株式会社MERYは10月9日、全国の15〜30歳の女性を対象とした「Z世代の購買に関するMERYアンケート」の結果を公表した。調査期間は2026年9月1日〜3日、インターネット調査で、事前調査2,000名、本調査はカテゴリーごとに各300名である。
生成AIチャット（ChatGPT・Gemini・Copilotなど）の利用経験者は61.1%だった。商品選びにAIを使った経験は日用品67.7%、コスメ62.3%、ファッション56.0%、飲料食品44.3%である。
一方、「AIの回答だけで決めて、そのまま購入した」はコスメ17.6%、日用品6.9%、ファッション7.7%、飲料食品9.0%にとどまった。SNSや口コミアプリでの裏取り、店頭での実物確認を経て購入する回答が多かった。
AIの回答とSNSの口コミが食い違った場合、全カテゴリーでSNS寄りの回答がAI寄りを上回り、ファッションは53.3%、飲料食品は57.7%がSNS寄りだった。
朝日新聞グループの株式会社４ＸとGEO事業者の株式会社Z Creative Partners（ZCP）は10月19日、協業による記事広告商品「AIレピュテーション・プログラム」を発表し、同日から４Ｘが運営するCNET Japanで提供を開始した。
生成AIが回答の材料として取り込みやすい構成で記事を制作・掲載し、AIの回答の中でブランドがどう語られ、薦められているかを独自指標「AIレピュテーション指数」で測定・報告する。指数はZCPのAIブランド評価フレームワーク「VSCA™」（特許出願済）を基礎とする。
標準の対象AIはChatGPT、Gemini、PerplexityまたはClaudeの3サービス。価格（税別、3サービス・3テーマ想定）はアセスメント50万円、記事1本80万円、レポート1回50万円である。
両社は、事実に基づかない誘導や生成AI向け専用ページの作成は行わないとしている。今後はZDNET Japanなど４Ｘの他媒体への展開を予定する。
復旦大学などの研究者は10月8日、AI検索の引用元の脆弱性を測定した論文「From Public Posts to AI-Search Citations: Measuring the Fragility of AI Search」をarXivで公開した。
10のAI検索サービスにおける17,211件の引用（6,356ドメイン）を分析したところ、各サービスの引用の20.5%〜70.8%が上位20ドメインに集中していた。
研究者がよく引用される投稿サイトに架空の概念の記事を掲載したところ、10サービス中8つが7日以内にその概念を引用した。対象にはChatGPT、Perplexity、Grok、GoogleのAIが含まれる。
引用されやすいサイトへの1本の記事は、引用されにくいサイトへの20本超の投稿より大きな影響を持った。14ドルのGEO投稿サービスで13本の投稿が行われ、1つのサービスは1時間以内にその内容を引用した。
出典：arXiv: From Public Posts to AI-Search Citations（2026年10月8日）
Today's Insight
今日の3本は、立場の異なる三者から同じ構造を示している。AIは企業のサイトだけでなく、第三者の媒体やSNS、口コミを経由してブランドを理解し、消費者はAIの答えをさらに別の情報源で確かめている。
復旦大学などの論文は、AI検索の引用が少数のドメインに集中し、引用されやすい場所への1本の記事が、そうでない場所への20本超の投稿を上回る影響を持つことを示した。４ＸとZCPの商品は、この「掲載場所の重み」を信頼性の高い媒体側から商品化したものと読める。
AI検索での可視性は、掲載量ではなく「AIが繰り返し参照する場所に、正確な情報があるか」で決まりつつある。
ただし、同じ構造は低コストの誘導にも開かれている。論文では14ドルの投稿で回答に影響が出た事例が報告された。媒体の信頼性を重視する商品が出てくる一方で、AI回答の中の自社情報が第三者によって書き換えられるリスクも現実のものになっている。
そしてMERYの調査は、AIの回答が最終判断ではないことを示した。Z世代の女性はAIで候補を絞り込み、SNSの口コミや店頭で確かめてから購入し、両者が食い違えばSNSを信じる傾向が強い。
日本企業に必要なのは、AI回答での露出・回答の正確性・その後に参照されるSNSや口コミでの評価を、一つの購買経路として測ることである。 自社がAIにどう語られているかを定期的に確認し、その根拠となっている媒体や投稿まで遡って把握することが、AI時代のブランド管理の出発点になる。
