Sightedで見える化するAEOスコアと活用法

生成AIが企業をどう推薦しているかを「見える化」するSightedの登場

2026年1月31日、株式会社Tech Knowledge Baseは、生成AI時代の新たな検索可視性指標であるAEO score（AEO：Answer Engine Optimization。GEOやLLMOとも呼ばれる）を可視化するAEOモニタリングツール『Sighted（サイテッド）』のβ版予約受付開始を発表しました。発表文では、Sightedが企業やブランドが生成AIにどう評価・推薦されているかを把握するためのツールであり、これまで可視化されにくかったAI上の推薦傾向を定量的に示す点が強調されています。

リリース日時は2026年1月31日 23時23分とされ、株式会社Tech Knowledge Baseはプレス文内で本社を京都府に置く旨を明記しています。製品の概要説明では、Sightedがブランド言及率、推薦順位、引用元、競合比較構造を横断的に分析し、AI検索時代におけるAEO施策効果を可視化するシステムであることが示されています。

AEOの定義と重要性

AEOとはAnswer Engine Optimizationの略で、生成AIやLLMが提供する回答・推薦の最適化指標を指します。ChatGPTやGoogleのAIO（AI overview）などがユーザーの「おすすめ」「比較」「選定」といった意思決定プロセスに直接介入する現在、企業やブランドがAIによってどのように評価・推奨されるかは、従来の検索順位やクリック数とは別の重要な経営指標になりつつあります。

発表では、従来のツールが主に人間ユーザーの行動や検索順位を対象にしてきたのに対して、Sightedは実際の生成AIの回答出力に着目する点が差別化要素として挙げられています。これにより、企業がAIに対してどの程度参照・推奨されているかを把握できる点が説明されています。

測定アプローチと技術的特長：動的なAI回答の再現性ある計測

Sightedは、生成AIの出力傾向を段階的に検証する独自の測定プロセスを採用しています。企業が自社ドメインを入力すると、想定される質問文脈を自動で構築し、それらに対する生成AIの反応を複数回観測することで、どの程度の頻度や文脈で参照・言及されているかを可視化します。

生成AIの回答は固定的なロジックだけで決まらず、複数情報源を統合する動的な判断プロセスに基づいているため、横断的な把握が難しいという課題があります。Sightedはこの課題に対し、同一条件・同一手順での測定により再現性のある評価結果が得られるよう設計されていると説明しています。

特許出願中の技術と非公開アルゴリズム

発表では、Sightedが採用する一部の手法について技術保護の観点から特許出願中であることが明記されています。これにより、競合含む複数社の「AIにどれだけ参照されているか」を測定可能な指標を提示できるとしています。

同時に、詳細なアルゴリズムは非公開とされている点も示されていますが、測定が同一条件・同一手順で行われることにより、誰が利用しても再現性のある評価基盤として機能することを目的にしていると説明しています。

主な機能と具体的な活用シーン

Sightedが提供する主な機能は、生成AI上での言及・引用・比較構造を可視化することにあります。β版ではChatGPTのモニタリング機能を提供するとされ、今後さらに観測対象を拡張する計画が示されています。

以下にプレスリリースで明示された主な機能および想定される活用シーンを整理します。各機能は具体的なユースケースに基づいて設計されている点が強調されています。

• Mention, Citationトラッキング

  自社のビジネスや製品に特化したクエリを設定し、ChatGPT、Perplexity、Google AI Overviewsなど主要AI上で自社ブランドや競合がどのような文脈で言及・比較されているか、ウェブサイトがどの程度引用されているかを継続的にモニタリングできます。β版ではChatGPTを対象にしたモニタリング機能が提供されます。

  単なるキーワード一致ではなく、用途・選定意図・比較軸といった意味レベルの文脈での言及状況を可視化し、実際の回答本文も確認できます。

• 表記ゆれ・言い換え対応のメンション認識

  ブランド名、製品名、シリーズ名、カテゴリ名、一般的な評価語（「おすすめ」「定番」「選ばれる理由」など）といった複数の表現レイヤーを横断的に認識・集計します。

  これにより、表記や言い換えによって見えなくなる実質的な露出や評価の傾向を取りこぼさず把握することが可能です。

• 引用元・権威性分析

  AIが自社を推薦する際に参照している情報源（メディア、レビューサイト、SNS、公式サイトなど）を可視化します。どの情報源の露出がAIの推薦にどれだけ影響しているかを分析できる点が説明されています。

  この分析は、PR施策やメディア露出の効果測定、第三者評価の設計に役立つとされています。

想定活用部門と具体的効果

発表では、主に以下の部門がSightedを活用できると示されています。

1. 広報・PR部門：AIが引用しやすいメディア露出や第三者評価を設計するための指標として活用。
2. マーケティング部門：検索広告・従来のSEOでは捉えきれないAI上の競合環境を把握するためのデータ源として利用。
3. 経営・事業責任者：AI時代におけるブランドの市場認知ポジションを可視化するための指標として参照。

これらの想定活用シーンは、AIが「検索エンジン」から「意思決定エンジン」へと進化する局面で、企業のPR・マーケティング活動を人間向けからAI向けへ拡張するためのインフラ的な役割を担うことを意図しています。

β版情報、開発計画、会社概要とお問い合わせ

現在、Sightedはβ版の事前登録を受け付けています。対象はBtoB企業、SaaS企業、EC事業者、PR・マーケティング担当者、経営企画部門と明記されています。提供開始予定は2026年春となっています。

申込方法としては下記のβ版予約ページからの登録が案内されています。

• β版予約ページ： https://lp.sighted.tkbase.co.jp/

今後の開発予定

発表では今後の機能拡張計画も明示されています。具体的には以下の項目が挙げられています。

• Google Analytics 4 連携
• メディア・SNS露出とAI推薦率の相関分析
• 日本向け正確性・網羅性の向上

これらの拡張により、メディア露出やSNS上の活動がAI上での評価や推薦にどのように影響するかをより詳細に分析できるようになることが目指されています。

会社情報とお問い合わせ

プレスリリース内の会社情報は以下の通りです。発表文では冒頭に本社を京都府に置くと記載があり、会社概要では所在地を東京都としています。いずれもプレスリリース原文の記載に基づいて記載します。

会社名

株式会社Tech Knowledge Base

本社（冒頭記載）

京都府

所在地（会社概要欄）

東京都

代表者

代表取締役 永淵 翔大

事業内容

PMIデータ解析システム「Keys」の開発・提供、AI検索可視化SaaS「Sighted」の開発・提供、AIマーケティング/データ分析基盤の構築

広報窓口

Email：contact@tkbase.co.jp

関連リンク

https://www.tkbase.co.jp/

また、プレスリリース内にはダウンロード可能な画像やプレスリリース素材が含まれている旨の記載があります。プレス素材のダウンロードは発表資料にて案内されています。

本文の要点整理

以下の表で本記事で扱った主要情報を整理します。表は発表日、製品名、主要機能、β版情報、会社の主要連絡先などをまとめたものです。

本記事は、株式会社Tech Knowledge Baseによるプレスリリースの全文に基づいて、Sightedの目的・機能・提供スケジュール・会社情報などを整理して伝えています。発表文中の表記や数値、日付、URL、問い合わせ先および開発計画は原文の通りに記載しました。