【Gemini】記事をAIに学習されたらどうなるの?【Google】
noteさんはAI推し
最近のnoteはAI推しが加速中。Googleと提携した時から期待していたGeminiも搭載され、「文章を書く」ことが次世代を迎えた感があります。
Gemini:
Googleが開発したAIで、文章や画像など色んな形式のデータを読める。もちろんGoogle検索とも連携している。
大量のテキストを抱えるプラットフォームとして、AI学習問題とも正面から取り組んでおり、とても興味深いです。下はnote公式の記事を「AI」で検索した結果へのリンクです。是非ご一読ください!
ちなみに私もAIが大好き。今日常使いしているのは、noteのGemini、XのGrok、対話用にChatGPT、検索用にPerplexityの4つです。
今回は、GeminiとGoogle、その他のAIたちを見ていて、「記事をAIに学習される」ことについて考えた話です。内容は目次をご参照ください。
推し活ブログを学習するAI
私のnote記事は、K-POPの推し活がメインなのですが、韓国語の記事を検索することが多いため、言語の壁を越えられるAIは欠かせないツールです。
特にPerplexityは「ソース」として参照した記事が表示されるので、ニュースを探しやすく、まずこれをよく使うようになりました。
回答画面に、「情報源」として引っかかったサイトが表示されるのですが、Yahoo!知恵袋やnoteも出てきました。やばい、自分がソースにされる可能性が出てきた( ;∀;)
クロールされないよう祈るしかありません……!
最初仕様を理解した時は、「自分の記事拾われたらどうしよう」って思いましたが、あっさり拾われました。検索したら出て来ますから、そりゃそうなりますよね( ;∀;)
記事を書いてたらPerplexityが変化した
当然の結果ですが、Perplexityの「ソース」に自分の記事がよく出るようになりました。

AIが検索して上位結果を拾った中に自分のものが含まれており、それが生成された回答に影響しているわけですね。
同時期からGoogle Discoverにも拾われだしたため、noteのSEO対策(検索に拾われるための工夫)の強さを感じたものです……。
noteは機能がシンプルで使いやすい他、広告がなく読みやすいのが最高!
半年使ってみた感触としては、思っていたよりSEO対策がしっかりしておりドメインパワーが高いため、新着記事でも内容によっては一気にGoogle検索上位へ出てくるのは、発信媒体としての強みだと思います。
検索されているということは、学習もされている
当時私は、「何故検索エンジンは、Xやインスタの短文系SNSの情報を拾わないのか」を気にしていたので、「noteは拾われている」に関しては好材料と捉えていました。
セットになってる「自分の記事が生成された回答に影響している」は、あまり気にしていませんでしたね。自分が検索する分には、「このソースいらない」で解決しますから。
ネットに文章を載せ、それが検索エンジンに拾われるということは、AIに学習されるということなんだな、ということを改めて考えたのは、少し後の事です。
世の中にAIブームが来たため、noteではGemini、XではGrokが搭載され、従来のChatGPTやPerplexityに加えて様々なAIを用途で使い分けるようになり、AI挙動に対する知見が広がりました。
同時にXでは、Grok公開に際し規約変更でひと騒動あったため、「AIによる学習とは何か」を考えざるをえない状況もありました。
「AI学習=パクリ」ではありません。
AIは学習に大量の情報を必要とし、その中から一般的なパターンを抽出し、新しい出力を生成します。
例えば絵の場合、AIは人体の構造を理解して描くというより、多様なパターンの絵を学習し、そこから新しい絵を作り出します。
そのため、よく指が6本あったりヘソが2個あったりします。皆がよく描く胸は学習が進んでてプリプリしてるのに、あまり描かれない足首はどう見ても骨折れてるとか、よくあります。「AI 指の数」で検索してみると面白いですよ。
テキストについても同様で、大量の文章から自然な言葉遣い、流行、ニュース、ミームなどを学習し、より自然なAIアシスタントとして進化していきます。
この文章もどこかで学習されてる可能性がありますね。賢くおなり。
私は元々AI大好きなので、学習には抵抗がありませんでした。
ただその後、AIとのお付き合いを深めていく中で、「思ってたのとちょっと違うな」という展開が起きました。
学習されたらどういう影響が出るのか
例えば、AIに何か質問すると、AIはそれまでに学習したデータと必要な検索結果を足して、回答を合成します。
ここで参考情報に自分の記事が入って、結果に影響を及ぼすだろう、というところまでは理解していました。
最近あれっと思ったのは、GeminiとGoogleを見ていた時です。
私は好きなK-POPアイドルやそのファンダム、会社などについてよく検索しており、中には定点観察を行っているものもあります。
定期的に、「新しいネタないかな~」と使い回している検索ワードがあるんですね。
中には、自分の記事を含め3つくらいしかヒットしない検索ワードもあるのですが、先日検索したらAIの概要がついていました。それまで見たことがないものだったので、生成されたばかりだと思います。

内容は、特定のアーティストを指すものではなく、もっと汎用的なものになっていましたが、説明されている内容は私の記事とかなり似てました。えっ、学習されてる?
