--- title: 記事の中身を考える前に、やることがあった——問いの設計とAI引用の関係を9回の実験で観察した description: 問いの設計が引用の可能性に与える影響を実験を通じて探求し、固有性と広さの関係を明らかにします。 image: https://content.ma-marketing-support.com/hubfs/AI%20Alchemy%20Lab%20GEO%E5%95%8F%E3%81%84%E8%A8%AD%E8%A8%88.png --- [コンテンツまでスキップ](https://content.ma-marketing-support.com/ai%E5%AE%9F%E5%8B%99%E8%A8%AD%E8%A8%88%E3%83%AD%E3%82%B0/%E5%95%8F%E3%81%84%E3%81%AE%E8%A8%AD%E8%A8%88%E3%81%A8ai%E5%BC%95%E7%94%A8%E3%81%AE%E9%96%A2%E4%BF%82#main-content) May 20, 2026 11:57:20 PM # 記事の中身を考える前に、やることがあった——問いの設計とAI引用の関係を9回の実験で観察した ![Picture of 椎名真弓](https://content.ma-marketing-support.com/hs-fs/hubfs/AI%20Alchemy%20Lab_Xlogo.png?width=50&name=AI%20Alchemy%20Lab_Xlogo.png) [椎名真弓](https://content.ma-marketing-support.com/ai実務設計ログ/author/椎名真弓) 共有： [facebook-f icon](http://www.facebook.com/share.php?u=https://content.ma-marketing-support.com/ai実務設計ログ/問いの設計とai引用の関係) [linkedin-in icon](http://www.linkedin.com/shareArticle?mini=true&url=https://content.ma-marketing-support.com/ai実務設計ログ/問いの設計とai引用の関係) [Twitter icon](https://twitter.com/intent/tweet?url=https://content.ma-marketing-support.com/ai実務設計ログ/問いの設計とai引用の関係) [pinterest-p icon](http://pinterest.com/pin/create/link/?url=https://content.ma-marketing-support.com/ai実務設計ログ/問いの設計とai引用の関係) [envelope icon](mailto:?body=https://content.ma-marketing-support.com/ai実務設計ログ/問いの設計とai引用の関係) GEOやAI検索最適化の話をすると、議論はすぐに「どう書くか」に向かう。 ページの構造を整える、冒頭に結論を置く、見出しを独立させる——。 これまでの実験でも、そういう「記事の作り方」の観察を積み重ねてきた。 実際、第4回・第5回では引用されやすいページの構造を分析し、いくつかの仮説を立てた。 ただ、こういう議論が多い背景には、おそらく理由がある。 「構造を整えましょう」「結論を冒頭に置きましょう」というアドバイスは、 チェックリストにしやすく、「対策をしている感」が出しやすい。 一方で「どんな問いで見つかりたいかを設計する」という話は、 自社のビジネスや顧客のことを深く考えないといけないので、パッケージにしにくい。 だから後回しにされやすい。 しかしAI検索は、ユーザーの問いと情報の意味的な合致を判断してから、 回答の材料を選ぶ仕組みになっている。 記事の構造がどれだけ整っていても、その「問いの網」に引っかからなければ、候補にすら入らない。 記事の中身を考える前に、やることがあったのではないか。 第6回の実験で、5つのクエリのうち引用されたのは1本だけだった。 引用された理由として最も有力だったのは、記事の構造ではなく、問いの固有性だった。 では、「問いの広さ」が変わると、引用結果はどう変わるのか。 その問いがEXP-007の出発点になった。   ## 何を確かめようとしたか 第6回の実験が終わったとき、一つのことが気になっていた。 引用されたクエリと、されなかったクエリ。その差を生んでいたのは何か。 記事の構造を比べても、大きな差は見当たらなかった。 違ったのは、問いの「固有性」だった。 引用されたクエリは、AI Alchemy Labの観察データでしか答えられない問いに近かった。 