行っているわけではなく、過去に学習した自身の「記憶」だけを頼りに回答を生成するケースが数多く存在する。
自社の商品やサービスをAIの回答に引用させたい企業にとって、この「AIの思考プロセス」を正確に把握することは急務となっている。ブラックボックス化されていたAIの行動を可視化する新たなツールは、企業のマーケティング戦略をどのように進化させるのだろうか。（文＝AI Base編集部）

▼AI活用のヒントを毎日掲載！
AI活用の基盤をつくる『AI Base』

2026年9月4日、PR効果測定ツールなどを手掛ける株式会社トドオナダは、LLM認知確認ツール「ディギディギ」（月額10,000円／Qlipper利用者は条件付きで無料、実行上限あり）に、「RAG発火測定」および「RAGシミュレーター」という二つの新機能を搭載したと発表した。

（引用元：PR TIMES）

現在、多くの企業が生成AIの回答に自社の情報を引用させるための最適化（LLMO）に取り組んでいる。しかし、同社の調査によって、LLM（大規模言語モデル）の検索行動に関する重要な事実が明らかになった。LLMは多くの質問に対してウェブ検索を行わず、自身が事前学習で獲得した記憶（想起集合）で答える傾向がある。検索が実行されるのは、思い浮かべる対象が不安定な一部のカテゴリに偏っているというのだ。

さらに、検索が実行された場合であっても、AIが組み立てる検索のキーワードには、AIが検索前から記憶しているメーカー名や商品名が種として埋め込まれることが判明している。つまり、AIの記憶の中に自社のブランドが入っていなければ、そもそも検索のキーワードにすら現れない可能性が高い。

（引用元：PR TIMES）

この課題を解決するため、新機能「RAG発火測定」は、特定のカテゴリについて質問した際、AIが記憶で答えるか、ウェブ検索に頼ろうとするかの回数を実測する。さらに「RAGシミュレーター」を起動すれば、AIが「どのようなキーワードで検索し、どのウェブサイトを参照し、最終的にどう答えるか」という一連のプロセスを画面上で詳細に追跡し、確認することができる。

企業の広報やマーケティング活動において、AIの検索行動が可視化される意義は大きい。これまで、生成AIへの露出対策といえば「自社のウェブサイトの構造をAI向けに整える」「専門的な情報を発信する」といった手法が中心とされてきた。しかし、いくら自社サイトの情報を充実させても、そもそもAIがその業界やカテゴリの質問に対して「検索という行動を起こさない（自身の記憶だけで回答を済ませてしまう）」のであれば、その努力は報われない。

（引用元：PR TIMES）

つまり、企業が取るべき戦略の第一歩は、まず自社の属する業界で「AIが検索行動を起こすのか」を客観的なデータで把握することだ。もしAIが記憶のみに頼って回答するカテゴリであれば、ウェブサイトの改修よりも、世の中のニュースや一般的な記事に自社名が多く露出するようにPR活動を行い、AIの学習データそのものに食い込む努力が必要になる。

反対に、AIが頻繁に検索を行うカテゴリであれば、AIがどのようなキーワードで検索しているのかをシミュレーターで分析し、そのキーワードに沿ったコンテンツを自社サイトに用意するアプローチが有効となるだろう。

闇雲にAI対策を講じるのではなく、AIの思考回路を正確に測定し、それに基づいた緻密な戦略を設計する。テクノロジーの裏側にあるロジックを客観的なデータとして解き明かし、マーケティングの精度を高めるこのアプローチは、AI時代において企業が情報戦を勝ち抜き、持続的な成長を遂げるための強固な基盤となっていくはずだ。

▼AI活用のヒントを毎日掲載！
AI活用の基盤をつくる『AI Base』