本レポートは診断回答をもとに自動生成されます（見本）
エリア内競合上位10社の平均スコアは 61点。現状では大きく後れをとっています。
「渋谷 ランチ おすすめ」などの主要クエリでAIに引用されていない状態。週間で推定150〜200件の機会損失。
営業時間・メニュー・写真・Q&Aが未設定。AIはGBP情報を信頼性の根拠に使用するため、掲載優先度が低下。
Schema.orgのRestaurant/MenuItemマークアップなし。AIが情報を解釈しにくい状態。競合の60%はすでに実装済み。
現在のGoogleレビュー数：12件（平均3.8）。エリア上位店平均は87件（平均4.4）。AIは口コミ量・質を重視。
独自ドメインのウェブサイトあり。コンテンツの充実・E-E-A-T強化で急速にスコア改善できる見込み。
渋谷区は競争が激しいが、特定の料理ジャンル・シーン訴求でAI上位を狙える余地あり。早期対策が有効。
AIが最も参照するGBPデータを整備。スコア+15〜20pt見込み。
AIがメニュー・価格・評価を正確に解釈できるようマークアップ。
「渋谷 ランチ」など狙うクエリに対してQ&A・特集コンテンツを作成。
来店客への口コミ依頼フローを設計。AIの信頼性評価向上に直結。
食べログ・ぐるなびなど各媒体の店名・住所・電話番号を統一。
| 指標 | 現在 | 1ヶ月後（予測） | 3ヶ月後（予測） | 期待効果 |
|---|---|---|---|---|
| AI露出スコア | 28pt | 45〜50pt | 65〜75pt | +170% |
| AI経由の週間来店 | 約2件 | 8〜12件 | 20〜30件 | +1,000% |
| Googleレビュー数 | 12件 | 25〜35件 | 60〜80件 | ×5〜6倍 |
| AI Overview表示クエリ数 | 0件 | 15〜25件 | 50〜80件 | 新規獲得 |
※予測値は同業・同エリアの導入事例をもとにした参考値です。保証ではありません。