LLMO分析ツール「SUPER ACT」、AIに選ばれる理由を分解する「文脈分析」機能をリリース
生成AIにおける評価軸「文脈」を可視化する新機能を提供開始
株式会社プラッタ（本社：東京都、代表取締役：白石玲二）は、生成AIにおけるブランド評価を可視化するLLMO分析ツール「SUPER ACT」において、新機能「文脈分析」の提供を開始したことをお知らせいたします。（LLMO = Large Language Model Optimization）
本機能は、ChatGPT・Gemini・Claude・Perplexityなど複数の生成AIにおける回答データを分析し、企業やサービスがどのような文脈で評価されているかをスコアとして可視化するものです。
背景：生成AI時代における「評価のブラックボックス化」
近年、ユーザーの情報収集はGoogle検索から生成AIへと移行しつつあり、企業の集客構造にも大きな変化が起きています。
一方で、生成AIがどのような基準でサービスを推薦しているのかは明確ではなく、企業側からは評価軸が見えない状態が続いています。
従来のSEOでは検索順位が主要な指標でしたが、生成AIにおいては「どの文脈で語られるか」が重要な要素となっています。
こうした背景を受け、SUPER ACTでは生成AIにおける評価構造を可視化する新機能として「文脈分析」機能を開発いたしました。
新機能「文脈分析」の概要
文脈分析機能では、生成AIの回答内容を複数の評価軸に分解し、各文脈におけるブランドの評価をスコアとして可視化します。
AIが評価軸を自動生成
文脈分析における評価軸は、入力されたプロンプトおよび生成AIの回答データをもとに、SUPER ACT独自のAIが自動的に抽出・設定します。
本機能では、属人的な設定を必要とすることなく、分析対象や業界ごとに最適化された評価軸で文脈を分解することが可能となり、より実態に即した分析を実現します。
例えば、あるブランドでは「満足度」「継続率」「コストパフォーマンス」「アプリの便利さ」といった軸が抽出される一方で、別のブランドでは「信頼性」「実績」「サポート体制」など、異なる評価軸が自動的に生成されます。
これにより、「満足度」や「コストパフォーマンス」の文脈では生成AIから推薦されているものの、「初心者向け」や「アプリの便利さ」、という文脈では十分に推薦がされていない、といった状況を可視化することができます。
「文脈分析」機能の特徴
1. 生成AI横断の分析
ChatGPT・Gemini・Claude・Perplexityなど複数のAIを横断して分析を行い、特定プラットフォームに依存しない評価を可視化します。
2. 文脈単位でのスコアリング
評価軸ごとにスコアを算出し、強み・弱みを明確化します。
3. 直感的な可視化
レーダーチャートにより、文脈ごとの評価バランスを視覚的に把握できます。
「文脈分析」の活用シーン
・自社が生成AIにどのように評価されているかの把握
・競合との比較による強み・弱みの分析
・どの文脈を強化すべきかの戦略設計
・コンテンツ施策およびLLMO対策の最適化
SUPER ACTについて
SUPER ACTは、LLMOのスコアリングや、生成AI毎の推薦率、引用元サイトの可視化、競合との比較など、生成AI時代において企業が選ばれるための評価構造を可視化します。
さらに、意思決定の支援だけでなく 情報メディア「LLMO虎の巻」と連動した LLMO改善アクションのチェックリスト機能により、LLMO理論の理解から施策の実行までを支援することが可能です。
SUPER ACTは生成AI時代のマーケティング最適化を一気通貫で支援する、戦略実行型のLLMO分析ツールです。
今後の展開
SUPER ACTは、生成AI時代における新たなマーケティング指標として「文脈」という概念の普及を目指すとともに、さらなる分析やアクションにつながる改善指標の可視化などの価値向上を進めてまいります。
リンク
本件に関するお問い合わせ先
株式会社プラッタ
広報担当
E-mail：info@platta.jp
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