AI Visibility Methodとは？AEO対策の成果を最大化するSpeee独自のプロジェクト運用メソッド

AI Visibility Methodとは、独自指標「AI Visibility Score™ (AVS)」を中核に据え、企業のAI検索経由でのコンバージョン（CV）を最大化するための、AEO（Answer Engine Optimization：回答エンジン最適化）対策のプロジェクト運用・改善メソッドです。

AI Visibility Methodは、単なる数値測定に留まらず、AIの回答生成メカニズムにおけるボトルネックを科学的に特定します。また、実装前にシミュレーションで効果を検証し、「根拠のある施策」を選別することで、闇雲な対策を排した、合理的かつ効率的なプロジェクトを実現します。

生成AIが変える購買行動と、企業の新たな課題

ChatGPTなどの対話型AIをはじめとする生成AIの普及は、生活者の行動を「自ら検索する」形から「AIに相談し、推奨を受ける」形へと変化させています。この変化の中で、次なるマーケティング領域として「AEO（Answer Engine Optimization：回答エンジン最適化）」が注目されていることは言うまでもありません。

しかし、AIがどのようなロジックで回答を生成しているかが不透明なため、「対策難易度が高いうえに、成果の予測ができない」という課題が企業の意思決定を迷わせています。

そんな課題を解決するのが、Speee独自のAEO対策のプロジェクト運用・改善メソッド「AI Visibility Method」です。本記事では、科学的な根拠に基づいて成果を最大化する、新しいAEO対策の全貌を解説します。

AEO対策とは？SEOとの違いから具体的な手法、成功へのロードマップを徹底解説

AIによる集客と CV 貢献を最大化するためのAEO（回答エンジン最適化）ロードマップと具体的な施策を、4つのファネルに分けて解説します。

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AI Visibility Methodとは？：成果を生む「5つのステップ」

AI Visibility Methodのプロジェクト進行

AI Visibility Methodとは、企業のAI検索経由でのコンバージョン（CV）を最大化するための、AEO対策のプロジェクト運用・改善メソッドです。Speee独自の指標である「AI Visibility Score™ (AVS)」を中核に据えていることが特徴です。

AI Visibility Methodでは、5つのステップに沿って科学的にプロジェクトを進行します。

【Step 1】対策商材・ペルソナ・クエリの選定

プロジェクトの初動では、対策商材やターゲットとなるペルソナに加え、ユーザーが入力する「プロンプト」や、それを受けてAIが回答生成のために裏側で実行する「API検索クエリ」などを詳細に調査・整理します。ここでは目先の成果ではなく、「中長期的に最も対策インパクトが大きい領域はどこか」という視点で絞り込みを行います。

【Step 2】AI Visibility Score™による現状測定

独自の測定環境を用い、AI Visibility Score™ (AVS)によって、選定した領域における自社の現状を定量的な数値として可視化します。

AI Visibility Score™ (AVS)とは？ AI検索のブラックボックスを解明する、SpeeeのAEO独自メソッドの中核指標

AI Visibility Score™ (AVS)とは、AI検索における企業の「見つけられやすさ」や「推奨されやすさ」を定量化するSpeee独自の指標です。ブラックボックス化しているAIの回答生成プロセスを可視化し、AEO対策のボトルネック特定を可能にします。

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【Step 3】4段階構造によるボトルネック特定

AI検索のプロセス「見つけてもらう」「理解してもらう」「推奨してもらう」「CVに繋げる」の4段階のうち、どの段階がボトルネックとなっているか、その原因となる課題要素まで特定します。

【Step 4】シミュレーションによる「最適な施策の組み合わせ」の特定

特定された課題に対し、改善施策を策定し、AVS測定システム上でテストします。ここでは施策単体の効果だけでなく、施策間の「相互作用」までを網羅的に検証します。その中で、最もスコア向上に寄与する「効果性の高い施策の組み合わせ」を科学的に特定し、実装すべき「施策リスト」として確定させます。

【Step 5】本番実装と成果のモニタリング

シミュレーションで効果が実証された施策リストを基に、本番環境への実装を進めます。実装後は、AVS（中間プロセス指標）を適宜確認することに加え、施策の結果としての推奨状況や、直接・間接流入やコンバージョン（CV）などの結果指標を重点的にモニタリングし、AI検索におけるパフォーマンスの向上を確認します。

AI Visibility Methodの価値：なぜ「施策リスト」ではなく「運用メソッド」が必要なのか？

SEOの歴史が証明する、評価プロセスを攻略する重要性

SEOの世界には、検索アルゴリズムという「ブラックボックス」の解明の歴史があります。かつて多くの企業が手探りだった中で、検索アルゴリズムの挙動を、単なる未知のブラックボックスとしてではなく「情報収集（クロール）→登録（インデックス）→評価（ランキング）」という段階的な処理プロセスとしてとらえ攻略してきました。Speeeはその先駆者として、課題にフォーカスした対策を実施することで、現在に至るまで多くの成果を創出しています。

