6か月で83.5万PV! アクセスログをSolに分析させてわかったAIデータセンター専門家としての今泉大輔 全体像
コーディングをしないビジネスパーソンや経営者にとっては、これこそが最強なAIなのかも知れません。先日リリースされたOpenAIのGPT-5.6 Solです。完璧に「一を聞いて十を知る」的な【AIエージェント】として仕事をさせることができます。
AIエージェントとしてのSolがどういう仕事をするか？昨日から今日にかけて試した事例を共有します。
あるAI関連の会社の社長と昨日リアルミーティングで会い、食事をしました。すばらしかったです。
それに先立って、私の自己紹介的な資料を作ろうと思い、ここの私のブログのGoogleアナリティクスのアクセスログデータを分析することを思いつきました。最近このブログは月間ページビューが10万前後になってきています。AIデータセンターに関する投稿が多いです。（3.5万円前後の有料セミナーでは、各社で計7回、AIデータセンターのセミナーをやらせていただいております。）AIデータセンター専門家としての私を、ブログアクセスデータを元に紹介する資料を作成することを思いつきました。
まず、Googleアナリティクスで、2026年1月から6月までの6か月間のアクセスデータを月ごとにCSVファイルとしてダウンロードしました。SolにAIエージェントとして働いてもらうためには、人間が分析しきれない生データが肝要です。（後から気づきましたが、月ごとのデータとして分割する必要はなかったです。6か月丸ごとのデータをSolに渡せばそれで済みました。）
これをSolに読ませて、上記のミーティングのコンテキスト（どういう会社の社長と会うのか？←これをインプットするとSolが勝手に同社を分析して、その社長に最適なスライド資料の流れを考える...等々コンテキストをAIにわからせることが重要）を与え、「これこれで、これこれだから、これこれのスライド資料を作成して下さい」とSolに依頼しました。
私はこの時点で、てっきり、スライド用16:9の画像が出てくるものだとばかり思っていました。
10分ぐらい待ったと思います。Solが私の前に「ダウンロードして下さい」と出したのが、PowerPointで開くことのできるpptxファイルでした。おおお！開いてみると、文字が編集可能な、ページの諸要素も動かせるpptxファイルです。グラフを変えたり画像を動かしたり普通に編集できます。
まとめると、
- 生データを用意して、Solに与える。
- どういうコンテキストで、どのような目的のスライド（pptxファイル）を作成したいのかSolに伝える。
- あとは黙って待つ。
- 10分ぐらいで完璧なpptxファイルが出来上がる。
- 編集が必要なら自分でちゃっちゃ編集する。
実はこれまでAIによるスライド自動作成は、Manus、NotebookLM、ChatGPTのGPT Image2.0などを試して来ました。生成されたものが編集可能なpptxファイルであるという意味では、Manusが優秀ですが、出来上がりがいまいち"機械的"。編集可能なpptxファイルを出力するAIという意味で二番目だったSolには感激しました。以下は出来上がったもののシェアです。
ITmediaで6か月連続首位の専門家メディアを、事業開発資産として活用する
このスライドで最初に見ていただきたい数字は、**83.5万ページビュー（PV）**です。
2026年1月から6月までの6か月間に、私のITmediaブログの記事が表示された回数は、正確には834,903ページビューでした。
さらに、ITmediaオルタナティブ・ブログの公式「月間ブロガーベスト30」において、2026年1月から6月まで6か月連続で第1位となりました。
もう一つ重要な数字が、**57.7％**です。
半年間の全ページビューのうち、記事タイトルを基準にAI関連テーマを分類すると、約48.2万ページビュー、全体の57.7％がAI関連の記事に集まっていました。
したがって、この83.5万ページビューは、単に雑多なテーマを扱う一般的な個人ブログのアクセスではありません。
AI、NVIDIA、フィジカルAI、AI半導体、AIサーバー、AIデータセンターなどを、経営と事業機会の視点から解説してきた専門家ブログのアクセスです。
日本国内の全ブログを共通条件で比較できるデータは存在しないため、「日本一」とまでは申し上げません。
しかし、IT・経営分野の専門家が集まるITmediaオルタナティブ・ブログで6か月連続首位となり、半年で83.5万ページビューを獲得していることから、日本のAI・AIデータセンター分野でもトップクラスの到達力を持つ専門家ブログであると評価できると考えています。
