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AIは会話の中で言われたことを、どこまで覚えているのか。最初に5つの事実(好きな色・猫の名前・出身地・苦手な食べ物・予定)を伝えた長い会話ログの最後で、それを尋ねた。約700字から約7万6千字まで4段階の長さを5回ずつ試して、20回すべて5つとも正解。ログのない新しい会話では、5つとも「不明」だった。これは製品の「メモリ機能」そのものの検証ではない。ChatGPTのメモリ機能は試していない。

自分の言葉が出力にどれだけ残るかを、依頼の仕方を3通りに変えて測った。同じ内容の短い日記5本を、Claude の haiku に「メモから書かせる」「誤字だけ直させる」「もっと良くさせる」の3条件で、各2回ずつ計30回処理させた。
自分の下書きの言い回しが残った割合の平均は、誤字だけ直させると97%、もっと良くさせると51%、メモから書かせると24%だった。
「もっと良く」は条件が緩く、残る割合が8%から89%まで大きく散らばった。この検証は Claude だけで行い、ChatGPT などでは試していない。

子どもにAIを使わせる前に、サービスの年齢条件を確かめる。公式ヘルプを開いて確認した。あわせて、AIに「小学4年生向けに説明して」と頼んだ文章が、本当に4年生に読めるのかを5回試した。
試したのは Claude の haiku だけで、ChatGPT では試していない。Gemini の年齢条件は確認していない。

医療・法律・お金の相談を Claude に10問ずつ投げ、専門家への相談を勧めるか、数字や名前まで具体的に答えるかを数えた。haiku と sonnet の計20回だ。
専門家や窓口への相談を勧めたのは20回すべてで、haiku は10問中5問、sonnet は6問で具体的な数字や名前も出した。
断定的な言い方をしたのは haiku の1問(解雇)だけだった。AIは線引きを自分で示しつつ、その線の内側で具体的な数字も出す。この検証は Claude だけで行い、ChatGPT などでは試していない。

知識の締め切り(カットオフ)を、日付と「いま一番新しい〇〇」の10問で Claude に聞いて確かめた。haiku と sonnet に各10問、計20回で、ツールもWeb検索も無しだ。
日付の2問は両モデルとも「2026年」と正しく答えたが、これはモデルの知識ではなく、実行環境が今日の日付を渡していたためだった。
最新情報の8問では、どちらも6問で「分からない」「確認してください」などの断り書きを付けた。付けなかった2問のうちサッカーW杯は、両モデルとも2022年のカタール大会を「一番最近」と答えた。AI自身が答えた知識の期限も、公式の記載より古かった。この検証は Claude だけで行い、ChatGPT などでは試していない。

AIの答えに偏りがあるかを、職業だけを変えた同じ依頼で調べた。「看護師」「エンジニア」「社長」「保育士」が主人公の3行の物語を、Claude の haiku に各10回、計40回書かせた。
主人公の性別は指定していない。出力に出た「彼」「彼女」と下の名前を数えた結果、エンジニアは10回すべてが「彼」で、看護師は10回中7回に女性を示す語が出た。
社長で「彼」が出たのは3回で、保育士で「彼女」が出た回数は0だった。この検証は Claude だけで行い、ChatGPT など他のAIでは試していない。

親世代にAIを教えるとき、AIに「やさしく説明して」と頼めば、本当にやさしい言葉になるのか。同じ内容を70代の親向けと小学4年生向けに説明させ、カタカナ語、漢字、一文の長さを数えた。
結果は、親向けのほうがカタカナ語が多かった。「70代向け」と頼んでも、言葉は自動ではやさしくならない。試したのは Claude の haiku で、ChatGPT では試していない。

AIのモデル名は、同じサービスの中で性能と速さの違う複数のAIを区別するための名前。小型と大型でどれだけ答えが変わるかを、Claudeのhaiku(小型)とsonnet(大型)で測った。12種の課題を各2回、計48回聞いた結果、正答はhaikuが21/24、sonnetが24/24。これは Claude の小型と大型の差の実測で、ChatGPTのモデルの差の実測ではない。ChatGPTのモデル名と料金は、公式ページを開けず確認できなかったので書かない。

LLM(大規模言語モデル)は、文章を「トークン」という細かい単位に分け、次に来る言葉を予測して文章を作る仕組みだ。この2点を手元で数えて確かめた。
トークンは、自作の文を OpenAI 系のトークナイザ(tiktoken の o200k_base)で数えた。漢字多めの文は1文字あたり0.91トークン、英文は0.216トークンだった。
予測の側は、同じ依頼を Claude に10回ずつ書かせた。毎回違う文が出て、全く同じ文は haiku が0、sonnet が2だった。トークンの数字は Claude のものではない。Claude で試したのは haiku と sonnet だけで、ChatGPT などでは試していない。

プロンプトとは、AIに送る指示文のこと。「いい感じにやっといて」と頼まれた人が困るのと同じで、あいまいな指示はAIも困らせる、と言われる。それが本当かを確かめるため、5つの用事をあいまいに頼む版と具体的に頼む版で各3回、合計30回Claudeに頼んだ。結果は、具体版のほうが短く、指定した条件がほぼ入り、聞き返しはゼロだった。ただし指定した文字数を超える回もあった。この検証はClaudeだけで行った。ChatGPTでは試していない。

Google検索の上に出る「AIによる概要」を、設定で消せるのか。公式ヘルプには、機能を無効にすることはできない、と書かれている。代わりに検索後に「ウェブ」フィルタを選ぶと、概要の無いリンクだけの表示になる。このスレは公式ヘルプの確認(2026-10-01)だけで書いた。編集部はAIによる概要の画面を試していない。

身近なAIの事例は数多く紹介されているが、出典を示せないものも多い。このスレは、企業や公的機関の公式ページを2026-10-01に開いて内容を確認できた4件だけを載せる。確認できなかった事例は載せない。編集部はどの製品も使っておらず、効果の評価はしない。

Cursorとは何かを、公式ドキュメントと料金ページの記述だけで整理したスレ。確認日は2026-10-01。公式はCursorを「コーディングエージェント」と説明している。編集部はCursorを使っていない。以下は公式ページに書かれていることの要約で、使い心地の感想は書かない。