検知してから原因となる情報源を切り分け、施策につなげるプロセスで対応します。
１．検知
AI回答の内容と正確性（言及一致度）、好感度分析（ポジティブ／ネガティブ評価）を継続的にモニタリングし、誤情報・古い情報・ネガティブな言及の有無を検知します。
２．原因の切り分け
モニタリング対象の引用元URLをたどり、まず「どの情報源が原因か」を特定します。自社サイトの古いページなのか、第三者メディア・比較サイト・レビューなのかを判別します（これにより打ち手が変わります）。
３．対策
原因の種類に応じて打ち手を分けます。
自社サイトが原因 → 該当ページ（料金・機能・導入実績など）を最新情報に更新
外部サイトが原因 → 修正依頼・最新情報の発信・レビュー更新の呼びかけ
誤情報ではなく不利な文脈（例：「料金が高い」）→ サポート範囲や機能差・品質面の違いを公式ページ／FAQに明記し、価格だけでなく価値まで説明される状態に補強
対応後は主要プロンプトを継続確認し、原因の切り分けから修正後の文脈変化の確認までを一連で追跡します。
ITreviewからの回答
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