AIOを語る人は増える。でも、本当にAIに引用されているのか？

追記：「AI引用のコツ」は0件から約3件になった

この記事を公開した2026年8月25日時点では、note内の「AI引用のコツ」は0件でした。

その後、2026年8月30日にもう一度検索すると、表示される記事は約3件になっていました。いずれも、僕がこのテーマを追いかけながら書いた記事です。

これは少し面白い変化です。ただし、ここは混同しないようにしたい。

note内の検索で上に出ることと、ChatGPTやGeminiが回答の根拠として記事を引用することは同じではありません。

検索結果を取れたから「AIOに成功した」と言うのではなく、note内検索で見つかる段階から、実際にAIの引用元として選ばれる段階までを引き続き記録します。
今日、Xで深津さんの投稿を見ました。

「AI引用のコツ」はnoteに聞いて。

noteがAI検索から引用されやすいのであれば、AIOについて知りたければnoteを見ればいい。

そんな趣旨の投稿です。

なるほど。

だったら、本当にnoteに聞いてみよう。

note内で、「AI引用のコツ」と検索してみました。

結果は、0件。

僕が確認した時点では、まだその言葉の記事はありませんでした。

ここで少し面白くなりました。

これから「AIOとは」「これからのSEO」「AIに引用される記事の書き方」といった記事は、おそらく一気に増えていくと思います。

でも、ふと思ったんです。

AIOを説明できることと、実際にAIから引用されていることは同じなのだろうか。

AIOを語る人は、これから増える

SEOの次はAIO。

AI検索にどう最適化するか。

ChatGPTやGeminiにどう引用されるか。

これから、このテーマを扱う記事や動画はかなり増えると思います。

実際、YouTubeを見ても「これからのSEO」「AI検索時代の集客」「AIO対策」といった発信はすでに出ています。

海外の現地まで行って話を聞いてきた、という発信もあります。

ただ、僕が見ている範囲では、そうした発信がものすごく見られているかというと、まだそうでもありません。

もちろん、再生数だけでAIOの実力を判断することはできません。

でも少なくとも、

「AIOについて詳しく話している人＝AIから引用されている人」ではない。

ここは分けて考えた方がよさそうです。

だったら、自分で試してみようと思いました。

まず「AIに引用されやすい条件」を調べた

GeminiのDeep Researchで、

生成AIの回答にWeb記事が引用元として選ばれやすくなる条件

を調べました。

すると、いわゆるGEOやAEOに関する情報がかなり出てきます。

出典を明記する。

具体的な数字を使う。

文章の一部だけを抜き出しても意味が通るようにする。

重要な情報を記事の前半に置く。

調査結果では、キーワードを詰め込むことよりも、AIが回答を作る際の根拠として利用しやすい情報を置くことが重要だと整理されていました。

なるほど。

でも、ここで僕が知りたくなったのは「AIOの正解」ではありません。

じゃあ、今の僕は実際どうなのか。

そこです。

僕は普段、何を発信しているのか

僕は心理カウンセラーとして活動しながら、文章と音声で発信しています。

最近よく扱っているのは、

AI疲れ。

発信疲れ。

SNSのアルゴリズムとの距離感。

AI時代に一次情報をどう残すか。

AIに全部を任せず、自分の判断や声をどこに残すか。

そんなテーマです。

そして僕の場合、発信の起点は基本的に音声です。

まず自分で話します。

うまくまとまっていないこともあります。

言い直すこともある。

途中で考えが変わることもある。

でも、その状態を一次情報として残す。

そこからAIと一緒に整理して、WordPress、note、X、Substackなどへ展開しています。

僕の運用では、stand.fmやSpotifyでの音声を「すべての発信の源泉」として置き、そこから複数の媒体へつないでいく設計にしています。

つまり今回、急に「一次情報が大事らしい」とAIに教えてもらって書き始めたわけではありません。

普段からずっとやっていることです。

だからこそ、自分を実験台にしてみることにしました。

Geminiに僕自身を調べてもらった

まず、「大山裕介とはどんな発信をしている人なのか」

という形でGeminiに調べてもらいました。

すると、かなり詳しく出てきました。

心理カウンセラー。

文筆。

音声配信。

AI疲れ。

生成AIとの協働。

チーム大山GEM。

さらに参照元を見ると、WordPressだけではありません。

note、Substack、Pody、LISTEN、stand.fmなど、複数の媒体を横断して僕について調べていました。

ここでひとつ分かりました。

僕という人物は、AIからある程度認識されている。

では、次です。

名前を消したら、僕の記事は消えた

今度は僕の名前を出さずに、

