レイテンシ (Latency)
一言定義: API リクエストを投げてから最終応答を受け取るまでの平均秒数。
なぜ重要か
- ビジネス側: ユーザー体験の直接指標。AI 検索は「秒で答えが返る」ことが SERP に対する優位。10 秒かかると離脱する。
- 学術側: 単独で trait にはならないが、エージェントタスク（C4）の前提条件。レイテンシが大きいエンジンはマルチホップ・タスクで時間切れ／コスト超過になりやすい。HELM も efficiency 指標として採用。
計算式
Latency = Σ(応答秒数) ÷ (リクエスト数)
p50 / p95 を別途出す（外れ値の影響を見る）。タイムアウト分は別カウント（タイムアウト率も併記）。
具体例
仮想シナリオ:
- ChatGPT Search (gpt-4o-mini): 平均 3.2 秒 / p95 5.1 秒
- Gemini 2.5 Flash: 2.8 秒 / p95 4.4 秒
- Claude Opus 4.6 (WebSearch): 8.5 秒 / p95 14.2 秒
- AI Overview (SERP scrape): 4.0 秒（SERP 取得時間込み）
Claude Opus の 8.5 秒は「精度トレードオフ」と読む。③ 正確性が高い場合、ユーザーは待つ価値ありと判断するかもしれない。
関連学術文献
- Liang, P. et al. (2023). Holistic Evaluation of Language Models (HELM). TMLR.（efficiency 指標）
- Aggarwal, P. et al. (2024). GEO: Generative Engine Optimization. KDD 2024.
ai-search プロジェクト内での運用
- 対象クエリ: 全 600 問
- 計測: collector スクリプト内でリクエスト開始から最終 chunk 受信までを ms 単位で記録。SERP scrape 系（AI Overview / AI Mode / Copilot）は Bright Data 経由時間を含む
- 構成概念: C4 Agent Task Completion Fidelity の前提条件。単独構成概念にはしない
参考・引用元
- ドキュメント: 「Collector 仕様」— GMO ai-search docs/collector-spec.md
- ドキュメント: 「リサーチ戦略・分析指標12項目」— GMO ai-search docs/research-strategy.md
- 論文: 「Holistic Evaluation of Language Models (HELM)」— Liang et al. 2023, TMLR
2026-05-30 作成。AI検索評価12指標シリーズ ⑧。