Profoundとは？機能の全体像と料金・使い方を解説

AI検索の分析では、回答での露出・質問の需要・サイトへのアクセス・商品の表示状況をそれぞれの機能で確認できます。同じ「AI検索の分析」でも、何を観測するかが異なります。

Prompt Volumesは、利用者パネルの会話データを基に統計モデルで推計した需要データです。一方、Answer Engine Insightsは設定した質問への回答を観測します。前者で質問の候補を探し、後者で自社の露出を追うという使い分けができます。

また、クローラーがページを取得したことと、AI回答で引用されたこと、読者が訪問したことは別の出来事です。指標の意味を分けて見ると、次に改善する対象を判断しやすくなります。

Profoundには、企業の事実やブランドの方針を共有し、AIの提案や生成物に反映する仕組みがあります。毎回の会話で会社の説明や文体の指定を繰り返す負担を減らせます。

Context Managerの知識には根拠となる資料や会話への参照が付き、内容を編集することもできます。商品仕様や訴求方針が変わったときに共有情報を更新すれば、担当者ごとに異なる前提で制作する状況を減らせます。

Skillsは会話、Agents、Projectsで使えます。たとえば「導入事例では課題・施策・結果を示す」「確認できない数値を補わない」といった制作ルールをチームで共用する使い方です。

企画から実行までは、Aimが目標や課題を整理し、Projectsで計画を管理し、Agentsが作業を実行するという関係です。データを見て終わらず、必要な制作や更新へ進められます。

• AI Marketer／Aim：データに質問したり、改善案を相談したりする対話相手。図表の作成や制作物の編集にも使えます。
• Projects：目標、根拠、実行計画、タスク、成果物をまとめる場所。提案された計画を会話で調整できます。
• Agents：情報取得、調査、文章生成、外部サービスでの操作などをつなぐワークフロー。テンプレートやノーコードのビルダーから作れます。

Agentsの公開画面では、Webページの取得や調査などの処理を部品としてつないでいます。記事作成、FAQの生成、引用元への連絡文案、定期レポートなど、繰り返す仕事を同じ流れで実行する用途に向いています。

生成した内容を実務で使うために、Docsで文章を仕上げ、Sheetsで多数の対象をまとめて処理できます。企画や生成だけでなく、その後の編集と展開まで扱う機能です。

DocsはProfound内の共同編集エディターです。文章を整えたり、同僚がコメントを付けたり、複数人で同時に編集したりできます。Agentの出力をDocsに保存し、別のAgentへ引き継ぐこともできます。

Sheetsは表の各行を入力としてAgentを実行する仕組みです。URL一覧や商品一覧を使い、記事の更新案、翻訳、FAQ、内部リンクの候補、商品ページの改善案などをまとめて作れます。

1行だけを実行して出力を確認してから、入力のある行を一括で処理できます。ページ数や商品数が多い運用では、対象と結果を同じ表で確認できる点が便利です。

外部サービスのアカウントを接続すると、広告分析・SNS投稿・資料作成・Webサイトへの反映まで業務を広げられます。Profound内で得た分析結果や生成物を、普段使うツールに渡すための機能です。

接続方法は、**Agentsの処理に組み込む「インテグレーション」**と、**Aimの会話から使う「コネクター」**に分かれます。対応するサービスや操作がそれぞれ異なるため、定期ワークフローにしたいのか、会話から使いたいのかに合わせて設定します。

Command Centerでは、組織内で誰がどの業務にProfoundを使っているかを把握できます。導入後の活用状況を確認し、チームへ広げるワークフローを見つけるための機能です。

• アクティブな利用者、Agent実行回数、追跡中のProjects
• コンテンツ制作・最適化・連絡業務・レポートなどの用途別の実行状況
• Agentをよく使うメンバーと、推定される作業時間の削減
• 業種や企業規模を絞った、匿名・集計済みの他社との比較

削減時間は、作業時間の前提に基づく推定値です。その前提はカテゴリごとに変更できるため、自社の作業に合わせて見直せます。2026年9月の公式案内では、Agentを10回以上実行したEnterprise顧客が利用対象です。