引用されなかったクエリは、すでに多くのサイトが回答済みの領域だった。 そこから一つの問いが生まれた。「問いが広くなるほど、引用されにくくなるのだろうか」。 この問いを確かめるために設計したのがEXP-007だ。 問いの広さを3段階に分けて、引用結果がどう変わるかを観察することにした。 ### 問いの広さを3段階に分ける **広い問い**は、「GEOとは何か」「AI検索最適化の基本は？」のような、 多くのサイトがすでに答えている問いだ。 検索ボリュームで言えば大きい領域に近い。 **中くらいの問い**は、「非エンジニアがGEO実験を始めるにはどうすればいい？」のような、 テーマは絞られているが、複数のサイトが答えられる可能性がある問いだ。 **固有の問い**は、「AI Alchemy Labの実験ではどんな結果が出たか？」のような、 このサイトの情報でしか答えられない問いだ。 この3段階を、AI Alchemy Labの既存記事（第1回・第2回・第6回）それぞれに対して設計し、 各3クエリ、合計9クエリをPerplexityに投げた。 ### 実験の条件について 実験はすべてPerplexityを使い、シークレットモード・未ログインの状態で行った。 番外編の記事でも書いたが、ログイン状態や過去の利用履歴があると、 結果が自分のアカウント情報に引っ張られる可能性がある。 「フラットな状態で観察する」という条件をできる限り揃えるため、この方法を選んだ。 ただし生成AIの回答は、同じクエリでも時期やモデルの更新によって変わりうる。 今回の結果はあくまで2026年5月時点の観察記録として読んでほしい。 ### 引用部品性スコアについて 今回の実験では、各記事に「引用部品性スコア」という独自の観察軸を設けた。 これは、第4回・第5回で設計したGEO固有のチェックリスト（全4項目）を使って、 各記事がAIに引用されやすい構造を持っているかを数値化したものだ。 スコアが高いほど「回答の部品として使いやすい構造」に近い、という仮定で使っている。 各記事のスコアは以下の通りだ。 | 記事 | 引用部品性スコア | 特徴 | | --- | --- | --- | | 第1回 | 1/4 | Claude CodeとDifyの比較・実験ログ紹介 | | 第2回 | 4/4 | クエリパターン別の引用元分布を独自データで記録 | | 第6回 | 3/4 | 固有クエリ実験の結果と仮説をまとめた記事 | スコアが高い記事ほど引用されやすいなら、第2回・第6回が有利なはずだ。 スコアに関係なく問いの広さが支配的なら、全記事が同じ傾向を示すはずだ。 この2つの仮説を念頭に置きながら実験を進めた。   ## ![AI Alchemy Lab GEO問い設計](https://content.ma-marketing-support.com/hs-fs/hubfs/AI%20Alchemy%20Lab%20GEO%E5%95%8F%E3%81%84%E8%A8%AD%E8%A8%88.png?width=2240&height=1260&name=AI%20Alchemy%20Lab%20GEO%E5%95%8F%E3%81%84%E8%A8%AD%E8%A8%88.png) ## 9クエリで何が起きたか 結果を先に言う。問いの広さによって、引用結果は大きく変わった。 ### 広い問い：3記事すべて、引用されなかった 広い問いに対しては、どの記事も引用されなかった。 引用部品性スコアが4/4の第2回記事も、例外ではなかった。 Perplexityが返してきた回答は、GEOやAI検索に関する大手メディアや専門家の記事を 引用したものだった。AI Alchemy Labの記事は、そもそも候補に入っていなかった。 ### 固有の問い：3記事すべて、引用された 固有の問いに対しては、3記事すべてが引用された。 ここで意外だったのは、引用部品性スコアが1/4しかない第1回記事も引用されたことだ。 スコアが低くても、「この記事でしか答えられない問い」に対しては、 AIは引用候補に入れてくれるらしい。 ### 中くらいの問い：3記事のうち、1記事だけ引用された 中くらいの問いでは、引用された記事と引用されなかった記事に差が出た。 引用されたのは第2回記事だけだった。 引用された第2回記事の特徴は、テーマが問いと一致していて、 かつ引用部品性スコアも4/4だったことだ。 引用されなかった第1回・第6回は、スコアの差はあったが、 どちらも問いとの一致度が第2回より低かった。 ### ChatGPT・Geminiでは固有の問いでも引用されなかった 同じクエリをChatGPTとGeminiにも投げたが、固有の問いに対しても引用されなかった。 これはプラットフォームの仕組みの差だと考えている。 