DolphinX AIO、生ログをCSV+JSONで全件出力する「データエクスポート機能」追加

DolphinX AIO、生ログをCSV+JSONで全件出力する「データエクスポート機能」追加

要点: 株式会社メディアリーチ（大阪府大阪市北区、代表取締役: 松村俊樹）は2026年8月3日、国産のAIO（AI Optimization）/LLMO計測ツール「DolphinX AIO」に「データエクスポート機能」を追加したとPR TIMES・時事ドットコムで発表しました。ChatGPT・Gemini・Google AIモード・Microsoft Copilotでのブランド露出・引用の生ログデータを月単位で一括ダウンロードでき、出力は13個のCSVファイルと解説ファイル2種（00_README.md・_meta.json）をまとめたZIP形式です。 DolphinX AIO契約中の顧客であれば追加費用なしで利用でき、ダウンロードしたZIPをClaudeなどの生成AIに直接読み込ませることで、ダッシュボードの外側での独自分析が可能になるとされています。価格改定や代表者コメントの詳細については今回のリリースに記載がなく、本記事では確認できた事実のみを整理します。

最終更新日: 2026年08月04日

何が起きたのか

2026年8月3日、メディアリーチがデータエクスポート機能の追加を発表

株式会社メディアリーチ（大阪府大阪市北区芝田2丁目8-11、代表取締役: 松村俊樹）は2026年8月3日、自社の国産AIO/LLMO計測ツール「DolphinX AIO」に「データエクスポート機能」を追加したことをPR TIMES経由で発表しました。同日、時事ドットコムにもPR TIMES配信のプレスリリースがそのまま転載されています。プレスリリースのタイトルは「国産AIO（LLMO/GEO）対策ツール『DolphinX AIO』で全件データエクスポート（出力）機能をリリース｜CSV＋JSONのZIP一括出力で、生成AIによる詳細な分析が可能に」であり、見出しの時点で「生成AIによる詳細な分析」を明確に打ち出している点が特徴です。

機能の中身——月単位のZIP一括出力

今回追加された機能は、DolphinX AIOが日次で計測しているAI検索（ChatGPT・Gemini・Google AIモード・Microsoft Copilot）でのブランド露出・引用の生ログデータを、月単位で一括ダウンロードできるというものです。公式発表によれば、出力されるファイル構成は次のとおりです。

• 13個のCSVファイル: 計測している生ログデータそのもの。表計算ソフトやPython等での処理を想定した形式で、複雑な構造を持つデータについてはセル内にJSONを格納する形式が採用されています
• 00_README.md: 人間向けの解説ファイル。ファイル構成やデータの読み方を説明する位置づけです
• _meta.json: 機械可読の仕様書。各指標の計算式、分母定義、ブランド辞書、ファイル同士を結合するためのキーなどが記載されています

これら15個のファイル（CSV13個＋解説ファイル2種）がひとつのZIPファイルにまとめられ、管理画面からダウンロードする形式です。

なぜ_meta.jsonが重要なのか

今回の機能で特に注目すべき点は、単にCSVを出力するだけでなく、機械可読の仕様書である_meta.jsonを同梱していることです。プレスリリースの説明によれば、この_meta.jsonには各指標の計算式・分母定義・ブランド辞書・ファイル結合キーなどが記載されており、Claudeなど生成AIがデータの前提条件を誤解しないように設計されているとされています。

生成AIにCSVデータを読み込ませて分析させる際、しばしば問題になるのが「その指標がどう計算されているか」「分母は何を指しているか」といった定義の曖昧さです。生成AIが独自の解釈で分母を取り違えたり、複数のCSVを誤ったキーで結合してしまったりすると、出力される分析結果自体が誤りを含むことになります。DolphinX AIOが_meta.jsonという機械可読の形で計算式や結合キーを明示的に渡す設計を採用したのは、こうした「生成AIの誤読リスク」を発表元が明確に意識していることの表れといえます。

検算可能なリファレンスデータの同梱

さらに、日別・プロンプト別・ドメイン別の集計済みCSVも「検算可能なリファレンスデータ」として同梱されると発表されています。これは、ダッシュボード上に表示されている集計値や、生成AIが独自に集計した結果を、この同梱データと突き合わせて検算できるようにする狙いがあるとされています。生成AIに生ログを読み込ませて自由に集計させた場合、集計ロジックのわずかな違いによって数値がダッシュボード表示値とずれる可能性がありますが、あらかじめ集計済みの正解データを同梱しておくことで、利用者がその場でズレの有無を確認できる設計になっています。

