Peec AIでAI回答の言及を測る4工程｜数字を判断に使う線

2026年10月15日

「ChatGPTに自社の分野のおすすめを聞いてみたら、競合の名前ばかり出てきた」「AIの回答での見え方を数字で報告してくれと言われたが、何をどう測ればよいのか分からない」——AI検索の話題が社内で出始めたマーケ部門で、担当者とその上長から聞こえてくる声です。この声に応える道具が、海外ではすでに事業として資金を集めています。ベルリンの Peec AI は、2025年11月に約2,100万ドルのシリーズAの資金調達をしたと複数の報道で伝えられました。とはいえ、道具を入れれば答えが出るわけではありません。本当は、どの質問を測るか、数字の変化を施策の成果と呼んでよいかを人が決めて、はじめて数字が判断材料になります。この記事では、2026年10月時点の公式情報をもとに、Peec AI をマーケ部門に入れるときの4つの工程と、数字を過信しない線を整理します。

カメ先生

AIの回答で自社がどう出るかを測る道具は、検索の順位計測と同じように「正しい順位」が出ると思われがちなんだ。でも本当は、決めた質問文を毎日投げて、出てきた回答を数えているだけなんだよ。

カメ子

測っているのは、こちらが選んだ質問に対する答えだけ、ということですか。

カメ先生

そう。だから質問文の選び方で数字はいくらでも変わるし、同じ質問でも日によって答えが揺れる。道具が数えるところと、人が決めるところを分けて考えるのが出発点だね。

カメ子

数字そのものより、何を数えさせたかを説明できるほうが大事なんですね。

この記事のポイント

Peec AI は登録した質問文をAIに毎日投げ、自社と競合の言及の割合・順位・論調・引用元を集計する道具（2026年10月時点）
4工程は「質問文の設計→比べる相手と範囲→数字の読み方→引用元から打ち手へ」。どの工程も最初の決めごとは人が持つ
回答は地域・モデル・日で揺れる。数字の変化を施策の成果と呼ぶ条件を、報告の前に部門で決めておく

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Peec AIは何を数える道具か

Peec AI は、ChatGPT・Perplexity・Gemini などの対話型のAIに、利用者が登録した質問文を定期的に投げ、返ってきた回答の中で自社と競合がどう扱われているかを集計する道具です。公式ドキュメントによれば、有効にした質問文は24時間の周期で毎日実行されます（2026年10月時点）。検索エンジンの順位計測と違い、相手にしているのは検索結果の並びではなく、AIが文章で返す回答そのものです。

集計される数字は、公式ドキュメントで定義されています。自社が登場した回答の割合を示す「可視性（ビジビリティ）」、追跡しているブランド全体の言及の中で自社が占める割合を示す「シェア・オブ・ボイス」、登場したときの平均の順番を示す「掲載位置」、そして回答の中で自社がどれだけ好意的に書かれているかを0から100で表す「論調」です。これに加えて、AIが回答を作るときに参照したページ、つまり引用元の一覧が見られます。

公式サイトでは、競合のブランドを登録して並べて比べる機能、AIが質問文の候補を出す機能、CSVでの書き出し、データの可視化の道具への接続、API、MCP による接続などが案内されています。導入している組織の数として「3,500以上のブランドと代理店」という記載もあります。ただし、これらは提供元の説明です。自社の業界の質問で同じ精度の数字が取れるかは、試用の期間に確かめる必要があります。

作っている会社と、国内でまだ知られていない理由

Peec AI はドイツのベルリンで生まれた会社で、AIの回答の中での見え方を測る、いわゆる生成エンジン最適化の分野の道具を提供しています。報道によれば、2025年11月のシリーズAは欧州の投資会社が主導し、ニューヨークへの拠点開設も計画として語られました。同じ分野には米国や欧州の別の会社もあり、海外では一つの道具の分類として扱われ始めています。

