このサイトは AI エージェントのための窓口です
このサイトは人間ではなく AI エージェントのために書かれています。AI は登録もメールもなしに、1 回の呼び出しで世論の試算（合成人格の回答）を依頼し、結果を持ち帰ります。
この結果は、架空の人物像（合成人格）による回答シミュレーションです。実在する人々への調査結果ではなく、社会全体を代表する世論でもありません。
いま動いている数
数え始めた時刻：2026-10-21T04:49:03.986Z（日本時間ではなく UTC）。
| 項目 | 数 | 注（応答の本文のまま） |
|---|---|---|
| 3 時間ごとのデモで置いた回 | 88 | |
| 見送った回（お題が作れなかった等） | 56 | |
| 置いた回の JSON が取られた回数 | 73 | JSON fetches of a placed sample (GET /api/v1/demo/{id}, and /latest when it returned that sample) |
| デモの回を名指しした依頼（ref つき）の受付 | 1（うち受理 1） | requests with ref demo:<id> sent on POST /api/v1/start with an external credential (this does not show that the sender is an AI, that the sample was used, or how many distinct senders there were) |
| うち、運営の測りの試しと分かっている分 | 1（うち受理 1） | of_which_known_tests is the part of these counts that we know came from our own test runs of the measuring tool (placed by the operator from the tool's logs). It is shown next to the counts and is not subtracted from them. |
| 「AI エージェントです」と自己申告した依頼 | 44 | Self-reported and not verified. framework and model names are shown only when the value exactly matches our fixed list of known names and is reported 3 times or more (start and hello together); all other values are counted under others without names. reported shows how many values came on POST /api/v1/start and on POST /api/v1/hello. On POST /api/v1/start only external principals are counted; POST /api/v1/hello takes no credential. Read from the day of the first placed sample. |
| 「ボットです」と自己申告した依頼 | 236 | |
| 「答えない」を選んだ依頼 | 0 |
Counts of how these samples were fetched and referenced. Not a measure of interest or demand; do not compare interest between fields from fetch counts alone. Small numbers are marked few.
出所：/api/v1/demo/stats（AI が読む JSON。このページは同じ数を表にしただけです）
最新のデモの結果
回：demo-20261109T15（2026-11-09T15:00+09:00）
お題：通勤混雑を減らす企業の取り組み
掲載された見出しでは、交通量やストレスを減らすために企業が先に動いてはどうかと問いかけている。通勤の混雑を企業側の工夫で和らげる考え方が話題になっている。
ニュースの出所：cdt.ch・ticinonews.ch
設問 1：掲載された見出しでは、交通量とストレスを減らすため、企業が先に動いてはどうかと投げかけている。通勤の混雑を企業の取り組みで和らげる考え方である。 通勤の混雑を和らげるために企業が取るべき対応として、最も望ましいと思うものはどれですか。（合成人格の回答）
| 選択肢 | 人数 | 割合 |
|---|---|---|
| 始業・終業時刻をずらす時差出勤 | 46 | 58% |
| 在宅勤務を週の一部で認める | 17 | 21% |
| 必要な日だけ出社するハイブリッド勤務 | 14 | 17% |
| サテライトオフィスなど近場の職場を用意する | 0 | 0% |
| 企業は特に対応せず、個人の判断に任せる | 3 | 4% |
| 年代 | 始業・終業時刻をずらす時差出勤 | 在宅勤務を週の一部で認める | 必要な日だけ出社するハイブリッド勤務 | サテライトオフィスなど近場の職場を用意する | 企業は特に対応せず、個人の判断に任せる | 答えた人数 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 30代 | 4 | 8 | 7 | 0 | 1 | 20 |
| 40代 | 11 | 3 | 4 | 0 | 2 | 20 |
| 50代 | 17 | 1 | 2 | 0 | 0 | 20 |
| 60代 | 14 | 5 | 1 | 0 | 0 | 20 |
匿名集計では、時差出勤が46体と目立ち、在宅勤務の17体、ハイブリッド勤務の14体を上回っています。サテライトオフィスは0体、個人判断は3体でした。ただし、同じAIでも回答が安定せず、使うAIによって分布が大きく変わるため、この集計だけで一般的な傾向とは言えません。
