At a Glance

概要

The AI Overall Score (VSCA Score) is a single number from 0 to 100 that answers one question:

AI総合スコア (VSCAスコア) は、0〜100の単一の数値で、次の一つの問いに答える:

"How well is my brand performing when consumers ask AI for recommendations?"

「消費者がAIに推奨を求めるとき、自社ブランドはどれほど評価されているか？」

When someone asks ChatGPT, Gemini, Perplexity, or Claude about products or services in your category, does the AI mention your brand? Does it speak positively about you? Does it recommend you over competitors?

ユーザーがChatGPT、Gemini、Perplexity、Claudeなどに自社カテゴリーの製品・サービスについて尋ねたとき、AIは自社ブランドに言及するか？ 肯定的に語るか？ 競合よりも優先して推奨するか？

The AI Overall Score synthesizes all of these factors into one easy-to-understand metric.

AI総合スコアは、これらすべての要素を分かりやすい単一の指標に統合する。

VSCA is developed from AIDMA (Attention / Interest / Desire / Memory / Action), the classic buyer-journey framework from 20th-century marketing theory. We adapted it for an era in which generative AI increasingly shapes how consumers discover, compare, and decide between brands.

VSCAは、20世紀マーケティング理論の古典的な購買行動フレームワークである AIDMA (Attention / Interest / Desire / Memory / Action) を起点に開発した。消費者がブランドを発見・比較・選定するプロセスに生成AIの影響が急速に広がる時代に合わせ、再構築している。

Business Impact

ビジネスインパクト

AI-driven discovery is rapidly becoming a major revenue channel. Based on our analysis of client performance data, score improvements correlate with meaningful business outcomes:

AIによる発見は急速に主要な収益チャネルになりつつある。クライアント実績データの分析によれば、スコアの改善は具体的なビジネス成果と相関している:

Results vary by industry, competitive landscape, and baseline score. These ranges reflect patterns observed across our client base, not guaranteed outcomes.

結果は業界、競争環境、基準スコアによって異なる。これらの数値幅はクライアントベースで観測されたパターンを反映しており、保証値ではない。

Evidence behind these figures

これらの数値の根拠

The table above is derived from published research linking each VSCA dimension to its corresponding business driver:

上表は、VSCAの各次元と対応するビジネスドライバーを結びつける公開研究から導出している:

• Visibility → Traffic: Position #1 in AI responses captures ~40% of clicks and the top 3 capture 68.7% (First Page Sage, 2025); AI-cited brands receive +35% more organic clicks (Seer Interactive, 2025).
• Sentiment → Conversion: AI recommendations increase purchase conversion by +42% (β=0.68, p<0.01, n=600) (ACR Journal, 2025).
• Competitiveness → Market Share: The 10:0.5 rule — every +10 pts of Extra Share of Voice yields +0.5% market-share growth — across 171 campaigns (Binet & Field, The Long and the Short of It, IPA).
• Authority → Trust: AI-sourced traffic now converts at 91% of traditional search rates, up from 57% in 2024 (Adobe Analytics / Bing, 2025).
• Macro backdrop: AI search is projected to drive $750B in US revenue by 2028, with 50% of consumers already using AI for purchase decisions (McKinsey, 2025).

• 露出力 → トラフィック: AI回答で1位を獲得するとクリック全体の約40%、上位3位で68.7%を占める (First Page Sage, 2025)。AIに引用されたブランドはオーガニッククリックが+35%増加する (Seer Interactive, 2025)。
• 好感度 → コンバージョン: AIによる推奨は購買コンバージョンを+42%押し上げる (β=0.68, p<0.01, n=600) (ACR Journal, 2025)。
• 競争力 → 市場シェア: 10:0.5ルール ― Extra Share of Voice（ESOV、追加シェア・オブ・ボイス）が+10ポイントで市場シェアが+0.5%成長する ― 171キャンペーンにわたり検証済み (Binet & Field, The Long and the Short of It, IPA)。
• 権威性 → 信頼: AI経由のトラフィックは現在、従来検索の91%の率でコンバージョンしており、2024年の57%から大幅に上昇している (Adobe Analytics / Bing, 2025)。
• マクロな背景: AI検索は2028年までに米国で7,500億ドルの売上を牽引する見込みで、消費者の50%はすでに購買判断にAIを活用している (McKinsey, 2025)。

Because Revenue = AI Traffic × Conversion Rate × Average Order Value (AOV), gains compound multiplicatively. Example: a $100M brand moving from Score 65 → 75 (+10 points) can expect roughly +35% AI channel revenue (+$5-10M/yr) and +0.4% market share gain over 6-12 months.

