導入事例※一部
1つでも当てはまるなら、まずは現状の可視化から。
金融・士業の領域では、相談前にユーザーが「相続に強い事務所」「中小企業向けの会計相談」「〇〇に強い社労士」とAIに相談し、候補や前提知識を得るようになっています。ここでAIが古い情報や誤った内容で自社を説明すると、信頼に関わるリスクになります。
この領域では「推薦される」こと以上に、AIが自社を正確に説明・引用しているかが重要です。誤った料金・対応範囲・実績が語られたり、第三者の不正確な情報が根拠にされたりしていないかを継続的に確認する必要があります。
信頼性・正確性が重視されるため、AIは公的機関・権威性のある情報源を引用する傾向が強い領域です。どの情報源が引用根拠になっているか、自社の一次情報が正しく参照されているかを観測することで、権威性のある情報整備の優先度が見えてきます。
これらの質問でAIが自社を推薦・引用しているか、競合に負けていないかを継続的に観測します。
※下記は表示イメージを示すサンプルです。数値・項目はダミーであり、実際の診断結果ではありません。
フォームから送信。観測したいテーマ・競合をヒアリングし、プロンプトを設計します。
ChatGPT・Gemini・AI Overviewでの引用・露出・競合差を分析します。
改善すべきページと優先度をレポートでご提案します。
必要です。相談前にAIで候補や前提知識を得るユーザーが増えており、ここで古い情報や誤った内容で説明されると信頼に関わります。この領域では「推薦される」こと以上に、AIが自社を正確に説明・引用しているかの確認が重要です。
まず、その誤情報がどの情報源（古い記事・第三者まとめなど）に由来するかを特定します。そのうえで、公式の一次情報を機械可読に整備し、権威性のある情報源との整合をとることで是正につなげます。
はい。AI回答の根拠になっている情報源を特定し、その権威性・正確性を分析できます。公的機関や信頼できる情報源が引用されているか、第三者の不正確な情報が混ざっていないかを確認できます。
金融・士業では、断定的な成果表現や過度な推薦表現は避けるべきです。LLM Insightでは「AIに正確に説明・引用されているか」の確認を主目的とし、信頼性を損なわない情報整備を支援します。
はい。監修者情報・資格・実績などの信頼情報がAIに認識されているかを確認し、構造化して伝えるための整備を提案します。
定点観測により、古い制度・料金情報がAI回答に残っていないかを継続的に確認できます。更新日・一次情報を明示することで最新情報への追従を促します。
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