AEOにおいても、これと同様のことが言えます。対話型AIもまた、入力に対して即座に回答するわけではありません。「Web上の情報を参照・学習し、文脈を解釈し、ユーザーの問いに合わせて回答として再構成する」という一連の処理プロセスを経てアウトプットされます。したがって、AEOで成果を出すためには、闇雲に動くのではなく、そのプロセスに従って、どこにボトルネックがあるのかを特定し、適切な手を打つ必要があります。

しかし現在のAEO市場では、多くのコンサルティング企業が、効果が不明確なまま断片的な「施策リスト」を提案し、それを片っ端から実行するという非効率な状況が散見されます。

AI検索のシェアや影響度がまだ限定的な現在において、運良く短期的な成果が出たとしても、それは本質的な意味を持ちません。なぜなら、「なぜうまくいったのか」という理由が分からなければ、アルゴリズムや環境が変化した瞬間に成果は失われてしまうからです。現在重要に見えるクエリに対して対策を行い、たまたま推奨状況が改善したとしても、AEOの影響力が実際に大きくなるタイミングまで、その成果や評価ロジックが持続する保証はどこにもありません。

だからこそ、AI Visibility Methodは、この処理プロセスの攻略にこだわります。独自指標「AVS」を用いてプロセス上のどこにボトルネックがあるかを特定し、シミュレーションを通じて「何が効くのか」を科学的に検証する。このサイクルを回すことで、市場が本格的に拡大したタイミングで、必要な領域に必要な対策を、ピンポイントで打てる体制を構築することが可能になります。

価値1：原因の「科学的」特定

既存ツールの多くは「推奨されたか否か」という結果のみを表示しますが、AI Visibility Methodは「なぜ推奨されなかったのか」という原因を、科学的に特定したうえでプロジェクトを進行します。

【Step 1】どの「段階」で躓いているかを特定する

まず、AI経由でのCVが発生するまでのプロセスのうち、どこがボトルネックになっているかを特定します。Speeeでは「見つけてもらう」「理解してもらう」「推奨してもらう」「CVに繋げる」の4段階に分け、「AIレコメンデーション」として体系化しています。

【Step 2】「何」が原因かを特定する

ボトルネックとなっている段階が特定できたら、さらにその要因を詳細分析します。

例えば、「第1段階：AIに見つけてもらう」でスコアが低い場合でも、その理由は一つではありません。AVSでは以下のように診断を深掘りし、打つべき対策を明確にします。

• ケースA：そもそもAIに見つけられていない
  診断：自社サイトの検索順位が低く、AIが情報収集をする「サイト群」に含まれていないことが原因です。
  対策：基本的なSEO対策による順位向上や、構造化データの整備が必要です。
• ケースB：AIに見つけられているが、優先的に閲覧されていない
  診断：ドメインの信頼性やクエリとの関連性が低いとAIに判断され、情報ソースとして採用されていないことが原因です。
  対策：サイトの権威性向上や、E-E-A-Tを強化するコンテンツ改善が必要です。

このように「なぜ見つけてもらえないのか？」を細分化することで、闇雲に施策を実行するのではなく、状況に即した最短距離の打ち手を選択可能にします。

価値2：効果の「事前検証」による確実性

従来のSEOにおける構造的な課題は、施策が反映され結果が出るまでに「待ち」の時間が発生し、PDCAの頻度が物理的に制限されてしまうことでした。AI Visibility Methodは、「シミュレーション駆動型改善」を採用することでこの課題を解決します。

その核心は、独自指標「AVS」の計測システムを用いて、施策を実行した場合に「AIの評価」がどう変化するかを、仮想環境上でシミュレーションできる点にあります。ここでは施策単体だけでなく、施策間の相互作用を含めた「最適な施策の組み合わせ」までを事前に検証可能です。これにより、「本番環境で試さないと結果が分からない」という不確実性を排除し、効果が実証された根拠ある施策のみを実装することができます。

価値3：リソース投下の効率化と学習の蓄積

AI検索への全方位的な対策は莫大なコストがかかるため、「どこにリソースを集中させるか」が重要です。AI Visibility Methodでは、インパクトの大きい領域に絞って「ボトルネックの特定」と「事前検証」を繰り返します。これにより、最小限のリソースで成果に繋げることが可能です。

また、このサイクルを通じて得られた検証データは、「自社サイトにおけるAEOの勝ち筋」として蓄積されます。変化の激しいAI検索市場において、単に目先のCVを増やすというよりも、再現性のあるナレッジを自社の資産として積み上げていくことで、将来にわたる競争優位性を築くことができます。