Perplexityはリアルタイムでウェブを検索して回答を組み立てるが、 ChatGPTは学習データを中心に回答するため、 公開されたばかりの小規模サイトの記事は候補に入りにくい。 GEOの実験をするなら、まずPerplexityで確かめる方が現実的だ、 というのが今のところの観察だ。 ### 9クエリの結果まとめ | 問いの広さ | 第1回（スコア1/4） | 第2回（スコア4/4） | 第6回（スコア3/4） | | --- | --- | --- | --- | | 広い問い | 未引用 | 未引用 | 未引用 | | 中くらいの問い | 未引用 | **引用** | 未引用 | | 固有の問い | **引用** | **引用** | **引用** | ※Perplexity（シークレットモード・未ログイン）での観察結果。2026年5月時点。   ## 何が見えてきたか 9クエリの結果から、4つのことが見えてきた。 ### 見えたこと①：問いの広さが、引用の「土俵」を決めている可能性がある 広い問いでは、スコアに関係なく全記事が引用されなかった。 これは「記事の出来」の問題ではないと思っている。 広い問いには、すでに大量の回答候補が存在する。 その中でAI Alchemy Labのような小規模サイトが候補に入るのは、 構造を整えるだけでは難しい可能性がある。 記事をどう書くかを考える前に、 「その問いの土俵に、自分は上がれるのか」を確認する必要があるのかもしれない。 ### 見えたこと②：固有の問いなら、構造が不完全でも引用される可能性がある 引用部品性スコアが1/4の第1回記事が、固有の問いで引用された。 これは「良い構造の記事を作ることが引用の必要条件だ」という前提を揺さぶる結果だった。 もちろん、構造が整っているに越したことはないだろう。 ただ、構造を整えることよりも先に「どんな問いで見つかりたいか」を設計することの方が、 引用への近道になりうる、という感触が今回の実験で強くなった。 ### 見えたこと③：中くらいの問いは、複数の条件が重なったときだけ引用される可能性がある 中くらいの問いで引用された第2回記事は、 「テーマが問いと合っている」かつ「引用部品性スコアが高い」という 2つの条件が重なっていた。 引用されなかった記事は、どちらかの条件が欠けていた。 これはまだ3件の観察に過ぎないので、断言はできない。 ただ、広い問い（土俵に上がれない）と固有の問い（一致度だけで引用される）の間にある 「中くらいの問い」の帯域では、 問いとの一致と構造の両方が揃って初めて引用候補に入る、 という可能性が見えてきた。 ### 見えたこと④：この実験には、見落としていた前提があった 固有の問いなら引用される、という結果は確認できた。 しかし少し立ち止まって考えると、これには大きな前提が隠れている。 固有の問いを投げるのは、すでにそのサービスや名前を知っている人だけだ。 「AI Alchemy Lab」という名前を知らない人は、 「AI Alchemy Labとは何か」とは絶対に聞かない。 つまりこの実験で確認できたのは、「知っている人に引用される条件」であって、 「まだ知らない人に発見される条件」ではなかった。 この問いは、小規模事業者にとって特に刺さる話だと思う。 認知がまだない状態で固有の問いを設計しても、その問いを投げてくれる人がいない。 では、どうすればいいのか。 おそらく本当に設計すべきは、固有すぎず、広すぎない問いだ。 自分のサービスを知らなくても、ターゲットが確実に一度は誰かに聞くような問い。 そういう「ニッチだけど、ターゲットが必ず通る問い」を見つけることが、 小規模事業者にとっての出発点になるのではないかと、今は考えている。 ただしこれはまだ仮説だ。 EXP-007ではその問いに直接答える実験はできていない。 次の観察課題として残っている。   ## 今回わかったこと、そして次の問い 今回の実験で見えてきたことを、一度整理しておく。 記事の構造を整えることは、引用の必要条件ではないかもしれない。 少なくとも、問いの広さという変数の前では、構造の差は小さかった。 広い問いでは構造がよくても引用されず、固有の問いでは構造が不完全でも引用された。 これは「構造を整えなくていい」という話ではない。 「構造を整える前に、どんな問いで見つかりたいかを決める必要がある」という話だ。 順番の問題だと思っている。 ただ、その「問いの設計」がどうあるべきかは、まだはっきり見えていない。 今回の実験で浮かんだ問いは一つだ。 **固有すぎず、広すぎない——「ニッチだけど、ターゲットが必ず通る問い」はどう見つけるのか。** この問いに答えるには、「どんなクエリをターゲットが実際に投げているか」を観察する 次の実験が必要だ。EXP-008では、この問いを中心に設計を進める予定だ。 答えが出るかどうかはわからない。 