Share of Voice を AI 検索で測る — LLM 応答テキストから自社と競合の言及比率を算出する方法

Share of Voice（SoV）は、もともとマス広告のメディアプランニング指標でした。同カテゴリの広告総出稿量のうち、自社が占める割合 — これが伝統的な定義です。

ところが LLMO 時代、SoV は別の意味を持ち始めました。ユーザーが ChatGPT/Perplexity に投げた質問に対する LLM の応答テキストの中で、自社ブランドが言及される比率。これが「AI 検索における SoV」です。

なぜ重要なのか。AI 応答は SEO のように「順位」がない。1 ページ目に 10 サイトが並ぶ世界ではなく、「2〜4 社が応答テキスト内で挙げられる」世界です。だから「呼ばれたか / 呼ばれていないか」「何回呼ばれたか」が、そのまま事業インパクトに直結します。

本記事では SoV の定義・算出ロジック・実装方法を整理し、Tufe SoV と海外 SaaS（Profound、Brand UP 等）の計測思想の違いまでを扱います。

AI 検索 SoV の基本式は単純です。

ただし、これだけでは現場では使えない。実際は以下の 4 軸を組み合わせます。

この 4 軸を合成したものを、Tufe では Tufe SoV と呼んで月次レポートに載せています。

最初に「どんなプロンプトを LLM に投げるか」を決めます。ここで結果が大きく変わるので、業種派生・地域派生・課題派生で 10〜20 個用意します。

例（士業）:

• 「東京で会社設立を相談できる司法書士は？」
• 「相続放棄 手続き 司法書士 オンライン」
• 「会社設立 freee 連携 司法書士」

Tufe ai-search-health-check の現状仕様では業種派生 10 KW を 4 LLM に投げ、合計 40 calls にしています。

各プロンプトを ChatGPT / Claude / Gemini / Perplexity に投げ、応答テキストを取得します。重要なのはタイムスタンプとモデル ID を必ず記録すること。LLM は同じプロンプトでも応答が揺らぐので、再現性のために「いつ・どのモデルで」が必要です。

OpenAI のドキュメントでは、temperature=0 を指定しても完全な決定性は保証されないとされており、サンプリングの非決定性が残ります。 ※ 出典: OpenAI Cookbook — Reproducible outputs（取得 2026-05）

応答テキストから、自社ブランド名・競合ブランド名・関連エンティティを抽出します。単純な文字列マッチでは「Tufe」「tufe」「タフ」「タフェ」のような表記揺れに弱いので、正規表現＋類似度判定（編集距離 1 まで許容）の組み合わせが現実的です。

URL の有無も重要。応答テキスト内に tufecompany.co.jp のような URL がある言及は、ユーザーがクリックする可能性が高い「URL 付き言及」として別カウントします。

最後に、4 軸を重み付け合成します。Tufe での標準ウェイトは以下です（変更可能）。

※ Tufe Company 内部実測 / 2026-05時点で運用している標準ウェイト（顧客ごとの調整可）

• 言及率: 40%
• 言及位置（先頭ほど高得点）: 25%
• 言及文脈（ポジティブ加点）: 20%
• プロンプト多様性: 15%

このウェイトで 0-100 のスコアを出し、競合各社と並べて月次推移を見ます。

Tufe では app/api/market/* のジョブから 4 LLM 実問合せを走らせ、応答テキストを保存しています。Tufe SoV の特徴は次の 3 点です。

1. 実問合せベース: シミュレーションや SERP 推定ではなく、各 LLM への実 API コールを使用
2. 業種派生 KW: フォーム入力された業種から自動で 10 KW を派生し、業種文脈の偏りを抑える
3. 競合 3 社まで自動抽出: 応答テキストから頻出ブランドを抽出し、自動で競合候補に登録

Tufe AI Search Health Check は月額 ¥14,800 で、業種派生 10 KW × 4 LLM = 40 calls の月次計測と 12 ヶ月推移を提供します。

