記事のサマリー（TL;DR）
- OpenAI出身の2人が開発。Grok・Gemini・GPT・Claude・Llamaなど複数モデルへの問い合わせ結果を「強度スコア」として数値化
- 「Googleバニティ検索」の2026年版として、AIモデルの重み（weights）に自分の情報がどれだけ刻まれているかを可視化
- リリース直後から反響が大きく、スコアの比較欲求・不死感への訴求が口コミを加速
LLMへの情報流入が進む日本市場での「知名度評価」の変化
日本国内でも、ブランドや人物の認知経路がGoogle検索からChatGPT・Gemini・Claudeなどの生成AIへと分散しつつあります。企業や個人がSEOの代わりに「AIにどう認識されているか（AIO：AI Optimization）」を気にし始めている文脈で、このサービスが指し示す方向性は実務的な意味を持ちます。
特に、ECサイトや業務SaaSのブランドがLLMにどう記述されているかは、AIエージェント経由の問い合わせ・比較検討フローが増える中で無視できない要素になりつつあります。複数モデル間でのハルシネーション（GPT-5.4 Miniがある人物を「曖昧な名前の可能性がある複数人物」と返した事例など）の可視化は、自社ブランドのAI上での表現を定期的にモニタリングする必要性を示しています。SEO・AIO・広告運用分析を組み合わせたブランド認知の測定は、2026年以降の国内マーケティング実務でも実装が進む方向です。
詳細
「Googleで自分を検索する」行為の賞味期限
かつてはGoogleで自分の名前を検索することが、インターネット上での存在感を確かめる定番の方法でした。しかし2026年時点では、その感覚は薄れつつあります。Web検索がかつてほど情報の「正典」ではなくなり、多くの人がチャットボット経由で他者の情報を得るようになっているためです。
この変化を受けて、元OpenAI社員のThomas DimsonとJoey Flynnが立ち上げたのが「In the Weights（インザウェイツ）」です。
「Weights」とは何か
「ウェイツ（weights）」とはAIモデルの学習と出力を規定する数値パラメータのことです。サイトは「モデルがWebサーチなどのツールを使わずに、ある人物をどれだけ想起できるかを測定する」と説明しています。
「ウェイツの中にいるということは、超知性たる人工知能を作る過程で、あなたの存在が重要だと判断されたことを意味する」
仕組み
In the Weightsは、以下のモデルに対して「〈名前〉とは誰ですか？最大10件の結果を、短い説明と確信度とともに回答してください」に近い質問を投げかけます。
- Grok
- Gemini
- GPT（複数バージョン）
- Claude
- Llama
- その他マイナーモデル
類似した回答をクラスタリングし、「強度スコア（strength score）」として数値化します。
スコアの実例とハルシネーション検出
TechCrunchの記者・Anthony Haはスコア641を獲得し、全ユーザー中上位6%に入りました。リーダーボードでは「ホームアローン」のスター俳優Macaulay Culkinが988点でトップ付近に位置し、オペラ歌手のLuciano Pavarotti（ルチアーノ・パヴァロッティ）と僅差となっています。
また、各モデルが返した回答も個別に表示されるため、ハルシネーションの可視化も可能です。実際にGPT-5.4 MiniはAnthony Haについて「A.H.A.というイニシャルを持つ複数人物を指す可能性がある曖昧な名前の形式」と返答しており、モデルによる認識のばらつきが浮き彫りになっています。
開発の経緯
DimsonとFlynnは、デザインスタートアップ**Global Illumination（グローバル・イルミネーション）**がOpenAIに買収されたことでOpenAI入りした元社員です。2人は退職後に「クリエイティブな刺激を取り戻す」ために本サービスを開発しました。
Dimsonはメールでのコメントで次のように述べています。
「2026年においてGoogleのバニティ検索はもう正しい目標ではない。トラフィックがLLMへ移行しつつあり、私たちの多くの人生が、AIの脳の中の浮動小数点数として何らかの形でエンコードされているのだから」
サイトの方向性は、AI関連のウィットに富んだブログ記事とTerry Bisson（テリー・ビッソン）の古典SF短編「They’re Made Out of Meat（奴らは肉でできている）」へのオマージュによって「決定的になった」とも語っています。
反響と今後の展開
「反響が想像以上だった。マイルドな話題になる程度だと思っていたが、『超知性に永遠に生き続けたいか』というニーズの神経に触れたようだ（比較できるという要素も効いている）」
サービスのデザインはNintendo（任天堂）インスパイアのレトロスタイルで、視覚的な親しみやすさも反響の一因となっています。
Dimsonは今後、同一シリーズ内の異なるモデルがなぜ異なる結果を返すのか、各モデルが特定タイプの人物に偏りを持つかどうか、そして「Wikipediaの記事があるべきなのに存在しない人物」の特定にも掘り下げていく方針を示しています。