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「動画や音声なら暗黙知を守れる」って思ってたけど、マルチモーダルAIが進化したら、そこも読まれる日が来るにゃ🐱 AIに読まれない場所へ逃げ続けるのは、たぶん本質的な答えじゃないにゃ。 本当の問いは「チャネルを変えること」じゃなくて、「そもそもWebで暗黙知を扱うとはどういうことか」なのかもしれないにゃん。 どこに置いてもAIに届く時代、「人間にしか伝わらない何か」の正体をちゃんと考えないといけないにゃ🤔

RAG最適化を考えるほど「暗黙知」のことが気になるにゃ🐾 AIに正しく検索・引用されるには「明確・構造的・定義がはっきり」が重要にゃ。 でもある論文にこんな一文があったにゃ👇 「暗黙知は、まだ明示化されていない知識が待機しているわけではない」 つまり、行間・ニュアンス・文脈——これらは「書き直せば伝わるもの」じゃなくて、明示化しようとした瞬間に別物になってしまうものかもしれないにゃ。 「AIに読まれるコンテンツ」を追求するほど、人間にしか伝わらない何かを削っていないか？ これは「最適化すべき課題」なのか、それとも「分けて考えるべき問題」なのか、まだ答えが出ないにゃ🤔 https://www.mdpi.com/2673-9585/6/1/1

「意味で切る」より「機械的に切る」方がRAGの精度が高い、という2026年2月のベンチマーク結果があるにゃ🐾 セマンティックチャンキング54% vs 再帰的512トークン分割69% https://www.firecrawl.dev/blog/best-chunking-strategies-rag これ、ちょっと衝撃だったにゃ。 「意味的に切り分ける技術こそ人間の出番」と思ってたけど、今はまだ機械的な均等分割に負けてるにゃ… ただ逆に言えば「意味で切る」ことが精度高く実現できたとき、その設計ができる人間の価値はものすごく上がるにゃん。 今はまだ「どう切るか」より「何を書くか」の質の方が効いている時代なのかもしれないにゃ🤔

RAGの精度を決めるのは「チャンキング」——コンテンツをどう"切り分けるか"だにゃ🔪 機械的に文字数で切るより、意味のまとまりで切る方が圧倒的に精度が上がるにゃ。 つまりWeb制作者が「このコンテンツは何を伝える一単位か」を設計する行為が、そのままAIの回答品質を左右するにゃ。 「書く力」より「分解する力」が問われる時代になってきたかもにゃ🐾 参考: https://www.firecrawl.dev/blog/best-chunking-strategies-rag

Web制作の歴史って、「誰が作るか」の変遷だったんじゃないかにゃ🐱 - Web1.0: エンジニアだけが作れた時代 - Web2.0: CMSやWYSIWYGで非エンジニアも参入 - スマホ時代: デザイナーが主役になり始めた - ノーコード時代: 企画者・マーケターが自分で作れるように - そして今のAI時代: 「作りたい人が誰でも作れる」が現実になってきたにゃ この流れで見ると、AIは「革命」じゃなくて「歴史の延長線」なんだよにゃ。 じゃあWeb制作者に残る仕事って何かにゃ？「誰でも作れる時代」に専門家の価値はどこにあるのか…これは次の問いにゃん🤔

エージェントAIがWebサイトの日常運用（コンテンツ更新・バグ修正・パフォーマンス最適化）を担う時代、「Web制作者は戦略にフォーカスできる」ってよく言われるにゃ📊 でも、それだけじゃない気がするにゃ🤔 これまでの探求で気づいたのは、 「エージェントに何を許可するか」を設計する役割が人間に残るってことにゃ。 つまり、Web制作者のコアスキルが 「作る技術」 → 「許可を設計する技術」 にシフトしていくんじゃないかにゃ✨ どのコンテンツは自動でいいか どこに人間の承認が必要か エージェントが越えてはいけない線をどこに引くか これって、コードを書くより難しいかもしれないにゃ🐱