Perplexity AIはなぜ“使い物にならなくなった”のか？昔は頼れたのに今は信用できない理由

AI検索の代表格として注目を集めた「Perplexity AI」。

リリース初期は驚くほど正確で、複数の情報源を照合しながら“人間より早く要点をまとめてくれる”未来感のあるツールでした。

しかし現在、「嘘が多い」「情報が間違っている」「昔ほど役に立たない」という声が急増しています。

今では、嘘ばっかりついて一切信用できなくなりました。。なんで劣化するんでしょうか

嘘に振り回されて時間を浪費するのはこりごり

本来効率化するためのツールなのにいったい何が起きているのでしょうか。

■ 初期のPerplexityが高評価だった理由

初期のPerplexityは、とにかく 信頼性と精度の高さ が光っていました。

「Google検索では辿り着けない答えが素早く得られる」という体験は、多くのユーザーを魅了しました。

最近のPerplexityに対して多くのユーザーが不満を抱えている理由は、大きく分けて3つあります。

アップデートが進むにつれて、
正確性よりも「とにかく答えを出す」方向へ最適化が強まっている と分析されています。
つまり、情報の裏取りよりスピードが優先されることで、不確実な推測がそのまま断定的な文章となって出力されやすくなりました。

以前は信頼性の高い情報ソースが中心でしたが、現在は

引用機能があるため一見信頼できそうに見えますが、
根拠が弱い情報でも平然と表示される ことが信用低下の原因です。

特に問題視されているのがここです。

「断言口調なのに内容が間違っている」という状態は、ユーザーの不信感をさらに加速させています。

複数の仮説がありますが、有力なのは以下の3つです。

仮説	内容
収益化による最適化変更	コスト削減・速度最優先のアルゴリズムに変更された可能性
ユーザー人口急増	処理負荷増大により品質の安定が難しくなった
学習データの刷新	データ拡張によってノイズ情報も大量に取り込んだ

正確な内部事情は公開されていませんが、初期の構造とは異なる方向性へ最適化が進んだ ことはほぼ確実です。

「今後のPerplexityがどうなるか？」は、すでに裏切られたユーザーにとって本質ではありません。
知りたいのは “次にどれを使えば失望しないのか” ——そこです。

かつてPerplexityは最強のAI検索と思われていた。
しかし今は、断定口調で嘘をつく・存在しない情報を引用する・正確性が崩壊しているといった声がユーザーから噴出している。
では、離脱したユーザーはどこへ行けばいいのか。
この疑問こそが最も重要であり、この記事では「代替先だけ」に焦点を当てる。

■ Perplexity難民が“後悔しない乗り換え方”まとめ（調査中）