文字コードへの配慮

プレスリリースでは、文字コード情報を付与しており、Excel・Google Sheets・Python等の複数環境で日本語が正常表示されることを確認済みとしている点にも言及があります。日本語データをCSVで扱う際にありがちな文字化けの問題に対して、複数の利用環境を想定した確認を行った旨が明記されています。

対象・費用・利用方法

今回の機能は、DolphinX AIO契約中の顧客を対象としており、追加費用は発生しません。利用方法としては、管理画面の「プロジェクト設定 > データエクスポート」から対象月を選択してダウンロードする形式です。既存の契約プランに含まれる形で提供されるため、利用開始のために別途申し込みや追加契約は必要ないとされています。

提供意図——ダッシュボードとの役割分担

メディアリーチは今回の発表の中で、機能提供の意図についても説明しています。それによれば、ダッシュボードは日常運用（定型的なモニタリング）向けの機能に特化する一方、社内の仮説検証など「自由な分析」ニーズに対応する選択肢として、生成AIネイティブな形式でのデータ提供を行うという位置づけです。

つまり、ダッシュボード機能そのものを拡張して分析メニューを増やしていくアプローチではなく、「日常のモニタリングはダッシュボードで完結させ、突っ込んだ仮説検証やアドホックな分析は生データを生成AIに渡して利用者側で組み立ててもらう」という役割分担を明確にした設計思想がうかがえます。ダウンロードしたZIPをClaudeなどの生成AIに直接アップロードすることで、独自の深掘り分析ができるとされており、生成AIへのアップロードを前提とした一次利用シーンが想定されています。

DolphinX AIOのこれまでの経緯

今回の発表を正しく位置づけるために、DolphinX AIOのこれまでの経緯を簡単に振り返ります。

• 2026年6月15日: 一般販売開始
• 2026年7月13日: Microsoft Copilotの計測に対応を追加
• 2026年7月27日: 「ブランド露出ヒートマップ」「引用ソース分析」機能を拡充
• 2026年7月29日: 海外18か国・4大生成AI（Google AIモード、ChatGPT、Gemini、Microsoft Copilot）への計測対応拡大を発表（詳細は前回のニュース記事を参照）
• 2026年8月3日: データエクスポート機能を追加（今回のニュース）

一般販売開始からおよそ1か月半の間に、計測エンジンの追加、機能拡充、海外対応拡大、そして今回のデータエクスポート機能追加と、立て続けに発表が続いています。特に7月27日のヒートマップ・引用ソース分析の拡充、7月29日の海外18か国対応、8月3日のデータエクスポート機能追加は1週間程度の間隔で連続しており、DolphinX AIOが機能拡張のペースを緩めずに開発リソースを投下していることがうかがえます。

なお、今回のデータエクスポート機能は、7月29日の海外18か国対応拡大とは別の発表であり、両者を混同しないよう注意が必要です。海外18か国対応は「計測対象範囲（地理的な広がり）」の拡大であるのに対し、今回のデータエクスポート機能は「計測済みデータの持ち出し方（利用者側での二次活用のしやすさ）」を拡張するものであり、機能の性質が異なります。

aiseo-llmo.com ユーザーへの影響

「ダッシュボードで見えない分析軸」をどう埋めるか

LLMO計測ツールのダッシュボードは、多くの場合あらかじめ用意された集計軸（日別推移、プロンプト別ランキング、競合比較など）に沿って数値を表示する設計になっています。これは日常的なモニタリング業務には適していますが、次のような「あらかじめ用意されていない分析軸」で数値を見たい場面では、ダッシュボードだけでは対応しきれないことがあります。

