LLMO分析ツール「SUPER ACT」、生成AIにおける評価構造を可視化する「文脈分析」機能リリース

　株式会社プラッタは3月24日に、生成AIにおけるブランド評価を可視化するLLMO（Large Language Model Optimization）分析ツール「SUPER ACT」において、「文脈分析」機能の提供開始を発表した。同機能はChatGPTやGemini、Claudeなど複数の生成AIにおける回答データを分析し、企業やサービスがどのような文脈で評価されているかをスコアとして可視化するという。

SUPER ACTの「文脈分析」機能

　同社によると、ユーザーの情報収集が検索から生成AIへと移行しつつある一方で、生成AIがどのような基準でサービスを推薦しているのかは明確でなく、企業側からは評価軸が見えない状態だという。従来のSEOでは検索順位が主要な指標だったが、生成AIでは「どの文脈で語られるか」が重要な要素になっているそうだ。こうした背景から、「SUPER ACT」では生成AIにおける評価構造を可視化する「文脈分析」機能を開発したとのこと。

「文脈分析」機能では、生成AIの回答内容を複数の評価軸に分解し、各文脈におけるブランドの評価をスコアとして可視化する。「文脈分析」における評価軸は、入力されたプロンプトおよび生成AIの回答データをもとに、「SUPER ACT」独自のAIが自動的に抽出・設定。同機能では、属人的な設定は必要なく、分析対象や業界ごとに最適化した評価軸で文脈を分解でき、より実態に即した分析を実現するとしている。

　例えば、あるブランドでは「満足度」「継続率」「コストパフォーマンス」「アプリの便利さ」といった軸が抽出される一方、別のブランドでは「信頼性」「実績」「サポート体制」などの異なる評価軸が自動的に生成される。これによって「満足度」や「コストパフォーマンス」の文脈では生成AIから推薦されているものの、「初心者向け」や「アプリの便利さ」という文脈では十分に推薦されていない、といった状況を可視化できるという。

　また、ChatGPT・Gemini・Claude・Perplexityなど複数のAIを横断して分析を行い、特定プラットフォームに依存しない評価を可視化するとしている。