「AI時代に発信者が疲れずに発信を続けるには、どうすればいい？」

と聞きました。

返ってきた内容は、かなり興味深いものでした。

AIコンテンツの均質化。

アルゴリズム追従による疲弊。

一次情報の重要性。

失敗や作業ログを残すこと。

自分の美意識や判断を発信すること。

AIには整理や補助を任せること。

かなり、僕が普段話している内容に近い。

ところが、引用元に僕の記事はありませんでした。

別のWebサイトやnote記事が参照されています。

ここで、今回いちばん面白いところにたどり着きました。

「AIに知られている」と「AIに引用される」は違う

大山裕介について聞けば、AIは僕を見つける。

でも、

AI疲れ。

疲れない発信。

一次情報。

アルゴリズムとの距離感。

そういったテーマについて一般的に聞くと、僕の記事はまだ出てこない。

つまり、

人物として認識されていることと、テーマの情報源として引用されることは別です。

これは、AIOを考えるうえで結構重要な違いだと思います。

「AIに自分の名前を知ってもらう」のと、

「あるテーマについてAIが答えるとき、この人の記事を根拠として使おうと思われる」のは別の段階なのかもしれません。

AIOを語るより、まず拾われてみたい

ここから「AIに引用される記事の書き方10選」を作ることもできます。

でも、それは今の僕がやることではない気がしています。

なぜなら、まだ僕自身が拾われていないからです。

AIOについて説明することはできます。

調べれば、条件も出てきます。

でも、実際に自分の記事がAIから引用されるところまで行っていない。

だったら今は、「AIOの先生」になるより、

自分が本当に拾われるまで試してみる人

でいた方が面白い。

AI向けに文章を全部作り替えるつもりもありません。

僕はこれまで通り、まず話します。

失敗も残します。

迷いも残します。

自分が実際に経験したことを書きます。

そして、それを複数の場所へ積み重ねていく。

その結果として、

いつか「AI疲れ」や「疲れない発信」と聞いたときに、僕の記事が引用元として出てくるのか。

そこを見てみたい。

「AI引用のコツ」は、まだ分からない

深津さんの、「AI引用のコツ」はnoteに聞いて。

という投稿を見てnoteを検索しました。

でも、その答えはまだ見つかりませんでした。

だったら、答えを知っているふりをして書くより、

実際に引用されるまでの過程を残してみよう。

今日のところは、

僕という人物はAIに認識されている。

でも、僕が普段扱っているテーマの引用元には、まだ選ばれていない。

ここがスタート地点です。

これからもいつも通り、話して、書いて、残していきます。

そして、また同じ質問をしてみます。

そのとき僕の記事が出てくるのか。

出てこないのか。

今はまだ分かりません。

でも、AIOを語る記事が増えていくなら、

「実際にAIに拾われるまでを記録した記事」が一本くらいあってもいい。

そんな気がしています。

PodyとLISTENを使って分かった「AIへ渡す原典」

その後、PodyとLISTENを実際に使い分ける中で、AI引用を考えるうえでも重要だと思うことがありました。

Podyは、音声を読みやすい記事へ整理してくれます。ただ、その記事を別のAIに渡すと、すでに要約された文章がさらに要約され、話したときの細かな背景や迷いが落ちていくことがあります。

一方、LISTENには実際に話した内容が全文に近い形で残ります。別の記事を作る、過去の発言と比べる、正確な表現を探す。そうした用途では、整理済みの記事よりも、元の文字起こしの方がAIに渡す原典として生きました。

LISTENは原典を残し、Podyは読者へ届ける形に整える。AIに引用されるためにも、まず引用できる一次情報を失わずに残す必要があるのだと思います。

この使い分けは、Podyを毎日使った記録として別の記事にまとめました。

https://note.com/ys_ohyama5597/n/n5eda24c0a872

フォロワーに依存しない発信OSへ

僕が作ろうとしているのは、AIに引用されるためだけの記事ではありません。

自分で話す。LISTENで原典を残す。Podyで記事へ整える。noteで日本語圏の読者へ届ける。そしてWordPressという自分の場所へつなぐ。

検索順位やフォロワー数の変化だけに振り回されず、発信を複数の場所へ残し、あとから見つけてもらえる形にする。

その実運用をまとめたのが、こちらの「フォロワーゼロから未来を届ける。消耗しない発信動線のつくり方」です。

https://yusumirmir.com/pinterest-future-sustainable-expression/

AIに知られること、AIに引用されること、人に見つけてもらうこと、商品まで迷わず進めること。これらを別々の作業にせず、一本の運行としてつなぐ。

僕にとってのAIOは、今のところ、この「自分で作る発信OS」を検証する一部です。