• 特定のプロンプト群だけを抜き出したセグメント分析: 例えば「価格を尋ねるプロンプト」と「機能を尋ねるプロンプト」で、自社ブランドの引用率にどれだけ差があるかを比較したい場合、ダッシュボードの標準集計軸には用意されていないことが多く、生ログを自分で切り出す必要があります
• 競合との時系列での相対比較: 自社と特定競合1社だけに絞った引用シェアの週次推移を、社内会議用に独自のグラフで示したい場合、ダッシュボードの標準レポートとは異なる粒度でのデータ整形が必要になります
• 引用ドメインのカテゴリ分類: 引用元ドメインを「自社公式」「比較サイト」「SNS」「ニュースメディア」のようにカテゴリ分けし、カテゴリ別の引用構成比を出したい場合、ダッシュボード側にそうした分類機能が用意されていなければ、生ログを手元で加工する必要があります
• 社内の他データとの掛け合わせ: 広告費データや商談データなど、LLMOA以外の社内データとAI検索の露出データを突き合わせて相関を確認したい場合、外部データとの結合が前提になるため、生ログのエクスポートがなければ実現が難しくなります

今回のデータエクスポート機能は、こうした「ダッシュボードの標準メニューには入っていないが、自由に切り口を変えて見たい」というニーズに対して、生ログとその仕様書（_meta.json）をセットで持ち出せるようにすることで応える設計です。特に_meta.jsonによって計算式・分母定義・結合キーが明示されている点は、利用者が独自集計をする際に、ダッシュボード表示値との整合性を保ちながら加工できることを意味します。

生成AIに生データを渡す運用が広がる兆し

今回のDolphinX AIOの発表は、国産LLMO計測ツール市場において、ダッシュボードだけでなく生データを生成AIに渡して独自分析させる機能が広がりつつあるという流れの一例として位置づけられます。同様の思想を持つ機能は、株式会社グラッドキューブが提供する国産ツール「LLMOA（エルモア）」でも、ChatGPT/Claude連携を意識したデータエクスポート機能（β）としてすでに実装されています（詳細はLLMOAデータエクスポート機能の解説記事を参照）。

両者に共通しているのは、「計測ツール自体がレポートの最終形を決めるのではなく、生データを生成AIに渡し、利用者側の文脈に合わせてレポートを組み立て直してもらう」という発想です。ダッシュボードのUIをどれだけ充実させても、利用者ごとに知りたい切り口は千差万別であり、すべてを標準機能でカバーすることには限界があります。生成AIに生データを渡して都度アドホックに分析させるアプローチは、この限界を補う実務的な解決策として、国産LLMO計測ツール各社で採用が進みつつあると見ることができます。

ただし、DolphinX AIOとLLMOAでは出力形式へのアプローチに違いも見られます。今回のDolphinX AIOは13個のCSV＋_meta.jsonという機械可読の仕様書を明示的に同梱し、生成AIの誤読を防ぐ設計を前面に打ち出している点が特徴です。一方、LLMOAのデータエクスポート機能（β）は、CSV/JSON形式の出力に加えて、生成AIへ渡すことを想定したデータの定義や指示（プロンプト）をあわせて出力する設計になっています。細部のアプローチは異なりますが、「生成AIが誤解なくデータを解釈できるよう、データそのものだけでなく解釈の手がかりも一緒に渡す」という問題意識は共通しています。

検算可能性という論点

今回の発表で示された「日別・プロンプト別・ドメイン別の集計済みCSVを検算可能なリファレンスデータとして同梱する」という設計は、実務上見落とされがちですが重要な論点です。生成AIに生ログを渡して自由に集計させる運用が広がるほど、「その集計結果は本当に正しいのか」を検証する手段が必要になります。生成AIは指示された集計ロジックを常に正確に実行するとは限らず、プロンプトの曖昧さや文脈の誤解によって、意図と異なる集計結果を返すことがあり得ます。

あらかじめ正解となる集計済みデータを同梱しておくことで、利用者は生成AIの出力とリファレンスデータを突き合わせ、大きなズレがないかをその場で確認できます。これは、生成AIを使った分析の信頼性を担保するための実務上のセーフガードとして機能するものであり、今後、生データを生成AIに渡す形式のエクスポート機能を持つツールが増えるにつれて、こうした「検算可能性」への配慮が製品選定の基準の一つになっていく可能性があります。

今すぐできる対応策

1. 既存DolphinX AIOユーザー: まずはZIPをダウンロードして中身を確認する

すでにDolphinX AIOを契約している場合は、追加費用なしで利用できる機能のため、まず管理画面の「プロジェクト設定 > データエクスポート」から直近1か月分のZIPをダウンロードし、中身を確認することを推奨します。具体的には次の手順で進めるとよいでしょう。

