AI Solutions

人々が検索窓よりも先にAIへ尋ねる時代、私たちはAIが引用するコンテンツをつくり、その結果を数字で確認します

いま人々は、NaverやGoogleで直接検索する代わりに、ChatGPTのようなAIに質問します。AIは回答をつくる際、参照した出典を併せて提示します。どのコンテンツがその出典に選ばれるかが、新しい検索競争の基準になりつつあります。

Re:B Studiosは、AIが参照し引用できるコンテンツを設計し、実際にどれだけ選ばれたかを測定するGEO(Generative Engine Optimization、生成AI検索最適化)のテクノロジーカンパニーです。

検索エンジンの時代にSEOがあったなら、 AI検索の時代にはGEOが必要です。

研究上の根拠

このアプローチはRe:Bだけの主張ではありません。ACM KDD 2024で発表された研究は、出典・統計・引用文のように信頼性と抽出可能性を高める要素を適用した場合、生成エンジン内でのコンテンツ可視性が最大40%向上し得ると報告しました。¹ 後続研究では、文書構造を最適化した場合に引用率が平均17.3%改善され、² AI回答に実質的に活用されたページほど、定義・数値・比較のようにすぐ引用できる根拠が豊富な傾向も確認されました。³ ただし効果はエンジンと分野によって異なります。だからこそ、各ドメインで直接測定し検証する体系が必要です。

エンジン 1

AIコンテンツ技術

① コンテンツをつくるAI

運用中

仮想人物であるペルソナの性格・話し方・世界観をデータとして定義し、AIがその設定に一貫して従うよう制御する生産システムです。テキストを超えて、アバター・モーションフォト、ショート動画の産出までつながるマルチモーダルパイプラインを実装しました。自社発行媒体Re:PAGE(ISSN 3140-2437)を通じて、生産・検収・発行の運用可能性を確認しました。

② コンテンツを磨く人

運用中

AIがつくった記事をそのまま発行することはしません。すべての発行物は3人の監修陣の最終承認を経ます。検索・AIプラットフォームの公式ポリシー文書と公開変更ログも定期的に収集し、監修陣のレビューを経て、執筆・検収ルールの新バージョンに反映します。

③ 蓄積し学習するデータ

高度化中

生産したコンテンツにペルソナの性格・テーマ・品質などのラベルを付け、自社データセットとして蓄積します。「この記事は当該ペルソナらしいか」もAI評価システムでスコア化し、最終的な発行の可否は常に3人の監修陣が決定します。

④ 引用の有無を測定するAI

2026 Q4 開発目標

初期には約50のドメインクエリを2つの生成型検索エンジンで定期的に繰り返し実行し、どのコンテンツが出典として引用されるかを追跡します。まだ標準化されておらず、ドメイン別に一貫して確認するのが難しかったこの数値を、自社レポートとしてご提供します。

エンジン 2

アプリ・サービス開発力

技術は実際のサービスとして実装し、運用します。

モバイルアプリの企画からリリース・運用まで全工程を自社遂行

Google Play・App Storeのリリースパイプラインを保有

広告・決済・会員システムなど収益化インフラを自社構築

クラウドインフラ設計と無停止運用体制の構築

社内AI診断システムの構築・運用 — 代表が設計した事業構造診断メソドロジーをエンジニアがシステムとして実装し、2026年4月から運用中

P社SaaSシステムの構築・提供 — 外部企業(P社)の発注を受け、SaaSシステムを企画・開発して提供

社内マイクロツールの制作・活用 — コンテンツ生産・運用業務と連動する社内マイクロツールを自社制作し運用に活用

AI技術をアイデアのままにせず、実際に動くサービスにする会社です。

このチームが実際にやってきたこと

AI検索エンジンの構築・運用

検索エンジンとAI要約機能を備えたアプリを1人で開発しリリース。広告なしで累計1万件以上のダウンロード、月間ユーザー6,500人を記録しました。

(メンバーの個人プロジェクト)

大規模データパイプラインの運用

10万人以上のインフルエンサーデータを自動収集し、1日50万件を処理するパイプラインを構築・運用しました。

(メンバーの前職での実績)

決済サービスの安定運用

決済システムを含むサービスをゼロから構築し、稼働率99.9%、月15万件処理、エラー率0.02%の水準で運用しました。