MACHINE RELATIONS · MRマシンリレーションズ（MR）＝生成 AI に推薦される自社をデザインする、広報の新領域。米国 PR 業界で 2024 年から提唱されている概念です。
貴社のサービス／プロダクトの文脈に合わせたプロンプトを、
AI主要11モデルに毎日問いかけ。 AI可視性を徹底分析して伴走します。
猶予はあと数年。ユーザーの検索行動や消費行動が激的に変化しています。競合との差別化が今まで以上につきやすい時代へ突入しています。
3つのデータが、構造変化の規模を示しています。
日本国内の生成AI検索利用率は、2025年5月から2026年1月にかけて8ヶ月で約3.5倍に急増しました。2026年2月時点で37.0%、20代では過半数が日常的にAIに「おすすめは？」と聞いています。ChatGPTは世界の検索クエリの17〜18%を占め、初めて二桁シェアに到達しました。
従来の検索では、ユーザーは10件以上の検索結果を比較していました。AI検索では、AIが提示する上位数件のブランドを軸に判断される傾向が強まっています。提示件数はクエリやLLMによって変動しますが、いずれにせよ候補集合は大幅に狭まり、AIが挙げないブランドは検討の俎上に上がりにくくなります。AI Modeの検索の93%は、Webサイトを訪れずに完結しています。
AIの回答を見たユーザーの47.5%が、AIのおすすめをきっかけに商品を購入・利用しています。67%の消費者がすでに買い物前にAIに相談しており、比較サイトや口コミサイトの代わりに、AIが「最後の決定者」になっています。 しかもAI経由で訪れる人は、AIとの対話で意思決定が進んだ「熱意の高い訪問者」です。訪問数は減りますが、CV率（購買転換率）は上がる傾向があります。AIに推薦されないと、訪問数もCV率も両方失う構造です。
PHASE 2 · AI の内部で何が起きているか
ここから 4 つの観点で、AI の内部で何が起きているかを整理します。最初に押さえるのは「LLM 市場の多極化」。世界の月次 95 億訪問のうち、ChatGPT は 57%、残り 43% は Gemini・Claude・Grok・Perplexity・Copilot に分散しています。日本市場では Gemini が世界平均より圧倒的に強い。LLM ごとに最適化が必要な時代です。
合計 約 95 億訪問/月（上位 3 社で 94.5%）
Gemini が 42% で世界平均（29%）より圧倒的に強い
世界シェアは ChatGPT 57%、Gemini 29%、Claude 8.5%。上位 3 社で 94.5%。1 社対策では 4 割の利用者にリーチできません。
Gemini の世界訪問の 6.2% が日本発（米国 13.7% に次ぐ世界 2 位）。日本ユーザーは Gemini を世界平均より強く使う。国内向け広報では Gemini 対策が ChatGPT と同等に重要です。
平均滞在 10 分 59 秒、Pages/Visit 12.71（他 LLM の約 3 倍）。X からの遷移で深い対話が定着。シェアは小さいが、ユーザーの「滞在時間」では存在感大です。
AI Pulse は 主要 6 LLM 計 11 モデル × Google AI 検索面 2 種 を毎日観測。ChatGPT・Gemini・Claude・Grok・Perplexity・Copilot すべてに対する個別最適化 をデータドリブンで実現します。
出典：Similarweb 2026 年 4 月実測（chatgpt.com / gemini.google.com / claude.ai / grok.com / perplexity.ai / copilot.microsoft.com の月次トラフィック）。日本シェアは各サイトの国別トラフィック分布から推計（実測値ではない）。
LLM 市場が多極化しているなら、その内側もそれぞれ違います。各モデルには学習データの締切日（カットオフ）があり、Opus 4.7 は 2026-01 まで、GPT-4o は 2023-10 まで。同じユーザーが「Claude」と「GPT-4o」を使い分けると、AI が見ている情報は最大 2 年違うことになります。
| プロバイダ | モデル | 公式 training_cutoff | reliable_cutoff |
|---|---|---|---|
| Anthropic | Opus 4.7 | 2026-01 | 2026-01 |
| Anthropic | Haiku 4.5 | 2025-07 | 2025-02 |
| OpenAI | GPT-5 | 2024-09 | — |
| OpenAI | GPT-4o（参考） | 2023-10 | — |
| Gemini 2.5 Pro | 2025-01 | — | |
| Gemini 2.5 Flash | 2025-01 | — | |
| xAI | Grok 4 | 2024-11 | — |
自社の主要リリースが各 LLM のカットオフ後に出ていれば、そのモデルは何も知りません。AI に取り上げてもらう術は「検索させて引用させる」の一択です。次のセクションでは、その「検索させた時と、させなかった時」で推薦されるブランドがどう変わるかを見ていきます。
