品質のパラドックス: なぜ検索は Google にとって改善し、パブリッシャーにとって劣化したのか
3 層のエビデンス (パブリッシャーのトラフィック減衰、Alphabet の収益構成、リークした Google ランキングスキーマ) から、なぜアルゴリズムによる回復が来ないのかを示します。
Data & AI Systems Engineer。可視性、計測、エージェント的システムに取り組んでいます。
AI はいま、人と探しているもののあいだ、そして仕事とそれを動かすソフトウェアのあいだに入り込んでいます。答え、振り分け、記憶し、忘れ、そしていまや自分で動きます。たいていは、それが正しいかどうかを誰かが確かめる前に。私はその層をオリジナルデータで研究し、その中で動くツールを作っています。出発点はデジタルマーケティングの供給側でした。クロール、アナリティクス、自動化、レポーティング、マーケティングに見えていたものの下の配管です。本当の問題はマーケティングではありませんでした。可視性、計測、コントロール。それがずっと問題でした。AI はその問題を小さくしたわけではありません。もっと見えないところへ動かしたのです。
Beetroot が窓の杜で紹介 · オリジナルデータの研究 · 公開しているオープンソースツール
何が見つけられ、
信頼され、行動に
つながるかを決めるシステム
テーゼ
AI は二つのことを同時に変えています。人が情報を見つける方法と、仕事がソフトウェアの中を流れる方法です。
この変化は検索だけの問題ではありません。トラッキング、アトリビューション、コンテキスト、メモリ、ハンドオフ、信頼に関わります。人が選択する前に何を目にするかを決めるシステムです。
そのレイヤーに取り組んでいます。一部はリサーチです。何が変わるかを計測し、検証に耐えるものを公開します。一部はエンジニアリングです。コンテキストを保ち、失敗を可視化し、AI 支援の仕事を検査可能にするツールとワークフローを作ります。
フォーカス
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3 層のエビデンス (パブリッシャーのトラフィック減衰、Alphabet の収益構成、リークした Google ランキングスキーマ) から、なぜアルゴリズムによる回復が来ないのかを示します。
毎年同じ記事が出ます。仮定的な評価額、ロードトリップの噂、ピザを買った男の見出し。実際のコインを誰も追跡しません。ですので追跡しました。チェーンが何を示すのか、そして「その特定のビットコイン」が何を意味するのかについてです。
Anthropic はこれを character tic と呼びます。実際に何がそれを生み出しているのかを調べているうちに、公開されている system prompt、character training の論文、emotion-concepts の論文を読むことになりました。この振る舞いは、スタックが起こりやすくしているものです。
アーティファクト
同じレイヤーをめぐって作ったツール。メモリ、クリップボード、エージェントのハンドオフ、モニタリング。意味があるところはローカルファーストで、直接ぶつかった問題から作っています。
ワークフローのコンテキストを保つための、Windows 向けローカルファーストなクリップボード環境。AI 変換、OCR、スマート検索、無制限の履歴。クリップボードは一時的なものではなく、ワークフローメモリの一部であるという発想で作られています。
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