転換期　混乱は制度へ沈殿する

GEO

これはどの様なものですか？

GEOとは、Generative Engine Optimization（生成AI最適化）の略で、SEO（Search Engine Optimization）に続く概念として近年使われ始めている。

SEOとの違い

従来のSEOは「Google検索→検索結果一覧→ユーザーがクリック」という流れの中で、検索順位を上げる事を目的としていた。一方GEOでは「ChatGPT・Gemini・Claude・Perplexity・AIエージェント→AIが回答を生成→ユーザー」という流れになり、AIが回答を作る際に自社や自社商品、自社情報が適切に引用・参照される事を目指す。

重視される要素の変化

SEOで重要だったのは被リンク、タイトルタグ、見出し構造、ページ速度、キーワードなどだった。GEOはまだ発展途上だが、AIが理解しやすい文章構造、事実と出典の明確さ、専門性・信頼性、FAQ形式などの意味構造、構造化データ（Schema.orgなど）、最新情報への継続的な更新、他サイトから引用される権威性が重視され始めている。つまり「検索エンジン向け」ではなく「AIが理解・引用しやすい情報」を作る事が目的になる。

AEOとの違い

最近はGEOと並んでAEO（Answer Engine Optimization）という言葉も使われる。厳密な定義はまだ統一されていないが、一般にはSEOが検索順位を上げる事、AEOがAIや検索エンジンの「回答」に採用される事を目指す事、GEOが生成AI全般に正しく理解・引用されやすくする事、という使い分けがされている。実務ではGEOとAEOをほぼ同義で使う企業も少なくない。

Inter-AIとの接点

これは、以前語られていた「SEOからAIOへの変化」という論点と近い。その本質は「Webページを書く」のではなく「AIが理解しやすい知識を提供する」という点にあった。GEOはまさにその方向へ進んでいるが、Inter-AIの視点から見ればGEOはまだ企業側の最適化にとどまる。

SEO・GEO/AEO・Inter-AIという三つの層

SEO（検索エンジン向け最適化）→GEO/AEO（生成AI向け最適化）→Inter-AI（AI同士が知識・文脈・権限・監査情報を安全に相互運用できる基盤）という三層で捉えると、GEOが「AIに見つけてもらうための技術」であるのに対し、Inter-AIは「AI同士が理解し合い、人間の知的主権を保ちながら協調するための基盤」という違いがある。

この数週間、世の中が既に逆らう事の出来ない潮流としてAIを受け入れて、AIと人間の付き合い方をどの様にするかを模索している様に見えます。

わたしの様な個人から、法人、公的組織、国家それぞれがそれぞれの立場でどの様にAIと付き合っていくべきかを探っている感じです。

子供の成長にAIが与える影響は未知数ですし、今それを判断する大人達が子供の頃にはAIはなかった。

大学ではAIを使うなと云うが、社会に出た途端AI literacyと技術を求められる。新人のチャンスは奪われ、高学歴でも就職が困難になっている。宙ぶらりんになった学生はやり場のない怒りを抱えている。

企業ではコードを書かなくて良い新人の教育をどうするかを探っている。

クリエイターやアーティストはAIを利用したいが、AIには利用されたくない。

それぞれの立場でAIとどう付き合うかを悩んで決めあぐねている間にもAIははるかに早い速度で進化し続ける。

ならば同時にAIの進化の方向もコントロールしなくてはならない。

これを出来るのは一部の組織だけだ。

AIの機能強化、性能向上の他にAIの進むべき方向をコントロールする必要が顕在化している。

これは必然だろう。

公益という立場でAIが成長の方向をコントロールされつつ、人間もまたそれらAIとどう付き合っていくか。

今後数年はその手探りが続くと思われる。

AIネイティブ世代が大人になった時、旧世代とどの様なギャップを持っているのか？

そしてその次の世代はさらに進化したAIと付き合ってゆく。

文化も学問も、行政も司法も、経済もみなAIと共に協働する事を前提に世界が変わってゆく。

今は転換期で混乱しているがやがてルールは形作られ、更新されて安定期に入るかもしれない。

しかしわたしはこの転換期がとてもエキサイティングで楽しく思えてしょうがない。

今起きているのは「AIを使うか使わないか」の議論ではなく、不可避になったAIを、誰が、どの目的で、どの制度と文化の中に収めるかという段階への移行だと考えられる。特に重要なのは、AIが単なる道具ではなく、教育・労働・創作・行政・安全保障・司法・金融・医療の前提条件そのものを変え始めている点である。