※ 公式情報は各社モデルカード（platform.claude.com / platform.openai.com / ai.google.dev / docs.x.ai）2026-05-13 時点
※ Anthropic だけが Training cutoff と Reliable cutoff の 2 軸を公開
「Google 1 ページ目」と「AI 推薦」が別問題である理由を、2 つの世界で比較します。
1 回の検索で複数の URL（LLM・クエリにより数件〜十数件で変動）を視野に入れ、そこから引用が選ばれます。ブランド公式は引用されにくく、第三者メディアと網羅レビュー記事が圧倒的に強い世界です。
頭の中の数社（多くは 3〜6 社程度、LLM・質問により変動）から「定番」が呼び出されます。出典 URL は一切付きません。学習データに入っていても、業界用語化されていなければ呼び出されません。
AI Pulse はこの両方を毎日測ります。検索ありの引用ランキングと、検索なしの考慮集合への登場率を継続観測しています。
ここまでが AI の内部地図。市場は分散し、モデルごとに知識範囲が違い、検索の有無で推薦の出方が変わる。
次は、この地図の中で AI Pulse が 具体的に何をするか を話します。
すでに他の生成AI対策ツールをご利用の方へ。「数字は出るのに、次の打ち手に繋がらない」その原因は、計測設計と運用伴走の有無にあります。
海外でも Profound、Conductor、Otterly.AI、Peec AI などの AI 可視性計測専用ツールが続々と出ています。AI Pulse の特長は次の 4 点です。
日本のユーザーが実際にチャットで使う表現や、日本語ならではの購買検討シナリオに沿ってプロンプトを設計。海外発ツールが英語圏 SEO 起点なのに対し、AI Pulse は日本語の文脈で計測します。
何のモデルを、いつ、何回叩いたか——AI Pulse は計測対象（gpt-5 / claude-opus-4-7 等の正式モデル ID）と計測日時を完全に開示します。「○○モデルで計測」とぼかしたデータは、検証も再現もできないため、戦略判断には使えません。
観測（測るだけ）ではなく、設計・計測・評価・改善・情報までのループを、AI エージェントが毎日 365 日自動で回します。また改善の打ち手として、調査 PR などのプレスリリースの提案・作成まで含めて伴走します。
データを計測するだけでは状況は改善されません。実際の重要指標となるパブリシティを狙う AIO 戦略を、広報・PR 会社歴 17 年の当社が伴走してサポートします。
AI Pulse は、AI の 「なぜそう答えたか」 までを観測する計測サービスです。
11 の AI に対して、設計から改善までのループを毎日 365 日、自動で回し続けるエージェントです。AI に刺さる文脈を設計し、実際に調査リリースや企業コンテンツとしてご提案・作成し、外部に発信します。
観測すべきプロンプトと対象を、エージェントが自動設計。仮説のストックを毎月更新します。
11 LLM を毎日 365 日観測。AI 検索プロセス 4 段階（検索クエリ → 検索結果 → 思考 → 引用）で各ブランドの露出度を分析します。
効いた施策と効かなかった施策を自動切り分け。月次の物語形式レポートを自動生成します。
翌月の重点配分を自動更新。データが蓄積するほど、貴社専用の判断精度が上がります。
AI に刺さる文脈を、調査PR・プレスリリースで外部メディアに発信。同時に、LLM 対策として効くブログ記事・自社コンテンツの企画から執筆まで提案します。広報代行 20 年のガーオンが、メディア掲載と AI 学習データの両方に効く出口戦略までサポートします。
1業界・1ジャンルでAI回答を無料診断
↓ 初回のみ
プロンプト自動設計
11LLM × 365日
効果検証・物語形式レポート
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調査PR・プレスリリース
AI Pulse の計測結果は、実際の打ち手まで繋いで初めて意味を持ちます。AIO/GEO 施策の実行や、調査PR・プレスリリース発信まで、ガーオンの他サービスと連携してご支援します。
定点観測から、改善アクションに必要な全てを。
カテゴリ別に、どのプロンプト・どのLLMで言及されたかを一目で把握。
Share of Voice の推移を自社・競合で日次トラッキング。
どの競合がどのLLMを支配しているか、相関を可視化。
最も推奨されたブランドを集計。単なる言及ではなく、推奨の強さを測定。
なぜ AI はあなたを挙げなかったのか、応答理由を定量化。
AI がどのサイトを引いたか、URL単位で質問内訳まで遡れる。
言及・順位の大きな変化を LLM 要約付きでメール通知。
CSV だけでなく、BI ツールや社内の Claude Code と連携いただくことも可能。
Phase 2 で示した AI の内部地図——その全領域を、AI Pulse は毎日 2 回、自動で観測しています。新しいモデルが登場すれば随時追加します。