ここで経営者にご理解いただきたいのは、私が提供できるものが「AIデータセンターに関する知識」だけではないということです。
調査した内容を経営者向けの記事にし、実際に多くの読者へ届ける情報発信基盤まで持っています。
半年間で83.5万ページビュー――単発のヒットではない継続的な到達力
2026年上半期の月別ページビューは、次の通りです。
2026年1月は82,040ページビュー、2月は77,432ページビュー、3月は85,487ページビューでした。
4月には283,330ページビューまで急増し、5月も160,870ページビュー、6月も145,744ページビューを維持しています。
6か月の合計は834,903ページビュー、月平均では約139,000ページビュー、1日平均では4,613ページビューです。
また、1月の82,040ページビューと6月の145,744ページビューを比較すると、アクセスは77.6％増加しています。
4月には地政学・エネルギー関連の記事が大きく読まれました。これは、AI分野だけではなく、経営者がその時点で必要としている重要情報を発見し、短期間で調査し、記事として提供できる機動力を示しています。
そして重要なのは、4月の大幅なアクセス増加の後も、5月と6月に月間14万～16万ページビュー規模が続いていることです。
一つの記事が一時的に拡散しただけで終わっているのではありません。
読者が次の記事を読み、検索エンジンから過去の記事にもアクセスし、複数の記事が継続的に読まれる構造ができています。
AIデータセンター事業の普及啓発では、この継続性が重要です。
モジュール型AIデータセンターは、一般の経営者にとって、まだ十分に理解されていない新しい事業分野です。
一度の記事で商品名を知らせるだけでは、市場は形成されません。
なぜ従来型データセンターでは次世代AIサーバーに対応しにくいのか。なぜ電力と液冷が問題になるのか。クラウドから借りる場合と自社保有する場合では、費用がどう違うのか。
こうした論点を継続的に解説する発信基盤が必要です。
月平均13.9万ページビューを持つブログは、その市場教育を繰り返し行うための事業開発資産になります。
ITmediaで6か月連続第1位――「分析できる」だけでなく「届けられる」
AIデータセンターのコンサルタントや専門家を選ぶ際、経営者は専門知識や経歴を確認します。
しかし、新しい市場を作る目的で専門家を起用する場合には、もう一つ確認すべきことがあります。
それは、専門家が分析した内容を、実際に市場へ届けられるかどうかです。
ITmediaの公式「月間ブロガーベスト30」では、2026年1月、2月、3月、4月、5月、6月のすべてで、私が第1位となりました。
記事単位の公式月間アクセスランキングでも、半年間に設けられた上位30位、合計180枠のうち、私の記事が80枠を占めました。割合では約44％です。
さらに上位10位だけを見ると、60枠中43枠、約72％を占めています。
上位5位では30枠中25枠、約83％です。
6か月のうち4か月では、私の記事が月間アクセスランキングの第1位となりました。
これは、一つの記事だけが偶然ヒットした結果ではありません。
AI、AIサーバー、AI半導体、AIデータセンター、パランティア、サプライチェーン、エネルギー、地政学など、複数のテーマで上位記事を継続的に生み出した結果です。
言い換えると、読者が関心を持つ論点を発見し、検索されるタイトルを設計し、専門的な内容を経営者向けに説明する編集能力があるということです。
AIデータセンター事業に置き換えると、これは大きな意味を持ちます。
モジュール型AIデータセンターという言葉を繰り返すだけでは、潜在顧客は動きません。
電力不足、液冷、GPU利用料、データ主権、セキュリティ、導入期間、建設費、資産保有といった、経営者が実際に悩んでいる問題を入口にする必要があります。
私のブログは、その入口を複数作り、AIデータセンターの事業説明へ読者を導くことができます。
AI関連48.2万ページビュー、AIインフラ関連23.0万PV――読者需要は既に存在する
半年間の全ページビュー834,903回のうち、AI関連テーマの記事は約48.2万ページビューでした。
全体に占める割合は57.7％です。
さらに、AIデータセンター、AIサーバー、GPU、半導体、液冷、電力、CPO、データセンター設計など、AIインフラに直接関係する記事に限定しても、約23.0万ページビューがありました。
