1. LLMで起きる“見えない機会損失”
- 比較検討の起点が検索から「生成AIへの相談」に分散
- 自社が候補に入らない＝検討テーブルに乗らない
- 誤情報・古い情報が混ざると、ブランド毀損や問い合わせ品質低下が起きる
ゴール：「候補に入る → 上位で言及される → 正しい根拠で引用される」を、定点で追える状態にすること。
2. LLMモニタリングの指標設計（最小セット）
| 指標 | 定義 | 見えること |
|---|---|---|
| 候補集合カバレッジ (Consideration Coverage) |
特定カテゴリ質問で、自社が候補として登場する割合 | 「そもそも候補に入っているか」 |
| 言及順位 (Mention Rank) |
候補提示型回答における表示順 | 「候補の中で勝っているか」 |
| 比較文脈 (Comparison Context) |
価格・機能・導入難易度・信頼性など、どの軸で比較されているか | LP/事例/FAQの改善テーマ |
| 引用ドメイン/URL (Citations) |
根拠として参照された媒体の分布 | 「何を直す/どこで評価を取るべきか」 |
3. 運用の要：プロンプト設計（再現性がすべて）
LLMは会話・表現が揺れるため、モニタリング用プロンプトはテンプレ化します。
3.1 プロンプトは3タイプに分ける
- カテゴリ比較型：「AとBとCを比較して推奨して」
- 課題解決型：「◯◯を改善したい、どのサービスが良い？」
- 指名・代替型：「◯◯の代替を教えて」
3.2 変数を固定する（例）
固定すべき変数：対象市場（日本/国内B2B）・予算帯（月額10万〜）・評価軸（セキュリティ、権限、エクスポート、監査性等）・回答形式（箇条書き/表）
保存すべき情報：いつ・どのLLM・どのプロンプト・どの回答だったか（監査性）
4. 実務フロー：LLMモニタリングを“改善アクション”に落とす
- カテゴリ・用途ごとにプロンプトセットを作る（例：比較/課題解決/代替）
- LLM別に定期実行し回答を保存（監査性が武器）
- ブランド言及と競合言及を抽出（表記揺れ辞書を共通化）
- 引用元をランキング化し、強化先を決める
- 改善チケット化（コンテンツ修正／比較ページ追加／第三者露出など）
改善先の決め方（超要約）
- 自社ページが引用される：更新・構造最適化で伸ばす
- 第三者が引用される：外部での評価獲得（寄稿、事例、レビュー）に寄せる
- 候補に入らない：カテゴリ定義/ユースケース/比較軸が伝わる資産（LP/FAQ/事例）を整備
5. よくある失敗と対策
- プロンプトが毎回変わる → 結果が比較できず運用が崩壊（テンプレ化）
- LLMの回答を“正解”扱い → 誤情報混入時の対応が遅れる（根拠/引用を必ず見る）
- 引用元を見ない → 改善先が分からない（ドメイン/URLで分ける）