Kamogawa AI Search Lab — Kyoto

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生成AIが情報を探し、引用し、要約するまでの過程そのもの。

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Report #000 2026.08.02 Monthly Report #000　京都体験カテゴリーにおける生成AIの回答傾向（2026年7月） ChatGPTに京都の茶道・着物・座禅のおすすめを日本語・英語・簡体中文・繁体中文で各20回ずつ尋ね、引用された情報源を記録（12セル・240観測）。AIが引用する権威は、問う言語とカテゴリで丸ごと入れ替わることが分かった。 → Feature 2026.08.14 個人店・小さな会社が、AIにどう見つけてもらうか 宣伝予算をかけられない個人店・小さな会社は、生成AIにどう見つけてもらえるのか。京都の体験型店舗240実行の観測データと、以前の調査から見えてきたことを整理する。 → Feature 2026.08.11 APIでAIの可視性を測る──それは「まったくの誤り」 京都・着物レンタルの副研究：ChatGPTの引用元は、ウェブ版とAPIとでまったく別物だった。ウェブ版で引用の9割を占めたアフィリエイトサイトが、API側では20回中0回。Surfer・Luxeo Team・ハンブルク大学の独立検証もこれを裏づける。 → Feature 2026.07.14 Googleでは★4.9。それでもAIは、その店を見つけられなかった。 京都の体験店10店舗を、日本語・英語・繁体字中国語・簡体字中国語の4言語で検証。Googleマップで高評価・口コミも十分にある人気店が、AIには『確認できませんでした』と言われ、別の店として紹介された。違いは規模でも口コミ数でもなかった。 →

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3本 GEO ／ LLMO 生成エンジン最適化と呼ばれる領域を、実測で検証する。 → 2本 エンティティ AIが事業者を一つの店として正しく認識できるか、別の店と取り違えるか。 → 2本 多言語 同じ問いを4言語で。言語が変わると、参照先も変わる。 → 2本 茶道 ／ 着物 ／ 座禅 定点観測の対象カテゴリ。商業性の異なる3つ。 → 1本 測定手法 何をもって「AIに見えている」と言えるのか。 → 1本 ゆらぎ幅 同じ条件でも回答は揺れる。その揺れ幅を先に測る。 → 1本 個人店・小規模事業者 宣伝予算をかけられない事業者に、何ができるか。 →