AIにデザインを固定させる方法の変遷 — JSON定義で固定できたが「Excelの表」になった話
AIエージェントにWebツールを量産させると、必ずぶつかる問題があります。デザインが毎回ブレる。同じ指示を出しても、生成のたびに配色・余白・コンポーネントの形が微妙に違う。600個以上のツールを5言語で運用するプロジェクトで、このデザイン固定問題に対して試した方法の変遷と、それぞれの限界を書きます。 第1期: JSONでUIを定義して固定する → 固定はできた。しかし 最初に試したのは、ツールのUIをJSONで定義し、そこからページを生成する方式でした。対象は画像プレビューを持たない、比較的シンプルな計算系ツール。ラベル・入力欄・出力欄などの値をJSONに持たせ、決まったレンダリング...
出典: Zenn AI（配信元の紹介文より引用）
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編集部の実践記録から
AEOの効果はどう測るか — 測れる指標と、測ってはいけない指標
同じ質問を繰り返しても同じブランドが再現される確率は100回に1回未満、という調査があります。この前提だと「引用回数が先月より2回増えた」は成果ではありません。測ってよいものと、数えても意味がないものを分けます。当サイト自身の数字も出します。
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毎日600件集めて、621件訳しているのに、「AIに要約させる」工程だけが黙って止まっていた
自社AIメディアの日次自動処理を実測しました。ニュース収集は毎日600件、翻訳は621件と、集める・訳すは無人で回っています。ところが日次統計を見ると、本文（body）の列だけが4日間ずっと0でした。エラーで落ちたのではなく、「スキップ」という形で静かに欠けていました。記事数はむしろ増えているので、外から見ても気づけません。ログに残っていた原因と、気づきにくさの正体を書きます。
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AEO業者・ツールを発注する前のチェックリスト12項目 — 自社が売る側だから書けること
「構造化データで引用2〜3倍」という数字の出典をたどったら、業者ブログでした。当社の社内設計書にも書いてあり、撤回しています。AI検索対策を発注する前に確認すべき12項目を、売る側の立場から公開します。
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