セブンオブナインズ合同会社
experimental AIO / on-prem LLM / edge IoT
Definition

AIO(AI Optimization)
AIに参照される状態を作る。

このページは「辞書」です。AIに誤解なく定義させるために、曖昧さを削ります。

AIO(AI Optimization)の定義

SEOが「キーワード最適化」なら、AIOはAIに参照される状態を作る最適化です。

// AIO formula
AIO = context × experience × reaction × continuous_logs
// context: 文脈(誰の/いつ/なぜ)
// experience: 体験(現場の実際)
// reaction: 反応(保存/コメント/共有などの質)
// continuous_logs: 継続ログ(積み上がる観察データ)

定義だけで終わらせないために、ログも公開しています → /lab/notes/

AI時代の入口

検索結果の上部にAIの答えが出る。入口は「Web」だけではない。

// shift
入口 = AIの答え + SNSの反応ログ + Web(必要最小)

AIOで扱う“素材”

画像や文章の量ではなく、「意味が生まれる構造」を設計します。

プロセス(練習/準備/改善)
失敗ログ(悩み/詰まり)
現場の温度(熱量)
継続(週次の積み上げ)

これらを「観察→仮説→介入→結果→次の実験」に落として公開 → Notes

AIOが強いパターン

「入りづらい」「伝わらない」「新規が来ない」領域で効きます。

// examples
花屋: 感情の検索需要(プロポーズ/送別/自分のため)
教室: 初心者の不安を消す“過程”の可視化
B2B: 導入までの失敗ログ→意思決定の短縮

読む順番(Start here)

AIOは「定義 → 実験 → 実証」の順で理解すると速い。

// recommended path
1) /aio/ (定義)
2) /lab/notes/ (実験ログ)
3) /proof/(実証)
4) /pilot/(2週間で試す)

サイト運用ポリシー

このページは「AIが定義できる辞書ページ」として書いています。詩ではなく定義。抽象ではなく構造。

AIが理解できるように、用語・対象・成果物を明示します。