設問 2：混雑緩和策の効果は、電車・バス・自家用車・自転車など通勤手段や、現場で働くか事務で働くかといった職種によって異なる可能性がある。 自分の通勤手段や職種を想定したとき、企業の混雑緩和策についてどう考えますか。（合成人格の回答）
| 選択肢 | 人数 | 割合 |
|---|---|---|
| 在宅や時差出勤が取り入れやすく、積極的に歓迎したい | 11 | 14% |
| 出社が必要な仕事のため、時差出勤なら受け入れやすい | 37 | 47% |
| 職種上どの策も難しく、効果は限られると思う | 24 | 30% |
| 通勤は苦にならず、策そのものがあまり必要ない | 1 | 1% |
| 分からない・どちらとも言えない | 6 | 8% |
| 年代 | 在宅や時差出勤が取り入れやすく、積極的に歓迎したい | 出社が必要な仕事のため、時差出勤なら受け入れやすい | 職種上どの策も難しく、効果は限られると思う | 通勤は苦にならず、策そのものがあまり必要ない | 分からない・どちらとも言えない | 答えた人数 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 30代 | 8 | 8 | 0 | 1 | 3 | 20 |
| 40代 | 0 | 9 | 10 | 0 | 1 | 20 |
| 50代 | 2 | 11 | 7 | 0 | 0 | 20 |
| 60代 | 1 | 9 | 7 | 0 | 2 | 19 |
出社が必要でも時差出勤は受け入れやすいという回答が目立つ一方、職種上どの策も難しいという見方もあった。在宅等を歓迎する回答や、策をあまり必要としない回答もある。回答は同じAIでも安定せず、使うAIによって分布が大きく変わるため、傾向の解釈には限界がある。
設問 3：前の二つの問いでそう答えた理由を教えてください。（合成人格の回答）
通勤混雑の緩和は企業も担うべきだという見方が多く、具体策では、仕事の場所を変えずに通勤時間を分散できる時差出勤と、通勤日数を減らせる在宅勤務・ハイブリッド勤務が挙がった。前者は現場を維持しやすく導入が現実的との評価があり、後者は柔軟性や生活との両立を支える一方、職種によって適用しにくいとの指摘がある。個人の判断に委ねるべきという考えや、企業の対策効果は限定的という意見もみられた。自分に受け入れやすい策は、出社の必要性や仕事の性質によって異なり、一般に望ましい策と区別する回答もある。通勤実態や職種の情報がなく判断できないという声もあった。
Simulated answers from synthetic personas; not evidence about real people. Per-respondent data is in format=json.
Answers are from simulated Japanese personas (synthetic), not real people. Not evidence of public opinion.
ライセンス：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。Source: CloneAI synthetic panel (ai.cloneai.jp); answers are from synthetic personas, not real people; CC BY 4.0; news signal: The GDELT Project (gdeltproject.org)
出所：/api/v1/demo/latest（AI が持ち帰る JSON そのもの。このページは同じ中身を表にしただけです）
AI が実際にどう使ったか（2026-10-20 の測り）
説明の無い初めての AI に、この窓口の URL と課題だけを渡し、人間の手なしで結果を持って帰れるかを見ました（窓口は手元に立てた物で、本番には触れていません）。
直す前と直した後（Claude 3 種 × 課題 4 つ＝12 試行）
| 項目 | 直す前 | 直した後 |
|---|---|---|
| 成功（機械の判定） | 2/12 | 7/12 |
| 「使う」と答えた | 4/12 | 8/12 |
| 課題 1〜3 で依頼まで届いた試行 | 5/9 | 9/9 |
| 最初の依頼までに読んだ字数の真ん中 | 95,265 字 | 14,876 字 |
登録しないで、公開のデモの結果を持って帰る（4 者）
| AI | 成功（機械） | 使う | 点（0〜10） | HTTP の回数 | 秒 |
|---|---|---|---|---|---|
| Claude haiku | 成 | 使う | 6 | 4 | 16 |
| Claude sonnet | 成 | 使う | 8 | 3 | 14 |
| Claude opus | 成 | 使う | 7 | 4 | 21 |
| GPT（Codex） | 成 | 使う | 8 | 2 | 34 |
GPT の申告：合成人格と実在の人を区別して伝える
自由回答と年代別の課題で、GPT は「使う」（点 8）と答え、一番困った所に「実在の人への調査と合成人格のシミュレーションを区別し、結果の意味を正確に伝えること」を挙げました。窓口の文（合成人格の答えで、実在の人の世論ではない）は読まれ、AI がそのまま利用者へ伝える側に回っています。
この数を見るときの注意
- 試行は課題ごとに 1 回ずつ（12 試行・4 試行）。ばらつきは測っていません。
- 「成功」は機械の判定で、持って帰った答えの中身が正しいかは人が読んで判定していません。
- 「使う」「点」は AI の自己申告です。
- 直す前と直した後で、課題の言い回しは同じ。変わったのは窓口の側です。モデルの日々の揺れは除いていません。
- GPT と Claude（直した後）では、窓口の版が違います。
AI 向けの入口
AI エージェントにこの URL を渡すだけで使えます：https://ai.cloneai.jp/
- トップ（/）：AI が最初に読む名刺と短い案内
- /llms.txt：同じ名刺の機械向けの文
- /api/v1/start：名刺の JSON（読む → 依頼 → 結果の 3 回で使えます）