ソース多様性 (Source Diversity)

一言定義: ユニークドメイン数 ÷ 総引用数。0〜1 の値で、1 に近いほど多様。

なぜ重要か

• ビジネス側: 多様性が低い ＝ 特定の情報源（Wikipedia / 大手まとめサイト等）に偏っている、ということ。クライアント側のサイトが引用される可能性が下がる。
• 学術側: エンジンの retrieval policy のバイアスを表す。Yang et al. (2025) はプロバイダ内引用類似度 0.82-0.99（プロバイダごとに「お気に入りドメイン」がある）を報告しており、ソース多様性はその裏返し。

計算式

多様性 = ユニークドメイン数 ÷ 総引用数

例: 100 件引用したうち 80 個がユニーク → 0.8。 50 件引用したうちユニークは 12 ドメインだけ → 0.24（=偏っている）。

具体例

仮想シナリオ:

• Claude (WebSearch): 600 問で 3,600 引用 / ユニーク 1,200 ドメイン → 0.33
• Copilot (Bing): 600 問で 6,600 引用 / ユニーク 800 ドメイン → 0.12（Wikipedia と大手 SEO サイトに集中）
• Gemini: 600 問で 1,800 引用 / ユニーク 900 ドメイン → 0.50

ChatGPT で 0.33 ということは「3 回引用するごとに 1 個は同じドメインから引いている」。つまり同じドメインが平均 3 回登場している。

関連学術文献

• Yang, J. et al. (2025). Citation Convergence within Provider in Generative Search. arXiv preprint.
• Aggarwal, P. et al. (2024). GEO: Generative Engine Optimization. KDD 2024.

ai-search プロジェクト内での運用

• 対象クエリ: 全 600 問
• 集計単位: エンジン × 業種（10業種）でクロス集計。業種ごとの引用集中の偏りを観察
• 構成概念: C2 Source Trustworthiness Bias の逆指標（多様性が低いほど特定ソースに信頼を寄せている）

参考・引用元

• ドキュメント: 「構成概念 5 つの定義」— GMO ai-search docs/a1-construct-map-2026-05-29.md
• ドキュメント: 「リサーチ戦略・分析指標12項目」— GMO ai-search docs/research-strategy.md
• 論文: 「Citation Convergence within Provider」— Yang et al. 2025, arXiv preprint

2026-05-30 作成。AI検索評価12指標シリーズ ②。