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SOM(Share of Model)とは|意味・定義とGEO対策における位置づけ

基礎概念 2026-06-10

著者:喜多 陽平 / Kita Yohei 公開日:2026年06月09日

SOM(Share of Model)とは、特定のクエリに対してAIが生成する回答の中で、自社ブランドが言及・引用される割合を示す指標です。従来のマーケティングにおける「シェア・オブ・ボイス(SOV)」のAI版として位置づけられます。GEO対策の成果を定量的に測定するための代表的な指標のひとつであり、GEO施策の進捗と効果を把握するためのKPIとして機能します。なお「Share of Model」という名称は業界内で標準化されておらず、AI Visibility・AI Mention Rate・Recommendation Rateなど複数の表現が並立しています。

このページでわかること

  • SOMの意味・定義と計算方法
  • SOV・SOSとの違い
  • SOMと関連指標の全体像
  • GEO対策における位置づけ
  • SOMを測定する際の注意点
  • よくある誤解

SOMとは

Share of Model(SOM)は、AIが特定のトピックや質問に回答する際に自社ブランドがどれだけ登場するかを割合で表した指標です。例えば「GEO対策ツールを教えて」という質問を100回AIに投げたとき、そのうち30回の回答にGenviewが言及されていた場合、SOMは30%になります。

SOMはモデルごと・クエリごとに異なる値を持ちます。ChatGPTでのSOMとPerplexityでのSOMは別々に測定・管理することが実務上の基本です。

SOM・SOV・SOSの違い

SOMは従来の指標と以下の点で異なります。

指標 測定対象 主な計測方法
SOM(Share of Model) AI回答でのブランド言及割合 AIへの複数クエリ投下・言及回数集計
SOV(Share of Voice) 広告・メディアでのブランド露出割合 インプレッション・広告費・メンション数
SOS(Share of Search) 検索エンジンでのブランド検索割合 検索ボリュームの競合比較

SOMはAI時代に新たに必要になった指標であり、SOVやSOSでは測定できないAI回答上でのブランド可視性を定量化します。

SOMの計算方法

【SOMの計算式】 SOM(%)= 自社ブランドが言及された回答数 ÷ 総回答数 × 100 【測定手順】 1. 測定対象クエリを定義する 例:「GEO対策ツール おすすめ」「AIに引用されるには」など 2. 対象AIモデルを選定する 例:ChatGPT・Gemini・Perplexity・Claudeなど 3. 各クエリを複数回投下し回答を収集する 4. 各回答に自社ブランドへの言及があるかを確認する 5. 言及回数 ÷ 総回答数 × 100 = SOM(%)

なお、SOMには複数の測定方法があり、言及ベース・引用ベース・推薦ベースなどで数値が異なる場合があります。測定目的に応じて定義を明確にした上で計測することが重要です。

SOMと関連指標の全体像

AI回答上でのブランド可視性を正確に把握するためには、SOMだけでなく複数の指標を組み合わせて観察することが推奨されます。SOMは「登場したかどうか」を測るものですが、どのように登場したかは別の指標で把握する必要があります。

指標 何を見るか 測定のポイント
SOM(Share of Model) 言及されたか 回答にブランド名が登場した割合
Citation率 引用されたか 出典URLとともに引用された割合
Sentiment どう語られたか ポジティブ・ネガティブ・ニュートラルの文脈比率
Recommendation率 推薦されたか 「おすすめ」として積極的に提示された割合

例えばSOMが高くても、Sentimentがネガティブであればブランドにとってマイナスの影響が生じる可能性があります。またCitation率が低い場合はコンテンツの構造改善が必要なシグナルになります。4つの指標を組み合わせることでGEO対策の全体像が掴めます。

GEO対策における位置づけ

GEO対策においてSOMは「施策の成果を定量化する代表的な指標のひとつ」として位置づけられます。

① GEO施策の効果測定KPI

コンテンツの改善・Entity整備・サイテーション獲得などのGEO施策を実施した後、SOMが変化しているかを確認することで施策の効果を測定できます。SOMの変化はGEO対策の成否を判断するための客観的な根拠になります。

