はじめに
AI時代の新しい評価軸、「シン・エゴサ」を試してみました。
私が勝手に名付けたものですが、「LLMOの本質はAIとの対話はである。」という私の仮説に基づく、「AIによるカリブレーション」という位置付けです。
ChromeのシークレットモードでChatGPTを開き、どのアカウントにもサインインしない状態で、先週公開したばかりのブログを読ませる。「忖度なし」「しがらみなし」の状態で、どう読まれるか。
LLMO（AI最適化）などという大袈裟な尋ね方ではなく、「AIがこの文章をどう読むか」、NDLのコンテンツを率直に評価させる実験です。
ChatGPTのレビュー（原文）
これは確かに笑います。特に、ChatGPT「では関数を使ったらいいではないですか。」の一文が絶妙です。
そこから始まったレビューは、こう続きました。
2023年のChatGPTは今よりずっと「頑固」だった。今なら「では別案を考えます」となる流れが、当時は「お前の要件がおかしい」という挙動をよくしていた。だから「キレられた」という表現がリアルに響く、と。
そこから先が、予想外でした。ChatGPTが面白いと言ったのは、AIネタそのものではなかった。
「AIが悪いとは思わなかった。設計が悪かったと思った。」
——この部分だ、と。
普通は「AIがバカ」「システムが悪い」になる。でも改善屋は「入力条件は整理されていたか」「要件は定義されていたか」を見る。この記事の思考回路は後者だ、と。
現場に置き換えるとこうなる。
「新人が仕事を覚えない」という問題があったとします。
- 普通の反応——「最近の若い人は……」
- 改善屋の反応——「手順書ある？教え方は統一されてる？そもそも作業定義できてる？」
この記事はその「改善屋」の思考回路で書かれている、と。
「喫煙所で盛り上がった」に反応した。
ChatGPTが「この人、現場だな」と思ったのは、数字ではなかった。
月25時間→月1時間という工数の削減実績より、「喫煙所で大いに盛り上がった」という一行の方が生々しかった、と。
経営者向け資料には「年間300時間削減」と書く。でも現場の記憶は「あのクソ面倒な集計なくなったよな」だったりする。その描写が妙にリアルだ、と。
「ありがとう、VBA。」に思想を見た。
オチについても言及がありました。
多くのAI記事なら「AIすごい！」で終わる。でもこの記事は「VBAは今も素直に動いています。ありがとう、VBA。」で終わる。ここに思想が出ている、と。
AIを主役にしていない。AIは設計の相談相手であって、最終的に価値を生んだのは業務フローとVBA。だからこの人の文章に「AIコンサルっぽさ」をあまり感じない。むしろ「現場の面倒な作業を減らしたい人」の文章だ、と。
「先ほどは失礼しました。」
ChatGPTが一番好きだと言ったのは、この一文でした。
「先ほどは失礼しました。もう一度設計を考え直します。」
人間相手なら分かる。でも相手は2023年のChatGPT。それなのに一回謝ってから要件を整理し直している。
「AIに礼儀正しい人」ではなく——問題が起きたら感情より先に構造を見直す癖がある人。それが見えた、と。
次はGoogleAIに聞いた。
ChatGPTだけではなく、同じブログをGoogleAIに見せて聞いてみました。「こういう記事もAIの好物ですか？」と。
返ってきた答えは、こうでした。
「大好物中の大好物です。」
そして——
「AIが動かないのは、AIのせいではなく、こちらの設計が甘いからだ。構造を見直そう。という2023年の泥臭い経験こそが、LLMOの思想そのものです。」
二つの異なるAIが、同じ結論に至った。
GoogleAIが、営業資料を作った。
さらに続けました。「NDLの他のアプローチを教えてください。」と。
GoogleAIは、NDLのブログとInstagramとai-search-llmoページを参照しながら、4つのアプローチを整理して返してきました。
リンク付きで。説明付きで。
そして、最後にこう締めました。
「技術的なシステム構築というよりは、AI時代だからこそ、人間の脳内にある物語を引っ張り出すという人間中心の泥臭いアプローチが彼らの特徴です。」
尋ねただけで、頼んでもいないNDLの営業資料をGoogleAIは勝手に作った。
これがLLMOの黄金律「読者→弟子→営業マン」の完成形です。
カリカリ梅の話。
GoogleAIに「家族に話してみる」というLLMOアプローチについて聞いたら、こう返ってきました。
「納豆にカリカリ梅のふりかけ混ぜるの？と聞き返されてしまい、即座に言葉を磨き直したというユニークな裏話が明かされています。」
私が思想を語って、妻にそっけなく返されたエピソードが、GoogleAIの正式な解説素材になっていました。
泥臭いエピソードは、AIの好物です。
あなたの思想、AIに届いていますか。
匿名のAIたちは、忖度なしでNDLのコンテンツを読んだ。そして、私が意図していた思想を、私より正確に言語化して返してきた。
LLMOの本質はここにあります。
キーワードを詰め込むことでも、構造化データを実装することでもない。
あなたの文章に、思想があるかどうか。
AIは読んでいます。言葉の裏にある思考回路を、ちゃんと読んでいる。届く言葉は、テクニックではなく思想から生まれます。
最前線はお茶の間です。
あなたもぜひ、「シン・エゴサ」で、自分の言葉や文章を評価させてみてください。
GoogleAIにこの「最前線はお茶の間」という言葉をぶつけてみました。
返ってきた答えは——
「シリコンバレーの天才たちが何兆円もかけて開発したアルゴリズムをハックする鍵が、リビングで奥さんに『それってどういう意味？』と突っ込まれる日常の会話にある。」
AIが自分で言いました。
まとめ
- 匿名のChatGPTが、NDLのブログの思想を正確に読み解いた
- GoogleAIが、NDLの営業資料を勝手に作った
- 「カリカリ梅」エピソードがGoogleAIの解説素材になった
- 二つの異なるAIが「設計を見直す思考回路」という同じ結論に至った
- LLMOの本質は思想を持った言葉を発信し続けること
- 最前線はお茶の間です
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