AI時代のIR発信を最適化する「IR Intelligence」
生成AIの普及により、投資家や個人が企業情報を「検索結果」ではなく「生成AIの回答」から取得する機会が増加しています。しかし、生成AIの回答は要約や省略、文脈の欠落により誤解を生むリスクも指摘されています。このような背景のもと、株式会社シュタインズは、上場企業のIR発信をAI時代に最適化する新サービス「AI時代のIR最適化パッケージ」の提供を開始しました。
本パッケージは、生成AIの企業評価（AEO/LLMO観点）を診断し継続モニタリングする「IR Intelligence」と、IR情報設計・発信運用の改善支援を一体で提供します。既に2社との取り組みが進行しており、今後さらなる拡大が見込まれています。
サービス概要：生成AIの企業評価と改善支援を一体提供
「AI時代のIR最適化パッケージ」は、上場企業のIR発信を対象に、以下の2つの要素を統合して提供します。
1. IR Intelligence：生成AI企業認識の分析・スコアリング
IR Intelligenceは、生成AIが企業をどのように説明しているかを定点観測し、その変化を追跡するモニタリング基盤です。
主な機能は以下の通りです。
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AI認識のスコアリング／可視化: AIが企業をどの程度、どのように整理しているかを客観的に把握します。
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定点観測: 月次から高頻度まで、AI認識の変化を継続的に追跡します。
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マルチモデル比較: ChatGPT、Gemini、Perplexityなど複数の生成AIモデル間での認識差を比較します。
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カスタムプロンプト: 投資家が実際に聞く質問を想定したシナリオで分析を実施します。
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競合比較: 同業他社との認識差を把握し、誤解の起点を特定します。
モニタリングは単発の調査ではなく、継続的な運用を前提としています。
2. 改善支援：IR情報設計・発信運用の実装まで伴走
モニタリング結果を単なるデータで終わらせず、具体的な改善施策の設計と実装（運用）までを支援します。
支援例は以下の通りです。
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誤解ポイントの特定と優先順位付け: どの論点が、どのAIで、どのような形で認識がずれるかを明確にします。
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IRとしての正しい骨子の整備支援: 一文定義、売上・利益の柱の整理、FAQ化などを支援します。
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発信テンプレート整備: 投資家Q&A形式、会計要因と実体要因の切り分け、競合比較軸の統一などを行います。
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継続発信の運用支援: note等を含むオウンド発信、原稿作成・編集、図解、公開後改善までをサポートします。
この一連のサイクル（モニタリング→改善→再モニタリング）により、AI認識のズレを継続的に減らす運用が可能となります。
提供フローと期待できる効果
サービス提供フローは以下のステップで進行します。
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ヒアリング（現状のIR発信・課題・制約条件の整理）
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AEO/LLMO診断（生成AIの回答内容を対象に点検）
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改善設計（優先順位付け・テーマ/構造設計）
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運用・改善開始（企画～制作～公開～改善の運用サイクル）
企業側が期待できる実務価値は多岐にわたります。
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投資家がAIで調べた際の誤解の起点を特定できます。
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IRサイトや資料、FAQのどこを改善すべきか優先順位が明確になります。
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改善後にAI回答がどのように変化したかをBefore/Afterで説明可能です。
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属人的ではない、AI時代のIR運用サイクルを構築できます。
簡易診断と企業情報
本パッケージの導入を検討している企業は、公式サイト上でIRサイトのURLを入力するだけで「簡易診断」を利用できます。
簡易診断はこちら: https://steins.works/ir-intelligence/
株式会社シュタインズは、金融×テクノロジー×ゲームの事業開発を手掛けています。
公式サイト: https://steins.works/
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