最初に、AIが制作の根拠にする企業情報と、更新する記事の目的を揃えます。商品資料やブランドガイドをKnowledge Baseへ追加し、Context Managerの企業情報に不足や誤りがあれば補います。

Context Managerの公開画面には、戦略や方針をまとめるBrand Recordと、不足する情報を追加する欄が示されています。まずは今回の記事に関係する情報から整えると、計画と原稿の確認がしやすくなります。

Aimには、対象・読者・改善したい内容を伝え、実行前に計画を確認します。既にある改善提案を選ぶことも、自分の目標からProjectを作ることもできます。

比較記事を更新する場合は、次のように依頼できます。角括弧の部分は、自社の情報に置き換える例です。

［サービス名］の比較記事を更新したいです。対象URLは［URL］です。［想定読者］が料金と導入条件を比較できるように、不足している情報と修正案を整理してください。商品仕様はKnowledge Baseを参照してください。まず実行計画を提示してください。

提案された計画では、対象URL、調査する情報、作成・更新する内容を確認します。新しい記事を作る提案になっていても、既存記事の更新で目的を満たせるなら、その方針を会話で伝えて調整します。

計画が固まったらProjectのタスクからAgentを実行し、生成した原稿をDocsで確認・編集して使える状態に仕上げます。Agentの過去の実行結果「Past runs」から出力をDocumentsで開く方法もあります。

• 事実：商品仕様や料金が、準備した最新資料と一致しているか
• 内容：想定読者が比較・判断するための情報が揃っているか
• 表現：見出し、用語、文体が自社の記事として自然か

Docsでは見出しやリストなどの書式を整え、同僚と同時に編集したり、文章の一部にコメントを付けたりできます。公開前の確認を共同編集の中で進められます。

原稿をCMSへ反映したら、記事の更新日を記録し、目的に対応する指標の変化を確認します。CMS連携では、対象サービスの処理をAgentへ追加し、接続先や必要な項目を設定します。公開前にはCMS側で記事の表示も確認しましょう。

前後を比べるときは、観測する質問・AI・言語・地域を揃えることが大切です。記事を更新した直後の一度の回答だけで結論を出さず、推移を見ながら次に直す内容を決めます。

同じ更新作業を複数ページへ展開するときはSheetsを使えます。入力と出力を1行で試してから対象を広げると、意図した処理になっているかを確かめやすくなります。

Profoundには日本語の画面表示を含む多言語UIがあります。公式のLanguage Selector紹介には日本語の画面が掲載され、設定箇所は「Settings → Appearance → Language」と案内されています。

ただし、画面の表示言語と、分析データの対象地域は別です。日本語の質問への回答を観測する機能については、公式研究でも日本・日本語のデータが扱われています。一方、Prompt Volumesの公式な対象国一覧には、2026年9月19日時点で日本は掲載されていません。

日本市場を主な対象にする場合は、日本語UIに加えて、利用したいAI・観測地域・需要データの範囲を確認しましょう。UIの言語設定は生成する記事の言語を自動で切り替えるものではなく、制作物の言語は作成時に指定します。日本語でのサポート対応も、画面表示とは分けて確認する項目です。

既製テンプレートやノーコードのAgentビルダーを使う範囲では、プログラミングは必須ではありません。用意された処理を選び、必要な入力と出力をつなぐ形でワークフローを作れます。

ただし、自社システムを独自のAPIで接続する場合は、認証方法や送受信するデータの理解が必要です。まず既製テンプレートと標準の連携で必要な作業を試し、足りない部分を技術担当者と補う進め方ができます。

従来の検索順位や検索流入を確認するSEOツールと併用できます。ProfoundでAI回答上の露出や引用を確認し、既存のSEOツールで検索結果の順位や流入を見ると、同じページを異なる入口から評価できます。

Profound Agentsには、DataforSEOのキーワード・検索結果などのデータを取得する連携と、Googleの検索結果を取得する処理もあります。従来検索の情報とAI検索のデータを、コンテンツの調査や優先順位付けに組み合わせられます。