付録C — 参考文献
本書で引用した全外部情報源。4カテゴリに整理する。
1. 公式仕様と標準
Schema.org と Linked Data
Google エコシステム
AIボット User Agent
ウェブプロトコル
オープンライセンス
2. 技術フレームワークと開発ツール
3. 業界調査と統計
- OpenAI. (2025). Usage & Revenue Update, Q3 2025. 公式四半期開示。（第1章で引用）
- Perplexity AI. (2025). Year in Review 2024: Search Volume & Engagement. 公式ブログ。（第1章で引用）
- SimilarWeb. (2025). The State of Generative Search: AI Overview Impact on Publisher Traffic. 調査レポート。（第1章で引用）
- Google. (2024). Generative AI in Search: Let Google do the searching for you. 公式発表。
4. 書籍・単行本
- Kleppmann, M. (2017). Designing Data-Intensive Applications: The Big Ideas Behind Reliable, Scalable, and Maintainable Systems. O’Reilly Media. ISBN 978-1449373320.（邦訳：『データ指向アプリケーションデザイン』オライリー・ジャパン）
- 第8章 “The Trouble with Distributed Systems” は第4章 Stale Carry-Forward パターンの一般的参照枠である。
- Nygard, M. T. (2018). Release It! Design and Deploy Production-Ready Software（第2版）. Pragmatic Bookshelf. ISBN 978-1680502398.
- Circuit Breaker、Bulkhead、Timeout パターンは第5章 modelRouter の設計参照である。
- Kim, G., Humble, J., Debois, P., & Willis, J. (2016). The DevOps Handbook. IT Revolution. ISBN 978-1942788003.
- 第9章のクローズドフィードバック設計は、第三の道の 「継続的学習」 章に示唆を受けている。
5. 関連学術研究（抜粋）
本書は包括的な文献レビューを実施していない。以下は著者が読んだ代表的研究であり、読者は GitHub Issues を通じて追加を提案されたい。
LLMハルシネーション検知
- Manakul, P., Liusie, A., & Gales, M. J. F. (2023). SelfCheckGPT: Zero-Resource Black-Box Hallucination Detection for Generative Large Language Models. EMNLP 2023.
- Min, S., Krishna, K., Lyu, X., et al. (2023). FActScore: Fine-grained Atomic Evaluation of Factual Precision in Long Form Text Generation. EMNLP 2023.
ナレッジグラフとエンティティリンキング
- Pan, J. Z., Razniewski, S., Kalo, J.-C., et al. (2024). Large Language Models and Knowledge Graphs: Opportunities and Challenges. TGDK 2024.
- Hogan, A., Blomqvist, E., Cochez, M., et al. (2021). Knowledge Graphs. ACM Computing Surveys, 54(4).
多源 NLI
- Nie, Y., Chen, H., & Bansal, M. (2019). Combining Fact Extraction and Verification with Neural Semantic Matching Networks. AAAI 2019.
- Thorne, J., Vlachos, A., Christodoulopoulos, C., & Mittal, A. (2018). FEVER: A Large-scale Dataset for Fact Extraction and VERification. NAACL 2018.
構造化データと LLM
- Yang, J., Chen, H., Yan, Y., et al. (2024). Exploring the Role of Structured Data in Large Language Model Fact Verification. Preprint.
本書の引用方法
正式な引用形式は CITATION.cff および README の引用セクション に記載されている。
@techreport{lin2026baiyuangeo,
author = {Lin, Vincent},
title = {Baiyuan GEO Platform: A Whitepaper on Building a SaaS for Generative Engine Optimization},
institution = {Baiyuan Technology},
year = {2026},
url = {https://github.com/baiyuan-tech/geo-whitepaper},
note = {v1.0-draft}
}
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