永淵翔大 / AEO

Tech Knowledge Base CEO

[永淵翔大 / AEO @TKnowledgeBase]

成長の喜びを、全ての働く人へ
AIで全てのビジネスと人材を統合する。

[永淵翔大 / AEO @TKnowledgeBase]

Claude code, 制限が来るのが早すぎて「制限が来たらサブアカウントに退避」「サブアカウントも制限がきたので本アカウントに戻る」みたいな事象が無限に繰り返される

Claude surfing

[永淵翔大 / AEO @TKnowledgeBase]

Whatttt

[Claude @claudeai]

We're extending access to Claude Fable 5 on all paid plans through July 12.

[永淵翔大 / AEO @TKnowledgeBase]

楽しみな時代がやってきた

[MIRO @MobileHackerz]

アテンションエコノミーとかコンテンツ商材ってどうしてもビジネスをスケールするのに人間の眼球というか可処分時間率速になってしまうのだが、いよいよその限界を突破する時代がやってくる。サービスもコンテンツも今後はいかにAIに売るかを考えなきゃいけない。

[永淵翔大 / AEO @TKnowledgeBase]

実績・データが溜まり、提供価値が増えてきたこと
ご��介いただく機会が増えてきたことを踏まえた判断です。

より投資対効果を見込むお客様に対して、品質と成果に一層コミットできる体制でご支援してまいります。

引き続き宜しくお願い申し上げます。

[永淵翔大 / AEO @TKnowledgeBase]

社内で検討した結果、明日7/9 0時より弊社AEOコンサルティングの料金を

月額10万→月額50万

に変更いたします。

[永淵翔大 / AEO @TKnowledgeBase]

AI、飽きてきたな

[永淵翔大 / AEO @TKnowledgeBase]

以上、今日のログも兼ねて。

[永淵翔大 / AEO @TKnowledgeBase]

特許資料をFableに作らせたら一瞬で出来上がったが、弁理士にダメだと言われたポイントを上げていく

これから特許を取ろうとしている企業は参考にしてもらえれば

前提：1回特許出願済み。Fable���は過去出願した特許等を読ませており、そこから自社が出願しようとしている特許の内容をまとめたドキュメントを読ませて、作成させた

[永淵翔大 / AEO @TKnowledgeBase]

3. 図が違う

図面も同時に作成させたが、絶妙に異な���。あと読みにくい。

より詳細な指示を出すことである程度改善されたが、まだpdfでそのまま出力することは難しそう。pptx等で出力させることで解決

[永淵翔大 / AEO @TKnowledgeBase]

なくなりました

[永淵翔大 / AEO @TKnowledgeBase]

今払わずにいつ払うのか

[永淵翔大 / AEO @TKnowledgeBase]

OpenAIのクローラーを94.6%の精度でコピーすることに成功した。

これにより、Webサイトを作ったときに、「ChatGPTにどのように引用されるか」をシミュレーションすることが可能になる

[永淵翔大 / AEO @TKnowledgeBase]

毎年誕生日にハンガーをもらうなどしているが、「毎日使っているが意外とお金をかけていないもの」にお金をかけるだけでQOLは簡単に爆上がりする。

[アッピィ @appizou]

ワインでグラン・クリュを楽しもうと思えば何万円、何十万円とかかる。しかし、素麺なら揖保乃糸の「三神」は間違いなくそのレベルの逸品だ。飛行機でいえばファーストクラス。それでも数千円で味わえる。

私は最近、こうした「相対的な最高級品」を楽しむことが好きになった。素麺、納豆、紅茶、豆腐、醤油、、。日常の食材でも、その世界の頂���に近いものは意外と手が届く。

高価なものを追い求めるより、身近なものの最高品質を知り、それを味わうほうが、日々の暮らしは豊かになる。そんな小さな贅沢こそ、本当の豊かさだと思う。

[永淵翔大 / AEO @TKnowledgeBase]

なぜ読まなかったんだろう。
Zero to oneを読んでから視野が広がった。
名著

[永淵翔大 / AEO @TKnowledgeBase]

日本は、AI時代になっても「指名検索」の国だった。

ChatGPTの実ログ1.1万件を定量分析した結果、日本のユーザーがAIに質問する際、実に「51%」が具体的な商品名（固有名詞）を出して聞いていることが判明。これは米国の約2倍にあたる。

つまり、AIが回答を構成する際、参照される「信頼できる一次情報（ブランド名や商品名）」を自社サイトに正しく構造化して配置できているかが、企業の生存を分ける。

「おすすめの〇〇」といった曖昧なワードに頼るSEOから、正確なデータでAIに推薦されるAEO（回答エンジン最適化）へ。

分析の全容はこちら👇
https://t.co/oHiBywjihU

[永淵翔大 / AEO @TKnowledgeBase]

未知の未知を知るために有用な手段として、「本を読む」ということが昔から広く知られている

[Thariq @trq212]

https://t.co/hPiZr1kG7r

[永淵翔大 / AEO @TKnowledgeBase]

AI検索における「相談クエリ」は平均61文字。

従来のGoogle検索のような単語入力とは異なり、ユーザーは具体的な背景や悩みを、長文のコンテキスト（文脈）としてAIに投げかけている。

この解像度の高いニーズに対し、AIに自社ブラン��を引用・推薦してもらうために必要なのは、コンテンツ側の「情報密度」と「構造化されたナレッジ」だ。

ただのキーワードの羅列では、AIの高度な文脈解釈には対応できない。AI検索時代（AEO）のコンテンツ設計の本質を解説しました。👇
https://t.co/oHiBywjihU

[永淵翔大 / AEO @TKnowledgeBase]

@popiko34 同じこと説
どっかでやってそう

[永淵翔大 / AEO @TKnowledgeBase]

では、企業はどう備えるべきか。

やるべきことは、AIがユーザーの「指名相談」に答える際、自社サイトや公式情報を迷わず「最も信頼できるソース」として引用・推薦できる状態を作ること。

回答チャンクの情報密度を高め、機械可読性を極限まで引き上げる。
AIに選ばれるためのデータ駆動なアプローチ。

1万件超のChatGPT実ログから見えた、日本市場のAEOの要諦をまとめました。

詳細はこちらから👇
https://t.co/oHiBywjihU

[永淵翔大 / AEO @TKnowledgeBase]

日本のAEO（回答エンジン最適化）で勝つための、極めてシンプルな結論。

「おすすめのツールは？」という対策を今すぐやめ、「自社ブランド・商品名での具体的な相談」に最適化すること。

多くの企業がSEOの延長で「おすすめ」キーワードを狙うが、ChatGPTの実ログ分析で「おすすめ」の出現率はわずか0.28%。

一方で、日本市場にはAI検索特有の「ある強力な行動特性」が存在する。

[永淵翔大 / AEO @TKnowledgeBase]

実データが明らかにした、日本語ユーザーの2つの特異性。

1. 指名率が世界最多（51%）
ユーザーは最初から「〇〇（商品・ブランド名）について教えて」と名指しで検索している。

2. 78%が「質問」ではなく「相談・依頼」
「おすすめは？」と広く探すのではなく、「〜について教えて」「〜を比較して」と、具体的な制約や用途を添えてAIに投げかける。

つまり、日本におけるAI検索は「比較検討の場」ではなく「名指しの相談窓口」として機能している。