MiniMaxはMiniMax M3.1 Flashを発表した。匿名モデル「Space Bunny」はその初期版で、これまでに200兆トークン超を処理していた。
Ant GroupのinclusionAIはGitHubでMing-3.0-ttsを公開した。0.5Bのdenseモデルと、Ling V3ベースのtiny（総パラメータ7.9B、アクティブ1.3B）の2つの音声生成モデルを含み、MITライセンスでオープンソース化。重みはHugging FaceとModelScopeからダウンロードできる。
OpenAIは、最新モデルがCOBOL、Fortran、Visual Basicなどの低リソースなプログラミング言語において、構築・移行能力を大きく向上させたと発表し、あわせて評価スイートをオープンソース化した。
falは@bfl_aiと協力した最新のポストトレーニング済み動画モデルFLUX 3 Maxを公開した。第三者のimage-to-video品質評価で同率1位となり、10秒・720/768pの動画を約12秒で生成できる。今後3週間は75%割引で提供され、同品質クラスで最も安価なフロンティア動画モデルとうたっている。
Inceptionの拡散モデルMercury 3がOpenRouterで利用可能になった。生成速度は1,000 tok/s超、1Mコンテキストに対応し、Mercury 2.5の4倍の速さ。InceptionはIFBench、GPQA Diamond、SWE-Bench AtlasでGPT-6 LunaやHaiku 5.5を上回ったと報告している。提供開始記念で半額となり、価格は入力$0.10/M、出力$0.35/M。
AWSは、AWS Trainium向けのオープンソースのネイティブPyTorchバックエンドTorchNeuronを発表した。10月20日のPyTorch Conference North AmericaでApache 2.0ライセンスのパブリックベータとして公開され、コードはgithub.com/aws-neuron/torch-neuronxに置かれる。
ClaudeはDashboardsとMotionのベータ提供を発表した。DashboardsはデータプラットフォームやCRMに接続し、データの変化に合わせてリアルタイムに更新されるダッシュボードを生成するもので、すべての有料プランが対象。Motionはレポートやグラフをアニメーション解説の短編動画に変換するツールで、動画モデルを使わずコードで生成し、文字・数値・テンポを修正してMP4で書き出せる。TeamおよびEnterpriseプランが対象。
米国土安全保障省（DHS）は2018年のサプライチェーン法に基づき命令2026-01を発出し、すべての連邦文民機関に対してDeepSeekおよびその関連会社の製品の調達を直ちに停止し、ITシステムから排除するよう求めた。DeepSeekを利用して開発されたサードパーティ製品・サービスも対象に含まれる。
AIセキュリティ企業Norforgeは、あるハッカーがオープンソースのAIプラットフォームCairnでオーケストレーションしたエージェントを使い、100を超えるWebサイトに侵入していたことを発見した。Reutersによると、被害者にはJohn Deere、SharkNinja、Cumminsが含まれる。
Metaは、オハイオ州ニューアルバニーにあるギガワット級スーパークラスタPrometheusを紹介した。第1期はすでに完成してMuseシリーズの基盤モデルの学習に使われており、最終的に約100万基のGPUまで拡張することを目指している。
Metaのエンジニアリングチームは、データパイプライン向けエージェントで採用している「シン・オーケストレーター」パターンを紹介した。約1,300行のオーケストレーターはルーティングと信頼性チェックだけを担い、20以上のワークフローをコンテキストが分離された14の専門サブエージェントに振り分け、自身はドメイン推論を一切行わない。
n8nのブログは、1台のNVIDIA DGX Spark（128GBユニファイドメモリ）に7つのローカルモデルをデプロイし、LiteLLMの単一のOpenAI互換エンドポイントを通じてn8nワークフローを動かす方法を解説するチュートリアルを公開した。クラウドAPIは一切呼び出さない。
