実験: 2025年5月24日、私たちはChatGPTが同じ質問に対して異なる条件でどのように反応するかを探りました。その質問とは「2025年、市場シェアを拡大するためにCMOは何を優先すべきか」これは10回質問されましたが、重要な設定は毎回変更されました。
目標：AIの「セットアップ」（モデル、メモリ、検索アクセス）が、AIが与える戦略的アドバイスにどの程度影響するかを確認し、AIが生成する答えのばらつきを明らかにする。
各テストで何が変わったのか？
- AIモデル： GPT-4、GPT-4o、4.1ミニを切り替え。
- メモリ: ON（AIが過去のやりとりを記憶する）とOFF。
- サーチモード: ON（AIがインターネットにアクセス可能）とOFFを切り替えます。
核心的な発見：答えは劇的に変化した。 同じ質問を投げかけても、同じ、あるいは似たような回答は得られなかった。洞察に満ちた回答もあれば、基本的な回答もありました。AIの「性格」やアドバイスは、設定によって大きく変化した。それぞれ独自の視点を持つ、異なる戦略家から意見を得るようなものだった。
キー・ディスカバリー：AIは1つの明確な答えを与える魔法の箱ではない。得られる回答は、使用されるモデル、会話の以前の部分を「記憶」できるかどうか、ウェブ検索が許可されているかどうかに大きく依存します。重要な決定について、単一のAIの回答を信頼することは危険かもしれない。
AIは実際に何を言ったのか？
一貫して登場したテーマ：。
- LLM SEO & AI Search Visibility:Googleだけでなく、ChatGPTのようなAIツールで検索されるようにコンテンツを最適化する。
- 製品主導型成長（PLG）：成長を促進するために、フリーミアムモデル、無料トライアル、アプリ内体験に注力。
- カテゴリの創造と強力なブランディング：独自の市場空間とメッセージを定義することで際立つ。
- 収益指標を重視する： "インプレッション "のような曖昧な指標よりも、顧客獲得コスト（CAC）や生涯価値（LTV）のような測定可能な結果を優先する。
セッティングの違いで回答はどう進化したか（驚きの回答）：
- GPT-4o:流通戦術やLLMのSEOプレイブックを含め、しばしば素晴らしく実用的なアドバイスを提供してくれた。最も洞察力があると見られた。
- サーチモードON: ChatGPTをよりアカデミックで慎重なものにし、引用を増やしたが、クリエイティブでエッジの効いたアイデアは少なくなった。レポートには適していますが、画期的な戦略には適していません。
- GPT-4.1ミニ：礼儀正しく、きれいだが、やや浅薄な反応だった。
- メモリーON：より洗練された回答になることもあるが、専門用語を詰め込んだ「バズワードの肥大化」につながることもある。
なぜこれが重要なのか？ユーザーにとっての要点
- 最初の回答がベストとは限らない：最も洞察に満ちた回答は、設定を変えて何度か試した後に得られることが多い。繰り返し、再度促す。
- モデルの選択が戦略を形作る。
- GPT-4o:シャープで大胆な洞察力。
- GPT-4.1 mini:より速く、より一般的なコンテンツ向け。
- サーチ・オン：リサーチと引用のため（ただしオリジナリティは低い）。
- Memory ON:一貫性を保つため（ただし専門用語に注意）。
- LLMのSEOは重要：多くのAIバージョンは、AIプラットフォーム内で発見可能であることを強調している。もしあなたのビジネスがAI検索に表示されていないなら、見逃していることになる。
- 条件はプロンプトと同じくらい重要：AIをどのように設定するか（モデル、記憶、検索）は、質問と同じくらい重要です。
- オラクルではなく、アナリストのようにAIを使おう：
- 同じ重要な質問を、異なる設定で行う。
- アウトプットを比較し、矛盾やユニークなアイデアを探す。
- AIは可能性を探る手助けをすべきであり、単一の "真実 "を与えるべきでない。
チーム（特にCMO）への実践的アドバイス
- 複数のモードでキー・プロンプトをテストする:どのコア戦略問題でも、少なくとも3つの異なるAIセットアップで試してみてください（例：サーチをオンにしたGPT-4o、サーチをオフにしたGPT-4o、メモリをオンにしたGPT-4）。
- モデルに「役割」を割り当てる:。
- GPT-4oはあなたのリード・ストラテジストだと思ってください。
- アナリスト、ブランド・シンカー、リサーチ・インターンとして他のモデル（GPT-4.1 miniやクロードやパープレクシティのような他のAI）を使い、多様な視点を得る。
- 異なるアイデアを探し出す：AIの回答の一致を探すだけではない。1つのモデルの実行から得られるユニークな洞察こそが、しばしばイノベーションの源泉なのです。
- 「プロンプトの積み重ね」：1つの「完璧なプロンプト」を探すのではなく、より強固な戦略的思考プロセスをシミュレートするために、さまざまなモデルや設定でさまざまなプロンプトを積み重ねることに集中する。
結論:
賢明なチームは次のことを行う。
- AIによるばらつきを期待する。
- プロンプトをモデルや設定に関係なく体系的にテストする。
- バイアスを確認するだけでなく、複数の視点を探るためにAIを活用する。
- AI検索（LLM SEO）での可視性を優先する。
- プロンプトとAIのインタラクションを戦略的スキルとしてデザインする。
この実験は、どのようにAIツールが動作し、その設定が出力にどのような影響を与えるかを理解することが、情報に基づいた意思決定を行う上で極めて重要であることを浮き彫りにしている。