SpeeeだけがAI Visibility Methodを実現できた理由

多くの既存ツールが結果指標の計測にとどまる中、なぜSpeeeだけがAIの回答生成メカニズムにおけるボトルネックを特定し、「根拠のある施策」を導き出せるのか。その背景には、以下の2つの強固な基盤があります。

AI Visibility Methodの中核指標 AI Visibility Score™（AVS）に用いられる特許出願済技術

Speeeは2025年11月11日に、「ウェブコンテンツAI検索可視性評価方法」という名称で特許を出願しました。この技術は、ChatGPTなどの対話型AIにおける「AI推奨・CV獲得プロセス」のボトルネックを特定するための、AVSの中核を担う独自技術です。AIに「見つけてもらう」「理解してもらう」「推奨してもらう」「AI推奨をCVに繋げる」各段階を科学的に体系化した技術により、高精度な課題特定と改善提案が可能となりました 。

専門家集団「AIリサーチ＆イノベーションセンター」

Speeeには、CSIO（AI戦略・イノベーション責任者）である渡邊洋介とCAIO（AI開発・活用統括責任者）の和田和久が率いる、総勢50名以上のアナリストが所属する専門組織があります。このチームが国内外の最新AI動向を常に調査・予測し、科学的根拠に基づくノウハウを蓄積し続けているからこそ、AVSやAI Visibility Methodを生み出すことが可能となりました。

本格的なAEO対策は「先」でいい。しかし準備は今すぐ始めるべき理由

本記事では、AI検索のブラックボックスを解明する独自指標「AI Visibility Score™ (AVS)」を中核指標とするAI Visibility Methodと、AEO対策のあるべき姿について解説しました。

AEOの本質は「プロセスの科学」にある

AEOで成果を出し続けるための鍵は、AIが回答を生成しコンバージョンに至るまでのプロセスを可視化し、「改善の根拠」を明確にすることにあります。

Speeeの「AI Visibility Method」は、対話型AIの情報処理プロセスを4段階（見つけてもらう、理解してもらう、推奨してもらう、CVに繋げる）に分解し、AI Visibility Score™（AVS）を用いてどこにボトルネックがあるかを科学的に特定します。さらに、実装前にAVS測定システムを用いたシミュレーションで効果を検証することで、データに基づいた確実な改善を可能にします。

しかし、今すぐ巨額の投資が必要なわけではない

一方で、最新のデータが示す通り、AI検索市場はまだ「黎明期」にあります。日米ともにAI経由のコンバージョンは全チャネルの1%未満に留まっており、現段階で巨額の投資をして対策を急ぐことは、費用対効果の観点から必ずしも得策とは言えません。

今、最も重要なのは「自社の現在地」を知ること

では、今何もしなくてよいのかと言えば、そうではありません。普及の「転換点」は確実に近づいています。その時が来てから慌てて動くのではなく、「今、自社がAI検索上でどのような評価を受けているのか」を正確に把握するモニタリング体制を整えておくことが、将来の勝敗を分ける最も賢明な判断となります。

Speeeでは、お客様のフェーズに合わせたAEO支援をしており、現在の市場環境に最適なモニタリングサービスをご用意しています。

来るべきAI検索時代に向けて、まずは自社の現状を把握することから始めてみませんか？

AI Visibility Methodに関するよくある質問 (FAQ)

Q1. 従来のSEO対策をしていれば、AI Visibility Methodは不要ですか？

SEOとAEOでは評価基準が異なります。SEOで1位であっても、AIに「見つけてもらう」「理解してもらう」「推奨してもらう」「AI推奨をCVに繋げる」の4段階への最適化がなされていない場合、成果は得られません。AI Visibility Methodは、SEOではカバーできない「AEOに特有のボトルネック」を解消するために不可欠です。

Q2. シミュレーションで効果が出ても、本番で結果が出ないことはありませんか？

シミュレーションは対話型AIの挙動を再現したシステムによって行われるものですが、AIのモデル自体のアップデートや、競合他社の対策状況といった外部環境の変化も影響するため、シミュレーション結果と本番結果が一致しない可能性もあります。しかし、全く検証せずに実装する場合と比べ、成功確率は飛躍的に高まり、無駄な実装コストを抑制できるという点で非常に有効です。

Q3. SpeeeのAEOモニタリングでは、具体的に何がわかりますか？

Speeeのモニタリングサービスでは、貴社ビジネスにおけるAIの影響度を把握できます。具体的には、主要なAIプロダクトを経由したサイトへの流入数やコンバージョン数、そしてGoogleのAI Overviewsが導入された際の影響想定値などをモニタリングし、レポートとしてご提供します。