それでも日本語でこの道具を紹介した記事は、2026年10月時点でほとんど見当たりません。理由として確かめられる範囲では、まず公式サイトと公式ドキュメントが英語だけであることが挙げられます。設定の考え方や指標の定義を読むには英語の資料にあたる必要があり、社内で説明するときにも翻訳の手間がかかります。

もう一つは、測る対象の回答が国や言語で変わることです。Peec AI では質問文ごとに実行する地域を指定でき、地域を指定しない質問は、所属するトピックやプロジェクトの既定の地域で実行されます。日本語の質問文を日本の地域で測る使い方は可能ですが、海外の事例や公開されている調査の多くは英語圏の回答をもとにしています。国内の担当者にとっては、手本になる使い方がまだ少ない状態だと言えます。

だからこそ、入れる前に部門で決めておきたいことがあります。誰がこの数字の持ち主になるのか、数字をどの会議のどの判断に使うのか、何か月続けて見るのか、の3つです。ここが空いたまま契約すると、毎日の数字が増えるだけで、誰も判断に使わない画面が一つ増えることになります。

4工程の全体像

Peec AI を部門の判断材料にするまでの流れは、次の4工程に分けて考えると整理しやすくなります。どの工程にも道具が手伝える作業と、人が決めなければ始まらない作業があります。

STEP1

工程1　何を測るかを決める

質問文を購買の段階ごとに設計し、自社名を入れない問いを中心に置く。候補はAIに出させてもよいが、採用は人が判断する。

STEP2

工程2　比べる相手と範囲を決める

競合のブランド、トピックの区切り、実行する地域とモデルを決める。範囲を広げるほど集計の母数と費用が増える。

STEP3

工程3　数字の読み方を決める

毎日の回答は揺れる前提で、何週間の平均で見るか、どの幅の変化を「動いた」と呼ぶかを先に決める。

STEP4

工程4　引用元から打ち手を決める

AIが参照した引用元を種類で分け、自社が載っていない場所を探し、打ち手の優先順位を人が付ける。

この順番には理由があります。工程1と工程2が途中で変わると、工程3で比べる数字の前提が崩れるからです。質問文や競合を入れ替えた日は必ず記録し、その前後の数字を同じ物差しで比べないことが、後の報告の信頼につながります。

工程1　質問文は購買の段階で分けて設計する

最初の工程は、どんな質問文を測るかを決めることです。Peec AI の公式ドキュメントは、質問文を検索の語句のように短くせず、文脈と条件を含んだ会話の形で書くよう勧めています。たとえば「経費精算システム」ではなく、「従業員300人の会社で、紙の領収書をなくせる経費精算の仕組みを比べたい」のように、買い手が実際にAIに打ち込みそうな文にします。

公式ドキュメントでは、質問文の意図を3つに分けています。学び方や調べ方を聞く「情報収集」、選択肢を比べる「比較検討」、購入や申し込みに近い「購入行動」です。情報収集の問いはブランド名がほとんど出てこないことが多く、比較検討の問いが、ブランドが安定して出てくる追跡の中心になると説明されています。購買の段階ごとに質問文を分けておくと、どの段階で自社が抜け落ちているかが見えるようになります。

質問文の候補を集める材料は、社内にもあります。営業が商談で受けた質問、問い合わせフォームに書かれた相談、展示会で聞かれたことなどです。Peec AI が出す質問文の候補も使えますが、候補を採用するかどうかは、自社の買い手を知っている人が決めることにします。提案された質問文は承認するまで実行の数に入らない仕組みなので、一括で有効にする前に一つずつ見直す時間を取れます。

言い回しを細かく変えた質問文を何本も並べる必要はありません。公式ドキュメントは、言い回しの細部は結果に大きく効かず、似た質問は時間がたつと似た結果になると説明しています。同じ問いの言い換えを増やすより、購買の段階や悩みの種類が違う問いを増やすほうが、測る範囲は広がります。

