株式会社AI Hack（東京都港区）は、AIO分析ツール「AI Hack」でOpenAIの最新モデル「GPT-5.3」「GPT-5.4」への対応を完了した。ユーザーはこれら最新モデルにおける自社ブランドの表示優先度や引用状況をリアルタイムで可視化でき、ブランド認知の維持・向上に向けた把握作業を進められるとしている。
検索エンジンや回答生成アルゴリズムが頻繁に更新される中、企業が最新モデルによる自社評価を即座に把握するニーズは高まっている。今回の対応では、企業側が登録したプロンプト（質問文）に対する生成AIの回答を継続的に取得し、回答内容の変化を追跡できるようにする点を中核に据えた。最新の「GPT-5.3」「GPT-5.4」における自社ブランドの表示優先度や引用状況を可視化し、戦略的なAIO施策に結びつける狙いがある。
主要モデル横断を拡充
新たに「GPT-5.3」「GPT-5.4」が追加されたことで、AI Hackは複数のAIモデルを横断してAIOスコアを可視化できる構成となった。対象モデルにはOpenAIの「GPT-5.4」「GPT-5.3」「GPT-5.2」「GPT-5.1」「GPT-5」「GPT-4o-search-preview」「ChatGPT（Web版）」、Googleの「Gemini 3.1 Pro」「Gemini 3 Pro」「Gemini 3 Flash」「Gemini 2.5-flash」「Gemini 2.5-pro」「AI Overviews」「AI Mode」、Perplexityの「Sonar Pro」「Sonar」が含まれる。同一のプロンプトを複数モデルに投げかけて回答を取得し、単一モデルの挙動に依存しないかたちで横断的にスコア化する運用を想定する。
機能面では、5つのAIOスコアで多角的に分析する設計を取る。優先度スコア、ポジティブスコア、ネガティブスコア、言及量スコア、ドメイン引用スコアなどの指標でAIの回答を数値化し、競合分析では自社に加えて複数の競合企業やサービスも同時にスコアリングする。とりわけ、追加した最新モデルを含む複数モデルをまたいだ表示優先度や引用状況の把握が焦点となる。
直近では、2月にGoogleの「Gemini 3.1 Pro」への対応を実施しており、今回のOpenAI最新モデル対応は分析対象モデルの継続的な拡充となる。グループ会社のPriv Techが販売代理店として導入企業の活用支援を担い、ツール導入後の運用支援と組み合わせて提供する体制を整えている。
AI Hackは、複数の生成AI（ChatGPTなど）に対してプロンプトを投げかけ、回答内容を可視化・スコア化するAIO分析ツールとして位置づけられる。登録したプロンプトに基づき複数のAIや大規模言語モデルから回答を取得し、その回答状況を比較・分析することで、生成AI上でのブランドの扱われ方を継続的に把握できるようにする。
また、Priv Techは2月に幕張メッセで開かれたDX 総合EXPO 2026 春 東京に出展し、AIOツール「AI Hack」を紹介した。主催はDX 総合EXPO 実行委員会で、日本最大級のDX実現総合展とされる同展示会では、生成AI関連の展示が増加傾向にある。企業が生成AIを業務に取り込みつつ、外部の回答生成ロジックの変化も踏まえて情報発信やブランド管理を行いたいという実務ニーズが、製品側の更新頻度やモデル対応拡大を後押ししている。
外部環境では、生成AI活用が企業活動に浸透する一方、情報漏えい、誤情報（ハルシネーション）、著作権侵害といったリスクが顕在化している。企業にとっては、自社に関する言及がどのように生成され、どの情報源が引用されているかを継続的に点検する需要が増している。AI Hackが掲げる「表示優先度」や「引用状況」の可視化は、生成AIの回答内容をモニタリングし、ブランドリスクやレピュテーション管理に反映させるための業務に直結する仕組みとなる。
プロンプト運用が軸
運用面では、ユーザーがプロンプト（質問文）を登録し、複数のAIや大規模言語モデルから回答を取得して可視化する。最新の「GPT-5.3」「GPT-5.4」を含む各モデルにおける自社ブランドの表示優先度と引用状況をリアルタイムで把握し、分析対象モデルの範囲と可視化指標を前提に、個々の企業が自社の運用設計を構築する想定だ。
スコアリングでは、優先度スコア、ポジティブスコア、ネガティブスコア、言及量スコア、ドメイン引用スコアの5指標を用い、同一の質問文に対する各モデルの回答を並行して扱う。競合分析においては、自社と競合の両方をスコアリング対象に含めることで、生成AI上での相対的な見え方や評価の差異を把握しやすくする。
法人の取引実務では、競合を含むスコアリング対象の設定範囲や、回答取得を継続する頻度・期間をどう設計するかが、導入後の作業フローや分析精度に影響する。AI Hack側は、こうしたプロンプト設計や複数モデルをまたぐスコアの読み解き方を含めて支援し、企業の生成AI活用とブランド管理の両立を後押しする構えだ。