Aisle｜AIに選ばれる言葉を、設計する
Aisle（株式会社Aisle）は、企業がAIに発見され、正しく理解され、回答の候補として出現するための「AI出現基盤」を構築・運用する会社です。生成AIの回答に企業が自然に出現するための「出現設計（Emergence Design）」を中核に、AIO・LLMO・GEOといったAI最適化を、観測にもとづいて設計・実装します。
AIは、あなたの会社やサービスを説明できますか？
- ChatGPTでおすすめを聞いても、自社やサービス・商品が出てこない
- AI検索で、自社やサービス・商品がどのように紹介されているか分からない
- 競合の名前は挙がるのに、自社のサービスや商品は挙がらない
- AI活用が重要と言われるが、何から始めればいいかわからない
これらは、AI（LLM）があなたの会社やサービスを十分に理解できていないサインかもしれません。
Aisleが入ると、何が変わるのか
| Before | After |
|---|---|
| AIが自社をどう理解しているか分からない | 複数AIで現在の認識と出現状況を観測できる |
| 企業・ブランド、商品・サービスの情報が断片的 | AIが理解・比較・参照できる形に知識が整理される |
| Webサイトを更新してもAIへの影響が分からない | 公開後の取得と回答出現を分けて再観測できる |
| 診断やレポートだけで終わる | 診断から知識設計・実装・公開・再観測までつながる |
出現の前に、理解があります
AIに出てこないこと自体が、問題なのではありません。AIがあなたの会社を理解できていないと、比較の土俵にも上がりにくくなります。理解は、AIの回答候補として扱われるための重要な前提のひとつです。その「理解されない」原因は、多くがこの4つです。
AIが理解できる情報がない
会社やサービスの説明が抽象的・断片的で、AIが要点をつかめない状態です。
比較軸が整理されていない
「何で選ぶか」の基準が示されておらず、AIが他社と並べて比べられません。
強みが他社と区別できない
どこも同じことを言っていて、AIが「ここを選ぶ理由」を見いだせません。
AIが参照できるページがない
そもそもAIがたどって読める形の情報が、用意されていません。Aisleは、この出ない理由を観測し、AIが理解できる情報へと構造設計します。
AIに選ばれるためには、まず正しく理解される必要があります。ただし、理解されることだけで出現が決まるわけではありません。質問との関連性、情報を裏づける根拠、外部からの評価、情報の取得可能性など、複数の要因が関係します。
出現設計は、企業の事実を捏造したり、推薦を操作したりするものではありません。AIが取得・理解・比較できる状態へ、公開情報を設計する取り組みです。
AI出現には、2つの速度があります
「すぐ出る話」と「時間がかかる話」は別物です。
| タイプ | 仕組み | スピード |
|---|---|---|
| 引用ベース（AI検索） | AIが回答時に公開情報を検索・取得し、参照して答える | 比較的早い（新しく公開・更新された情報を比較的早く参照する場合がある） |
| 学習ベース（AIの記憶） | AIが主にモデル内部の知識を使って答える | 時間がかかる（新しい情報が反映される時期は一律ではない） |
この分類は、AI製品そのものを固定的に分けるものではなく、回答時の主な情報取得経路を分かりやすく示したものです。同じAIでも、質問や検索機能の利用状況によって、引用ベースと学習ベースの両方が使われます。
AIは、あなたをどう認識していますか？
Aisle Emergence Scopeは、AIが企業やサービスをどのように認識しているかを観測するツールです。Claude・GPT・Geminiへ実際に問い合わせ、「見つけられるか（到達性）／理解できるか（理解性）／答えに出せるか（出現性）」の観点から現在地を可視化します。観測は Aisle Emergence Scope から。入力するURLは評価対象ではなく、AIに読ませる参照素材です。
Aisleの現在地（Platform実績）
RefBaseへのBotアクセスを、Aisle自身のPlatformで継続的に観測・公開しています。記録されたBotアクセス数、識別できたAI関連アクセス数、最新集計日時、欠測期間の有無を公開しています。表示する数値はAisleが運営する公開API（https://emergence-monitor.aisle-aio.ai/api/public/discovery-summary）から取得し、本静的ページには数値を固定していません。集計値は計測可能だった期間に記録されたアクセス件数であり、欠測期間の件数は推計していません。Aisle自身についても、Productionの公開API（https://emergence-monitor.aisle-aio.ai/api/public/aisle-observation-summary）から最新の公開可能な単回観測を取得して表示しています。これはDiscovery Metricsとは別の観測であり、単回観測の結果です。出現や引用を保証するものではありません。詳細はPlatformをご覧ください。
AI Presence Planは、3つの段階で提供します
01 — AI Presence Diagnosis（現在地を診断する）
02 — AI Presence Foundation（参照できる基盤をつくる）
03 — AI Presence Operations（継続的に改善する）
料金・各段階の詳細はAI Presence Planのページをご覧ください。
Solutions
出現設計を軸に、状況に合わせて組み合わせて支援します。
- 出現設計 — AIの答えに自然と名前が出てくる状態を、問い起点で設計する。Aisleの中核。
- AI実装支援 — AIを実際の成果につなげる設計と実装。助言で終わらず、手を動かす。
- AIO（AI最適化） — AIに見つけられ、選ばれるための最適化の総称。
- LLMO（LLM最適化） — チャット型AIの回答の中に出現するための最適化。
- GEO（生成エンジン最適化） — AI検索に情報源として引用されるための最適化。
やり方を語る会社ではなく、AIを使って“作る”会社です
AisleはClaude CodeやCodexなどを活用しながら、自ら実装しています。人間が目的・事実・判断・公開責任を担い、AIが調査、設計支援、生成、検証、実装を支援します。実際の制作実績はWorksに掲載しています。
よくある質問
Aisleは何をしてくれる会社ですか？
AIに質問したときの答えの中に、あなたの会社やサービスが自然と出てくる状態をつくる会社です。この取り組みを「出現設計」と呼び、観測・設計・実装まで一貫して支援します。
SEOやAIO・LLMO・GEOとは何が違うのですか？
SEOは検索エンジン（人が選ぶ）向け、Aisleの出現設計は生成AI（AIが選ぶ）向けです。AIO・LLMO・GEOは、出現設計・AI実装の結果として関わる最適化の呼び名であり、Aisleはこれらの領域名を売るのではなく、出現設計とAI実装でその成果をつくります。
知名度の高くない企業でも相談できますか？
知名度の高くない企業でも対象です。特に、実績や強みがある一方で、公開情報が整理されていない企業には、大きな改善余地がある場合があります。
出現を保証しますか？
保証はしていません。AIの回答は日々変化し、質問との関連性、根拠、取得可能性、外部評価など複数の要因が関係するため、効果が出るまでの時間も一定ではありません。定点で観察しながら整え続けることを前提にしています。
何から始めればいいですか？
まずは現在地の観測からで大丈夫です。AIが今どう答えているかを一緒に見て、優先順位をつけてから進めます。