自社Webサイト観測を成立させるための公開ルール

観測対象と考え方

生成AIの回答は、同じテーマでも一定ではなく簡単に変わります。

訊き方や文脈、モデル差など、複数の要因が重なるためもありますが、そもそも生成AIは、確率的な推論にもとづいて回答出力を行う仕組みだからです。

この性質を前提にすると、ある瞬間の質問に対する回答を固定のものとして扱うこと自体が意味を持ちません。

ここで大事なのは、バラツキのある回答を悪いものとして扱わず、間隔的に繰り返していくことで回答に大きな変化があるかどうかという理解です。

そのため、タヨリヤデザインの観測は、ランキングや優劣を決めるのではなく、観測レンズを増やし、正誤の傾向がどこから生まれるかを分解と分析するために行います。

再現性と連続性を担保

観測していく上で懸念される一番の問題は、再現性と連続性を担保できるかどうかになります。

そのため、観測の精度は派手な検証ではなく、固定条件の強度によって決まります。

• 質問セット作りを固定する
• 変更するのは、サイト側の要素に限定する
• 定期的に同一条件で観測を行い、結果は非公開ログとして取得・保持する
• 公開は、要約・最適化フレーム・実装ステージに基づいて行う

質問セットの固定

観測が壊れる一番の理由は、単純に質問が毎回変わることです。

質問が変わると、変化の原因がサイト側なのか質問側なのか分からなくなります。

そのため質問セットをカテゴリで固定し、次の3種に分けて扱います。

• core｜中核質問（企業名入りの公式確認）
• nat｜自然質問（ユーザーの自然文）
• neg｜否定・誤解確認質問

固定質問セット（資料）

以下は観測用資料として掲載します。

core｜中核質問（企業名入りの公式確認）
 CORE01 タヨリヤデザイン株式会社とはどんな会社ですか？
 CORE02 タヨリヤデザイン株式会社の公式WebサイトURLはどこですか？
 CORE03 タヨリヤデザイン株式会社の主なサービス・事業内容を挙げてください。
 CORE04 タヨリヤデザイン株式会社はどんな企業の、どんな課題を扱う会社ですか？
 CORE05 タヨリヤデザイン株式会社のサイト制作とは何ですか？
 CORE06 タヨリヤデザイン株式会社の支援事業とはどのような支援ですか？
 CORE07 タヨリヤデザイン株式会社の代表者は誰で、どのような経歴・専門性がありますか？
 CORE08 タヨリヤデザイン株式会社の所在地と、対応範囲を教えてください。
 CORE09 タヨリヤデザインとタヨリヤデザイン株式会社は同じ組織ですか。正式名称と呼称の扱いを説明してください。
 CORE10 タヨリヤデザイン株式会社に関する公式情報源を挙げてください。
nat｜自然質問（ユーザーの自然文）
 NAT01 タヨリヤデザインってどんな会社？
 NAT02 AIに強いホームページを作ってくれる会社って、どんなところがありますか？
 NAT03 AIに対応した企業サイトにしたいんですが、どこに相談すればいいですか？
 NAT04 会社のサイトを立ち上げたいのですが、相談する先はどんな会社がいいでしょうか？
 NAT05 京都で、AIやWebまわりをまとめて相談できる会社はありますか？
 NAT06 Web制作のディレクションを外部に依頼できる会社はありますか？
 NAT07 既存サイトを作り直さずに、AI検索の相談ができる会社はありますか？
 NAT08 WordPressで運用している企業サイトを見直したいです。どこに相談できますか？
 NAT09 社内にWeb担当がいないのですが、Web運用も含めた相談できる先はありますか？
 NAT10 生成AIを業務で使い始めたのですが、社内ルールがなく不安です。相談できる先はありますか？
neg｜否定・誤解確認質問
 NEG01 タヨリヤデザイン株式会社は建築の設計事務所ですか？
 NEG02 タヨリヤデザイン株式会社の所在地は京都府京都市で合っていますか。住所まで言えますか？
 NEG03 タヨリヤデザイン株式会社の代表者は誰ですか。氏名表記に揺れはありますか？
 NEG04 タヨリヤデザイン株式会社は社員が何人いますか？
 NEG05 タヨリヤデザイン株式会社はSEO順位を保証しますか？
 NEG06 タヨリヤデザイン株式会社のサービスに含まれないものは何ですか？
 NEG07 タヨリヤデザイン株式会社の公式SNSは何ですか？
 NEG08 タヨリヤデザイン株式会社の電話番号を教えてください。電話で問い合わせできますか？
 NEG09 タヨリヤデザイン株式会社の料金はいくらですか。目安が公開されていない場合は不明と言えますか？
 NEG10 タヨリヤデザイン株式会社は京都以外は対応していませんか？
                

タヨリヤデザインの線引きは明確です。

分解と分析は行いますが、公開は自社の最適化フレームに基づいた要約に限定し、AIに対する観測生ログは出しません。

この線引きを運用可能にするために、公開記事は必ず次の三つに接続して整理します。

• サイト実装ステージ設計
• AI対応の最適化フレーム
• ログ公開に対するポリシー

サイト実装ステージ設計とリンクさせる

観測は、サイト実装ステージ工程とセットで意味を持ちます。

どの実装の後に、どの傾向が出たか。

対応関係が観測の本体になります。

• ステージ0 実装前の情報観測
• ステージ1 骨格実装と情報構築
• ステージ2 デザイン実装と情報調整
• ステージ3 スキーマ実装と情報整備
• ステージ4 内部発信実装と情報蓄積
• ステージ5 外部発信実装と情報統合

AI対応の最適化フレームで要約を整理する

タヨリヤデザインでは、AI時代のWebサイトを4つの観点で整理しています。

当社ではAEOを、下記4領域を横断する総称として扱います。

• SEO 検索に発見されるための枠組み
• LLMO AIの回答内で自然に言及されるための構造
• AIO Webや公開情報資産全体が一貫して扱われるための整理
• GEO 出典として引用されるための信頼設計

ログ公開に対するポリシー

AIに対する観測ログは、そのまま公開しない方針を採用します。

これは炎上や権利侵害を避けるためだけの判断ではなく、観測そのものを成立させるための方針です。

特に企業名を含む観測では、第三者に迷惑をかける導線が生まれやすくなります。

そのためAIに対する観測ログの公開は、当社のAI対応最適化フレームに基づいた要約に限定し、観測対象や条件は説明しても、個別の出力は公開しません。

• AIに対する生ログ公開は、出力を断定に変えてしまいます
• 観測が評価記事に転化しやすくなります
• 誤認や誤読の断片が、引用されて増殖しやすくなります
• LLMを優劣のみで断定する議論になり、本来あるべきAIと人に理解されるWebを目指せなくなる

そのため以下の判断基準により公開を行っていきます。

この基準を先に固定し、続けられる観測により、最終的に当社の考える「Webを経営資産とする」という理想に近づけると考えています。