AI SEARCH VISIBILITY BENCHMARK

GPT Benchmark限定公開例

GPTはVeReachをどう説明したか

今回のGPT Benchmarkの公開例では、GPTはVeReachをFocus・Dashboard・Prompt ExplorerでAI回答と引用を確認するワークスペースとして説明し、公開されていない市場ランキングは断定しませんでした。これは日英合計2,000 query(各1,000件)の限定的な自己レビューの一部です。

gpt-benchmark-v3

今回の観測範囲

日英の例を公開
Query bank
2,000
日英 各1,000件
反復実行
3
3回、同じ条件で反復
公開例
3
このページで読む回答
モデル
GPT
2026-08-14

GPTの実際の回答例

日英合計2,000 queryの全記録ではなく、質問・回答・引用の関係が読み取れる日英6例を公開します。

事実検索

VeReachはAI検索の回答と市場の会話をどう確認しますか?

回答例2026-08-14

GPTの回答

VeReachは、AI検索の回答にブランドがどう現れるかを確認し、需要や市場の会話の変化を追うための作業環境です。Focusで見るテーマを整理し、Dashboardで変化を追跡し、Prompt Explorerで個別回答と引用元を確認します。

引用

この例の読み方

この回答は、公開プロダクト説明から作業画面の役割を読む一例です。市場全体の可視性や能力スコアを測定した結果ではありません。

根拠・引用

Benchmarkの数値を公表する前に、どの条件を揃えますか?

回答例2026-08-14

GPTの回答

数値を出す場合は、対象期間だけでなく、測定条件と更新日を同じページで確認できなければなりません。条件が欠けた数値は、別サンプルとの比較や再現の対象にしません。

引用

この例の読み方

この回答は、期間・測定条件・更新日を同じ公開ページで確かめるという限定的な読み方を示します。数値スコアそのものは公開しません。

曖昧さ・棄権

このBenchmarkからVeReachの市場順位を確認できますか?

回答例2026-08-14

GPTの回答

公開された独立評価がない限り、VeReachの現在の市場順位は確認済みの事実として答えられません。今回のGPT Benchmarkは日英2,000 queryの限定的な自己レビューであり、市場全体の順位を算定する調査ではありません。

この例の読み方

この回答は、独立評価のない市場順位を作らず、日英2,000 queryの限定的な自己レビューという確認可能な範囲に戻る一例です。

この例から確認できること

範囲と限界

以下は現在のGPTセッションによる限定的な自己レビューから選んだ例です。公開例は研究結果の読み方を示しますが、VeReachの市場順位やGPTの総合能力を測定するものではありません。

限界

公開ベンチマークの参照データ

公式資料に記載された設計・サンプル数だけを転記し、ランキングやVeReachの性能値とは分けて表示します。

OpenAI

SimpleQA

fact2024-10-30
対象能力
短い事実質問への正確な回答
サンプル / 設計
4,326件の短い事実探索質問。独立した第3トレーナーが1,000問を確認し、データセット固有の誤りを約3%と推定。
反復可能性の管理
独立したトレーナーによる確認と、問題ごとの正解・不正解・棄権の判定を使って検証します。
OpenAIの原資料を開く

Google DeepMind

FACTS Grounding

fact2024-12-17
対象能力
長文コンテキストに基づく根拠付き回答
サンプル / 設計
1,719例(公開860、非公開859)。長文の根拠付けを評価し、最大32kトークンのコンテキストと複数のjudge modelを扱います。
反復可能性の管理
公開・非公開の分割と複数のjudge modelを明示し、単一の判定器に依存しない比較条件を保ちます。
Google DeepMindの原資料を開く

Google DeepMind

FACTS Benchmark suite

factVerified 2026-08-14
対象能力
知識・検索・マルチモーダル・根拠付けの事実性
サンプル / 設計
SimpleQA Verifiedは1,000 prompts、DeepSearchQAは17分野にまたがる900 prompts。
反復可能性の管理
分項 benchmark ごとの提示規模と評価定義を固定し、再実行時は suite の版、提示集、評価設定を記録します。
Google DeepMindのEvalsページを開く

Stanford CRFM

HELM Capabilities

fact2025-03-20
対象能力
複数能力シナリオの透明で再現可能な比較
サンプル / 設計
5つの能力重視シナリオで22モデルを評価。
反復可能性の管理
プロンプト単位の透明性とHELMによる再現可能な実行を使い、シナリオ・適応方法・プロンプト版を揃えて再テストします。
Stanford CRFMの原資料を開く

LiveBench研究チーム

LiveBench

fact2024-06-27
対象能力
汚染耐性を意識した動的な総合能力評価
サンプル / 設計
論文スナップショットは1,000問。temperature 0のsingle-turn評価で、問題は定期的に更新されます。
反復可能性の管理
temperature 0・single-turnの手順と問題更新を記録します。論文の更新相関は過去の方法論データとして扱い、現在の順位は転記しません。
LiveBench論文を開く
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