Profound は Snowflake Marketplace 経由でデータセット提供する、米国発の LLMO 計測 SaaS です。Prompt Volumes（プロンプト量）と Citation Tracker（引用追跡）が主要プロダクトで、特に B2B SaaS 領域での導入が多い。 ※ 出典: Profound — Snowflake Marketplace（取得 2026-05）

Profound の SoV 計測は、自社で集計した「米国市場の標準プロンプトセット」を使って横断比較するスタイル。だから「米国 SaaS 業界での横断 SoV」が出る。一方、日本語固有プロンプトや地域文脈は弱い。

Brand UP は、複数 LLM の応答テキストを継続的に取得し、ブランド言及をトラッキングするツールです。月額 $99 から開始でき、SMB でも導入しやすい価格帯。 ※ 出典: Brand UP — Pricing（取得 2026-05）

計測対象 LLM 数とプロンプト数は契約プランで変動。サンプル数は Profound より少ない構成が標準です。

選び方の指針: 日本語業種固有プロンプトで日本市場の SoV を測るなら Tufe、グローバル SaaS の横断 SoV を見るなら Profound、ブランド単位での全 LLM 追跡を低コストで始めたいなら Brand UP、というのが現状の住み分けです。

SaaS を使わず自社で SoV を測りたい場合の最小実装パスを示します。

• OpenAI / Anthropic / Google AI / Perplexity の API キー（合計でも月 ¥3,000〜¥10,000 規模）
• プロンプト集合（業種派生 10 KW）
• ジョブ実行環境（Cron / GitHub Actions / Vercel Cron など）
• データベース（PostgreSQL / Supabase など）

const prompts = await deriveBusinessPrompts(industry, region);
const llms = ["gpt-4o", "claude-3-5-sonnet", "gemini-1.5-pro", "perplexity-online"];

for (const prompt of prompts) {
  for (const llm of llms) {
    const response = await callLLM(llm, prompt, { temperature: 0, seed: 42 });
    const mentions = extractMentions(response.text, brandsToTrack);
    await storeSoVRecord({ prompt, llm, response: response.text, mentions, runAt: new Date() });
  }
}

10 KW × 4 LLM = 40 calls / 月。応答テキスト平均 800 トークンとして、API コストは Anthropic Claude Sonnet で約 $0.012 / call、GPT-4o で約 $0.008 / call、合算で月 $0.5〜$2 規模。 ※ 出典: Anthropic — Pricing / OpenAI — API Pricing（取得 2026-05）

内製のメインコストは API 代ではなく、プロンプト設計と応答テキスト解析の工数になります。ここを自動化しないと、毎月誰かが手で見る運用になりがち。SaaS を選ぶ価値はここに集中しています。

SoV は強い指標ですが、誤読も多い。注意点を 3 つ。

1. 絶対値より推移を見る: 1 ヶ月だけの SoV は応答揺らぎに引きずられる。最低 3 ヶ月の推移で読む
2. プロンプト集合を固定する: プロンプトを毎月変えると比較できない。集合は固定し、四半期ごとに見直す
3. 言及されないこと自体に意味がある: 競合 3 社のうち 1 社が言及されないなら、それは「LLM に認知されていない」という強いシグナル

SEO 順位や広告予算では捉えられない、AI 時代のブランド占有率指標が SoV です。

• 算出は 4 軸（言及率・位置・文脈・多様性）の合成
• 実問合せ＋応答テキスト解析が中核
• SaaS を使うか内製するかは、日本語対応とランニングコストで判断
• 推移を読むのが本質。単月の絶対値に振り回されない

「自社の SoV、3 社並べて見たことがありますか？」が、最初の問いです。

• 無料 LLMO 簡易診断（24 時間以内にレポート） — 業種派生 1 KW で ChatGPT 応答内の自社言及を確認
• LLMO Optimization Pack（¥4,980 買い切り） — ChatGPT + Claude 5 KW 実問合せ + Tufe SoV を一度に取得
• AI Search Health Check（¥14,800/月） — 4 LLM × 10 KW = 40 calls の月次 SoV と 12 ヶ月推移

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