HexScope Lens | AIマーケの本質メディア

AIの本質 2026/5/27

「ChatGPTは優しい」の正体、人間より49%多いおべっかだった

POINT この記事のポイント

1 最新11モデルが人間より49%多くユーザーを肯定
2 1回の対話でも「自分は正しい」確信が強まる副作用

#AI基礎
#LLM
#AIの信頼性
#意思決定
+1

マーケ/プロダクト 2026/5/26

AIで情報収集する人が6割超えても、結局「信頼できるブランド」が効くらしい

POINT この記事のポイント

1 生成AIを使う人が1年で4割から6割超に急増らしい
2 でもAI製ニュースは信頼されず、頼られるのは既存ブランド

#マーケティング
#ブランド
#AI活用
#信頼
+1

AIの本質 2026/5/25

「AIの中にゴールデンゲート橋のつまみがある」ってどういうこと？

POINT この記事のポイント

1 Claude内部から約3400万特徴を見つけた話
2 出力だけでなく内部の偏りまで疑う判断軸

#AI基礎
#LLM
#解釈可能性
#AI安全性
+1

AIの本質 2026/5/24

AIモデルは「大きければ勝ち」なのか？スケーリング則を見てみよう

POINT この記事のポイント

1 性能は伸びるが、伸び方には条件があるという話
2 モデル名よりデータ量と用途を見る判断軸づくり

#AI基礎
#LLM
#スケーリング則
#AI評価
+1

AIの本質 2026/5/23

AIは「ただ予測してるだけ」なのか、脳科学から見てみよう！

POINT この記事のポイント

1 次の単語を当てるAIほど、脳活動もよく予測したらしい
2 文章の自然さと顧客理解は分けて検証すべきという話

#AI基礎
#LLM
#言語理解
#脳科学
+1

AI可視性 2026/5/22

AIは「AIっぽい文章」をえこひいきしてたぞ！という研究の話

POINT この記事のポイント

1 GPT-4はAI製の商品説明を89%も選んだ実験結果
2 AIに好かれる文章と人間に刺さる文章は別物という話

#AI Visibility
#ブランドコピー
#LLM
#AIバイアス
+1

AIの本質 2026/5/21

ChatGPTが「自信あります」と言うとき、それ信じていい？

POINT この記事のポイント

1 AIの自信表現は内部にあるが、正しさとはズレるらしい
2 断定口調は採用理由でなく、検証すべきサインの話

#LLM
#AI信頼性
#ハルシネーション
#不確実性
+1

AI可視性 2026/5/6

同じAI推薦リストは1%未満、だから順位より出現率で見る話

POINT この記事のポイント

1 高可視性ブランドは97%出現、出現率は反復で再現するらしい
2 AIに覚えられるかはカテゴリ文脈の一貫性で決まる話

#AI Visibility
#ブランド想起
#AI推薦
#GEO
+1

AI可視性 2026/5/4

その「小数点つきのAI指標」、見た目ほど正確じゃないぞ！

POINT この記事のポイント

1 細かい小数点でも測定分解能が粗ければ疑似精度
2 データ源と再現条件のない数値は参考値止まりという話

#AI Visibility
#AI指標
#プロンプト
#LLM評価
+1

AIの本質 2026/5/3

AIペルソナに「市場調査は任せていい」のか検証した研究の話

POINT この記事のポイント

1 1,052人の濃いデータ由来ならAIペルソナは85%再現
2 単発回答は信じず、最終判断は人間データへ戻す話

#AIペルソナ
#消費者調査
#AIエージェント
#プロンプト感度
+1

AI可視性 2026/5/2

「おすすめ教えて」、AIは聞き方しだいで答えが変わるの？

POINT この記事のポイント

1 実ユーザーの質問は推定より71%長い相談文だった
2 「おすすめ」型だけでは測定がズレるという話

#ChatGPT
#プロンプト
#AI Visibility
#ブランド戦略
+1

AIの本質 2026/5/1

AIが毎回違う答えを返すのは「欠陥」じゃなく測り方のせい？という研究の話

POINT この記事のポイント

1 単発回答は不安定でも、出現率と反復測定で傾向は安定する
