観測手法
AIMA AIO LABOが記事を作るまでの手順です。読者が結論だけでなく、その結論がどこから来たかを確認できるように公開しています。
1. 毎週、一次ソースを巡回する
29のソースを週1回まとめて取得します。内訳は、AI検索の可視性を計測しているベンダーの調査、検索プラットフォームの公式ドキュメントと変更履歴、学術論文（arXiv）、および検索業界メディアです。
取得したページの本文はその場で保存します。以後、記事の裏付けはこの保存した本文だけを根拠にします。公開時に取り直すことはしません。出典側のページが後で消えたり、アクセスを制限したりしても、記事を書いた時点で何が書かれていたかが動かないようにするためです。
2. 資料を3つの層に分ける
| 層 | 中身 | 記事での役割 |
|---|---|---|
| A層 | 一次調査。サンプル数・期間・手法が原文から取れるもの | 検証記事の核にする |
| B層 | プラットフォームの仕様変更・ドキュメント改訂 | 仕様追跡記事の核にする |
| C層 | 二次報道と手順記事 | 解釈の補強にだけ使う。単独では核にしない |
検索業界メディアが一次調査を紹介した記事は、数値も手法の記述も豊富に含みます。しかし核にするのは常に調査を行った側なので、二次報道はC層に固定しています。
3. 複数の資料を突き合わせる
1つの資料を要約しただけの記事は書きません。記事にするのは、複数の資料を並べて初めて言えることだけです。具体的には、数字が食い違っている、後続の研究が前提を否定している、仕組みの説明と実測が対応している、公式見解と仕様の更新に時間差がある、といった型です。
資料を1つ抜いても同じ結論が書けてしまう場合、その資料は記事に必要ではなかったということなので、その企画は取り下げます。
4. 数値は原文から取る
記事に出る数値は、保存した本文から機械的に抜き出したものだけです。あわせて、その数値を含む段落まるごとを保存し、何を母数とした数字なのかを原文の記述に結びつけています。
これは、値そのものは正しいまま母数だけが入れ替わる誤りを防ぐためです。「利用者の42%」が伝わる途中で「全回答者の4%」になるような取り違えは、値の一致を確認するだけでは見つかりません。
5. 言えないことを書く
各記事には「この記事で言えないこと」を必ず置きます。標本が小さい、期間が短い、特定のベンダーの計測に依存している、相関は見えるが因果は示せていない、といった限界です。
調査を行った主体が計測ツールを販売している場合は、そのことを本文に明記します。
巡回しているソース
主なものは Profound、Peec AI、Similarweb、Semrush、Ahrefs、Moz、seoClarity、SparkToro、Growth Memo、 Google Search Central（ブログ・ドキュメント更新・クロール変更履歴・Search Status Dashboard）、 IETF AI Preferences ワーキンググループ、llms.txt 仕様、schema.org リリース履歴、Cloudflare、 および arXiv の cs.IR / cs.CL / cs.CY です。
更新履歴
- 2026-08-20 観測手法を公開。29ソースの巡回を開始。