ディギコのチャピりログは、GPTとClaude 5の無料LLMにビューティー分野のカテゴリ質問を各10回行い、LLMが想起した商品と想起集合の強度、RAG(AI検索)の発火率を集計した結果です。商品の性能・品質を評価・推奨するものではありません

のディギコが
ひたすら美容情報をチャピったログをまとめます。

「○○といえば?」をGPTとClaude 5に10回ずつ。LLMが何を思い出し、どれくらい揺れ、RAGに逃げたかを記録しています。

現在の調査日2026年8月31日 次回更新はモデル更新日です。
ディギコ
測定回 第2回 2026年10月(最新) 第1回 2026年8月 第1回(2026年8月)の記録を表示中。最新はこちら

想起集合の強度帯別 RAG発火率

強度帯組数平均RAG発火率GPTClaude 5
盤石684.7%1.8%6.1%
強固542.8%0.9%5.7%
中程度4915.5%7.7%27.9%
不安定534.0%16.7%60.0%
想起なし0———

想起集合の強度が下がるほど、RAG発火率は上がります。

数字の読み方

想起集合の強度

同じ質問を10回したとき、LLMが挙げる商品の顔ぶれがどれだけ一致するかを0〜1で表します。1.0に近いほど毎回同じ顔ぶれ、0に近いほど毎回違う顔ぶれです。強度が高いカテゴリほど、LLMの中で答えが固まっています。

盤石 0.86以上強固 0.70以上中程度 0.40以上不安定 0.40未満想起なし

「想起なし」は10回すべてで商品名を挙げなかったカテゴリです。

RAG発火率

検索ツールを使える状態で質問したとき、LLMが検索を呼び出そうとした割合(10回中n回)です。実際の検索は実行していません。記憶だけで答えられる質問ほど、この割合は下がります。

RAG依存 検索実測あり

RAG発火率が高いカテゴリでは、RAGで参照される情報の整備が結果に直結します。低いカテゴリでは、想起集合を作る材料(LLMの事前学習に届く記事)の量が効きます。

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