特に注目していただきたいのは、2026年5月と6月のデータです。
この2か月のブログ全体のアクセスは306,614ページビューでした。そのうちAIインフラ関連の記事は172,847ページビューで、全体の56.4％を占めました。
つまり、直近のアクセスの半分以上が、AIサーバーやAIデータセンターを支えるインフラの話題に集まっています。
読者は「生成AIがすごい」「AIで仕事が変わる」といった一般論だけを求めているのではありません。
次世代AI半導体を誰が製造するのか。AIサーバーにはどの部品が大量に使われるのか。高発熱のラックスケールAIサーバーをどのように冷却するのか。光通信とCPOはどう変わるのか。AIデータセンターの建設費と運用費はどうなるのか。
こうした、経営者が設備投資や新規事業を判断するための具体的な情報が読まれています。
これは、モジュール型AIデータセンター事業にとって極めて重要です。
まだ市場が存在しないのではありません。
AIデータセンターに関連する情報を探している経営者、事業開発担当者、投資家、メーカー、建設会社、電力会社、通信事業者は既に存在します。
問題は、その読者に対して、モジュール型AIデータセンターという解決策が、まだ十分に説明されていないことです。
どのAIデータセンター関連テーマにアクセスが集まったのか
アクセスを集めた記事を具体的に見ると、読者が何を求めているかが、さらに明確になります。
「村田製作所、TDK、太陽誘電の積層セラミックコンデンサはなぜAIサーバー向け市場で需要が爆発しているのか？」は、累計36,867ページビューでした。
AIサーバー需要が、GPUやメモリだけではなく、MLCCなどの電子部品市場にも大きな影響を与えることに、読者が強い関心を持った結果です。
「TSMCの先端半導体製造に不可欠な日本企業9社」は27,797ページビューでした。
「東京エレクトロンが次世代AI半導体の勝ち組になるためのM&A候補」は14,969ページビューでした。
この二つは、AIデータセンター投資の上流にある先端半導体製造と、日本企業の事業機会への関心を示しています。
「日本の光電融合ビジョンとNVIDIAのCPO」は11,963ページビューでした。
AIデータセンターの大規模化に伴い、GPU間通信、光通信、CPO、ネットワークが新たなボトルネックになることに、多くの読者が気づき始めています。
「日本企業が初めて米国AIデータセンター市場の現実を知ったセミナー」は9,917ページビューでした。
「次世代Rubinは熱過ぎるのでAIデータセンターはNVIDIAのデジタルツインでないと設計できない」は8,697ページビューでした。
ここでは、AIデータセンター市場そのもの、高発熱化、液冷、デジタルツイン設計への関心が確認できます。
「村田製作所：AIサーバー特需下の設備投資と資本効率」は9,188ページビューでした。
AIサーバー需要を、単なる技術トレンドではなく、設備投資、売上、利益、資本効率、株価まで含む経営課題として分析した記事です。
これらの記事に共通しているのは、AIの技術そのものを説明するだけで終わっていないことです。
AIサーバー需要によって、どの市場が成長するのか。どの企業に受注機会が生まれるのか。どの設備が不足するのか。どこに投資すべきなのか。
技術を「経営者にとっての事業機会」に翻訳した記事にアクセスが集まっています。
モジュール型AIデータセンターを市場に普及させる際にも、同じ考え方が使えます。
製品を正面から宣伝するのではなく、AIサーバーの導入費用、GPUクラウドの利用料、電力容量、液冷、設置期間、セキュリティ、データ主権など、顧客が抱える問題を先に説明します。
その問題に対する合理的な解決策として、モジュール型AIデータセンターを提示します。
これが、専門家ブログを使ったBtoB市場開発の基本的な流れです。
後記
GPT-5.6 Solの「一を聞いて十を知る」感は、使い込めば使い込むほど味わい深くなります。「現在のAIはここまで来たのか！」という驚きが満載。
コーディングをやっている人はClaude CodeなどでAIエージェントを多数作成して、色々試しているのでしょうけれども、コーディングをやらない人が「AIエージェントって、こんなに優秀なんだ！」と驚いてみるためには、Solは最適です。有料購読の高い方のコースでもって、もっとも強力なAIモデルを使うことをお勧めします。
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