ChatGPT・Gemini といった AI チャットは、ユーザーが「どの電力会社にすべきか」を相談する“最初の窓口”になりつつあります。前段の分析からは、おてがるでんき の AI 上での立ち位置が次のように整理できます。
2つのレポートで見えた課題を、施策に落とせる粒度で4つに整理しました（重要度の高い順）。各施策（S3〜）はこの番号に紐づけています。
「電気代が高い、なぜ？」「節約方法」「即日開通に必要なもの」のような、まだ電力会社名で考えていない段階の質問で、4系統とも自社が登場しない。AI が回答時に参照できる解説系・比較系コンテンツが不足している可能性が高い。ユーザーが最初に AI へ相談する場面で候補にすら入っていないのが最大の機会損失。
言及率で Looopでんき・CDエナジー・オクトパスエナジーのすべてに負けているうえ、AI が「なぜこの会社か」を語る基準語（比較・料金・評判・公的情報・公式情報）の共起回数でも全カテゴリで競合最大に大差。「基本料金ゼロ」「即日開通」という訴求が競合と重なり、AI が選び取る決め手になっていない。
AI は回答の根拠として比較メディア（enechange.jp・kakaku.com 等）・競合公式・他電力サイトを引いており、自社公式ドメインがほぼ参照されていない。公式情報が「AI が引用したくなる形」になっておらず、構造化データ・解説コンテンツが不足。記憶/公式依存型のモデルに届く土台が弱い。
AI は回答生成時に多数の検索語（サブクエリ）を叩くが、そこに自社名が入る本数が競合の 6 分の 1 以下。「ブランド名＋α」で深掘りされる対象になっていない。とくに ChatGPT 系での言及率が低く、検索を多用する ChatGPT(高性能) でも自社が検索結果に入れていない。
引用元分析の枠組みに沿って、打ち手を A〜D の4本柱に整理します。A・B は“外”（メディア・コンテンツ）、C は“内”（自社サイト）、D は AI チャットごとの効きの違いに対応した打ち分けです。
AI が回答の根拠として引いてくる電力比較・まとめメディア（enechange.jp・kakaku.com・selectra.jp 等）への露出を増やし、AI の引用候補に入る経路を作る。
AI が「なぜこの電力会社か」を語るときに使う基準語（比較・料金・評判・公的情報）で、自社名と一緒に語られる回数を競合並みに引き上げる。
AI が裏で叩く検索語（サブクエリ頻出語）を見出し・本文に取り込み、構造化データを実装。記憶/公式依存型モデルに届くよう公式ページの参照性を上げる。
AI チャットによって検索の使い方が違うため、同じ施策でも効きが変わる。検索多用型には媒体・サブクエリ語の上位化、低検索/記憶型には自社サイトの権威性・構造化を優先。
「すぐ着手できて効果が早い」ものから「効くまで時間がかかるが土台になる」ものへ。各フェーズに目的・主な施策・対応課題・期待効果を載せています。本数や工数は目安です。
🎯 「いま AI が引いてくるはずなのに引けていない」状態の解消。自社サイト側の整備中心で、外部依存が少なく着手しやすい。
🎯 AI が回答の根拠に引いてくる電力比較メディアへの露出を増やし、探索段階の質問で名前が出る経路を作る。
🎯 AI が「なぜこの会社か」を語る基準語（比較・料金・評判・公的情報）で、自社名が競合と並んで語られる回数を引き上げる。
🎯 施策の効果を定点観測し、効いている／効いていない打ち手を見直す。AI 各社のモデル更新で挙動が変わるため、計測の継続自体が重要。
★★★ ＝ 早期着手・効果大、★★ ＝ 中程度、★ ＝ 中長期・土台。「柱」は S3 の A〜D に対応。
| 優先度 | 柱 | 施策 | 対応課題 | 根拠（前段分析） |
|---|---|---|---|---|
| ★★★ | B/C | 「電気代が高い理由」「即日開通の方法」「基本料金ゼロの仕組み」等、探索・認知段階の解説＋比較ページを新設 | ① | 認知 0.0%／申込 0.0%。探索段階の質問で4系統とも未言及＝解説/比較コンテンツ不足 |
