レポートデータをエクスポートする

レポート実行結果のすべてのデータをCSV形式でダウンロードできます。エクスポートしたデータは、Excel、Google スプレッドシート、BIツールなどで自由に分析・加工できます。

CSVエクスポートとは

CSVエクスポートは、レポート実行結果に含まれるすべてのクエリ実行データを、構造化されたCSVファイルとして出力する機能です。エクスポートされたデータには、クエリ情報、AI応答テキスト、スコア詳細、ブランド分析、引用情報など、24種類のカラムが含まれます。

エクスポート機能のメリット

Answer IO外での自由な分析

• 独自の集計方法でスコアを再計算: Answer IOの標準スコアとは異なる重み付けで評価
• 企業固有の指標を作成: 自社の評価基準に基づいたKPIを算出
• 複数レポートのデータを統合: 異なる時期のレポートを結合して長期トレンドを分析

既存ツールとの連携

• Excel・Google スプレッドシートで開ける: 誰でも使い慣れたツールで分析
• BIツールにインポート: Tableau、Looker Studio、Power BIで可視化
• 社内レポートフォーマットに統合: 既存の報告体系に組み込み

時系列分析

• 複数回のレポートデータを並べて推移を分析: スコアの変化を追跡
• 季節性やトレンドを可視化: 折れ線グラフで傾向を把握
• 施策前後の比較: 改善施策の効果を定量的に検証

データ保管とコンプライアンス

• 長期的なアーカイブ: ローカルまたはクラウドストレージに保存
• データウェアハウスへの保管: 企業のデータ基盤に統合
• 監査対応: 過去のデータを確実に保持

エクスポート方法

ステップ1: レポート詳細ページを開く

1. 左サイドバーから「レポート」をクリック
2. エクスポートしたいレポート実行をクリックしてレポート詳細ページを開く

ステップ2: CSVエクスポートを実行

1. レポート詳細ページ右上の「CSVエクスポート」ボタンをクリック
2. ダウンロードが自動的に開始されます

エクスポートボタンが無効の場合

クエリの実行と解析処理が完了するまで、エクスポートボタンは無効です。すべてのクエリ実行が完了し、AI応答の解析処理（Parse Worker）が終了すると、ボタンが有効になります。

ステップ3: ダウンロードしたファイルを確認

• ファイル名形式: report_raw_data_{レポートID}_{日時}.csv
• 例: report_raw_data_550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000_20240115_143000.csv
• エンコーディング: UTF-8（Excel互換）

ステップ4: ファイルを開く

Excelで開く場合

1. ダウンロードしたCSVファイルをダブルクリック
2. 文字化けする場合:
   • Excelを起動
   • 「データ」タブ → 「テキストから」を選択
   • CSVファイルを選択
   • 「元のファイル」で「UTF-8」を選択
   • 「区切り文字」で「カンマ」を選択
   • 「完了」をクリック

Google スプレッドシートで開く場合

1. Google ドライブを開く
2. 「新規」 → 「ファイルのアップロード」
3. CSVファイルを選択してアップロード
4. アップロードしたCSVファイルをダブルクリックで開く

Google スプレッドシートは自動的にUTF-8を認識するため、文字化けは発生しません。

エクスポートされるデータ

CSVファイルには以下の24カラムが含まれます。

基本情報ブロック（6カラム）

カラム名	説明
レポート実行ID	レポート実行を識別する一意のID
実行日時	クエリが実行完了した日時（日本時間）
ファネル段階	クエリのファネルステージ（「認知段階」「理解・検討段階」「決定・行動段階」）
クエリID	クエリを識別する一意のID
クエリテキスト	実行された質問文
クエリタイプ	クエリの種類（例: general, comparison, recommendation）

AI応答ブロック（3カラム）

カラム名	説明
AIモデル	使用されたAIモデル（例: OpenAI, Gemini, Perplexity）
モデルバージョン	具体的なモデルバージョン（例: gpt-4-0613, gemini-2.5-pro）
回答テキスト	AIモデルから返された完全な回答テキスト

スコアリングブロック（5カラム）

カラム名	説明
可視性スコア	総合的な可視性スコア（0-100）
プレゼンススコア	ブランド言及の存在スコア（0-35）
ポジションスコア	言及位置のスコア（0-35）
引用スコア	引用に関するスコア（0-30）
ブランド順位	回答内でのブランドの言及順位

ブランド分析ブロック（6カラム）

カラム名	説明
言及有無	ブランドが言及されたかどうか（TRUE/FALSE）
言及回数	ブランドが言及された回数
言及箇所	言及された具体的なテキスト（複数の場合はカンマ区切り）
抽出ブランド一覧	回答から抽出されたブランド名（カンマ区切り）
競合ブランド一覧	言及された競合ブランド（カンマ区切り）
抽出された特徴	抽出された製品特徴（カンマ区切り）

引用分析ブロック（4カラム）

カラム名	説明
引用サイト数	引用されたWebサイトの数
引用サイトURL一覧	引用されたURL（カンマ区切り）
自社サイト引用有無	自社Webサイトが引用されたか（TRUE/FALSE）
自社サイト引用順位	自社サイトが引用された順位（1から始まる番号）

活用例

1. カスタムスコアの計算

Answer IOの標準スコアとは異なる重み付けで独自スコアを計算できます。

例: Perplexity専用スコア

目的: Perplexityでの可視性を重点的に評価

手順:

1. CSVを開く
2. 「AIモデル」カラムで "perplexity" の行のみをフィルタ
3. 「可視性スコア」カラムの平均値を算出

Excelの数式例:

=AVERAGEIF(G:G, "perplexity", J:J)

