Perplexity時代の情報薄化問題― 思考の骨格がアウトプットを決める
最近、インプレッション稼ぎを目的としたAI自動生成記事が増えている。
問題は単に「質が低い」ことではない。より深刻なのは、二重に薄まった情報が流通する構造が生まれていることだ。
検索結果を寄せ集めた一次生成。
それをさらに別のAIに突っ込んで再構成。
意味の濃度は希釈され、しかし体裁だけは整う。
構造を持たない言葉だけが市場を循環し始める。
思考の骨格がアウトプットの質を決める
こういったインプレッション目的のAI自動生成記事の制作では、速さを最優先するために「Perplexityで下調べして、ChatGPTやClaudeなどのLLMに突っ込む」というワークフローを、すでに多くの人が実践していると思われる。
これは悪いやり方ではない。ただし、使い手の理解が甘いと、内容がそのまま構造的な薄さとしてアウトプットに露出する。
そこでツールが高度になればなるほど、人間側の思考力の差が可視化される。
以前は、コンテンツの文章力や語彙力の差が目立った。
いまは違う。
問われているのは、
- 何を問いとして設定しているか
- 情報をどう抽象化しているか
- 構造として理解しているか
つまり、思考の骨格そのものだ。
AIは補助輪にはなる。
しかし、骨格までは現在のところ代替しない。
Perplexityのアルゴリズム進化とイタチごっこ
PerplexityのようなLLMベースの検索は、従来のキーワード一致型とは違う。
内容に対して、意味レベルでの構造判定が可能になる。
その結果、
- スクロール稼ぎ
- キーワード過剰詰め込み
- 表面的な網羅性
といった旧来のSEO的イタチごっこは通用しにくくなる。
だがここで終わらない。
アルゴリズムの設計思想まで理解する高度なプレイヤーは、
必ず次の抜け穴を探す。
つまり、
イタチごっこが終わるのではない。
イタチの質が上がる。
この競争の本質はそこにある。
セキュリティと完全同型の構造
この構図は、セキュリティの世界と完全に同型だ。
- 防御が高度化する
- 攻撃も高度化する
- 設計思想を理解する側が優位に立つ
善用すれば、
意味構造を前提とした良質なコンテンツ設計が可能になる。
悪用すれば、
最も手強い“構造理解型イタチ”が生まれる。
技術は倫理を保証しない。
ただ、構造理解の差だけを容赦なく可視化する。
情報濃度の時代へ
これからの情報環境で価値を持つのは、
- 長さではない
- 網羅性でもない
- AIを使っているかどうかでもない
どれだけ構造として理解しているか。
AI時代は、
人間の思考の骨格が最も露出する時代でもある。
情報は薄くもできるし、濃くもできる。
決めているのは、ツールではなく設計思想だ。
著：霧星礼知（min.k）
構造整理：Claude Sonnet 4.6 × ChatGPT GPT-5.2
AI-assisted / Structure observation