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Genviewが計測しているもの(計測対象の仕様について)

Genviewについて 2026-06-05

Genviewは、AI検索エンジンがあなたのブランドやサービスをどれだけ深く理解しているか——その根本的な「認識の土台(事前学習データ)」をメインに計測しています。一時的なニュースやトレンドに左右されない、長期的に蓄積されるブランド認知を可視化するための仕様です。

💡 結論:Genviewは「AIがもともと持っている理解」を測ります

現在のGenviewの定例モニタリングでは、主要なAI(ChatGPT、Gemini、Claude、Grok)に対して「Web検索(ライブ検索機能)をオフ」にしたAPI経由で回答を取得しています。その場の検索結果に依存しない、AIが学習を通じて身につけた『素のブランド認識』を継続観測するためです。
※モデルの構造上、常時Web検索を行うPerplexity(sonar)のみ、検索を組み合わせた回答を元に計測しています。

なぜ「土台(事前学習データ)」を重視するのですか?

AIの回答生成プロセスには、①事前に学習した知識から答える、②その場でWeb検索した情報を組み合わせて答える(RAG)という2つのアプローチがあります。どちらの場合であっても、出発点となるのは「AI自身がそのブランドをどうカテゴリ認識しているか」という土台です。

この土台を整える(AIに正しく学習される)ことで、ニュースやSNSの一時的なバズによる数字の乱高下に振り回されることなく、ブランド認知そのものの変化をクリアに追うことができます。また、AIがあなたのブランドを正しく理解しているほど、将来的にAIがその場で検索して回答を組み立てる場面(RAG)であっても、他社サービスと取り違えることなく、あなたを正確に推薦しやすくなります。一度効きはじめると長く効く、企業のデジタル資産となる領域です。

今後のアップデート予定について

🚀 「リアルタイムの検索見え方」も拡張予定

Genviewでは、現在の「学習データの計測(土台)」に加え、AIが実際にその場でWeb検索を行って回答する「リアルタイム検索での見え方」についても、今後のアップデートで新たな機能レイヤーとして提供を予定しています。

「土台の認知状況」と「リアルタイム検索での見え方」の両面から、あなたのブランドの存在感を立体的に捉えられるように進化していきます。流行り廃りに振り回されない強固な土台をGenviewで構築し、AIに選ばれる状態づくりを目指しましょう。

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