ただ、問いの解像度を上げ続けることが、AI Alchemy Labの設計思想だ。 次回もその続きを記録する。 --- *AI Alchemy Lab は、非エンジニアのマーケターがAI検索時代を自分で観察・実験・記録するプロジェクトです。正解を断定するのではなく、問いを更新し続けることを目的としています。* [AI実験ログ](https://content.ma-marketing-support.com/ai実務設計ログ/tag/ai実験ログ), [設計レポート](https://content.ma-marketing-support.com/ai実務設計ログ/tag/設計レポート) ## 関連記事 [![](https://content.ma-marketing-support.com/hs-fs/hubfs/AI%20Alchemy%20Lab-2.png?height=200&name=AI%20Alchemy%20Lab-2.png)](https://content.ma-marketing-support.com/ai%E5%AE%9F%E5%8B%99%E8%A8%AD%E8%A8%88%E3%83%AD%E3%82%B0/ai%E3%81%AB%E5%BC%95%E7%94%A8%E3%81%95%E3%82%8C%E3%82%8B%E3%81%A8%E3%81%AF%E3%81%A9%E3%81%86%E3%81%84%E3%81%86%E3%81%93%E3%81%A8%E3%81%8B) [AI実験ログ](https://content.ma-marketing-support.com/ai%E5%AE%9F%E5%8B%99%E8%A8%AD%E8%A8%88%E3%83%AD%E3%82%B0/tag/ai%E5%AE%9F%E9%A8%93%E3%83%AD%E3%82%B0), [ルール化レポート](https://content.ma-marketing-support.com/ai%E5%AE%9F%E5%8B%99%E8%A8%AD%E8%A8%88%E3%83%AD%E3%82%B0/tag/%E3%83%AB%E3%83%BC%E3%83%AB%E5%8C%96%E3%83%AC%E3%83%9D%E3%83%BC%E3%83%88) ## [AIに引用されるとはどういうことか——2回の解析を重ねて見えてきた、前提の違い](https://content.ma-marketing-support.com/ai%E5%AE%9F%E5%8B%99%E8%A8%AD%E8%A8%88%E3%83%AD%E3%82%B0/ai%E3%81%AB%E5%BC%95%E7%94%A8%E3%81%95%E3%82%8C%E3%82%8B%E3%81%A8%E3%81%AF%E3%81%A9%E3%81%86%E3%81%84%E3%81%86%E3%81%93%E3%81%A8%E3%81%8B) ![椎名真弓の写真](https://content.ma-marketing-support.com/hs-fs/hubfs/AI%20Alchemy%20Lab_Xlogo.png?width=50&name=AI%20Alchemy%20Lab_Xlogo.png) [椎名真弓](https://content.ma-marketing-support.com/ai%E5%AE%9F%E5%8B%99%E8%A8%AD%E8%A8%88%E3%83%AD%E3%82%B0/author/%E6%A4%8E%E5%90%8D%E7%9C%9F%E5%BC%93) May 9, 2026 1:20:43 AM 測り方を変えたら、景色が変わった... [続きを読む](https://content.ma-marketing-support.com/ai%E5%AE%9F%E5%8B%99%E8%A8%AD%E8%A8%88%E3%83%AD%E3%82%B0/ai%E3%81%AB%E5%BC%95%E7%94%A8%E3%81%95%E3%82%8C%E3%82%8B%E3%81%A8%E3%81%AF%E3%81%A9%E3%81%86%E3%81%84%E3%81%86%E3%81%93%E3%81%A8%E3%81%8B) [![](https://content.ma-marketing-support.com/hs-fs/hubfs/AI%20Alchemy%20Lab%E8%A7%A3%E6%9E%90.png?height=200&name=AI%20Alchemy%20Lab%E8%A7%A3%E6%9E%90.png)](https://content.ma-marketing-support.com/ai%E5%AE%9F%E5%8B%99%E8%A8%AD%E8%A8%88%E3%83%AD%