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#AI検索

「AI検索」タグの記事が 9 件あります

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LATESTAIO

連載総括：AIO実践プレイブック — 10週間の学びを再現可能な手順にする

AIO実践シリーズの前9本を、目的、体制、出典、記事、技術、公開、観測、改善の10ステップへ統合します。参考資料URL39件、画像・図版20ファイル、FAQ36問の制作記録から、最初の90日で再現できる進め方を整理します。

岡崎 太6分で読めます

新着記事

  • AI検索

    AI引用モニタリングの設計論 — 定点観測を自動化するなら何が必要か

    AI検索の回答と引用元は、同じ質問でも時刻や試行によって変わります。質問・実行・保存・差分・判断の5層と、月180回の構成例から、定点観測を自動化する範囲と人が担う判断を整理します。

    岡崎 太5分で読めます

  • AI検索

    AIO対策、内製でやるべきこと・外部に頼るべきこと

    AIO対策は、全部を内製するか外注するかの二択ではありません。目的、根拠、承認、改善判断は社内に残し、計測設計、構造化、技術実装は必要に応じて外部の専門性を使う。公開調査と90日ロードマップから、体制別の分担を整理します。

    岡崎 太6分で読めます

  • AI検索

    中間ふりかえり：AIO記事を5本書いて分かった制作実務

    AIO実践シリーズ5本の制作記録を集計しました。参考資料URL延べ24件、画像・図版12ファイル、FAQ20問、大幅な方針変更1回。結論ファースト、出典管理、校正、予約公開で効いた型と、測れなかった工数を率直に振り返ります。

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  • AI検索

    AIに引用されやすい記事の書き方 — 構造化のチェックリスト

    AIに引用されることを保証する特別な書式はありません。執筆前・執筆中・公開前の18項目で、結論、一次情報、見出し、出典、構造化データ、公開経路を点検する再利用可能な記事制作チェックリストを公開します。

    岡崎 太6分で読めます

  • AI検索

    自社サイトはAIに読まれる構造になっているか — feelflow.netを技術監査する

    AI検索の前提となるクロール、サイトマップ、HTML、メタ情報、見出し、構造化データなど12項目をfeelflow.netで実測しました。11項目OK、1項目NGという結果と、同じ監査を再現する手順を公開します。

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  • AI検索

    SEOとAIO（LLMO）は何が違うのか — 技術者の視点で整理する

    SEOとAIO（LLMO）の違いを、クロール、検索インデックス、回答生成、引用、計測の流れから比較します。SEOを土台に、AI検索で追加すべき情報設計と検証を技術者の視点で整理します。

    岡崎 太6分で読めます

  • AI検索

    なぜ今「検索1位」より「AIに引用される」ことが重要なのか

    検索結果の順位と、AIの回答に引用されることは同じではありません。公開データから日本語圏の引用元を読み解き、SEOを土台に一次情報と構造化を強化する理由を整理します。

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  • Google IO

    Google I/O 2026：Gemini は「答えるAI」から「行動するAI」へ

    Google I/O 2026 では、Gemini 3.5 Flash、Gemini Omni、Google Antigravity 2.0、AI Mode、Gemini Spark などが発表されました。単なる新モデル発表ではなく、Gemini を検索・開発・動画制作・日常タスクの実行基盤へ広げる「行動するAI」への転換として読み解きます。

    岡崎 太10分で読めます