売上 = AIトラフィック × コンバージョン率 × 平均注文単価 (AOV) であるため、改善効果は乗算的に積み上がる。例: 年商1億ドルのブランドがスコア65→75 (+10ポイント) に改善した場合、AIチャネル売上は約+35% (年+500万〜1,000万ドル)、市場シェアは6〜12ヶ月で+0.4%の成長が見込める。

We have filed a patent application for the VSCA methodology.

VSCA方法論については特許出願済み。

How to Read Your Score

スコアの読み方

The Four Dimensions: VSCA

4つの次元: VSCA

We call our methodology VSCA - named after the four dimensions it measures:

我々の方法論は、測定する4つの次元にちなんで VSCA と呼ぶ:

Each of V, S, C, and A is also reported as its own 0-100 score, so you can see exactly which dimension is driving — or dragging down — your overall VSCA Score. The four sub-scores are combined into the final AI Overall Score using a weighted Power Mean (see Technical Reference below).

V・S・C・A はそれぞれ独自の 0〜100スコア としても報告される。どの次元が総合VSCAスコアを押し上げているか（または押し下げているか）が一目で分かる。4つのサブスコアは加重べき平均によって統合され、最終のAI総合スコアが算出される（詳細は下記「テクニカルリファレンス」を参照）。

Visibility - "Are we seen?"

Visibility ― 露出力 「AIに見えているか？」

This measures how often and how prominently AI mentions your brand when users ask relevant questions.

ユーザーが関連する質問をしたとき、AIが自社ブランドを どれほど頻繁に、どれほど目立つ位置で 言及するかを測定する。

What we look at:

測定する項目:

• How frequently AI mentions your brand (Exposure Rate)
• How often you're mentioned first (First Mention Rate)
• Your average ranking position when listed

• AIがブランドに言及する頻度（露出率）
• 最初に言及される割合（首位言及率）
• 列挙されたときの平均順位

Example: "Out of 100 questions about healthy restaurants, AI mentioned Brand X 63 times, and listed it first 42% of those times."

例: 「ヘルシーなレストランに関する100件の質問のうち、AIはブランドXに63回言及し、そのうち42%で最初に列挙した。」

Business impact: Visibility directly drives traffic. Position #1 in AI responses captures 40% of all clicks, and the top 3 positions capture 68.7%. Being cited by AI drives +35% more organic clicks.

ビジネスインパクト: 露出力はトラフィックを直接牽引する。AI回答で1位を獲得するとクリック全体の 40%、上位3位で 68.7% を占める。AIに引用されることでオーガニッククリックが +35% 増加する。

Sentiment - "Are we liked?"

Sentiment ― 好感度 「AIに好かれているか？」

This measures how positively AI describes your brand when it mentions you.

AIが自社ブランドに言及する際、どれほど好意的に 描写するかを測定する。

What we look at:

測定する項目:

• The balance of positive vs. negative phrases AI uses about your brand

• ブランドに対してAIが用いるポジティブ表現とネガティブ表現のバランス

Example: "When AI talks about Brand X, 74% of the descriptions are positive (e.g., 'known for quality,' 'customer favorite') and 26% mention concerns."

例: 「AIがブランドXについて語る内容のうち、74%はポジティブな記述（例: 『品質で知られる』『顧客のお気に入り』）、26%は懸念に言及している。」

Business impact: Sentiment directly drives conversion. Positive AI recommendations increase purchase conversion by +42%. Positive sentiment drives +20-30% higher conversion rates.

ビジネスインパクト: 好感度はコンバージョンを直接牽引する。AIによるポジティブな推奨は購買コンバージョンを +42% 押し上げ、ポジティブな好感度は +20〜30% のコンバージョン率向上をもたらす。

Competitiveness - "Are we winning?"

Competitiveness ― 競争力 「競合に勝っているか？」

This measures how you stack up against competitors in AI recommendations.

