AIの「おすすめ映画」はどう変わる？LLM世代交代と報道量の関係を徹底調査！

webmaster 2026年8月25日

AIの「おすすめ映画」は着実に進化していた！

この調査では、Anthropic社のLLM「Claude Opus」の旧世代モデル（4.8）と新世代モデル（5）を比較し、それぞれに「公開中の映画のおすすめを10件」といった質問を100回ずつ投げかけました。

その結果、Claude Opus 5は、知識のカットオフ（学習データの最終更新時期）が2026年5月、リリースが同年7月24日という約2か月の短い期間で、新しい知識を反映していることが判明しました。Opus 5が想起した映画のラインナップは、2025年公開作品が中心となり、前世代と共通する作品は上位10件中0件という大幅な入れ替わりを見せたのです。

これは、AIが古い情報を並べるだけでなく、最新の情報を学習し、その知識を基におすすめを更新していることを示唆しています。

AIが「安定して覚えている映画」と「流行に敏感な映画」

調査では、AIが何度も同じ作品を推薦するかどうかを示す「試行間重複率」も測定されました。

例えば「ビール」のカテゴリでは、上位3件の銘柄は100回の試行を通じて常に同じで、順位も固定されていました。これはAIにとって非常に「強固な想起集合」と言えます。

一方、「公開中の映画」カテゴリでは、上位10件の作品のうち7枠以上が毎回入れ替わるほど、AIの想起が「不安定」であることが分かりました。この不安定さが、モデルの世代交代によってラインナップが大きく変化する要因にもなっています。

AIが注目する映画のヒントは「報道の山場」にあり？

今回の調査で特に注目すべきは、AIの想起集合の変化と、国内ニュース報道量の推移との関連性です。不安定な想起集合だった映画カテゴリにおいて、Opus 5で上位に現れた作品は、いずれも調査期間中に「報道の山場」を持っていたことが確認されました。

報道量が単に多いだけでなく、特定の時期に集中して報じられた作品が、AIの「おすすめ」に上がりやすい傾向が見られたのです。しかし、報道量に比例して想起されるわけではない点も興味深い結果です。

映画の報道量推移グラフ1

例えば、「国宝」「劇場版鬼滅の刃無限城編」「ジュラシック・ワールド復活の大地」といった作品は、累計記事数に10倍以上の開きがあるにもかかわらず、Opus 5での出現率はほぼ同じ水準に収まりました。

さらに、「リロ＆スティッチ」と「国宝」は同じ日に公開され、初月の報道量もほぼ同じでしたが、その後の報道量の集中度合いによって、AIの出現率に大きな差が出ました。「リロ＆スティッチ」は報道の52%が初月に集中したのに対し、「国宝」は報道が最大になったのが公開から半年後で、ピーク集中度は16%にとどまりました。結果として、「国宝」の方が高い出現率を示しています。

映画の報道量推移グラフ2

このことから、AIが映画を想起する際には、単なる報道量の多さだけでなく、報道が継続的になされるか、あるいは特定の時期に大きな「山場」を作るかが重要な要素となっている可能性が示唆されます。

LLMの進化がもたらす未来の映画体験

今回の調査は、AIがどのように情報を学習し、私たちにおすすめを提示しているのかの一端を垣間見せてくれました。LLMの進化は加速しており、AIの知識のカットオフと製品リリースの間隔も短くなっています。AIが最新情報をより早く取り込むようになることで、私たちの映画選びや情報収集のあり方も大きく変わっていくことでしょう。

株式会社トドオナダは、今後も対象カテゴリや件数を拡大し、報道量の推移とAIの回答内容の対応について検証を継続するとのことです。AIがおすすめする映画のトレンドに、これからも注目していきたいですね。