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Perplexity ProとMaxの違いは？料金・機能と選び方

Perplexity ProとMaxの料金、モデル、Research、Model Council、Computer利用枠を比較します。月額差を払う条件を実務の停止点から判断できます。
2026.08.24 冨田到 冨田到
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GEOとは？｜AI回答の引用を測る実務ループ

GEO（Generative Engine Optimization）を、SEOの置き換えではなくAI回答内の引用を測る運用層として解説。Google公式の確認事項と実務仮説を分け、質問セット、引用元、不足、修正、再測定のループをマーケティング、R&D、知財、新規事業向けに紹介します。
2026.08.06 冨田到 冨田到
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構造化データとは？｜JSON-LDが効く読み手と効かない読み手を実験データで分ける

構造化データ(JSON-LD)を読む相手は、検索エンジン・AI検索・社内AIの3種類に増えました。Googleは公式ドキュメントで「生成AI検索に構造化データは必須ではない」と明記しており、JSON-LDを新規追加した1,885ページの対照実験でもAI引用は増えていません。一方で社内AIでは、見出しの階層を各断片に持たせるだけで正答率が6.5ポイント上がった査読論文があります。効果を数字で確かめられる相手とそうでない相手を分け、廃止済みのHowTo・FAQを実装しないための確認手順まで整理しました。
2026.08.05 冨田到 冨田到
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EC・小売の市場リサーチAI｜自社データで消える問いを引き、残りを賞味期限で仕分ける

EC・小売は答えの半分を自社のPOSや購買ログで持っています。まず自社データで答えが出る問いを引き算し、残った問いを「答えが何日で古くなるか」で仕分けて自動化範囲を決める設計をまとめました。モール・自社EC・実店舗で違うデータの穴、カテゴリ別EC化率の12.5倍差、AIが引いてくる廃止統計の落とし穴まで。
2026.08.04 冨田到 冨田到
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GraphRAGとは？｜ナレッジグラフ×RAGでAI調査が繋がる仕組み

GraphRAGとは？ ナレッジグラフをRAGに組み込んで、Vector RAGでは解けなかったマルチホップ推論や全体テーマ抽出を可能にする技術。Microsoft/Neo4j/LangChain実装3種の対比、LazyGraphRAGのコスト構造、R&D現場での特許・医療・投資調査での使い方まで、初学者にもわかる比喩と最新論文で解説します。
2026.07.07 2026.07.14 冨田到 冨田到
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日本語×英語ソースを両立するリサーチAI5選｜4軸マップで選ぶ

日本語対応AIリサーチエージェント5選を4軸（日本語ソース／英語ソース／Deep Research深度／日本の業界データ）で採点比較。Felo・Genspark・Perplexity・Snorbe・You.com の使い分け、無料枠、ハルシネーション対策を実務目線で整理します。
2026.07.07 2026.07.08 冨田到 冨田到
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