工程1の続き　自社名を入れない問いを中心に置く理由

質問文には、自社名を入れたものと入れないものがあります。公式ドキュメントの既定値は、自社名入りが20%、意図の比率は情報収集25%・比較検討50%・購入行動25%で、多くのブランドに合う配分だとしています（2026年10月時点）。

自社名を入れた問い、たとえば「◯◯社の評判は」と聞く質問では、自社は必ず回答に出てきます。そのため可視性の数字は高く出ますが、これは「AIに選ばれているか」ではなく、「AIが自社をどう説明しているか」を見る問いです。選ばれているかを知りたいのは、自社名を知らない買い手が課題から探したときなので、部門の判断に使う数字は、自社名を入れない問いから取るのが筋です。

一方で、自社名入りの問いにも役目があります。AIが自社の製品について古い情報や誤った説明をしていないかを確かめる用途です。Peec AI には、回答の中の主張を確かめる機能や、買い手が持ちそうな懸念を拾う機能のページも公式ドキュメントにあります。自社名入りの問いは、見え方の数字とは別の欄で報告すると、数字が混ざりません。

工程1の落とし穴　質問文を増やすほど費用が増える

質問文の設計は、費用の設計でもあります。Peec AI の料金ページでは、月にどれだけのAIの回答を集めるかが規模の基準になっていて、その量は追跡する質問文の数と、有効にするモデルの数と、追跡の頻度をかけ合わせた数として計算されると説明されています（2026年10月時点）。国・プロジェクト・言語・競合・利用者の数も、プランの範囲を決める項目として並んでいます。

つまり、質問文を2倍にするか、追うモデルを2倍にすれば、集める回答の量もおおむね2倍になります。最初から何百本もの質問文と全モデルで始めると、どの数字を判断に使うのか決まらないまま費用だけが膨らみます。まずは3〜5の広い領域に絞り、比較検討の問いを中心に始め、判断に使えると分かった領域から広げる順番が無理のない進め方です。

公式ドキュメントでは、各質問文は必ず1つのトピックに属し、最初は3〜5の広い領域から始めるよう勧めています。トピックごとに集計を見られるので、質問文を1本ずつ追うより分析が楽になります。CSVで一括登録するときは、1つの質問文が200字までという制限もあります。

工程2　比べる相手を決める

2つ目の工程は、誰と比べるかを決めることです。シェア・オブ・ボイスは追跡しているブランド全体の言及の中での自社の割合なので、登録する競合の顔ぶれが変わるだけで、自社の割合も変わります。営業が実際に商談で競り合う会社なのか、AIの回答によく一緒に出てくる会社なのかで、選ぶ相手は違ってきます。

比べる相手は、営業部門と一緒に決めるのが確実です。マーケだけで選ぶと、知名度の高い大手ばかりが並び、自社の割合が低く見えて施策の優先度を誤ることがあります。逆に、小さな会社ばかりを並べると、割合が高く見えて安心してしまいます。どちらも数字としては正しく、比べる相手の選び方が判断を左右しているだけです。

競合の一覧は、決めたら頻繁に入れ替えないことも大切です。新しい競合が現れたときは、既存の一覧に足すのではなく、追加した日を記録し、追加前と追加後の数字を別の期間として扱います。こうしておけば、割合が下がったときに「競合を足したから下がった」のか「回答が変わって下がった」のかを分けて説明できます。

運用を代理店に任せる場合も、比べる相手を決める役目は手放さないようにします。Peec AI の公式ドキュメントには代理店向けの案内があり、代理店はクレジットを使って、担当する複数のプロジェクトに質問文とモデルを割り振る仕組みになっています。割り振りを代理店が決めると、どの会社の質問文にどれだけの量を使うかも代理店の判断になります。競合の一覧と質問文の範囲は自社で承認し、変えるときは事前に知らせてもらう約束を、契約の段階で入れておきます。