多くの計測ツールが ChatGPT・Gemini の 2〜3 モデル止まりの中、AI Pulse は主要 6 LLM（ChatGPT / Claude / Gemini / Perplexity / Grok / Llama）の Pro Tier（有料想定モデル）・Free Tier（無料想定モデル）あわせて 11 モデル + Google AI 検索面（AI Overview / AI Mode）を毎日観測しています。Claude で推されるブランドと ChatGPT で推されるブランドは、しばしば違います。
＋ 新しい LLM が登場した際は随時追加対応
※ デモパネルは主要 6 LLM のブランド推奨ランキングを表示。Google AI 検索面はクエリ依存で表示頻度が変動するため、本契約での月次レポートで詳細をご報告。
同じ質問を 5 つの AI に投げると、検索量も、引用の厳選度も、重視する判断軸もはっきり違います。
ChatGPT で上位推奨だったブランドが Claude では出てこない、という逆転も普通に起きます。
ここは、ガーオンが独自に積み上げた実機計測（N=375 per LLM）からの独自リサーチ知見です。AI ごとに何が違うかを、データで開示します。
実機計測の数字（N=375 per LLM）。同じプロンプト群を ChatGPT GPT-5 と Claude Opus 4.7 にぶつけた結果。
事前学習でブランドを記憶しやすい。深掘り検索 40 回超えも。比較メディア露出 + 公式情報の拡充が刺さる。
事前学習で覚えているドメインに情報を載せ込む必要あり。著者名・引用・更新日など、信頼性シグナルを厚く整えるのが鍵。
ChatGPT に響く施策と、Claude に響く施策は、まったく別物です。「ChatGPT 対策しか考えなかったら、Claude には届かない」「Claude 向けに信頼性を整えたら、ChatGPT は反応しなかった」こんな事故を防ぐために、企業独自の AIO 対策エージェントが必要です。
| LLM | N | 検索回数 | ブランド指名 | 引用率 | 性格 |
|---|---|---|---|---|---|
| Gemini 2.5 Pro ※注 | 375 | 4.42 | 8.6% | 100% | 念入りに調べて全部引用 |
| Gemini 2.5 Flash | 375 | 4.29 | 7.0% | 100% | Pro と同様、低コスト版 |
| ChatGPT GPT-5-mini | 375 | 4.00 | 22.4% | 99.5% | ブランド指名検索が圧倒的 |
| ChatGPT GPT-5 | 375 | 3.90 | 21.2% | 95.8% | 深掘り型、最大 41 検索 |
| Grok 4-fast | 375 | 1.14 | 11.9% | 100% | 寡黙だが律儀 |
| Claude Haiku 4.5 | 375 | 1.06 | 9.8% | 37.6% | 寡黙 + 容赦なく落とす |
| Claude Opus 4.7 | 375 | 0.88 | 12.8% | 65.6% | 寡黙、信頼性で厳選 |
| Grok 4 | 373 | 0.79 | 11.5% | 100% | 寡黙、SNS 文脈混入 |
| Perplexity Sonar/Pro | 118 | — | — | 100% | 全部見せる |
注: Perplexity は API 仕様により検索回数・指名率は計測不可。引用率は閲覧ドメイン全てを開示する仕様で 100%。
注: Llama-4-Scout は OpenRouter 経由で別系統計測（N=6,000+ 蓄積）。本表は v4 ネイティブ API のみを掲載。
※ Gemini 2.5 Pro は 2026-05-13 まで Pro Tier として計測、以降 Gemini 3.1 Pro Preview に切替済。N=375 数値は切替前の累積。新モデルの数値は次回 N=375 蓄積後に更新予定。
この差、「PCバッグ」カテゴリーひとつでも、引用ドメインまで掘ると更にはっきり出ます。例：Grok-3 でハーシェル 72% → Grok-4 で 6%（−66pt）
実データを見る以上、ガーオン独自リサーチの一例です。AI ごとに何が違うかを、データで継続的に開示しています。
※ AI Pulse 計測（API 経由、2026 年 5 月時点、N=375 per LLM、5 クライアント横断）
※ 各社のブラウザ版（ChatGPT.com / Claude.ai 等）は API 経由とは異なる挙動の場合あり
※ プロンプトの内容により検索回数は大きく変動
※ LLM のバージョンアップで挙動は変わるため、半年に 1 回の再観測を推奨
ガーオンの AIO 対策エージェント は、5 LLM × 11 モデル の性格を毎日読み解いて、御社専用の打ち手を 毎月の施策提案 に落とし込みます。
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