1. ZIPを解凍し、まず00_README.mdを開いてファイル構成の全体像を把握する
2. 続いて_meta.jsonを開き、各CSVに含まれる指標の計算式・分母定義・ブランド辞書・ファイル結合キーを確認する
3. 13個のCSVそれぞれをExcelまたはGoogle Sheetsで開き、日別・プロンプト別・ドメイン別の集計済みCSV（検算用リファレンスデータ）とダッシュボード上の表示値を突き合わせ、想定どおりの値になっているかを確認する

この事前確認を行っておくことで、後述するAI分析の際に「そもそもデータの構造や定義を正しく理解しているか」という土台を、利用者自身が把握した状態で進められます。

2. ダウンロードしたZIPをClaudeに読み込ませて分析させる

今回の機能はダウンロードしたZIPをClaudeなどの生成AIに直接アップロードすることで独自の深掘り分析ができるとされています。具体的な活用手順の一例は次のとおりです。

1. ZIPファイルをそのままアップロードする: 解凍せずにZIPファイルごとアップロードできる生成AIサービスであれば、00_README.mdと_meta.jsonを含む全ファイルを一度に読み込ませることができます。ファイル数やサイズの上限がある場合は、解凍したうえで_meta.json・00_README.mdと分析対象のCSV数点に絞ってアップロードします
2. 最初に_meta.jsonの内容を踏まえて分析させる指示を出す: 例えば「アップロードした_meta.jsonに記載されている各指標の計算式・分母定義・ファイル結合キーを踏まえたうえで、以降の分析を行ってください」といった前置きの指示を最初に与えることで、生成AIが独自の解釈でデータを誤読するリスクを減らせます
3. 具体的な分析軸を指示する: 「◯月の日別CSVとプロンプト別CSVを結合し、価格関連プロンプトと機能関連プロンプトで自社ブランドの引用率にどれだけ差があるか比較してください」「引用元ドメインCSVを使って、自社公式サイト・比較サイト・SNS・ニュースメディアのカテゴリ別に引用件数を集計し、構成比を出してください」のように、ダッシュボードの標準集計軸にない切り口を具体的に指定します
4. 検算用リファレンスデータと突き合わせて出力を検証する: 生成AIが独自に算出した集計結果を、同梱されている日別・プロンプト別・ドメイン別の集計済みCSV（リファレンスデータ）と比較し、大きな乖離がないかを確認します。乖離がある場合は、生成AIに対して_meta.jsonの定義を再確認させたうえで再集計を依頼します
5. 分析結果を社内フォーマットに落とし込む: 生成AIが作成したサマリーや表をそのまま使うのではなく、事実確認のうえで既存の週次・月次レポートのテンプレートに統合する運用が現実的です

3. これから計測ツールを選ぶ人向け: 評価観点として「データエクスポート機能の有無」をチェックリスト化する

国産LLMO/AIO計測ツールを比較検討する際、ダッシュボードの見やすさや対応AIエンジンの数だけでなく、データの持ち出しやすさも評価軸に加えることを推奨します。具体的には以下の観点をチェックリストとして持っておくとよいでしょう。

• 出力形式: CSVのみか、JSONも含むか、複数形式に対応しているか
• 仕様書の有無: 各指標の計算式・分母定義・データ結合キーなどが、人間向け・機械向け双方の形式で提供されているか
• 検算可能性: ダッシュボード表示値や独自集計結果を突き合わせられる、集計済みのリファレンスデータが同梱されているか
• 文字コード対応: 日本語データが複数の利用環境（Excel、Google Sheets、Python等）で正しく表示されることが確認されているか
• 費用: エクスポート機能が既存契約に含まれるのか、追加費用が発生するのか
• 提供範囲: 全契約プラン共通で使えるのか、上位プラン限定なのか
• エクスポート履歴の管理: 過去にエクスポートしたファイルの再ダウンロードや一覧管理に対応しているか（ベータ版の機能ではこの点が制約になっている場合があります）

今回のDolphinX AIOのデータエクスポート機能は、これらの観点のうち出力形式・仕様書の有無・検算可能性・文字コード対応・費用（契約中は追加費用なし）について、プレスリリースの範囲で具体的な説明があります。一方、エクスポート履歴の管理機能の有無については今回のプレスリリースに記載がなく、確認できていません。導入・継続利用を検討する際は、この点も含めて公式サイトや問い合わせで確認することを推奨します。