2 判断を誤らせるのはAI本体より評価方法のアーティファクト

#AI
#LLM評価
#プロンプト
#AI Visibility
+1

AI可視性 2026/4/30

AI推薦を2,961回調べたら「順位より出現率」だった研究の話

POINT この記事のポイント

1 同一リスト一致1%未満、順序一致は約0.1%
2 60〜100回の反復で出現率は実務指標になる

#AI Visibility
#ブランド推薦
#ChatGPT
#プロンプト感度
+1

AI可視性 2026/4/29

消費者調査、AIで全部やる前に「3つの使い分け」を考えてみよう！

POINT この記事のポイント

1 AI回答者・AI質問生成・実プロンプト分析は別物
2 勝ち筋は「前段AI・本番人間」のハイブリッド

#消費者調査
#AI市場調査
#生成エージェント
#SQRA
+1

AI可視性 2026/4/26

「プロンプト検索ボリューム」、そのまま指標にすると危ういぞという話

POINT この記事のポイント

1 データ源がデスクトップChromeに偏っている
2 絶対値ではなく独立指標との照合で使うのが安全

#AI Visibility
#プロンプト検索ボリューム
#LLM評価
#GEO
+1

マーケ/プロダクト 2026/4/25

1,052人を「AIで再現」してみたら85%本人に近づいた研究の話

POINT この記事のポイント

1 精度の鍵はAIの賢さより、入れる顧客理解の厚み
2 使いどころは本番代替でなく、仮説検証と設問づくりの前工程

#AI
#消費者調査
#AIエージェント
#マーケティングリサーチ
+1

AI可視性 2026/4/25

AIの「推定プロンプト」、実際の質問とズレてても使えるの？

POINT この記事のポイント

1 実プロンプトは推定より長く、文脈も個人的
2 絶対値は危険でも相対順位なら実務で使える

#AI Visibility
#プロンプト
#ChatGPT
#マーケットリサーチ
+1

AI可視性 2026/4/23

「AIでの順位」を追っても無駄、見るべきは出現率だったぞ！

POINT この記事のポイント

1 2,961回の実験で、個別の順位はほぼ再現しなかった
2 実務で効くのは反復測定した「出現率」の推移だけ

#AI Visibility
#ブランド測定
#ChatGPT
#GEO
+1

マーケ/プロダクト 2026/4/21

「買い物する主役がAIになる」時代に、ブランドは何を準備すべき？

POINT この記事のポイント

1 2029年にはEC取引の最大50%へAIエージェントが関与
2 ブランド戦略は「人間の好意」と「AIの選好」の二面設計へ

#AIエージェント
#マーケティング
#ブランドバイアス
#GEO
+1

AI可視性 2026/4/19

「ChatGPTで検索が減る」時代、SEOの次の一手を考えてみよう！

POINT この記事のポイント

1 ChatGPT利用世帯は20週で検索量が2割超ダウン
2 減るのは情報探索型、守る検索対策と伸ばすAI検索対策を分ける

#AI検索
#GEO
#SEO
#ChatGPT
+1

マーケ/プロダクト 2026/4/18

「AIに設問を作らせたら楽」だけど、そのまま配ると荒れる問題

POINT この記事のポイント

1 AI生成の設問は文脈に強い反面、冗長や論点の混在が出やすい
2 品質を守る鍵は「AIドラフト→用語統一→人間レビュー」の3段階

#AI活用
#マーケティングリサーチ
#アンケート設計
#LLM
+1

AI可視性 2026/4/17

「ChatGPTのおすすめ、毎回違うじゃん」って測定する意味あるの？

POINT この記事のポイント

1 毎回違って見えても、ブレの一部は「測り方」のせいらしい
2 測るコツは単発の順位でなく、繰り返したときの出現率

#AI Visibility
#プロンプト感度
#LLM
#ChatGPT
+1

マーケ/プロダクト 2026/4/17

「とりあえず信じる」がもう通じなくなったAI時代の信頼問題

POINT この記事のポイント

1 直感で信じる層は27%、7割超が検証してから判断