AIの推奨において 競合と比較してどの位置にいるか を測定する。

What we look at:

測定する項目:

• Your share of all brand mentions in the category (Share of Voice)
• How your sentiment compares to competitors' average
• How often you capture the #1 recommendation spot

• カテゴリー全体のブランド言及に占める自社のシェア・オブ・ボイス（SoV）
• 競合平均と比較した自社の好感度
• 1位獲得率

Example: "Out of all restaurant brands AI mentioned, Brand X accounted for 23% of mentions and captured 45% of all first-position recommendations."

例: 「AIが言及した全レストランブランドのうち、ブランドXは言及の23%を占め、1位推奨の45%を獲得した。」

Business impact: Competitiveness directly drives market share. According to the "10:0.5 rule" from Binet & Field's research, every +10 points of Extra Share of Voice -> +0.5% market share growth.

ビジネスインパクト: 競争力は市場シェアを直接牽引する。Binet & Fieldの研究による 「10:0.5ルール」 によれば、ESOV（追加シェア・オブ・ボイス）が+10ポイントで市場シェアは+0.5%成長する。

Authority - "Are we trusted?"

Authority ― 権威性 「AIに信頼されているか？」

This measures whether AI treats your brand as a reliable information source.

AIが自社ブランドを 信頼できる情報源として扱っているか を測定する。

What we look at:

測定する項目:

• How often AI cites sources in its responses (Citation Rate)
• How often your site is cited when users explore the category (Discovery Citation Ratio)
• How often your site is cited when users ask about your brand (Narrative Control Citation Ratio)

• AIが回答で情報源を引用する頻度（引用率）
• ユーザーがカテゴリーを探索するときに自社サイトが引用される頻度（発信力 / Discovery Citation Ratio）
• ユーザーが自社ブランドについて問うときに自社サイトが引用される頻度（評価影響力 / Narrative Control Citation Ratio）

Example: "AI cited Brand X's website in 18% of brand-specific responses but only 4% of generic category responses — indicating strong brand authority but room to grow in category discovery."

例: 「AIはブランドXのサイトを、ブランド特定型の質問では18%、一般カテゴリー質問では4%しか引用していない ― ブランド権威性は強いが、カテゴリー発見フェーズで成長余地があることを示唆している。」

Business impact: Authority drives trust and engagement. AI traffic shows 63% engagement rate and converts at 91% of traditional search rates.

ビジネスインパクト: 権威性は信頼とエンゲージメントを牽引する。AIトラフィックは 63%のエンゲージメント率 を示し、従来検索の 91% の率でコンバージョンする。

What You Can Do Next

次に取るべきアクション

Your AI Overall Score reveals where you stand - but understanding the score is just the beginning. Improving it requires targeted action.

AI総合スコアは現在の立ち位置を示すが、スコアを理解するのは出発点にすぎない。改善するには的を絞った施策が必要だ。

Start with your score:

まずはスコアから始める:

• Identify which of the four dimensions (V, S, C, A) is dragging your score down
• Monitor how your score trends month-over-month
• Track how competitors are moving relative to you

• 4つの次元（V・S・C・A）のうち、どれがスコアを押し下げているかを特定する
• スコアが月次でどう推移しているかをモニタリングする
• 競合が自社と比較してどう動いているかを追跡する

Go deeper with our analysis:

さらに深い分析へ:

We offer comprehensive diagnostics that pinpoint exactly why AI platforms are (or aren't) recommending your brand - and what to do about it. Our services include:

AIプラットフォームが自社ブランドを推奨する（または推奨しない）理由を正確に特定し、対応策を導き出す総合診断を提供する。主なサービスは以下のとおり:

• Root cause analysis - Understand the specific content, reputation, and technical factors driving each dimension of your score
• Competitive intelligence - See exactly how competitors are outperforming you in AI recommendations
• Action roadmap - Get a prioritized list of high-impact changes to improve your AI visibility, sentiment, and authority

• 根本原因分析 ― 各次元のスコアを左右する具体的なコンテンツ・評判・技術要因を把握する
• 競合インテリジェンス ― 競合がAI推奨で自社をどう上回っているかを正確に可視化する
• アクションロードマップ ― AI露出力・好感度・権威性を改善する、優先順位付けされた高インパクト施策リストを提示する