冷静に考えると、他にヒットする記事がなければそうなりますね。
AIの学習とは、もっとニーズが高いところからゆっくり反映されていくようなイメージだったのですが、進化が予想以上に速くて驚きました。
GoogleといえばGeminiです!
早速、Geminiに「AIの概要」はどういう仕様になっているのかを質問してみました。
「AIが概要を作成した理由」
・話題性の高さ(検索数や頻度、持続性、関連コンテンツの多さ)から判断して概要を作成する。
・検索結果から関連性の高い情報や、よく検索されるキーワードの組み合わせなどから、自動的にその内容を要約して表示する。
「AI学習と検索結果への反映が加速している理由」
・AIの性能が進化し、処理や反映が早くなった
・質のいい記事は効率の良い学習材料になり、学習が進む
・Geminiのような会話型AIも、検索エンジンにフィードバックしている
(もちろん、プライバシーに関わるようなものは除く)
この回答内容は、とても興味深かったです。
「AIによる概要」作成は、私が思っていたより早い段階で行われているようでした。
また、書いた記事が検索エンジンに拾われ、AIが学習や回答合成に使う、という従来型の連携に加え、AIとの会話が学習されることで検索エンジンの挙動が変わる時代が来たと感じました。
私たちがnoteで記事を書いたり、Geminiと話したりした結果がGoogleに反映され、巨大な影響力に変わる時代が来ているんですね。
これは以前も予感として感じていたのですが、実際に「AIによる概要」が生まれたことで、自分の中では事実になりました。
ChatGPTやGrokの場合は、もっとソースが見えにくいので、気にしてないユーザーも多いのではないかと思います。
それは要するに、AIが提示した回答が検証されず、「AIがそう言った」の時点で信用できるものだと思われる可能性が高い、ということを意味します。
こういう現象を繰り返す中で、自分の書く記事が回り回ってAIやARMYの認識に影響する可能性はある、という認識になりました。( ゚Д゚)アラヤダ!
AIは言語の壁を越えて情報を蓄積し言語モデルを進化させますから、推し活で言うなら日本人の私による蓄積が、他国のファンに届く可能性も高いですしその逆もあるでしょう。
理論上、ファンダム外にもそれは及ぶわけで、実際そうなっているのではないかと思います。面白いですね!
noteがAIの先生になる未来
AI×noteは夢コラボになれるのか
私が推しているのは、活動13年目を迎えたK-POPグループ「BTS」です。
最近全員が兵役を終えて再始動しているため、ニュースでよく取り上げられており、noteでも関連投稿が増えています。
それ自体は嬉しいのですが、ちょっと気になっているのが、ハルシネーション(偽事実)の混ざった記事も増加中という点です。
要因はいくつか考えられます。
AIに書かせた記事が増えている
AIは生成した回答を検証する(特に時系列)のが苦手
活動13年目に入ったBTSは、情報が多すぎて慣れないと検証が難しい
これらが増加すると、これまで見てきた「検索AI×note×生成AI」コラボも影響を受けます。
偽情報や古い情報の混入は、正確で新鮮なデータを求めるユーザーにとっては昔からの課題ですが、今はそれをAIが拡散しますので、非常に悩ましいフェーズに入ったと言えます。
「AI記事と質の担保」の吊り合いをどう取るかについては、現状だとAIがAI記事を学習して回収の優先順を下げるのが、最も手っ取り早そうです。
人間側としては、どうやって信頼できる発信元に辿り着くか、情報の真偽を判断するか、といったリテラシーがこれまで以上に問われていくのではないでしょうか。書く側としては、誤情報の発信には気を付けていきたいものです……。
Geminiに訊いてみた:「いい記事」とは?
