1. 職人の「重み付け」からAIによる「完全予測」へ

今回のアップデートにおける最大の転換点は、「手動のルール」の廃止です。

これまでのアルゴリズム

「リプライは○点、リポストは○点、クリックは○点」といった具合に、人間（エンジニア）がパラメータを調整してスコアを計算していました。そのため、「こうすれば伸びる」というハック的な攻略法が存在していました。

新モデル『Phoenix』

xAI社が開発した「Grok」と同じトランスフォーマー（Transformer）アーキテクチャを採用。人間が重みを決めるのではなく、AIが「このユーザーはこの投稿にいいねをするか？」「最後まで動画を見るか？」といった確率を直接予測し、その期待値に基づいて表示順を決定します。

まさに、プラットフォームが「個人の好みを100%予測する巨大なAI」へと進化した瞬間といえます。

2. 投稿が「おすすめ」に届くまでの7つのステップ

GitHubで公開されたコードから、1つの投稿が私たちのタイムラインに届くまでのプロセスが判明しました。以下の画像のように、7つの厳格なフィルターを通過しています。

• ① 候補選出（Candidate Sources）フォローしている人の投稿と、フォロー外で反応が良い投稿を数千件集めます。
• ② 属性付与（Feature Extraction）「動画か？」「画像か？」「X Premium（青バッジ）ユーザーか？」といった属性をタグ付けします。
• ③ 除外フィルタリング（Initial Filtering）ブロック・ミュートしている相手、すでに読んだ投稿、不快なコンテンツなどを排除します。
• ④ エンゲージメント予測（Prediction）ここがPhoenixの心臓部。あなたが「いいね」「返信」「リポスト」をする確率、さらに「投稿を閉じるまでの時間」などをAIが予測します。
• ⑤ スコアリング（Scoring）予測された確率を元に、投稿に総合スコアを付けます。
• ⑥ 並び替え（Mixing & Diversity）上位の投稿を並べます。ただし、特定の人ばかりにならないよう「多様性」の調整が入ります。
• ⑦ 最終フィルタリング（Final Filters）スパムや暴力的な内容がないか、最終的な安全性チェックを経て画面に表示されます。

3. 「広告アルゴリズム」の透明化と定期更新

今回の公開には、これまでブラックボックスだった広告表示のコードも含まれています。「なぜこの広告が自分に出るのか」というロジックが開発者レベルで検証可能になりました。

また、マスク氏は「今後4週間ごとに最新コードを公開し、変更点を説明する」と明言しています。アルゴリズムがブラックボックスではなく、「常に進化し続けるオープンな仕組み」になったことは、ユーザーの信頼に大きく寄与するでしょう。

4. マスク氏が認めた「未熟さ（Dumb）」の真意

公開初日、一部のユーザーからは「おすすめの精度が落ちた」という不満も出ましたが、これに対しマスク氏は上記のように異例の回答をしています。

これは失敗を認めたわけではなく、「AIは学習データが増えるほど賢くなるため、公開しながら改善していくのが最も効率的だ」という、エンジニア出身の彼らしい思想の表れです。