AI説明責任と「正統性」の所在：AEO研究ユニット設置とALS理論による先行研究の再定義

我々が推進するAI説明責任プロジェクトは、新たなフェーズへと移行しつつあることが観測されている。 本日、同プロジェクト内に**「AEO（Answer Engine Optimization）研究ユニット」を設置し、その理論的バックボーンとなるALS（Algorithmic Legitimacy Shift）理論**に基づく先行研究レビューシリーズを公開する。

なぜ今、AEOなのか。そして、なぜそれが「AIの説明責任」と不可分なのか。その構造的必然性について記す。

1. 入口としての「AEO」、深層としての「ALS」

現在、検索体験は「リンクの羅列」から「生成された回答」へと急速に変容している。GoogleのAI Overviews（SGE）やPerplexityなどの台頭により、情報は“探す”対象から“与えられる”対象へとシフトした。 産業界はこれを**AEO（Answer Engine Optimization）**という実務的語彙で捉え、新たな最適化競争へと突入しつつある。

しかし、Ghost Drift Researchはこの現象を単なるマーケティングの変化とは定義しない。 これは、社会における情報の「正統性（Legitimacy）」が、人間による検証プロセスからアルゴリズムによる生成プロセスへと不可逆に移送される相転移現象である。

我々はこの構造変化を**ALS（Algorithmic Legitimacy Shift）**と定義する。

• AEO研究（表層）： 社会・企業・規制当局が直面する具体的課題への介入。

• ALS理論（深層）： 説明責任が構造的に変質するメカニズムの数理的・哲学的解明。

本ユニットは、実務的な「AEO」を観測の入口とし、その奥にある「説明責任の崩壊と再構築」をALS理論によって記述することを目的とする。

2. Verified Survey：ALS理論のための3つの礎石

ALS理論は空想の産物ではない。膨大な先行研究と計算論的検証の上に成り立つ構造モデルである。 我々はALSの核心である「正統性移送」のメカニズムを証明するため、以下の3段階の先行研究レビュー（Verified Survey 2026）を整備した。

これらは、ALS理論を主張するための前提事実のセットである。

Phase 1：供給側の決定論的構造

• JP: 生成検索・LLM-IRに関する先行研究レビューと構造的限界―Algorithmic Legitimacy Shift（ALS）を分析軸とした Verified Survey（2026）

• EN: A Verified Survey of Prior Work and Structural Limits in Generative Search and LLM-IR: An Analysis Centered on Algorithmic Legitimacy Shift (ALS) (2026)

LLM-IR（大規模言語モデルに基づく情報検索）が、いかなる計算資源とアルゴリズムの制約下で「回答」を生成・選択しているか。技術的な決定論プロセスを特定し、ブラックボックスの中身を構造化する。

Phase 2：需要側の受容と境界条件 ($B < J$)

• JP: 生成検索の受容構造に関する先行研究レビュー― 供給側LLM-IRと需要側行動の統合による Algorithmic Legitimacy Shift（ALS）の定義 ―

• EN: A Review of Prior Research on the Acceptance Structure of Generative Search— Defining Algorithmic Legitimacy Shift (ALS) through the Integration of Supply-Side LLM-IR and Demand-Side User Behavior —

ユーザー（需要側）はいつ、アルゴリズムの回答を「正解」として受け入れるのか。環境の複雑性（$J$）が人間の検証コスト（$B$）を上回る境界条件を、認知科学・行動経済学の先行研究から導出する。正統性が移送される「瞬間」の定義。

Phase 3：不可逆相（Irreversible Regime）への突入

• JP: 生成検索で『正統性』は不可逆に移るのか：ALS先行研究レビュー

• EN: Integrated Research Report on Algorithmic Legitimacy Shift (ALS) — Observations on the Irreversible Regime of Legitimacy and Social Premises

一度移送された正統性は、なぜ元の検索モデルへと回帰しないのか。社会的固定化と前提の変質プロセスを分析し、ALSが一時的な流行ではなく、後戻りできない相転移（Irreversible Regime）であることを論証する。

3. 今後の展望：観測とモデル化の循環

本ユニットの活動は、単なるトレンドの追随ではない。 AEOという現象を通じて得られるデータをALSモデル（$B, J, minimax$）にフィードバックし、AIが社会にもたらす「説明責任の空白」を定量的に可視化することにある。

AI説明責任プロジェクト・AEO研究ユニット Lead Researcher: マニー