例: 引用重視スコア

目的: 自社サイトが引用されたクエリを高く評価

手順:

1. 「自社サイト引用有無」カラムで "TRUE" の行のみをフィルタ
2. 次の計算式で独自スコアを算出:

   独自スコア = (引用スコア × 2 + プレゼンススコア) / 2

Excelの数式例（新しいカラムに追加）:

=(M2*2 + K2) / 2

2. ファネル別パフォーマンス分析

ファネル段階ごとにスコアを集計し、どの段階で強い/弱いかを分析できます。

Excelでのピボットテーブル例

手順:

1. データ全体を選択
2. 「挿入」 → 「ピボットテーブル」
3. 設定:
   • 行: ファネル段階
   • 列: AIモデル
   • 値: 可視性スコアの平均

結果例:

                 | OpenAI | Gemini | Perplexity |
認知段階         |   65   |   68   |   70       |
理解・検討段階   |   58   |   60   |   62       |
決定・行動段階   |   72   |   70   |   75       |

このピボットテーブルから、「決定・行動段階」で可視性が高く、「理解・検討段階」が弱いことが分かります。

3. 競合比較分析

競合ブランド一覧カラムから、どの競合が頻繁に言及されているか分析できます。

Excelでの分析手順

1. 「競合ブランド一覧」カラムのデータをコピー
2. 新しいシートに貼り付け
3. カンマ区切りを分割:
   • データを選択
   • 「データ」タブ → 「区切り位置」
   • 「カンマ」を選択
4. 各競合ブランドの出現頻度をカウント:
   • COUNTIF() 関数を使用
5. グラフ化して可視化:
   • 棒グラフで出現回数をプロット

4. 時系列トレンド分析

複数回のレポートCSVを結合し、時系列でスコアの推移を追跡できます。

手順

1. 各レポートのCSVをダウンロード
   • 例: 2024年1月、2月、3月のレポート
2. Excel/スプレッドシートで結合
   • すべてのCSVファイルを1つのシートにコピー&ペースト
   • または Power Query（Excelの「データ」→「データの取得」）で自動結合
3. 「実行日時」を基準に折れ線グラフを作成
   • X軸: 実行日時
   • Y軸: 可視性スコアの平均

Excelでのグラフ作成例:

1. データを選択
2. 「挿入」 → 「折れ線グラフ」
3. 「実行日時」をX軸、「可視性スコア」をY軸に設定

5. BIツールでのダッシュボード作成

Tableau、Looker Studio、Power BIにインポートし、インタラクティブなダッシュボードを作成できます。

Looker Studioでの例

手順:

1. データソースとしてCSVをアップロード
   • Looker Studioを開く
   • 「データソースを追加」 → 「ファイルのアップロード」
   • CSVファイルを選択
2. データモデル設定
   • 日付フィールド: 「実行日時」（日時型に変換）
   • ディメンション: ファネル段階、AIモデル、クエリテキスト
   • 指標: 可視性スコア、言及回数、引用サイト数
3. グラフを作成
   • スコアカード: 可視性スコアの平均値
   • 時系列グラフ: 実行日時 × 可視性スコア
   • 円グラフ: AI別の可視性スコア分布
   • テーブル: ファネル段階 × 各スコアの詳細

よくある質問

Q: エクスポートしたCSVが文字化けします

A: Excelで開く場合は、以下の手順で正しく表示できます。

1. Excelを起動
2. 「データ」タブ → 「テキストから」を選択
3. CSVファイルを選択
4. 「元のファイル」で「UTF-8」を選択
5. 「区切り文字」で「カンマ」を選択
6. 「完了」をクリック

Google スプレッドシートでは自動的に正しく表示されます。

Q: エクスポートできるデータ量に制限はありますか?

A: いいえ、制限はありません。レポート実行に含まれるすべてのクエリ実行データがエクスポートされます。大規模なレポート（数百～数千クエリ）でも問題なくエクスポートできます。

Q: 過去のレポートもエクスポートできますか?

A: はい、過去に実行したすべてのレポートからエクスポート可能です。レポート一覧から任意のレポートを選択し、CSVエクスポートボタンをクリックしてください。

Q: エクスポートにポイントは消費されますか?

A: いいえ、CSVエクスポートにポイントは不要です。何度でも無料でエクスポートできます。

Q: エクスポートボタンが押せないのはなぜですか?

A: 以下のいずれかの理由が考えられます。

1. クエリ実行がまだ完了していない: すべてのクエリ実行が完了するまでお待ちください。
2. 解析処理（Parse Worker）が実行中: AI応答の解析処理が完了するまでお待ちください。進捗状況はレポート詳細ページで確認できます。

通常、すべての処理が完了すると、数分以内にエクスポートボタンが有効になります。

Q: 定期的に自動エクスポートできますか?

A: 現在は手動エクスポートのみです。定期エクスポート機能（スケジュール設定やAPI経由のエクスポート）は今後追加予定です。

Q: CSVファイルの保存期間はありますか?

A: CSVファイルはローカルにダウンロードされるため、保存期間の制限はありません。いつでも再度エクスポートできます。

Q: カラム名を変更できますか?

A: CSVファイルのカラム名は固定ですが、ダウンロード後にExcelやスプレッドシートで自由に編集できます。

次のステップ

CSVエクスポート機能を活用することで、Answer IO外でのデータ分析が可能になります。以下もお試しください：

• レポートを作成する: 定期的にレポートを実行し、CSVをエクスポート
• 改善提案を活用する: AI改善提案と組み合わせて施策を立案
• Google Analytics連携: GA4データと組み合わせてスコアとトラフィックの相関を分析

CSVデータを活用して、より深い分析と戦略的なAI検索最適化（AIO）施策を実現しましょう。