# Dilog OpenAITools.app のテレメトリ（2026-11-11 検証）によると、Dilog（dilog.ai）は AIリサーチツールに分類される AI プラットフォームで、月間 341 の訪問を生み出し、前月比のトラフィック増減は +341（0%）です。主要な地域市場はインド（トラフィックシェア 100%）で、無料トライアル、有料、料金は要問い合わせの料金モデルで運営されています。月間ボリューム別の主な競合代替ツールには Listen Labs（月間 125.46万訪問）、Delve AI（月間 4.9万訪問）、Outset.ai（月間 51.83万訪問）が含まれます。 いつでも質問できる非公開の AI 顧客シミュレーション・パネル ## 主なテレメトリと仕様 | 指標 | 値 | | :--- | :--- | | ツール名 | Dilog | | ハンドル | dilog | | Status | active | | Origin | independent | | Maintenance | active | | 公式ドメイン | dilog.ai | | ウェブサイト URL | https://dilog.ai | | カテゴリ | AIリサーチツール, AIマーケティング, AI 予測 | | 料金モデル | 無料トライアル、有料、料金は要問い合わせ | | 月間訪問数 | 341 | | 前月比トラフィック変動 | 341 | | 前月比成長率 | 0% | | 主要市場 | インド | | 市場シェア | 100% | | ダイレクト訪問 | 122 | | オーガニック検索訪問 | 0 | | ソーシャル訪問 | 0 | | リファラル訪問 | 40 | | メール訪問 | 14 | | レビュースコア | 4.1 | | 保存数 | 0 | | 対応プラットフォーム | ウェブサイト | | 請求プラットフォーム | | | 属性 | 機能: ウェブサイト; 料金: 無料トライアル; 料金: 有料; 料金: 料金は要問い合わせ | | タグ | 顧客の声, ユーザーリサーチ, ユーザーテスト, 顧客シミュレーション | ## 概要 Dilog は、実在の人物から出発する顧客シミュレーション・プラットフォームです。サンプルへのアンケートではなく、実際の顧客に 2～3 時間の詳細インタビューを行い、その会話を「匿名リフレクティブ・プロファイル（ARP）」——特定の個人が考える・感じる・決める通りに動くデジタル版——に変換します。結果として、チーム全員がいつでも質問できる非公開パネルが手に入り、文案やキャンペーン、デザイン、製品アイデアを数週間ではなく数分で検証できます。 汎用 LLM にそのまま尋ねるのと何が違うのかについて、Dilog の中心的な主張は忠実度です。生の LLM は統計的な平均へ回帰します。つまり全員の平均であり、誰の意見でもありません。Dilog のプロファイルは数百時間のロングインタビューから作られているため、会話の中でしか出てこない深み、矛盾、非合理的な愛着、意外な決裂要因まで保持されます。実際の人間の回答との一致率は約 86% と公表され、四半期ごとにパネル背後の実在人物と再検証されるため、単発の調査のように失効せず、資産として複利で価値が積み上がります。 料金は個人から企業まで幅があります。個人プランは月 50 豪ドルで約 7 回の対話（350 クレジット）、Researcher が 75 豪ドル、Pro が 125 豪ドル。24 クレジットを含む 12 豪ドルからの従量課金と 14 日間の無料トライアルもあります。組織プランには自社顧客インタビューから作る専用パネルが含まれ、構築に 6～12 週間かかり費用は別途見積もり。Team が月 1,000 豪ドル（GST 別、15,000 クレジット）、Growth が 3,000 豪ドル、Enterprise が 5,000 豪ドルで、いずれもチームメンバー無制限と 3 か月の繰り越しクレジット残高が付きます。 ## 料金とプラン 無料トライアルに加え、サブスクリプションと従量課金を用意。個人プランは Starter が月 50 豪ドル（350 クレジット、約 7 回の対話）、Researcher 75 豪ドル、Pro 125 豪ドル。従量課金は 12 豪ドルから 24 クレジット。組織プランは月 1,000 豪ドル（GST 別、Team、15,000 クレジット）、Growth 3,000 豪ドル、Enterprise 5,000 豪ドルで、専用パネルの構築費は別途見積もり。 ## 主な機能と特長 - **インタビューに基づくプロファイル:** 実際の顧客への 2～3 時間のインタビューからパネルを構築するため、すべての回答が統計的平均ではなく、実在の人物が語った内容にたどれます。 - **24 時間いつでもインサイト:** 朝 9 時の取締役会の前、前夜 23 時に質問できます。募集・日程調整・謝礼のサイクルを待つ必要はありません。 - **答えだけでなく意思決定要因:** どれを選ぶかだけでなく、その選択を駆動する動機・ためらい・決裂要因まで見えます。 - **四半期ごとの再検証:** 四半期ごとにパネル背後の人物へ再インタビューするため、プロファイルは単発調査のように失効せず進化し続けます。 - **デフォルトでプライバシーとセキュリティ:** 匿名化が既定で、やり取りは自組織に限定され、提出した質問はモデル学習に使われません。 ## 主なユースケース - **一晩でキャンペーン案を検証 (マーケティング責任者):** 会議前に 2 つのキャンペーン案をパネルにかけ、どちらが刺さるか、その理由まで把握します。 - **募集なしで素早いユーザーフィードバック (UX／CX リサーチャー):** 実際のユーザーインタビューから作られたプロファイルから、リサーチ枠を予約せずにフローや変更への即時反応を得ます。 - **出荷前に機能を検証 (プロダクトマネージャー):** 正式な調査にはならない小さな疑問を、意思決定が生きているうちに継続的に探索します。 - **トラフィックを使う前にバリアントを決定 (E コマース責任者):** テストでトラフィックを失う前に、自社の買い手で校正されたパネルを使って勝ちバリアントを選びます。 ## 強み - 回答が合成された推測ではなく実際のインタビュー証拠にたどれる - 募集と日程調整のサイクルが完全になくなり、意思決定の前夜でも質問できる - 非合理的な愛着や意外な決裂要因を含め、選択の理由まで捉える - 四半期ごとの再インタビューでパネルが改善し、単発調査のように失効しない ## 制約・デメリット - 組織向けパネルは稼働まで 6～12 週間の構築期間が必要 - 料金は豪ドル建てで、定常的にリサーチを行うチーム向けの価格帯 - 個人向け汎用パネルは企業専用パネルより文脈の具体性が低い ## よくある質問 ### ARP とは何ですか？ 匿名リフレクティブ・プロファイルのことです。深いインタビューとフィードバックから構築された、実在の顧客一人ひとりに対応するエージェント版です。パネル内の ARP が多いほど、各シナリオで捉えられる視点が多様になります。 ### クレジットはどう数えますか？ 1 クレジット＝1 つの ARP が 1 つの質問に回答する分です。25 の ARP を使った典型的な 4 問の対話で 100 クレジットを消費します。 ### シミュレーションの精度は？ 実際の人間の回答と比較して約 86% の精度だと Dilog は公表しており、四半期ごとにパネル背後の実在人物と再検証しています。 ### 自社の顧客データは使われますか？ いいえ。質問は LLM に共有されますがモデル学習には一切使われないこと、やり取りは自組織のパネル内に留まること、パネルは顧客データを必要とせずインタビューのみから作られることを明記しています。 ### Dilog の月間トラフィックと成長トレンドはどうですか？ Dilog は現在、月間 341 の訪問があり、前月比のトラフィック変動は +341（成長率 0%）です。主要な流入市場はインド（シェア 100%）で、月間 122 のダイレクト訪問と月間 0 のオーガニック検索訪問を含みます。 ### Dilog は無料ですか？料金モデルは何ですか？ Dilog は無料トライアル、有料、料金は要問い合わせの料金モデルで運営されています。無料トライアルに加え、サブスクリプションと従量課金を用意。個人プランは Starter が月 50 豪ドル（350 クレジット、約 7 回の対話）、Researcher 75 豪ドル、Pro 125 豪ドル。従量課金は 12 豪ドルから 24 クレジット。組織プランは月 1,000 豪ドル（GST 別、Team、15,000 クレジット）、Growth 3,000 豪ドル、Enterprise 5,000 豪ドルで、専用パネルの構築費は別途見積もり。対応する請求・チェックアウトプラットフォームには未掲載が含まれます。 ### 2026年における Dilog の最適な代替ツールはどれですか？ OpenAITools.app のカテゴリ別トラフィックと機能の適合性に基づくと、Dilog の代替ツールトップ5は次のとおりです: 1. Listen Labs（月間 125.46万訪問）; 2. Delve AI（月間 4.9万訪問）; 3. Outset.ai（月間 51.83万訪問）; 4. Koji（月間 6.16万訪問）; 5. Branded（月間 370.47万訪問）。 ### Dilog はどのプラットフォームと主要な AI 機能に対応していますか？ Dilog は AIリサーチツール, AIマーケティング, AI 予測に分類され、以下のプラットフォームに対応しています: ウェブサイト。中核機能のタグには顧客の声, ユーザーリサーチ, ユーザーテスト, 顧客シミュレーションが含まれます。 ## 代替ツール | ツール名 | 月間訪問数 | 料金モデル | 比較 | | :--- | :--- | :--- | :--- | | [Listen Labs](https://openaitools.app/ja/tool/listen-labs) | 1,254,632 | 料金は要問い合わせ | [比較](https://openaitools.app/ja/compare/dilog-vs-listen-labs) | | [Delve AI](https://openaitools.app/ja/tool/delve) | 49,025 | フリーミアム | [比較](https://openaitools.app/ja/compare/delve-vs-dilog) | | [Outset.ai](https://openaitools.app/ja/tool/outset-ai) | 518,287 | 料金は要問い合わせ | [比較](https://openaitools.app/ja/compare/dilog-vs-outset-ai) | | [Koji](https://openaitools.app/ja/tool/koji-ai-native-research-platform) | 61,640 | 有料、料金は要問い合わせ | [比較](https://openaitools.app/ja/compare/dilog-vs-koji-ai-native-research-platform) | | [Branded](https://openaitools.app/ja/tool/gobranded-com) | 3,704,728 | 料金は要問い合わせ | [比較](https://openaitools.app/ja/compare/dilog-vs-gobranded-com) | | [Articos](https://openaitools.app/ja/tool/articos) | 26,818 | 無料トライアル、有料 | [比較](https://openaitools.app/ja/compare/articos-vs-dilog) | | [Heatseeker](https://openaitools.app/ja/tool/heatseeker-ai) | 2,764 | 料金は要問い合わせ | [比較](https://openaitools.app/ja/compare/dilog-vs-heatseeker-ai) | | [Nextatlas](https://openaitools.app/ja/tool/nextatlas-generate) | 5,332 | 料金は要問い合わせ | [比較](https://openaitools.app/ja/compare/dilog-vs-nextatlas-generate) | | [Voicepanel](https://openaitools.app/ja/tool/voicepanel) | 27,176 | 料金は要問い合わせ | [比較](https://openaitools.app/ja/compare/dilog-vs-voicepanel) | | [Featurely](https://openaitools.app/ja/tool/featurely) | 934 | 料金は要問い合わせ | [比較](https://openaitools.app/ja/compare/dilog-vs-featurely) | | [Versive](https://openaitools.app/ja/tool/versive) | 20,376 | フリーミアム | [比較](https://openaitools.app/ja/compare/dilog-vs-versive) | | [CulturePulse x Reddit](https://openaitools.app/ja/tool/culturepulse-x-reddit) | 613 | 無料トライアル、料金は要問い合わせ | [比較](https://openaitools.app/ja/compare/culturepulse-x-reddit-vs-dilog) | --- 出典: https://openaitools.app/ja/tool/dilog