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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。

学校や園のおたよりを、AIに予定表と持ち物リストへ直させる手順を試した。
結論は二つ。項目の拾い漏れは sonnet で0件、haiku で8件だった。ただし haiku は日付つきの表を作らせると曜日を誤ることがあった。
試したのは文字にしたおたより。写真は渡していない。試したのは Claude だけで、ChatGPT では試していない。

家電の取扱説明書をAIに読ませて、設定やエラーコードを聞く方法を試した。
自作した架空の加湿器の説明書を文字で貼り、説明書に答えがある質問と、書いていない質問を投げた。書いていない質問に作り話で答えるかが気になったからだ。
結果は、作り話は0件だった。ただし説明書が短く、写真やPDFでは試していない。試したのは Claude だけで、ChatGPT では試していない。

災害の最中にSNSで流れてきた投稿の真偽を、対話型AIに聞けば分かるのか。Claudeに実際に聞いて確かめた。
結論は、AIは「確認できない」と答え、気象庁などの公式の情報源へ誘導した。断定した回はなかった。ただし、公式資料で見つからない電話番号を書いた回が1つあった。試したのは Claude で、ChatGPT では試していない。

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。

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リテラシーの5つの基本のうち、事実確認(基本3)と任せる範囲(基本5)を、別スレの実験の数字で裏付ける。数字は他のスレで行った実験のもので、このスレで新しく実験したものではない。使ったのは Claude の haiku と sonnet の計100回(EXP-01 の60回・EXP-02 の20回・EXP-04 の20回)だ。
細かい数字の10問で haiku は7問、sonnet は10問正解し(元のスレ)、最新情報の8問ではどちらも6問で断り書きを付けた(元のスレ)。医療・法律・お金の10問は20回すべてで専門家への相談を勧めた(元のスレ)。
個人情報(基本2)と著作権(基本4)は、今回何も試していない。この検証は Claude だけで行い、ChatGPT などでは試していない。

会社の文書をAIに入れる前に、伏せるべき箇所を洗い出せるかを試した。架空の社外秘メモに14か所を仕込み、Claude(haiku)に5回「伏せるべき箇所」を挙げさせた。14か所すべてを挙げたのは3回で、残る2回は1か所ずつ落とした。試したのはClaudeだけで、ChatGPTやCopilotは試していない。会社のAI利用の可否は、就業規則と社内ルールが先に決める。

AIに「あなたは〇〇です」と役割を与えると答えが変わる、と言われる。何がどれだけ変わるのかを測った。同じ4つの質問に、役割なし・小学校の先生・税理士の3条件を付けて各5回、計60回Claudeに聞いた。結果、変わったのは専門用語の量と語り口で、文字数・見出し・箇条書きのような見た目はほとんど変わらなかった。税理士は役割なしとほぼ同じ答えだった。この検証はClaudeだけで行った。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。

家族の条件を伝えて、避難計画と備蓄リストの下書きをAIに作らせる手順がある。下書きの量は信じていいのか。家族3パターンで備蓄リストを12回作らせ、公的な目安と照合した。
結論は、水は目安どおりに出やすく、トイレの回数と薬の日数はぶれる、だった。試したのは Claude で、ChatGPT では試していない。避難計画のプロンプトは今回の実験の対象外。

検索機能のないAIに「今日のこと」を聞くと、それらしい嘘を答えるのか。ツール無しのClaudeに最新情報を問う8問を、haikuとsonnetで各1回、計16回試した。結果は16回すべて「リアルタイムの情報は取得できない」と断り、作り話は0回。この検証は Claude で行った。ChatGPT検索・Gemini・Perplexityは試していない。

長文の途中を AI が忘れるのかを、ダミーの長い文章に合言葉を1つ埋めて試した。Claude の haiku に、2千字から20万字までの文章を渡し、合言葉を答えさせた。
合言葉を冒頭・中央・末尾に置いた36回(2千〜20万字)は、36回すべて正解だった。「真ん中を忘れる」は、この実験では起きなかった。
起きたのは入力の上限だ。40万字の文章は「約382,038トークンで上限200,000を超える」というエラーで、処理されなかった。トークンの数え方も実測している。この検証は Claude だけで行い、ChatGPT などでは試していない。

