株式会社Faber Companyは、GEO（Generative Engine Optimization:生成AI最適化）・SEOプラットフォーム「ミエルカGEO」および「ミエルカSEO」に、新機能「プロンプト拡張」を搭載しました。
ミエルカGEO・ミエルカSEOがAI検索の「言葉のゆらぎ」を網羅する背景
ChatGPTやGemini、Google AI Overviewsの普及により、企業のマーケティング担当者や経営層にとって、AIが自社ブランドをどのように評価・推奨しているかを把握することが不可欠です。
一方で、ユーザーがAIに投げかける質問は人によって表現が異なります。従来の定型的なキーワード観測だけでは、AI検索におけるブランド露出の抜け漏れやハルシネーション（AIが事実とは異なる情報を生成する現象）を正確に捉えきれないという課題がありました。
株式会社Faber Companyは、こうした課題に対して独自の検証を重ね、実態により近いリアルなプロンプトデータを自動生成するロジックを開発しました。「プロンプト拡張」の搭載により、成果が見えにくかったAI検索マーケティングの効率化と、着実な投資対効果の向上を目指します。
ミエルカGEO・ミエルカSEOのプロンプト拡張の3つの特長
「プロンプト拡張」が持つ主な特長は次の3点です。
- Google×AnthropicのLLMオーケストレーションによる高度なテキスト解析
- 手作業で数時間かかる100件規模のプロンプト作成を数秒に短縮
- 購買フェーズに沿った独自ノウハウに基づく高精度なアウトプット
特に注目されるのが、「LLMオーケストレーション」の仕組みです。URLからの概要抽出や質問文の拡張・ゆらぎ生成の各フェーズにおいて、GoogleとAnthropicそれぞれのLLMを適材適所で自動連携させます。単一のLLMでは困難だった高度なテキスト解析・処理を、複数モデルの組み合わせによって実現した仕組みです。
ミエルカGEO・ミエルカSEOのプロンプト拡張の3ステップと活用事例
「プロンプト拡張」は、1つの「参考プロンプト」または「参考サイトURL」を起点に動作します。入力された情報をもとに検索意図を拡張し、「課題解決」「情報収集」「比較検討」「購買決定」「指名検索・認知」の5つの購買フェーズに応じた最大100件のプロンプトを自動生成する仕組みです。
さらに、同じ検索意図でもユーザーごとに異なる細かな言い回しの「ゆらぎ」を自動展開することによって、AI検索傾向の変化を多角的に検証するパターンを構築します。
実際に導入した企業からは、さまざまな活用事例が示されています。大手介護企業のマーケティング担当者は「プロンプトのアイデアが数個しか浮かびませんでしたが、この機能のおかげで網羅的に考えられるようになりました」との評価です。大手代理店からは、「クライアント企業様とのミーティングの際、プロンプト拡張がフックとなり、マーケティング施策への具体的な提案に活用できています」との声も届いています。
ミエルカGEO・ミエルカSEOのプロンプト拡張の概要
| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| 提供企業 | 株式会社Faber Company |
| 対象サービス | ミエルカGEO・ミエルカSEO |
| 機能カテゴリ | GEO・SEOプラットフォーム機能（オプション） |
| 採用技術 | LLMオーケストレーション（Google・Anthropic） |
| 主な機能 | 最大100件のプロンプト自動生成（数秒） 5つの購買フェーズ別プロンプト出力 パラフレーズ（ゆらぎ）の自動展開 |
| 利用条件 | ミエルカGEOまたはミエルカSEOのオプション契約 「AI検索シェアモニタリング」対応プラン契約者は追加費用なし |
| 代表取締役 | 稲次正樹氏、古澤暢央氏 |
| 所在地 | 東京都港区虎ノ門4-1-1 神谷町トラストタワー23F（受付） |
| 資本金 | 1億円 |
| 設立 | 2005年10月24日 |
trends編集部の一言
手作業で数時間かかる100件規模のプロンプト作成が数秒に短縮されるという数字は、業界全体として見てもインパクトが大きい変化です。マーケティング業界の文脈に置き換えると、AIを使ったコンテンツ施策の効果測定や質問パターンの洗い出しに費やされる工数は業界横断的な課題として語られており、こうした作業の自動化への需要は広く共有されてきました。
「ゆらぎ」という概念が機能設計の核になっている点も、業界動向として注目されます。同じ検索意図でも表現が異なれば、AIの回答内容や自社ブランドの登場頻度は変わります。マーケティング業界の文脈に置き換えると、これはキーワード選定の精度問題と重なる構造的な課題であり、GEO戦略の構築においても重要な論点として議論が広がりつつある領域です。
GoogleとAnthropicのLLMを組み合わせて適材適所で使い分ける設計は、単一モデルへの依存リスクを分散する観点からも、AI活用における一つのアプローチとして注目されます。今後のLLMアップデートへの対応方針も示されており、継続的な機能向上が期待される発表でした。
References
- ^ PR TIMES. 「Google × AnthropicのLLMオーケストレーションを採用！ミエルカGEO・ミエルカSEOに、AI検索の“言葉の揺らぎ”を網羅する新機能「プロンプト拡張」を搭載 | 株式会社Faber Companyのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000328.000031263.html, (参照 26-07-07).
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