AIに読まれるNote実験室 #004

AIは一次情報を優先するのか？実体験の記事で検証してみる

> **このシリーズは「AIに読まれる記事」を0から検証する実験です。**
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> 生成AIがどのような基準で記事を見つけ、参照し、回答に利用するのかは公開されていません。
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> つまり、多くがブラックボックスです。
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> だからこそ私は、噂や予想ではなく、自分で記事を書き、AIの反応を記録しながら検証していきます。

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前回の記事を書いていて、あることを思い出しました。

#003では 、「AIに引用される文章」と「検索上位の記事」は同じなのかを考えてみました。

そんな中、以前AIアプリを開発していたときの出来事を思い出しました。

プロンプトコードでエラーが発生し、原因を調べるためにChatGPTへ質問したところ、回答の参考情報としてNoteの記事が表示されたことがありました。

その瞬間、疑問が浮かびました。

「なぜ、そのNoteだったのだろう？」

ネットには同じような情報が何万件もあります。

QiitaやGitHub、公式ドキュメント、個人ブログもある中で、なぜAIはそのNoteを参考にしたのでしょうか。

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AIは何を見ているのか？

ここからは私の仮説です。

AIは「Noteだから」「有名だから」という理由で選んでいるわけではないと思っています。

むしろ、

• エラー内容が具体的だった
• 実際に試した手順が書かれていた
• 解決までの流れが整理されていた
• 他の記事にはない体験が含まれていた

そんな「答えとして使いやすい情報」があったからではないでしょうか。

つまり、AIが見ているのは記事そのものではなく、記事の中にある情報の質なのかもしれません。

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では、一次情報は有利なのか？

ここで今回のテーマです。

もしAIが「答えとして使いやすい情報」を探しているなら、実際に試した一次情報は有利になるのでしょうか。

例えば、

「このエラーは○○が原因です。」

という説明よりも、

「私の環境では○○というエラーが発生し、この設定を変更したら解決しました。」

という実体験の方が、AIは回答に利用しやすいかもしれません。

もちろん、これはまだ仮説です。

AIの評価基準は公開されていません。

だから断定はできません。

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本当に知りたいこと

実は、このシリーズで知りたいのは、

「AIに読まれる記事の書き方」ではありません。

私が本当に知りたいのは、

「AIは、なぜこの記事を選んだのか？」

ということです。

タイトルだったのか。

見出しだったのか。

コードだったのか。

実体験だったのか。

更新日だったのか。

それとも別の理由なのか。

この答えは、現時点では誰にも分かりません。

だから私は、一つずつ条件を変えながら記事を書いて検証していこうと思います。

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今回の実験

今回の記事では、

「一次情報はAIにとって価値があるのではないか」

という仮説を立てました。

今後は、

• 修理記事
• AI開発記録
• レビュー記事
• 検証記事

など、自分しか書けない内容を増やし、本当にAIの反応が変わるのかを観察していきます。

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実験ログ

今回の仮説

> AIは「一次情報」を評価しているのではなく、「他では得られない具体的な経験」を評価している可能性がある。

現時点の結果

まだ答えは分かりません。

でも、このブラックボックスを少しずつ解き明かしていくことが、「AIに読まれるNote実験室」の目的です。