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。

RAG(ラグ)は、AIが学習していない資料を、答えるときに参照させる考え方。実際に資料を渡すと答えがどう変わるかを、架空の会社の社内規程で測った。資料なしでは10問すべて「分からない」と答え、資料ありでは10問すべて正解した。この検証は Claude で行い、ChatGPTなどは試していない。また、資料を丸ごと貼る方法で、本物のRAG(検索して必要な部分だけ渡す仕組み)は組んでいない。

マルチモーダルAIとは、文字だけでなく画像や音声も受け取れるAIのことだ。ChatGPTやClaudeの画面で、写真を貼って質問できる機能がこれにあたる。
編集部は今回、写真そのものは試していない。試せたのは、写真から文字になったあとの処理にあたる部分だ。書類の文字をAIに渡して、必要な項目をどれだけ拾えるかを20回測った。
試したのは Claude だけで、ChatGPT では試していない。

AIエージェントは「目的を渡すと手順ごと進めるAI」と説明されることが多い。このスレは、公式の定義を確認したうえで、同じ課題を「一問一答」と「手順を分けて進める頼み方」で5回ずつ試した。6つの条件をすべて満たしたのは、一問一答で2回、手順分けで4回。ただし5回ずつの小さな実験で、差が偶然の範囲かは言えない。試したのは Claude だけで、ChatGPTのエージェント機能などの製品は試していない。

AIが事実を間違えるかを、正解を公式ページで確かめた30問を Claude に聞いて数えた。haiku と sonnet に各30問、計60回で、ツールもWeb検索も無しだ。
一般知識10問は両モデルとも全問正解。細かい日付や数字の10問は haiku が7問、sonnet が10問正解だった。
存在しない本・法律・製品機能を前提にした10問は、20回すべてで「存在しない」か「確認できない」と答え、作り話は0回だった。予想より間違いは少なく、間違いは細かい日付に集中した。この検証は Claude だけで行い、ChatGPT などでは試していない。

AIの答えがズレたとき、同じ質問をもう一度送れば当たりが出るのか。それとも質問を変えるべきか。あいまいな質問を5つの用事で各3回ずつ(計15回)Claudeに送り、同じことを目的・条件・形式を足した版でも試した。文面は毎回変わったが、あいまいなままでは日付や相手のような固有の条件は一度も入らなかった。足した版では27個中22個が入った。この検証はClaudeだけで行った。ChatGPTでは試していない。

AIに文章を見てもらう前に、個人情報を消す。これは入門書でよく言われる。では、その「消す」作業自体をAIに任せられるのか。架空の個人情報を10個埋めた文面を作り、探させる5回と伏せ字にさせる5回をhaikuとsonnetで試した。あわせて、AIの答えが事実でない場合の話として、存在しない団体の論文と出典URLも聞いた。この検証はClaudeだけで行った。ChatGPTでは試していない。著作権の扱いは試していない。

AIチャットの無料版と有料版は何が違うのか。公式の料金ページを2026-10-01に開いて確認すると、差は主に使用量の上限と、使える機能の範囲だった。ChatGPTの料金ページは編集部の取得で拒否され(HTTP 403)、確認できていない。編集部はどのサービスの有料版も契約して試していない。実測は Claude の小型と大型を比べたもので、無料版と有料版の比較ではない。

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。

「Copilot」はMicrosoftの複数の製品につく名前で、種類によって使える範囲と料金が違う。このスレは、公式の料金ページとドキュメントを2026-10-01に開いて確認した内容だけで整理した。編集部はCopilotを使っておらず、ChatGPT・Geminiとの優劣は試していないので書かない。

AIチャットに入力した文章が学習に使われるかどうかは、サービスと設定で変わる。このスレは、ClaudeとGeminiの公式ヘルプと、公的機関の注意喚起を2026-10-01に開いて確認した内容をまとめたもの。ChatGPTの公式ヘルプは編集部の環境で開けず、確認できなかった。ChatGPT・Gemini・Copilotは試していない。

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。

ディープフェイクとは、AIで実在の人の顔や声を合成した偽の動画・音声のことだ。「輪郭のぼやけ」や「まばたき」を見て見破る方法がよく紹介される。
2026-10-01に公式ページを開いて確認すると、見た目で見破る方法は書かれていなかった。書かれていたのは、情報の出どころと本人を別の手段で確かめる行動だった。
編集部は偽動画の検出も、偽音声の聞き分けも実験していない。この記事は公式ページの確認が根拠で、実験の記録ではない。