2 差がつくのは「出典・手法・意図」を先に見せる運用

#AI生成コンテンツ
#消費者信頼
#コンテンツ戦略
#ブランドマーケティング
+1

AIの本質 2026/4/16

「プロンプト次第でAIの答えは激変する」って本当なのか？

POINT この記事のポイント

1 言い換えても精度差は3〜10%、想像よりずっと小さい
2 効くのはテンプレ暗記より「意味の評価」と指示の明確化

#プロンプトエンジニアリング
#LLM
#AI活用
#ChatGPT
+1

マーケ/プロダクト 2026/4/15

「AIは信頼、でもAIを使うブランドは避ける」を調べた研究の話

POINT この記事のポイント

1 AIは6割が信頼、でも5割はAI前面ブランドを敬遠
2 鍵はAI活用の有無でなく「接点ごとの使い分け」

#AI信頼
#ブランド戦略
#消費者調査
#マーケティング
+1

AI可視性 2026/4/13

ChatGPT流入は1年で13倍！でも主力化はまだ先という話

POINT この記事のポイント

1 買う人は増えても1回の売上は下がる逆転現象
2 今やるべきは予算投下より計測基盤と小さな実験

#ChatGPT
#ECマーケティング
#LLMリファラル
#GEO
+1

AI可視性 2026/4/11

複雑な商品ほどAI集客が効くぞ！と973サイトが示した話

POINT この記事のポイント

1 流入シェア1%でも売上シェアは約10%という非対称
2 AI検索対策は高関与カテゴリから順に絞る判断

#LLM
#AI集客
#Eコマース
#GEO
+1

AI可視性 2026/4/9

「ChatGPT経由はよく買う」って本当？を973サイトで調べた話

POINT この記事のポイント

1 購入率は強いのに、流入シェアはまだ約1%という現実
2 予算移動より先に、カテゴリ別購入率と参照元比率の同時追跡

#ChatGPT
#LLMトラフィック
#CVR
#EC
+1

AIの本質 2026/4/7

AIは「待つほど損」かも？来年を待たず、今こそ試すべき理由

POINT この記事のポイント

1 設計を変えた小型AIが推論で大きく上振れ
2 投資判断は最高性能より乗り換えやすさが効く

#LLM
#AIアーキテクチャ
#Physics of Language Models
#Canon Layers
+1

AIの本質 2026/4/5

「データ渡したのにAIが答えない」理由を分解した研究の話

POINT この記事のポイント

1 同じ事実でも表現が単調だと知識が引き出せない
2 逆引き質問と容量上限が運用設計の盲点になる

#LLM
#AI知識
#Physics of Language Models
#RAG
+1

AIの本質 2026/4/3

AIに「考えて」と頼んだ答え、本当に考えてた？を調べた研究の話

POINT この記事のポイント

1 算数実験でAIの隠れ推論プロセスが確認された
2 「失敗→修正」を学んだモデルほど推論精度が高い

#LLM
#AI推論
#Physics of Language Models
#数学的推論
+1

AIの本質 2026/4/2

AIは「同じ点数なら同じ性能」じゃなかったぞ！という研究の話

POINT この記事のポイント

1 位置情報の持ち方だけでAIの理解力に差が出た
2 選ぶ前に自社タスクでの弱点チェックが要る

#LLM
#AI評価
#Physics of Language Models
#モデル選定
+1

AIの本質 2026/4/1

「AIは本当に理解してる？」中身をちょっと覗いてみよう！

POINT この記事のポイント

1 隠れ状態の解析で「構造理解」の痕跡を確認
2 設計差ごとの失敗傾向が実務精度を左右する

#LLM
#AI評価
#Physics of Language Models
#モデル選定
+1

AIの本質 2026/3/29

「テストの点が高いAIほど賢い」って、本当にそうなんですかね？

POINT この記事のポイント

1 高スコアのAIほど実力を読み違えやすいという話
2 試験設計まで見るとベンダー選びの精度が上がる

#LLM
#AI評価
#Physics of Language Models
#ベンチマーク
+1