人がAIを使うとき、実は4つの目的がある

突然ですが、あなたは最近「何かを調べるとき」どうしていますか？

Googleで検索する人もいれば、最初からChatGPTやClaudeに聞く人も増えてきました。でも、よく考えてみると「調べる」といっても、その目的って全部同じじゃないんですよね。

例えばこんな違いがあります。

• 「そもそもllms.txtって何？」と知りたいとき
• 「AとBのサービス、どっちがいい？」と比べたいとき
• 「この会社、信頼できる？」と確かめたいとき
• 「よし、じゃあここに頼もう」と決めるとき

同じ「AIに聞く」行動でも、裏にある気持ちが全然違う。そしてAIも、その場面ごとに違う動き方をしている可能性があります。

それを観測するために、AI観測ラボでは独自のフレームワークを作りました。名前は「DCTAフロー」です。

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DCTAフローとは？

DCTAフローは、人がAIを使って何かを調べるときの行動を4つのフェーズに分けたものです。

• D：Discover（ディスカバー）　→　知らないことを調べる
• C：Compare（コンペア）　→　いくつかを比べる
• T：Trust（トラスト）　→　信頼できるかを確かめる
• A：Act（アクト）　→　行動する・選ぶ

人がAIを使うとき、この4つのフェーズのどこかにいます。そしてAIは、フェーズによって「どのサイトを参照するか」「何を答えるか」が変わるのではないか——それがこの概念の出発点です。

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4つのフェーズをもう少し詳しく

D：Discover（知らないことを調べる）

「そもそも〇〇って何？」という段階です。まだ何も知らないので、とにかく情報がほしい。

AIへの質問例：

• 「AIクローラーって何？」
• 「llms.txtって何のファイル？」
• 「検索エンジンって言葉の意味は？」

このフェーズでAIは「わかりやすく説明できる情報源」を選ぼうとします。有名なサイトだから選ばれるのか、内容が詳しいから選ばれるのか——実はまだ誰もデータで確かめていません。

C：Compare（いくつかを比べる）

「AとBどっちがいい？」という段階です。すでに選択肢があって、違いを知りたい。

AIへの質問例：

• 「ChatGPTとClaudeの違いは？」
• 「robots.txtとllms.txtは何が違う？」
• 「GptとGemini、どちらを優先すべき？」

このフェーズでAIは複数のサイトを同時に参照して、情報を比べながら答えます。「比較記事を書いているサイト」が有利なのか、「それぞれを深く解説しているサイト」が有利なのか——これも実験で確かめていきます。

T：Trust（信頼できるかを確かめる）

「このサービス・この人、本当に大丈夫？」という段階です。興味は持ったけど、踏み出す前に安心したい。

AIへの質問例：

• 「AI観測ラボって信頼できる？」
• 「〇〇社の評判はどう？」
• 「この分野で信頼できる情報源は？」

このフェーズが一番面白いと思っています。AIは「権威性」をどうやって判断しているのか。フォロワー数？被リンク数？それとも別の何か？

A：Act（行動する・選ぶ）

「よし、ここに決めた」という最後の段階です。AIに背中を押してもらう場面とも言えます。

AIへの質問例：

• 「AIに強いサイト設計を頼むならどこがいい？」
• 「まず何から始めればいい？」
• 「おすすめのツールを教えて」

DiscoverやCompareで引用されるサイトと、Actで推薦されるサイトは一致するのか——それとも全然違うのか。ここも実験で明らかにしていきます。

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なぜこのフローを作ったのか

正直に言うと、「AIに読まれやすいサイトを作る」という話をするとき、ほとんどの人が技術的な設定の話しかしていないと感じていました。

robots.txtを整える、llms.txtを設置する、構造化データを入れる——どれも大事です。でもそれって「AIクローラーを入口まで呼び込む」話であって、「呼び込んだAIが実際に何をするか」はまた別の話なんですよね。

人間がAIを使うとき、目的によって聞き方が変わる。だったらAIの動き方も変わるはず。その変わり方を観測するための軸として、DCTAフローを作りました。

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これから何を実験するのか

AI観測ラボでは、このDCTAフローの各フェーズに沿った実験を順番に行っていきます。

• Discoverフェーズの実験：「知らないことを調べる」場面でAIはどのサイトを選ぶのか
• Compareフェーズの実験：「比べる」場面でAIはどう複数の情報を扱うのか
• Trustフェーズの実験：「信頼を確かめる」場面でAIは何を根拠に判断するのか
• Actフェーズの実験：「行動を後押しする」場面でAIは何を推薦するのか

全部データで確かめます。仮説が外れたときも、そのまま記録します。

引き続き観測を続けます。

公開日：2026年2月　/　著者：冨島 基宏（AI観測ラボ）