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【LLMO論文解説】「一番人気」は効き「残りわずか」は逆効果｜認知バイアス10種でAIの商品推薦はどう動くか（EMNLP 2025）

【LLMO論文解説】上位の型に寄せる書き換えを20回重ねると、型と品質の結びつきが弱まる｜CHASE（COLM 2026）

【LLMO論文解説】AIに買い物を任せる時代のサイト設計の枠組み｜試作の通販サイトで完全成功率49.3%→89.3%（ICEME 2026採択と記載）

【LLMO論文解説】AI検索の出典の約16%はAI生成と判定｜4つのAI・712問の引用を検出ツールで監査（プレプリント2026）

【LLMO論文解説】質問の裏の需要をAIで推し量り、生成AIの回答で目立つ文章に書き換える手法｜Mind Reader（ACL 2026）

【LLMO論文解説】メンタルヘルスの質問で3つのAIは何を出典にしたか｜7言語・1万5,942件の引用を監査（プレプリント2026）

【LLMO論文解説】報道の少ない紛争ほど、AIの答えは外れやすい｜5つのAI・28の紛争・5,460件の回答を採点（プレプリント）

【LLMO論文解説】中国語のAI検索4サービスは何を引用し、回答に何を出すか｜出典のブランドが回答に出たのは8.3%（プレプリント）

【LLMO論文解説】AIの推薦は有名ブランドをひいきするのか｜星0.075個分の差で逆転、説得の文言の効き目も実験（プレプリント）

【LLMO論文解説】AIのホテル推薦を最も動かしたのは評価点と価格｜12モデルで評判の効き方を測った実験（プレプリント）