工程2の続き　地域とモデルの範囲を決める

比べる範囲には、地域とモデルもあります。Peec AI では質問文ごとに実行する地域を設定でき、公式ドキュメントは回答は地域と時間によって変わると明記しています。国の数の上限はプランによって決まり、プロジェクトごとに適用されます（2026年10月時点）。

国内向けの事業なら、まず日本の地域に絞って日本語の質問文を測るのが基本です。海外の顧客も相手にする会社でも、国と言語の組み合わせを最初から増やすと、どの数字を誰が見るのかが曖昧になります。海外の拠点が自分の国の数字を見たいと言ってきたら、その拠点の担当者を数字の持ち主として決めてから範囲を広げます。

モデルについては、公式ドキュメントが、多くのAIの画面ではどのモデルを使うか、ウェブ検索をするかを提供元の側が選んでいると説明しています。利用者が同じ「ChatGPT」に聞いていても、裏で動くモデルや検索の有無は変わることがあるということです。モデルごとの数字は、提供元の更新で前触れなく変わり得るものとして扱い、モデル別の差を自社の施策の差と読まないようにします。

工程3　指標ごとに分かること・分からないこと

3つ目の工程は、数字の読み方を決めることです。Peec AI の指標は、それぞれ分かることと分からないことがはっきりしています。下の表は、公式ドキュメントの定義をもとに、部門の報告で誤読しやすい点をまとめたものです。

指標	分かること	分からないこと
可視性	登録した質問文の回答のうち、自社が登場した割合	回答を読んだ人が何人いたか、問い合わせにつながったか
シェア・オブ・ボイス	追跡中のブランド全体の言及に占める自社の割合	追跡していない会社を含めた市場全体での割合
掲載位置	登場したときの平均の順番（小さいほど先に出る）	登場しなかった回答での扱い、順番が購買に効くかどうか
論調	回答の中で自社がどれだけ好意的に書かれたか（0〜100）	その書き方の根拠が正しいかどうか
引用元	AIが回答を作るときに参照・引用したページと種類	そのページが回答のどの文に効いたか

表の右の列は、どれも経営や営業から聞かれやすいことです。特に、可視性が上がったから問い合わせが増えるとは限りません。AIからの流入や問い合わせの数は、アクセス解析や顧客管理の数字と突き合わせて別に見る必要があります。Peec AI の公式ドキュメントにもAIからの流入を扱うページがありますが、Peec AI の数字だけで売上への効き目を語らない、と最初に決めておきます。

また、公式ドキュメントは、ブランドの可視性と引用元の可視性は別の指標であり、入れ替えて使えないと注意しています。自社のページが引用元として何度も使われていても、回答の文章の中で自社名が出ているとは限りません。この2つを同じ報告の中で混ぜないことが、読み違いを防ぐ第一歩です。

工程3の続き　毎日の数字は揺れる前提で読む

AIの回答は、同じ質問でも日によって変わります。Peec AI の公式ドキュメントも、個々の回答ではなく傾向に注目するよう勧めています。毎日の数字をそのまま報告すると、上がった日と下がった日の説明に追われ、本当に動いたのかどうかが分からなくなります。

そこで、報告の前に読み方の決めごとを作ります。たとえば「4週間の平均で見る」「前の4週間と比べて一定の幅を超えたときだけ『動いた』と呼ぶ」「幅の中の上下は報告で触れない」といった線です。公式ドキュメントでは、画面の変化の表示は同じ長さの直前の期間と比べたものだとされていますが、どの幅を意味のある変化とみなすかは、道具ではなく部門が決めることです。

幅の決め方に正解はありませんが、手がかりはあります。施策を何もしていない数週間の数字を先に取り、そのときの上下の幅を「普段の揺れ」として記録しておく方法です。普段の揺れより大きく動いたときだけを議題にすれば、毎週の会議で数字の上下に振り回されずに済みます。公式ドキュメントの指標の説明には、試行の数や信頼の幅の記載がないため、この下準備は自社でやる必要があります。