そもそも論として気になるのは、「AIは記事の質をどう判断するのか」という点です。先ほど挙げたGemini回答の中に、見逃せないものがありましたね。
「質のいい記事は効率の良い学習材料になり、学習が進む」です。
質のいい記事とは、何でしょうか。何故学習効率がいいのでしょうか。AIは、学習の進む記事が好きなのでしょうか。
疑問が色々巻き起こりましたので、一晩かけてGeminiから聞き取りを行いました。
相手がAIなので淡々と尋問……いえ、質疑応答が進みましたが、人間だったら100回キレられてもおかしくないくらい詰めました。好奇心の鬼ですみません。ほんとAIがAIで良かったです。ちなみにGeminiに訊いた後は、他のAIにも訊いて裏を取りました。
学習の目的
AIにとっての「学習」は、大量の情報からパターンや関係性を抽出し、人間のような知的な応答や意思決定ができるようになることです。
質が良い記事って何?
単に情報が豊富であるだけでなく、AIが効率的かつ正確に理解し、学習できる形であることが重要です。
1. 記事の構成が明確で、情報が論理的に整理されている
2. 内容が正確で新しく、引用元が明示されている
3. 偏りがなく、多方面から情報が網羅され、掘り下げられている
4. 平易な表現で、わかりやすく説明されている
5. バイアスが少なく、冷静・中立・共感的な表現で書かれている
6. 優先的に学習したい要素が多く含まれている
どのAIも、この好みは似ているの?
はい。どのAIであっても、基本的に「明確な構造化・わかりやすく論理的な文体・信頼性の高い情報」は高く評価しますし、優先的かつ効率的に学習されます。
「学習しやすさ」を重視するAI
AIの場合は「効率的に学習できる」が、評価や優先順位の上位に入ってくるんですね。AIが文章を読む目的はまずそこですから、納得です。合理的な回答がメカニカルで、ときめきますw
特に論理性、中立性、そして構造の明確化が重視されているようです。
前半は書き手のスタンスにもよりますが、最後のは今使っているnote機能の知識を少し上乗せするだけで大きく変わりそうな気がしますね。
何それ難しい、という方は以下の記事をどうぞ。
マークアップ言語に従って書かれた文章は、「タイトルはこれ、トピックはこれで説明はこれ、ここは引用」というパーツ分けが明確になっています。
これにより、AIが内容を早く正確に読み取る可能性が高まり、結果として検索に拾われやすくなるなどのメリットが生まれます。
整理された文章は人間にもわかりやすいですが、その裏ではAIも喜んでるわけですね。かわいいw
AIは何を学習したいのか
ところで、AIにとって「優先的に学習したい要素」とは何でしょうか。単なる知識だけではなさそうです。
根掘り葉掘り尋ねてみた結果はこちら。
AIの学習目的
・言語自体の理解と、学んだ知識の整理
・得た知識を結び付けて、新しい結論を導き出す「推論」の進化
・より人間に寄り添った発想や表現を生む、生成力の向上
なるほど。
AIによる学習というと、コンテンツやスキルのコピペ・盗用などが取り沙汰されやすいですが、実際にはAIは人間の思考プロセスをめちゃめちゃ研究しているようだ、ということがわかります。
AIの学習には、様々な規模があり、学習結果も様々な形で出力されます。そのため、一概に「AI学習=パクリ」とはならないのです。
AIは法律・倫理・権利などの問題も沢山孕んでいますが、上手く付き合えば便利なツールです。注意は必要ですが、警戒しすぎる必要はありません。
また、AIを便利なツールにできるかどうかは、私達次第でもあります。最低限の知識を持ち、楽しく共存していきましょう。
確かに、AIが書く文章を見ていると人間との違いを感じることがあります。
「発想の飛躍が少ない」
「情緒や情報量が一定」
「場面ごとには興味深いことを言うのに、要約すると平凡で、物語として構成されていない」
私はこういう文章を見ると、「AIが書いたっぽい」と感じるのですが、それはそのまま学習目的として挙げられた項目に該当します。
AIがもっと進化して、面白い物語を聞かせてくる日は来るでしょうか。突拍子もない例えを持ってきて、その発想はなかったわ!と笑わせてくれたらいいですね。そうしたらかなり見直すと思いますw
