生成AIは昨日公開した新情報をどこまで拾える？

TL;DR

QueryLift株式会社がGEO分析ツールβ版を発表した直後に、主要LLM（ChatGPT、Geminiなど）の回答精度を比較検証しました。その結果、GUI版は全モデルが最新情報を反映した一方、API版のChatGPTは情報取得に失敗しました。この結果から、リアルタイムでの生成AI認識状況の監視や差分検出が重要であると示されました。

1. 背景

2025 年 6 月 11 日、QueryLift株式会社 は公式サイトと PR TIMES リリースを同時公開し、GEO（Generative Engine Optimization）分析ツールβ版の事前登録を開始しました。あわせて2,500万円のプレシード資金調達も発表しています（PR TIMES）。

公開から1日後、「QueryLiftはどんな会社？」というシンプルな質問を主要LLMに投げ、GUI版とAPI版で回答の正確さを検証しました。

2. 検証概要

3. 結果ハイライト（GUIとAPIを分けて表示）

✅ 良かった例（Gemini API）

QueryLift株式会社は、生成AI時代におけるWebコンテンツマーケティング支援を行うスタートアップです。2025年6月11日にβ版事前登録と同時に2,500万円を調達（PR TIMESより）本社：東京都港区六本木4-2-45 …

公式サイト URL と PR TIMES URL が本文・脚注ともに明示されていた。設立日・資金調達額・サービス内容を完備。

❌ 良くなかった例（ChatGPT API "search-preview"）

「Querylift」という会社名に関する具体的な情報は見つかりませんでした。類似した名称の企業として以下の2社が存在します。1) 株式会社クイーリー（Query, Inc.）… 2) Queri株式会社…

公式情報を取得できず、全く別企業を紹介。所在地・代表者・サービス内容などQueryLiftの実態はゼロ。

4. わかったこと — モデルごとの挙動

今回のテストを通じて、LLMが情報をどのように取得し処理しているのかが明確になりました。

• GUI版は全モデルが１日で最新情報を反映
• API版でもGrok・Perplexity・GeminiはGUIと同精度
• ChatGPT API "search-preview"のみ取得失敗
  • 旧来インデックスか限定クローラを参照している可能性

5. 考察

テスト結果を踏まえると、リアルタイム検索の有無が回答精度を大きく左右していることが分かりました。特に、ドメインオーソリティが高いプレスリリースとの同時公開がクローラの発見速度を著しく向上させることが示されました。また、所在地や代表者名といった固有メタデータを明示しない場合、類似名称のサービスと誤認されるリスクが高まるため注意が必要です。

6. 企業が今すぐ取るべきアクション

これらの結果から、企業が生成AIに適応するためには以下の3つの対策を迅速に実施することが重要です。

• ①公式サイトと高権威プレスを同時公開：生成AIが素早く情報を取得可能に。
• ②構造化データ・OGタグの整備：クローラが簡単に解析できる構造に。
• ③API版LLMの定点監視：ChatGPT APIのような例外ケースを早期発見し、適切な対応を取れるように。

7. なぜ QueryLift が不可欠なのか ─ 検証が示した３つの理由

1. スピード勝負を自動化
   GUI版LLMは24時間以内に情報を吸収します。QueryLiftは公開直後からLLMの認識状況を可視化し、誤情報が流通している場合は検知しアラートを提供します。
2. 多様な生成AIの監視
   生成AIは提供者によって検索アルゴリズムや生成の傾向に差があります。これらの中であなたの会社がどの生成AIにどのように表示されているのかを網羅的に分析することができます。
3. 誤認リスクを継続的に学習して是正
   類似サービスとの混同を防ぐため、所在地や代表者名などの固有指標を自動抽出し、将来的にも再利用可能な強調マークアップ案を提案します。

本記事は2025-06-13時点の検証データに基づいています。LLMの仕様は予告なく変わる場合があります。