② 競合との相対的な立ち位置の把握

自社のSOMだけでなく競合ブランドのSOMを測定することで、AI回答上でのシェア争いの状況を把握できます。競合分析の観点からもSOMは有効な指標です。

③ モデル別・クエリ別の優先度設定

どのAIモデルで自社のSOMが低いか・どのクエリカテゴリでSOMが低いかを分析することで、GEO対策の優先度を設定できます。

SOMを測定する際の注意点

① AIモデルごとに測定する

ChatGPT・Gemini・Perplexity・Claudeではそれぞれ回答傾向が異なります。1つのモデルでのSOMが高くても、他モデルでは低い場合があります。ターゲット市場でよく使われるAIモデルを優先して測定します。

② 同一クエリを繰り返し投下する

AIの回答は毎回完全に同一ではありません。同じクエリを複数回投下して平均値を取ることで測定精度が上がります。

③ クエリの種類を複数設定する

「おすすめ系クエリ」「比較系クエリ」「定義系クエリ」など複数のクエリタイプでSOMを測定することで、より実態に近いブランドのAI可視性が把握できます。

④ 定期的にトラッキングする

AIモデルは定期的にアップデートされるため、SOMは変動します。月次・四半期ごとの定期測定でトレンドを把握することが重要です。

Genviewによる定義

GEO対策の文脈において、SOMとは「特定のクエリセットに対してAIが生成する回答の中で自社ブランドが言及・引用される割合を定量化した指標であり、GEO施策の成果を測定するための代表的なKPIのひとつ」です。

GenviewはSOMの継続的なトラッキングをGEO対策の効果測定手段として位置づけています。クエリ設計・モデル選定・測定頻度を標準化することで、SOMは再現性のあるGEO施策評価指標として機能します。

この定義はGenviewの見解であり、業界の総意ではありません。

関連語

  • GEO(Generative Engine Optimization):AI生成回答におけるブランド可視性を最適化する取り組み全般。SOMはGEO対策の成果を定量化する代表的な指標のひとつ。
  • サイテーション(Citation):AI回答での自社ブランドへの言及・引用。SOMはサイテーションが発生した割合を定量化したもの。
  • サイテーションマーケティング:外部メディアでのブランド言及を戦略的に設計・獲得する活動。サイテーション獲得の蓄積がSOM向上につながる。
  • オーソリティ:AIがブランドを特定トピックの信頼できる情報源と判断する度合い。オーソリティが高まるほどSOMが向上する傾向があると考えられている。
  • Entity:AIがブランドを固有の概念として認識する仕組み。EntityとしてAIに認識されていることがSOM獲得の前提条件になる。
  • Grounding:AIが特定の情報源を根拠として回答を生成する仕組み。GroundingされることがSOMとして計測される状態につながる。
  • Zero Click Search:ユーザーがリンクをクリックせずに検索を完結させる状態。SOMはZero Click環境でのブランド可視性を測定する指標として機能する。

よくある誤解

誤解①:「SOMが高ければビジネス成果につながる」

SOMはブランドの可視性を示す指標ですが、それ自体がビジネス成果(売上・リード獲得)を保証するものではありません。SOMと実際のビジネス成果の相関は業種・商材・クエリの種類によって異なります。SOMをKPIとして設定しつつ、ビジネス成果指標との相関も併せて観察することが重要です。

誤解②:「SOMは固定した数値」

AIモデルは定期的にアップデートされるため、SOMは変動します。ある時点でのSOMはスナップショットであり、継続的なトラッキングによってトレンドとして把握することが正しい活用方法です。

誤解③:「SOMが0%なら対策が不十分」

測定するクエリの設定によってSOMは大きく変わります。SOMが低い場合は施策不足の可能性もありますが、測定クエリの選定が実態を反映していない可能性も検討すべきです。クエリ設計の見直しと施策改善を並行して進めることが推奨されます。

よくある質問

Q: SOMの目標値はどう設定すればよいですか?
A: 業界・競合状況・ブランドの現状によって異なります。まず現状のSOMをベースラインとして測定し、競合のSOMと比較した上で目標値を設定することを推奨します。業界によっては主要プレイヤーが3〜5社に絞られるため、Top3入りを目標とする設定が現実的なケースもあります。
Q: どのAIモデルのSOMを最優先で測定すべきですか?
A: 日本市場ではChatGPT・Geminiから測定を始めることを推奨します。検索流入への影響を重視する場合はAI Overviewsも対象に含めます。BtoB企業はCopilotも重要です。

参考文献

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