Itera、生成AIの企業情報を属性別に正答率分析する機能

株式会社Iteraは、LLMO計測・改善ツール「LLMOチェキ」で新機能の提供を開始しました。
生成AIが企業や商品について回答した内容を、料金や機能などの属性別に正解データと照合します。
正確性を「正確」「情報が古い」「誤り」の3段階で判定し、正答率として可視化します。
同時に提示されるブランド群を把握する「検討セット分析」も提供します。

記事の概要

属性別再現精度（Attribute Fidelity）は、企業が登録した料金、解約方法、提供機能、商品スペック、営業時間などの正解データを使います。
AI検索エンジンの回答内にある企業・商品の記述と照合し、属性ごとの正答率を算出します。
過去には正しかったものの現在と異なる情報は「情報が古い」と判定し、事実と異なる「誤り」と区別します。
計測結果はエンジン別に表示し、正答率の低い属性から並べます。
企業は、どの情報発信を優先して修正すべきかを確認できます。
検討セット分析では、自社と同じ回答内でAIが提示するブランド群を観測します。
同時に挙がるブランドを実質的な比較対象として捉え、従来の競合設定とAI上の実態を検証できます。
LLMOチェキの全プランで、追加料金なしで利用できます。

記事のポイント

1. 属性別に正確性を判定： 料金や機能などの正解データとAI回答を照合し、属性別の正答率を算出します。
2. 古い情報と誤りを区別： 現在と異なる過去情報を「情報が古い」とし、事実と異なる内容とは別に判定します。
3. AI上の競合を観測： 自社と同じ回答内に登場するブランド群を把握し、比較対象の実態を検証できます。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する企業： 露出量だけでなく、料金や機能など商談・顧客対応に直結する情報の正確性を管理する必要が生じます。低い属性から情報源を修正する運用へ移る可能性があります。
• 同業のLLMO事業者： AIに言及されたかどうかに加え、回答内容の正確性や古さを評価する機能が比較軸になりそうです。競合各社にも属性単位の計測が求められる可能性があります。
• 広報・情報管理部門： 「情報が古い」と「誤り」を分けて把握できれば、サイト更新や第三者情報の訂正など、原因に応じた対応先を決めやすくなります。部門横断の管理が必要になりそうです。

このニュースの背景

生成AIの回答を通じて企業情報が届く場面が増え、AIに言及されたかや自社サイトが引用されたかだけでは、情報伝達の状態を判断しにくくなっています。
料金改定前のページや旧仕様の比較記事など、過去には正しかった情報が残ることで、AIが古い内容を回答する状況が生じています。
そのため、AIがどの属性をどの程度正しく回答しているかを把握し、修正すべき情報源を特定する必要性が高まっています。

関連するニュース

• 株式会社Iteraが、主要AIクローラーによる自社サイトの受け入れ状況を即時診断する機能を提供開始しました。
• Iteraは、AIが引用する第三者記事への未掲載を抽出し、打診から掲載後の追跡まで支援する機能をLLMOチェキに追加しました。
• IteraがLLMOチェキに、AI回答画面の広告主とリンク先を検知する機能を追加しました。

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