E3%82%B0/seo%E3%81%A7%E3%81%AF%E6%B8%AC%E3%82%8C%E3%81%AA%E3%81%8B%E3%81%A3%E3%81%9F%E3%82%82%E3%81%AE) [AI実験ログ](https://content.ma-marketing-support.com/ai%E5%AE%9F%E5%8B%99%E8%A8%AD%E8%A8%88%E3%83%AD%E3%82%B0/tag/ai%E5%AE%9F%E9%A8%93%E3%83%AD%E3%82%B0), [解析レポート](https://content.ma-marketing-support.com/ai%E5%AE%9F%E5%8B%99%E8%A8%AD%E8%A8%88%E3%83%AD%E3%82%B0/tag/%E8%A7%A3%E6%9E%90%E3%83%AC%E3%83%9D%E3%83%BC%E3%83%88) ## [SEOでは測れなかったもの：AIに引用されるページの条件を探る実験記録](https://content.ma-marketing-support.com/ai%E5%AE%9F%E5%8B%99%E8%A8%AD%E8%A8%88%E3%83%AD%E3%82%B0/seo%E3%81%A7%E3%81%AF%E6%B8%AC%E3%82%8C%E3%81%AA%E3%81%8B%E3%81%A3%E3%81%9F%E3%82%82%E3%81%AE) ![椎名真弓の写真](https://content.ma-marketing-support.com/hs-fs/hubfs/AI%20Alchemy%20Lab_Xlogo.png?width=50&name=AI%20Alchemy%20Lab_Xlogo.png) [椎名真弓](https://content.ma-marketing-support.com/ai%E5%AE%9F%E5%8B%99%E8%A8%AD%E8%A8%88%E3%83%AD%E3%82%B0/author/%E6%A4%8E%E5%90%8D%E7%9C%9F%E5%BC%93) May 5, 2026 8:11:31 PM ... [続きを読む](https://content.ma-marketing-support.com/ai%E5%AE%9F%E5%8B%99%E8%A8%AD%E8%A8%88%E3%83%AD%E3%82%B0/seo%E3%81%A7%E3%81%AF%E6%B8%AC%E3%82%8C%E3%81%AA%E3%81%8B%E3%81%A3%E3%81%9F%E3%82%82%E3%81%AE) [![](https://content.ma-marketing-support.com/hs-fs/hubfs/%E7%9C%A0%E3%81%A3%E3%81%A6%E3%81%84%E3%82%8B%E4%B8%80%E6%AC%A1%E6%83%85%E5%A0%B1%E3%81%AF%E3%81%AA%E3%81%9C%E7%9C%A0%E3%81%A3%E3%81%9F%E3%81%BE%E3%81%BE%E3%81%AA%E3%81%AE%E3%81%8B.png?height=200&name=%E7%9C%A0%E3%81%A3%E3%81%A6%E3%81%84%E3%82%8B%E4%B8%80%E6%AC%A1%E6%83%85%E5%A0%B1%E3%81%AF%E3%81%AA%E3%81%9C%E7%9C%A0%E3%81%A3%E3%81%9F%E3%81%BE%E3%81%BE%E3%81%AA%E3%81%AE%E3%81%8B.png)](https://content.ma-marketing-support.com/ai%E5%AE%9F%E5%8B%99%E8%A8%AD%E8%A8%88%E3%83%AD%E3%82%B0/%E7%9C%A0%E3%81%A3%E3%81%A6%E3%81%84%E3%82%8B%E4%B8%80%E6%AC%A1%E6%83%85%E5%A0%B1%E3%81%AF-%E3%81%AA%E3%81%9C%E7%9C%A0%E3%81%A3%E3%81%9F%E3%81%BE%E3%81%BE%E3%81%AA%E3%81%AE%E3%81%8B) [AI実験ログ](https://content.ma-marketing-support.com/ai%E5%AE%9F%E5%8B%99%E8%A8%AD%E8%A8%88%E3%83%AD%E3%82%B0/tag/ai%E5%AE%9F%E9%A8%93%E3%83%AD%E3%82%B0) ## [眠っている一次情報は、なぜ眠ったままなのか——いざ書こうとして手が止まった理