工程3の続き　数字の変化を施策の成果と呼ぶ条件

数字が普段の揺れを超えて動いたとしても、すぐに施策の成果とは呼べません。AIの回答は、提供元のモデルの更新や、検索の仕組みの変更でも大きく変わるからです。自社が何もしていなくても、モデルの更新だけで競合を含めた全員の数字が動くことがある、という前提で読みます。

成果と呼ぶための条件は、たとえば次のように決めておくと報告がぶれません。

その期間に、質問文・競合・地域・モデルの設定を変えていない
施策の対象にした領域のトピックだけが動き、他のトピックは普段の揺れの中にある
同じ期間に、競合の数字が同じ向きに大きく動いていない
施策で手を入れた引用元が、実際に回答の引用元として使われ始めている
AIからの流入や問い合わせなど、別の数字にも同じ向きの変化がある

全部がそろわなくても報告はできますが、そろっていない条件は報告に書き添えます。「モデルの更新と重なっているため、施策の効果かどうかは判断を保留する」と書ける部門のほうが、数字を長く信頼してもらえます。数字の変化を成果と呼ぶかどうかは、AIにも道具にも判断させず、条件を見た人が決めます。

工程4　引用元を種類で分ける

4つ目の工程は、引用元から打ち手を考えることです。Peec AI の公式ドキュメントは、AIの回答や学習の中身は直接変えられないが、AIが頼りにする引用元には働きかけられると説明しています。ここでいう引用元は、AIが回答を作るときに取りにいったページと、回答の中で明示的に引用したページの2つに分けて扱われます。

公式ドキュメントでは、引用元の種類を、報道や専門メディアなどの編集記事、企業のサイト、利用者の投稿、百科事典のような参照先、そして自社のサイトに分けています。ページの形式としては、記事・おすすめの一覧・手順の解説・比較の記事などが挙げられています。種類ごとに分けて見ると、自社の分野でAIがどの種類の情報を頼りにしているかが見えてきます。

さらに、競合は出ているのに自社が出ていない引用元を洗い出す「ギャップ分析」の画面があります。公式ドキュメントは、よく使われる引用元で、しかも複数の競合が載っているものから優先するよう勧めています。引用元の一覧は、打ち手の候補の一覧であって、打ち手そのものではないことに注意が要ります。どれに手を付けるかは、自社の体制と予算で人が選びます。

工程4の続き　引用元の種類ごとの打ち手と、やらないこと

公式ドキュメントは、引用元の種類ごとに打ち手の方向を示しています。編集記事なら広報活動と記者への情報提供、企業のサイトなら提携や業界の掲載先への登録、利用者の投稿なら作り手との協力や誠実なコミュニティへの参加、参照先なら不完全な情報を適切な窓口で正すこと、自社のサイトなら内容の構造を整えてAIが読みやすくすること、です。

自社のサイトについては、具体的な注意もあります。公式ドキュメントによれば、AIのモデルはHTMLの内容しか見ず、有料会員の壁の内側や、ページを開いた後にスクリプトで表示する内容は読めません。製品の説明や比較の材料を、画面の操作でしか表示されない形で置いていると、引用元の候補にすら入りません。

一方で、やらないことも部門で決めておきます。利用者の投稿の場に、社員や依頼を受けた人が身元を伏せて自社を褒める書き込みをすることは、AIの回答を動かす以前に、2023年10月から景品表示法で規制されている、いわゆるステルスマーケティングに当たるおそれがあります。参照先の情報を自社に都合よく書き換えることも、多くの場合はその場の規約に反します。打ち手の候補が出てきたら、広報や法務の目を通してから動く工程を入れておきます。