4. 複数ツールを併用している場合はデータ形式の互換性を確認する

すでにLLMOAなど他の国産LLMO計測ツールを併用している、あるいは乗り換えを検討している場合は、各ツールがエクスポートするCSV/JSONのカラム構成や指標定義が異なる可能性がある点に注意が必要です。ツールを横断してデータを統合分析したい場合、_meta.jsonのような仕様書がある製品であれば、その内容を生成AIに読み込ませたうえで「ツールAとツールBのデータをどう対応づけて結合すべきか」を検討させることができます。ツールごとに指標の計算式や分母定義が異なることは十分にあり得るため、単純に数値だけを突き合わせるのではなく、まず定義の違いを確認する作業を挟むことを推奨します。

よくある質問

Q1. DolphinX AIOのデータエクスポート機能はいつ発表されましたか？

2026年8月3日です。株式会社メディアリーチがPR TIMES経由で発表し、同日、時事ドットコムにも同内容が転載されています。一般販売開始（2026年6月15日）から約1か月半、海外18か国対応拡大（2026年7月29日）からわずか数日というタイミングでの発表です。

Q2. どんなデータがエクスポートできますか？

DolphinX AIOが計測しているAI検索（ChatGPT・Gemini・Google AIモード・Microsoft Copilot）でのブランド露出・引用の生ログデータを、月単位で一括ダウンロードできます。出力は13個のCSVファイルと、解説ファイル2種（00_README.md・_meta.json）をまとめたZIP形式です。

Q3. _meta.jsonには何が書かれていますか？

各指標の計算式、分母定義、ブランド辞書、ファイル結合キーなどが記載された機械可読の仕様書です。生成AI（Claude等）がデータの前提条件を誤解しないように設計されているとプレスリリースで説明されています。

Q4. 集計結果が正しいかどうかはどう確認すればよいですか？

日別・プロンプト別・ドメイン別の集計済みCSVが「検算可能なリファレンスデータ」として同梱されています。ダッシュボード上の表示値や、生成AIによる独自集計結果を、このリファレンスデータと突き合わせることで検算が可能です。

Q5. 追加費用はかかりますか？

かかりません。DolphinX AIO契約中の顧客であれば追加費用なしで利用できます。利用方法は、管理画面の「プロジェクト設定 > データエクスポート」から対象月を選択してダウンロードする形式です。

Q6. 日本語データは文字化けしませんか？

プレスリリースによれば、文字コード情報を付与しており、Excel・Google Sheets・Python等の複数環境で日本語が正常表示されることを確認済みとされています。

Q7. なぜダッシュボードの機能拡張ではなく、データエクスポート機能という形で提供されたのですか？

メディアリーチの説明によれば、ダッシュボードは日常運用（定型的なモニタリング）向けの機能に特化する一方、社内の仮説検証など「自由な分析」ニーズに対応する選択肢として、生成AIネイティブな形式でのデータ提供を行うという役割分担の考え方に基づいています。

Q8. 他の国産LLMO計測ツールにも同様の機能はありますか？

株式会社グラッドキューブが提供する「LLMOA（エルモア）」も、ChatGPT/Claude連携を意識したデータエクスポート機能（β）を先行して実装しています。詳細はLLMOAデータエクスポート機能の解説記事を参照してください。国産LLMO計測ツール市場全体で、生データを生成AIに渡して独自分析させる機能が広がりつつある流れの一例と位置づけられます。

Q9. 価格プランや代表者コメントは発表されていますか？

今回のプレスリリースには、価格プランの変更や代表者コメントについての記載がありません。本記事では確認できた事実のみを扱っており、推測で内容を補うことはしていません。

Q10. 実際にどうやってClaudeに分析させればよいですか？

ダウンロードしたZIP（または解凍した_meta.json・00_README.md・対象CSV）をアップロードし、まず_meta.jsonの計算式・分母定義・結合キーを踏まえて分析するよう指示したうえで、「特定プロンプト群での引用率比較」「引用ドメインのカテゴリ別構成比」など具体的な分析軸を指定する進め方が有効です。生成AIの出力は、同梱の検算用リファレンスデータと突き合わせて検証することを推奨します。

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