同じ質問を、
25 回
4 つの AI に、同じ質問を 25 回ずつ。恣意的な順位補正は 0。
パイプライン全体像
クエリを定め、4 AI に重み付けで配り、計 25 回の回答を集め、自然に呼ばれたブランド名を数え、回数の多い順に並べる。
25 回のうち何回その名前が呼ばれたか。これが「言及率（mention rate）」です。この 4 ステップは、すべてのランキングに対して同じ手順で実行されます。
なぜ 25 回?
25 回の回答を集計することで、たまたまの当たり外れではなく、本当によく挙がるブランドが浮かび上がります。
AI は同じ質問でも、毎回少しずつ違う答えを返します。1 回だけ聞いた結果は、その時たまたま挙がったブランド。本当によく言及されるブランドかどうかは、ここからは分かりません。
何度も挙がるブランドと、たまたま 1 度だけ挙がったブランドの差がはっきり見えてくる。25 回の集計から得られた言及率が、ランキングの順位になります。
では 25 回はどう配分されるのか。4 つの AI へのシェア配分は日本国内の実利用シェア（ICT 総研 2026 年 2 月）に基づいており、次セクションで詳述します。
採用している AI とシェア配分
ChatGPT・Gemini・Claude・Perplexity の 4 サービス。
日本国内の利用シェアに応じて、投げる回数を配分しています。
構成比は、生成 AI のシェア変動に応じて定期的に見直します。
採用基準と出典
- ChatGPT・Gemini・Claude・Perplexity の 4 つは、ユーザーが「AI に質問する」体験の主軸です。Microsoft Copilot は内部で ChatGPT を使用しているため重複と判断し、採用 4 AI には含めていません。
- すべて Web 検索（grounding）を有効化して実行します。新製品やリニューアル情報が抜け落ちないよう、ユーザーの実体験に近い設定で集計します。
- シェア配分の出典は、ICT 総研「2026 年 2 月 生成 AI サービス利用動向に関する調査」（2026-02-20 発表）。日本国内の AI サービス利用経験者中の利用率を、採用 4 サービスで正規化しています。
なぜ「点数」ではなく「言及率」なのか
Vairank は、AI に「○○を 1〜10 で評価して」とは絶対に聞きません。
代わりに、人間が普段するように「○○のおすすめは?」と聞き、
AI が自然に挙げたブランドを数えます。これが言及率（mention rate）です。
定性研究において、LLM はサンプル特性の作成、合成回答者の生成、in-depth インタビューの実施・モデレーションを効果的に行える。
AI と人間のハイブリッドは、人間のみのデータを上回る深さと洞察を生み、テーマや要約の生成では人間と同等の品質を達成する。
定量研究では、LLM は「答えの方向性 (direction)」と「評価 (valence)」を正しく選ぶに留まり、応答品質を確保するには few-shot learning と RAG が必要である。
— Arora, N., Chakraborty, I., & Nishimura, Y. (2025).
AI–Human Hybrids for Marketing Research: Leveraging Large Language Models (LLMs) as Collaborators.
Journal of Marketing, American Marketing Association.
