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METHODOLOGY · 測り方と精度

私たちは測定ツールを提供しています。
だから自分の物差しを公開します。

「AI検索での可視性」を数字で出すツールは増えました。しかし、その数字がどれくらい正しいかを公開しているところはほとんどありません。以下はすべて、私たちが実際に測った値です。良い数字だけを選んで載せることはしていません。

ACCURACY

実測した精度

93〜100%
ブランド検出 F1

4エンジン別に 97.1 / 100 / 93.3 / 97.3%。見落とし(False Negative)は0件。

99.9%
引用元ドメイン F1

エンジン別 99.6〜100%(最大差 0.4pt)。実測で「同じ媒体がエンジンごとに別の引用元として集計される」欠陥を発見し、87.6%から修正した結果。

MAE 0.00
掲載順位の抽出誤差

完全一致 93.8%。残る不一致は全部「決められなかった=null」で、順位の誤帰属は0件。推測して番号を出すより、出さないほうを選んでいます。

0.0%
レポートの捏造率

本文に出る数値が入力データに存在しない割合。言及率0%・引用率0%という「書くことがない」条件でも数値を作りませんでした。

測定日 2026-08-05 / 4エンジンの実回答80件 + 種データ16件
レポート側の実測日 2026-07-24(本番経路のレポート1件)
HOW WE MEASURE

測り方

01
同じ質問を、複数のAIに送る

ChatGPT・Gemini・Claude・Perplexity。エンジンごとに答えが違うので、1つのAIで測った数字は「AI検索での可視性」ではありません。有料プランは4つ同時、無料プランは選んだ1つで測ります。

02
数え方の単位は「質問」

質問1つ = プロンプト1つ × 言語1つ。エンジンの数は掛かりません(プランのAIすべてに同じ質問を送ります)。同じ質問を5言語で測れば5質問です。

03
回答から数える、推測しない

言及の有無・掲載順位・引用元ドメインを実際の回答テキストから取り出します。判断できない項目は推定値で埋めず null にします。埋めたほうが画面は綺麗ですが、それは測定ではありません。

04
自分の精度を測る仕組みを持つ

人が正解を付けた回答セット(ゴールデンセット)に対して、検出・順位・引用元の精度を自動採点します。リポート側も別の採点(捏造率・接地率)を持ち、どちらも継続的インテグレーションで落ちたら止まります。「良くなった気がする」は根拠として使いません。

※ 継続的インテグレーション … 何かを変更するたびに毎回自動で検査し、質が落ちていたら公開せずに止める仕組み

HONESTY

数字の扱い

推定できない値は null にします。サイト上のデモ数値には必ず「例示」と書きます。実在企業の数字を、実測していないのに載せることはしません。この3つを守れなくなったら、この製品を提供する理由がありません。

この物差しで、
あなたのブランドを測ってみませんか。

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