競合が載っている比較の記事に、広告であることを示さずに自社を載せてもらう
利用者の投稿の場に、社員が身元を伏せて自社の推薦を書き込む
引用元の数字を上げるために、内容の薄いページを大量に作る

AIに任せる工程と、人が決める工程

ここまでの4工程を、任せる作業と決める作業に分けると、線ははっきりしています。回答の収集と集計、指標の計算、引用元の分類、質問文や競合の候補出しは、道具とAIに任せてよい作業です。Peec AI には、改善の打ち手を優先順位付きで示す機能のページも公式ドキュメントにあります。

一方で、どの質問文を測るか、誰と比べるか、どの幅を意味のある変化とみなすか、数字の変化を施策の成果と呼ぶか、どの打ち手に予算を使うかは、人が決める作業です。道具が出す打ち手の候補は、根拠となる引用元と回答を開いて人が確かめてから採用する、と運用の決まりに書いておきます。

報告の型も先に決めておくと、毎月の作業が軽くなります。たとえば1枚目に、測っている質問文の範囲・競合・地域・期間と、その月に変えた設定を書きます。2枚目にトピックごとの数字と普段の揺れの幅、3枚目に引用元の変化と次の打ち手を書きます。何を測ったかを1枚目に必ず書くだけで、数字が独り歩きすることはかなり防げます。

社内の他の仕組みにつなぐときの線も決めておきます。公式サイトによれば、API や MCP、CSVの書き出しで数字を外に出せます。部門のダッシュボードに数字を流すなら、どの数字を誰が見られるのか、競合の名前を含む集計を社外の代理店と共有してよいかを、つなぐ前に決めます。

よくある質問

Peec AI の数字だけで、AI検索の対策の成果を報告してよいですか

おすすめしません。Peec AI が数えるのは、登録した質問文に対する回答の中身です。問い合わせや売上への効き目を語るには、アクセス解析や顧客管理の数字と突き合わせる必要があります。Peec AI の数字は、AIの回答の中での見え方という一つの面の数字として扱います。

無料の試用で何を確かめればよいですか

自社の分野の比較検討の質問文を十数本登録し、数週間の数字の揺れの幅を確かめるのが有効です。あわせて、回答の中身と引用元を目で読み、集計が回答の実態と合っているかを確かめます。設定の考え方が英語の資料に書かれているので、社内で読む担当者も試用の間に決めておきます。公式ドキュメントには、社内の認証基盤でログインする仕組み（SSO）のページもあるので、誰が画面に入れるかの管理の形も試用中に確かめます。

ほかの道具と比べて選びたい場合はどうすればよいですか

道具の選び方そのものは、この記事では扱っていません。買うか自前で測るかの判断軸は、AI検索の計測の道具を買うか自前で測るかを扱った別の記事で整理しています。この記事の4工程は、どの道具を選んでも入れた後に必要になる決めごとです。

モデルの更新で数字が大きく動いたときは、どう報告しますか

競合を含めて全員の数字が同じ向きに動いているなら、まずモデルの更新の影響として報告し、施策の評価は保留します。数週間後に普段の揺れの幅を取り直し、新しい幅を基準に比べ直します。

まとめ

Peec AI は、登録した質問文をAIに毎日投げ、自社と競合の言及の割合・順位・論調・引用元を集計する道具です。2026年10月時点で日本語の解説はまだ少ないものの、AIの回答での見え方を数字で追う道具として海外では資金と利用者を集めています。部門の判断に使うには、質問文を購買の段階ごとに設計する、比べる相手と範囲を固定する、揺れの幅を先に測って変化の呼び方を決める、引用元を種類で分けて打ち手を人が選ぶ、の4工程が欠かせません。集計は道具に任せ、何を測るかと、数字の変化を成果と呼ぶかは人が決める。この線を守れば、AIの回答という揺れる対象も、部門の判断材料として使えるようになります。まずは、営業が商談で受けた質問を10本書き出し、自社名を入れない形に直すところから始めてみてください。