私たちMenuMenuチームは、新プロジェクトとしてGEO（生成エンジン最適化）診断ツール「見るAI（ミルAI）」を公開しました。ChatGPTやGeminiが顧客の質問に答えるとき、その答えにあなたのお店や会社が入っているか——それを測り、入るように整えるための道具です。無料プラン（クレジットカード不要）で、今日から測定を始められます。

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KEY POINTS

項目	内容
見るAIとは	ChatGPT・Gemini・Claude・Perplexityの回答の中で、ブランドが言及されるかを測定するGEO診断ツール
測定方式	ブランド名を含まない「実需クエリ」で質問し、回答に自然に登場するかを判定
対応言語	日・英・韓・中・広東語の5言語に対応（無料プランは1つを選択）
料金	無料プランあり（クレジットカード不要）・有料プランは準備中
初回記事	「AIに引用されるコンテンツの作り方 — GEOライティング実践ガイド」を公開中

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検索の次は、AIが「おすすめ」を答える

顧客は選ぶ前に、AIに聞き始めている。

「Googleマップで上位に出ていれば集客は安心」——この前提が、静かに揺らぎ始めています。ChatGPTやGeminiに「おすすめのお店は？」と尋ねる人にとって、返ってきた答えが選択肢の全てです。リンクの一覧から自分で選ぶのではなく、AIが名前を挙げた数件の中から選ぶ。答えの中にいなければ、存在しないのと同じ扱いになってしまう。

このAIの答えの中での露出を高める取り組みが、GEO（Generative Engine Optimization、生成エンジン最適化）です。従来のSEOがキーワードの順位を競ったのに対し、GEOが競うのは「AIが誰を薦めるか」。勝負のルールそのものが変わります。

見るAIは何をする道具か

ブランド名を含まない「実需クエリ」で、AIの本当の推薦を測る。

見るAIの測定原則は一つだけ。プロンプトに自社名を入れないことです。「〇〇について教えて」と聞けば、AIは当然その名前を語ります。ただ、それは露出の証明になりません。実際の顧客がするように「おすすめは？」と業種やニーズだけで尋ね、回答にブランドが自然に登場するかを見る。見るAIはこの形式の質問をAIに送り、言及の有無や順位を記録します。測定対象のAIはChatGPT・Gemini・Claude・Perplexityの4つです（無料プランは1つを選択）。

対応言語は日本語・英語・韓国語・中国語・広東語の5つ。無料プランでは言語を一つ・AIを一つ選び、月10問＝約3回まで、クレジットカード不要で測定できます。有料プランは現在準備中で、公開時はウェイトリスト登録者から優先案内、価格は確定前の目安という段階です。複数言語・4つのAI全てでの同時測定は、有料プランで提供予定としています。

初回記事の核心 — AIは「ページ」ではなく「チャンク」を読む

引用はページ単位ではなく、セクション単位で選ばれる。

公開に合わせて、ブログの初回記事「AIに引用されるコンテンツの作り方 — GEOライティング実践ガイド」を掲載しています（2026年6月16日公開、筆者は当社代表の日高駿）。その大前提はこうです。RAG（検索拡張生成）で動くAIは、ページを丸ごと評価しない。文章をチャンク（段落・セクション単位の塊）に分解して索引化し、問いに答えるのに使える部分だけを引っぱり出す。だから「全体を読めば良いことが書いてある記事」より、「どのセクションを切り出しても単体で意味が通る記事」が引用に勝ちます。

記事が勧める土台は、答え・分割・密度の三点です。問いへの答えを冒頭の40〜150語に単独で成立する断定文として置く「答え先出し」。1セクション1概念に絞り、40〜60語で単独成立する段落をつくる「意味での分割」。そして統計・出典・専門家の発言で上げる「ファクト密度」。どれも、チャンク単位で読むAIの仕組みから導かれた戦術です。

数字が裏づける「書き方」の効果

ファクト密度と構造の効果は、感覚論ではなく研究で実証されている。

プリンストン大学などの研究チームによるGEO論文（Aggarwalら、KDD 2024採択）は、1万件のクエリを使ったベンチマーク（GEO-bench）で、権威ある引用・統計・引用符付きの発言を加えると、生成エンジンの回答での可視性が最大40%向上すると示しました。

書く内容を変えなくても、構造だけで差が出る——これも検証済みです。東京大学・筑波大学などの研究チームが2026年に発表したGEO-SFEは、内容を同一に保ち、フォーマット・階層・チャンク化といった構造だけを変えた統制実験で、6つの生成エンジンにわたり一貫して17.3%の引用率向上を報告しています。

一次データの強さを示す数字もあります。Yextが2025年第4四半期の1,720万件のAI引用を分析した調査では、URLあたりの引用発生回数は自社ウェブサイト（Websites）が4.31倍、ディレクトリ掲載（Listings）が2.46倍。借り物の情報を並べたページより、自社にしかないデータを持つサイトが引用元に選ばれやすいわけです。

三つのデータに共通するのは、効果の源泉が広告予算でもドメインの知名度でもなく、「書き方」そのものだという点です。書き方は、小さなお店が自分で完全にコントロールできる数少ない変数にほかなりません。飲食店で言えば、看板メニューの由来や仕入れのこだわりを一段落で単独成立する形に書き直し、お客様からよく聞かれる質問をその言い回しのままFAQにする。それだけで、AIが引用できる「チャンク」が店のサイトに増えていきます。

順位で勝てなくても、引用は取れる

AIの引用は、検索順位から独立し始めている。

Ahrefsが86.3万キーワードの検索結果と400万件のAI Overview引用URLを分析した調査（2026年3月公開）によれば、AI Overviewsに引用されたURLのうち、従来の検索で上位10位に入っていたのは37.9%。2025年7月時点の約76%から急落しています。検索順位で大手に勝てないお店や会社にも、答え先出し・チャンク・ファクト密度という書き方の工夫で引用を勝ち取る余地が広がっている——挑戦者にとっては朗報です。

盲点は多言語 — 訪日客は母語でAIに尋ねる

GEOの戦術は、言語ごとにネイティブな構造で作られて初めて機能する。

日本政府観光局（JNTO）の統計では、2025年の年間訪日外国人数は4,268万人（全目的）と過去最高を更新し、前年比15.8%増でした。この人たちは母語でAIに尋ねます。日本語で最適化した記事を機械翻訳しただけの英語ページは、答え先出しにもなっていなければ、英語話者が実際に使う問いにも噛み合わない——初回記事はここを「日本企業の盲点」と指摘しています。見るAIが5言語で測定するのは、言語ごとの最適化が実際に効いているかを確かめるためです。

始めるなら、まず現在地の測定から

直す前に測る。測らない改善は、当てずっぽうと変わらない。

GEOの本質は、目新しいテクニックではなく「顧客の問いに、引用しやすい形で答える」という基本への回帰です。ただ、直した効果は測って初めて分かります。AIの答えに自分のブランドが出てくるかどうか。それは今、見るAIの無料プランでも確かめられます。測らないまま直す段階は、もう終わっている。

参考資料

• 見るAI（ミルAI）公式サイト
• 見るAIブログ「AIに引用されるコンテンツの作り方 — GEOライティング実践ガイド」（2026年6月16日）
• Aggarwal et al.「GEO: Generative Engine Optimization」（KDD 2024採択、arXiv:2311.09735）
• GEO-SFE（arXiv:2603.29979、2026年）
• Ahrefs「AI Overview引用URLと検索上位の関係」（2026年3月）
• Yext「AI Citation Behavior Across Models」（2025年Q4）
• 日本政府観光局（JNTO）訪日外客統計（2025年年間）