AI に点数を付けさせる
- 応答分布が非現実的になる傾向（実際の消費者調査で再現できない）
- 点数の理由を一貫性をもって説明できない。同じ質問を 25 回投げても、内訳の説明が毎回違う
- AI の「7 点」と人間の「7 点」が同じ意味を持つかが保証できない
AI に自由回答で答えさせる
- AI が自然に挙げたブランドを抽出する。点数化を要求しない
- 25 回繰り返したうち、何回登場したか（言及率）を集計する
- これは人間の定性アンケート（free recall）の集計と同じ手法。専門論文で「LLM は人間データを再現できる」と実証されている領域
点数化を AI に任せれば、もっと派手なランキングは作れます。
でも Vairank は、「AI が苦手なこと」を AI にやらせない方を選びました。
ランキング決定ロジック
言及率（mention rate）が決まれば、ランキングはほぼ自動的に決まります。
恣意的な順位補正が入らない設計です。
例：25 runs のうち 19 runs で「資生堂 リンクルクリーム」が言及された場合、言及率は 76%。
| 指標 | 計算方法 |
|---|---|
| Top 1 | 言及率が最も高いブランド。25 runs 中 12 runs 以上（言及率 48% 以上）の場合のみ Top 1 として表示。 |
| Top 5 | 言及率上位 5 ブランド。同率の場合は、より多くの run で 1 番目に登場した方を上位とする。 |
順位を決めるのは言及率だけ。編集部による順位の調整、特定ブランドの優遇・除外は一切ありません。
中立性の担保
スポンサー枠とランキング枠は、
構造的に完全に分離されています。
広告主・スポンサー・親会社の影響で、順位が動くことはありません。
- 順位は言及率のみで決定
- 編集者の介入なし
- スポンサー枠と独立
- 支払いで順位は動かない
- カテゴリ単位で 1 枠
- Hero 上部に「Sponsored」と表記
- クリックは公式サイトへ直リンク
- ランキング順位への影響ゼロ
アフィリエイトリンクなし
公式サイトへのリンクは、すべて報酬を伴わない直リンクです。「クリックされると Vairank に報酬」という仕組みは存在しません。
Vaipm 顧客の優遇なし
姉妹サービス Vaipm（AI 認知管理）の契約の有無は、Vairank の言及率計算に一切使われません。Vaipm が提供するのは、AI が貴社をどう語っているかの可視化と、長期的に認知を整えていく支援です。Vairank の集計手順そのものが Vaipm 契約で動くことはありません。
恣意的な順位補正なし
編集部は、AI への質問文（プロンプト）の作成、カテゴリ設計、ブランド名抽出、用語の正規化（表記揺れの統合）等を担います。一方、編集部が広告・スポンサー・取引関係・主観的評価を理由に特定ブランドの順位を直接調整することはありません。
個人情報・閲覧履歴に依存しない
Vairank のランキングは、誰が見ても同じです。
あなたの過去の閲覧履歴・購入履歴・属性は、順位の決定に一切使われません。
すべてのユーザーに対して、同一のクエリ・同一のプロンプト・同一の AI 構成で実行された結果を表示します。
Vairank は AI に対して、ユーザー個人を特定する情報を一切送信しません。AI 側でのパーソナライズも無効化しています。
ログイン会員であっても、表示されるランキング順位はゲストユーザーと完全に同一です。会員機能はお気に入り保存・通知のみに限定されます。
「あなた向けのおすすめ」のような個別最適化は、Phase 2 以降の別機能として開発予定です。実装される際も、ランキング自体は中立のままを維持します。
限界と注意点
Vairank は完璧ではありません。AI 集計に由来する以下の限界を、隠さず明示します。
購入判断の唯一の根拠とはせず、複数の情報源と組み合わせてご利用ください。
言及されないブランドは表示されない
AI に一度も挙げられなかったブランドは、どれだけ良い商品であってもランキングに登場しません。これは「AI に認知されていない」ことの裏返しでもあります。新興ブランド・地域限定ブランド・BtoB 寄りのブランドが過小表示されやすい構造的バイアスです。
AI の知識カットオフによる時差
Web 検索（grounding）を有効化していますが、AI のベース学習データには発表時点までのカットオフが存在します。リニューアル直後・発売直後の商品については、AI が旧バージョンの情報を引きずる場合があります。
表記揺れによる集計漏れの可能性
同じブランドが「資生堂」「SHISEIDO」「Shiseido」と複数表記される場合、編集部が表記揺れを統合します。マイナーな表記が見落とされた場合、本来の言及率より低く集計される可能性があります。気づき次第、次回の集計に反映します。
順位 ≠ 商品の絶対的優劣
言及率は「AI の世界での認知度・想起率」であり、商品そのものの品質を直接保証するものではありません。最終的な購入判断は、ご自身での比較検討・実物確認をお願いします。
AI に直接定量評価をさせない
Vairank は「○○は何点」のような定量的な数値判断を、AI に直接させません（§4 参照）。集計の起点はあくまで「自然に呼ばれたか／呼ばれなかったか」という言及の有無です。AI が下した点数を、そのままランキングや推薦の根拠として使うことはありません。