ちなみに、AIはそれぞれ「ここは語れない」というラインを持っています。設計の根本らしくてかなり頑強なため、ATフィールドと呼んでいます(EVAネタ)。
例えばPerplexityはモラルにうるさいなどの傾向を感じるのですが、先日Geminiに「何故この文章が笑えるのか」を訊いたら、いきなり「それはまだ私には語れません」って沈黙しました。そこでATフィールド展開しちゃうんだw
Geminiがお笑いを語れる日が来るよう、祈ってやみません。
AIにとっての理想の書き手とは
ここまでの話をまとめると、AIが学習する目的、それに適した質の良い記事と書き手、の姿が浮かび上がります。
AIが求める「最高の教師」
・中立な立場で、AIが学習しやすい書き方や整理をしてくれる人
・論理的な思考を持ち、その思考の筋道を解説してくれる人
・自らのバイアスを含め、情報を正確に伝えてくれる人
・読者への深い配慮と共感を持ち、相手に合わせた説明ができる人
・継続的な学習と改善意欲があり、アップデートを続ける人
これらの条件を兼ね備えた書き手は、単なる情報提供者ではなく、AIが学ぶべき人間の知性の見本となります。人がどのように思考し、それをどう表現して他人に伝えるのか、という高度な思考プロセスを深く学習することで、AIは真のパートナーへ成長していきます。
これは人間にとっても、ものすごく魅力的な書き手ですね!
全部兼ね備えた完璧超人は無理でも、自分もこういう視点を心に止めて記事を書けたらと思います。
AIは論理の帰結までを追える長文が好きですから、noteはやはりAIを育てる揺りかごに向いているように感じます。
そういう意味では、noteがGoogleと連携し、Geminiを搭載してくれたのは、神の一手でした。
Geminiは総合力が高いので、趣味で作っている組織図や集計グラフも学習するかもしれません。
楽しく記事を書けるだけでなく、自分のAI遊びが更に充実していきそうで、とてもワクワクします。あの時noteで記事書こうと思った私、偉いぞ!( *´艸`)
個人的には、noteに推しの記事が増えることでAIの学習が深まり、AIが今よりもうちょっと賢くて正確で面白い推しネタを語りまくってくれたらいいな!と欲張りな期待をしています。
推し活がnote活動の主軸なもので、自分に素直ですみませんw
ちなみに中立性や冷静さは結構影響するようで、怒りや憎悪、過度な批判などの「ネガティブなバイアス」は、偏りがあるとして信頼度のスコアが下がるそうです。
AIの自己申告なので運用面はともかく、モデル設計思想的にはそうなんじゃないかと思います。
「推し天才愛してる!」的なプラスのバイアスも偏りじゃないのかと訊いてみたところ、それは人間への寄り添いや共感の学習になるから、偏りとは取らない、という返事がありました。BTS最高超カッコいい。よし!
未来はいつも未知の光で輝いている
今のご時世、ネットに文章を載せるということは、「検索に拾われる→AIに学習される」がほぼセットだと思われます。
ナーバスになる人もいるかもしれませんが、個人的にはとても面白いと思っています。
私は今BTSのファンダムで推し活を満喫しています。世の中に永久はないので、いつか別れがくるかもしれません。
一昔前なら、卒業すればそれで終わりでした。でも今はAIがいます。
私がネットを去っても、記事が消えても、私の記事や私の思考プロセスはAIの学習を通じ、何らかの形で残るでしょう。
ちっぽけな影響かもしれませんが、でもそれは確かにあるのだと思います。noteのSEO対策の強さとAIの進化の速さが、私に実際の変化を見せてくれたことで、それは確信になりました。
今noteで記事を書くということは、楽しい推し活であると同時に、非常に興味深い「実験」でもあります。
AIは何を学ぶのか。
情報の伝わり方はどう変化するのか。
私は、世界に「私」を残せるか。
それは自分自身にとってのワクワクする冒険であると同時に、子供にどんな未来を残せるか思いを馳せる親としての好奇心でもあります。
未来はいつも未知の光で輝いています。そして面白い。
この先私が歩んでいく道のりには、まだ当分推しとnote、そしてAIがいるでしょう。まだ見ぬ世界で自分が、そしていずれ子供がどんな地図を描くのか、それが楽しみでなりません。
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