由](https://content.ma-marketing-support.com/ai%E5%AE%9F%E5%8B%99%E8%A8%AD%E8%A8%88%E3%83%AD%E3%82%B0/%E7%9C%A0%E3%81%A3%E3%81%A6%E3%81%84%E3%82%8B%E4%B8%80%E6%AC%A1%E6%83%85%E5%A0%B1%E3%81%AF-%E3%81%AA%E3%81%9C%E7%9C%A0%E3%81%A3%E3%81%9F%E3%81%BE%E3%81%BE%E3%81%AA%E3%81%AE%E3%81%8B) ![椎名真弓の写真](https://content.ma-marketing-support.com/hs-fs/hubfs/AI%20Alchemy%20Lab_Xlogo.png?width=50&name=AI%20Alchemy%20Lab_Xlogo.png) [椎名真弓](https://content.ma-marketing-support.com/ai%E5%AE%9F%E5%8B%99%E8%A8%AD%E8%A8%88%E3%83%AD%E3%82%B0/author/%E6%A4%8E%E5%90%8D%E7%9C%9F%E5%BC%93) Jun 26, 2026 4:40:34 AM 前回、希望をもって終えた... [続きを読む](https://content.ma-marketing-support.com/ai%E5%AE%9F%E5%8B%99%E8%A8%AD%E8%A8%88%E3%83%AD%E3%82%B0/%E7%9C%A0%E3%81%A3%E3%81%A6%E3%81%84%E3%82%8B%E4%B8%80%E6%AC%A1%E6%83%85%E5%A0%B1%E3%81%AF-%E3%81%AA%E3%81%9C%E7%9C%A0%E3%81%A3%E3%81%9F%E3%81%BE%E3%81%BE%E3%81%AA%E3%81%AE%E3%81%8B) facebook-f icon linkedin-in icon Twitter icon instagram icon - [AI Alchemy Lab](https://content.ma-marketing-support.com/aiとの実験ログを公開するプロジェクト) - [思考ログ](https://content.ma-marketing-support.com/ai実務の現場で起きる迷いと判断を記録) - [About](https://content.ma-marketing-support.com/ai%E5%AE%9F%E5%8B%99%E8%A8%AD%E8%A8%88%E3%83%AD%E3%82%B0/%E5%95%8F%E3%81%84%E3%81%AE%E8%A8%AD%E8%A8%88%E3%81%A8ai%E5%BC%95%E7%94%A8%E3%81%AE%E9%96%A2%E4%BF%82#about) --- 123 Main Street, City, State 11111 Copyright © 2026, ```json { "@context" : "https://schema.org", "@type" : "BlogPosting", "author" : { "@type" : "Person", "name" : "椎名真弓", "url" : "https://content.ma-marketing-support.com/ai実務設計ログ/author/椎名真弓" }, "dateModified" : "2026-05-21T03:57:20.225Z", "datePublished" : "2026-05-21T03:57:20.000Z", "headline" : "記事の中身を考える前に、やることがあった——問いの設計とAI引用の関係を9回の実験で観察した", "image" : [ "https://content.ma-marketing-support.com/hubfs/AI%20Alchemy%20Lab%20GEO%E5%95%8F%E3%81%84%E8%A8%AD%E8%A8%88.png" ], "mainEntityOfPage" : { "@id" : "https://content.ma-marketing-support.com/ai実務設計ログ/問いの設計とai引用の関係", "@type" : "WebPage" }, "publisher" : { "@type" : "Organization", "logo" : { "@type" : "ImageObject" }, "name" : "tak-info" } } ```