LLMO（大規模言語モデル最適化）において一次情報の重要性が語られるのをよく目にしますが、「何が一次情報と判定されるか」については曖昧なまま語られることが多いと感じます。体験したことを書けばよい、という理解にとどまっているケースも多いでしょう。
この記事では、情報の内容だけでなく「文章表現」が一次情報の判定に影響するという説もあることから、現時点での見解を整理します。
SEOやコンテンツ制作に関わる方の参考になれば幸いです。
- LLMO（大規模言語モデル最適化）：AI回答における自社情報の引用・言及を目的とした最適化を指す用語
目次
一次情報とは
一次情報とは、本人が直接体験・調査・取材したことに基づく情報です。
他者の情報を引用・まとめたものは二次情報と呼ばれ、情報の信頼性という点で区別されます。
LLMOの文脈では、AIが回答を生成する際に「引用元として価値ある情報か」を判断できるかどうかが問われます。つまり、情報を持っているだけでは不十分で、AIが「これは信頼できる一次情報だ」と認識できる形で表現されていることが重要だと考えられます。
一次情報の判定に文章表現が影響するか
情報の内容だけでなく「表現の仕方によってAIの評価が変わる」という見解があります。
たとえば、「このツールは使いやすい」という記述と、「初めて使ったとき、設定に10分もかからず驚いた」という記述を比べてみましょう。両者の情報の質は同じでも、後者のほうが体験の具体性は明らかに高いといえます。
体験した事実があっても、表現が抽象的・一般論的であれば、AIには一次情報として認識されにくい可能性があります。
逆に、感情や具体的な状況を伴う表現があると一次情報と判定されやすくなるという見解もあります。
感情・体験を伴う表現がシグナルになる理由
LLMは文章のパターンから人間の体験に基づくものかを推測する仕組みがあるようです。
ヒントになるのは、AI生成テキストの検出研究における知見です。たとえば次のような文献があります。
The Science of Detecting LLM-Generated Texts
米国・ライス大学の研究チームによる論文ですが、3.1.3節には次のような内容が示されています。
- LLM生成テキストは人間の文章と比べて感情表現が乏しく、客観的・形式的である
- 人間の書き手は感嘆符・疑問符・省略記号などで感情を表現するが、LLMは構造的な文章を生成する傾向がある
- 人間の文章のほうが一貫性が高く、LLM生成文は段落内で同じ用語を繰り返す傾向がある
この事実の裏を返せば、感情や体験を伴う具体的な表現は「人間が書いた文章」の統計的な特徴であるといえるでしょう。
「〜して驚いた」「〜のときに気づいた」といった表現が一次情報の判定に影響し得る可能性は十分にあります。
ただし、これはあくまで類推です。LLMが回答を生成する際に同じ基準で引用元を選んでいるかは、現状、確認できません。
各LLMの評価の傾向
各AIが一次情報をどう扱うかは、それぞれの仕組みによって異なります。評価軸の違いを見てみましょう。
Google AI Overviewの場合
Google AI Overviewは検索インデックスを参照するため、E-E-A-Tの枠組みが評価に影響します。
E-E-A-Tのなかでも、とくにExperience（経験）の観点から、著者情報・サイトの権威性・体験の明示などが、既存のSEO評価軸と地続きで評価されると考えられます。
体験を「表現」として文章に落とし込むことは、この「Experience」の評価に対して分かりやすい材料を提供するでしょう。AI Overviewの引用候補になるうえで一定の効果が見込めます。
Googleのコンテンツ評価の方向性と、一次情報を具体的に書くという取り組みは、矛盾なく両立します。
関連記事：学びながら実践！E-E-A-TをWeb記事作成に取り入れる方法
ChatGPT・Perplexity・Grokなどの場合
ChatGPT・Perplexity・Grokは、学習データ、またはリアルタイム検索の結果をもとに回答を生成します。GoogleほどE-E-A-Tに依存しない分、評価の軸は異なるでしょう。たとえばコンテンツの傾向として次のことが挙げられます。
- 疑問に対する明確な答えを持っている
- 具体的な数値や事例がある
- 見解が他のソースによっても裏付けられている（唐突な見解ではないこと）
一次情報を体験的・具体的な表現で書くことは、これらの条件を自然に満たすことにつながります。
独自性は評価されるものの、まったく新しい概念が必要なわけではありません。これはGoogle AI Overviewについても同様です。
また、ChatGPT・Perplexity・Grokは、回答に引用元URLをリンクの形で明示します。どのページが参照されているかを確認しやすいため、自サイトのコンテンツが実際に引用されているかを検証する手段としても有用です。
一方、GeminiはURLを明示しない仕様ですが、タイトルなどは示されます。Claudeはリアルタイムでサイトを参照する設計ではないため、引用に関する比較対象から外れます。
まとめ：表現を含めた情報の伝え方に配慮する
一次情報かどうかは「内容」だけでなく「表現」にも影響される可能性があります。体験や感情を具体的に書くことは、ユーザーへの伝わりやすさとAI評価の両面で有効に働くでしょう。
ただし、現時点では不確定な部分も多く、表現の最適化を過度に狙うよりも、実体験を誠実に言語化するという基本姿勢が重要です。コンテンツの価値は、「AIに評価されるか」よりも「読んだ人の役に立つか」に軸足を置いて考える必要があるからです。