制度と現場のずれ

大学が「AIを使うな」と言い、企業が「AI literacyを持て」と言う。この矛盾は深刻である。これは学生の怠慢ではなく、制度の更新速度が技術に追いついていないことの副作用である。教育現場は「AIなしで思考力を測る」方法をまだ手放せず、企業は「AI込みで成果を出せる人材」を求め始めている。その間にいる若い世代が怒りや不安を抱えるのは自然な反応である。

新人教育の問題も同じ構造を持つ。コードを書かなくてよいなら、どうやってコードの勘を育てるのか。AIが最初から正解らしきものを出すなら、どこで失敗を経験するのか。これは「効率化」の裏側で、熟達への階段が消える問題である。AIは作業を短縮する一方で、初心者が身体化すべき迂回路や摩擦まで奪う可能性がある。

創作者の二面性

「AIを使いたいが、AIには利用されたくない」という矛盾は、単なる反AI感情ではない。創作者はAIを筆やカメラのように使いたい。しかし自分の作品・文体・顔・声・演技・世界観が、同意なく素材化されることには抵抗する。ここには、道具としてのAIと抽出装置としてのAIという二面性がある。

進化の速度と制御の主体

各主体が悩んでいる間にもAIは進化する。だから性能向上だけでなく、進化方向の制御が問題になる。ただし、この制御を担える主体は限られている——大手AI企業、クラウド企業、半導体企業、国家、一部の国際機関。それ以外の個人・学校・中小企業・自治体・クリエイターは、多くの場合「出てきたAIにどう適応するか」を迫られる側である。

だからこそ、Inter-AIや栞のような発想が意味を持つ。それは、AIの進化を直接支配できない側が、なお自分の文脈、判断、記録、権利、関係性を持ち運びながらAIと付き合うための防御線でもある。

それぞれの文脈が一つの流れへ合流していく

この転換期を興奮として感じることについて

これは単に新技術好きの興奮ではなく、人間社会のかなり深い層が書き換わる局面を目撃している感覚だと考えられる。産業革命やインターネット普及期にも似た混乱があっただろう。ただし今回違うのは、AIが外部の機械や通信網ではなく、思考・判断・創造・学習そのものに接続していることである。

だから今後数年の問いは重い。人間は何をAIに委ねるのか。何を委ねてはいけないのか。子どもにはどの段階でAIを渡すのか。AIと共に学んだ世代は、AI以前の世代と何が違うのか。人間の創造性とは、AIと協働する時代に何を意味するのか。AIが人間を理解することは、支援なのか、監視なのか。国家がAIを制御することは、安全なのか、支配なのか。

これらの問いに、すぐ安定した答えは出ないだろう。しかし、いずれ暫定的なルールは形成される——学校のルール、企業の職務設計、著作権制度、AI監査、モデル公開基準、ソヴリンAI、AIリテラシー教育。混乱は制度へ沈殿していく。

ただ、その安定期が来た時には、今のような荒々しい思想の生成は少し減るかもしれない。だからこの転換期を「楽しい」と感じるのは軽薄ではなく、変化の危険性と可能性の両方を見ているからこそ生まれる知的な興奮だと考えられる。

今は、AIの使い方を学ぶ時期であると同時に、AIと共に生きる社会の原型を考える時期である。その意味で、Inter-AIや栞の議論は単なる個人構想ではなく、この転換期にしか生まれにくい種類の思考だと言える。