| ★★★ | C | 自社サイトに構造化データ（JSON-LD: Organization / Service / Offer / FAQ）を実装 | ③④ | AI 引用源に otegal.jp が入らない。構造化で公式情報が引用候補に上がりやすくなる |
| ★★★ | C | 主要ページの見出し・本文に頻出サブクエリ語（でんき / 電気 / 新電力 / 基本料金 / 即日開通 / 料金）を反映 | ①④ | サブクエリ頻出ユニグラム。LLM が裏で叩く語で自社が上位化していない |
| ★★★ | A | 電力比較メディア（enechange.jp / kakaku.com / selectra.jp）への掲載・取材・情報提供 | ①④ | 引用源 TOP を比較メディアが占めるが自社の露出が薄い。AI が引く“外部の声”を増やす |
| ★★★ | B | 『比較・ランキング』『料金の安さ』を正面から扱う比較系コンテンツの増産 | ② | 基準語共起ギャップ：比較・ランキング −24 / 料金 −22（対 Looopでんき） |
| ★★ | B | 評判・口コミ・利用者の声の体系的掲載 | ②③ | 基準語『評判・口コミ』共起 自社5 vs Looopでんき26（−21） |
| ★★ | B | 電力自由化・即日開通の仕組み等、公的・制度情報と整合する解説 | ② | 基準語『公的機関・制度情報』共起 自社4 vs Looopでんき23（−19） |
| ★★ | A | プレスリリース（24時間・最短10分の即時送電 等の独自事実）の定期配信 | ②④ | AI は一次情報・プレスリリースを根拠に好む。独自の事実を流通させる |
| ★★ | C | ブランド名＋後続語（即日開通／当日／時間／申込）で上位化するページ群の整備 | ④ | 自社名入りサブクエリ 6本 vs Looopでんき 39本。指名想起の受け皿が弱い |
| ★ | D | PF 別の効果を四半期ごとに切り分けて施策配分を見直す | 全体 | PF でサブクエリ活用度・言及率が大きく異なる（ChatGPT高性能 15.74本 / Gemini高性能 言及率21.1%） |
同じ施策でも AI チャットによって効きが違います。サブクエリの列挙量＝Web 検索の活用度の代理指標。多い＝検索を多用、少ない＝記憶／公式情報で回答する傾向、と読みます。
gpt-4o-minigpt-5-minigemini-3.1-flash-litegemini-3-flash-preview追うべき指標を「簡易レポート系（自発想起の言及・順位）」と「引用元分析系（引用・サブクエリ）」の2系統に分けて整理。いずれも非指名19問×4系統＝76回答ベース。目標値は競合の現状値・到達しうる水準からの試算で、確約値ではありません。
| KPI | 現在 | Phase 2 後（目安） | Phase 3 後（目安） |
|---|---|---|---|
| 自社言及率（4系統平均・非指名19問×4） | 10.5% | 20% | 30% |
| 最も低い系統の言及率（ChatGPT(標準)） | 5.3% | 15% | 25% |
| 「認知」カテゴリ 言及率 | 0.0% | 15% | 30% |
| 「比較」カテゴリ 言及率 | 31.2% | 40% | 55% |
| 平均掲載順位（言及あり回答） | 2.4位 | 2.0位 | 1.7位 |
| 1位獲得回数（言及あり回答中） | 3回 | 5回 | 9回 |
| KPI | 現在 | 3ヶ月（目安） | 6ヶ月（目安） | 12ヶ月（目安） |
|---|---|---|---|---|
| 自社ブランド言及率（後半=分析用・76回答） | 11.8% | 15% | 19% | 27% |
| 自社公式ドメイン 引用回数（後半由来） | 2回 | 3回 | 5回 | 10回 |
| 自社名入りサブクエリ本数 | 6本 | 12本 | 20本 | 32本 |