K
ää
selä
Kamogawa AI Search Lab — Kyoto
Observation
Research
Explore
About
JA
EN
简中
繁中
Topic
茶道 / 着物 / 座禅
京都観光を代表する定点観測の対象カテゴリ。商業性の異なる3つ。
4
本
この話題の記事
Report #002
2026.10.04
Monthly Report #002 京都の体験サービスにおける生成AIの回答傾向(2026年9月)
ChatGPT(GPT-5.6 Sol)に京都の茶道・着物・座禅のおすすめを4言語で尋ね、第0号・第1号との3期比較を記録。第1号で報告した送客型(OTA+メディア)比率の急騰は持続せず、座禅は低位安定のまま、茶道・着物は一部反落したが起点を上回ったままのセルが多い。
→
Report #001
2026.09.05
Monthly Report #001 京都の体験サービスにおける生成AIの回答傾向(2026年8月)
ChatGPT(GPT-5.6 Luna)に京都の茶道・着物・座禅のおすすめを4言語で尋ね、第0号(GPT-5.5)との差分を記録。引用元はより少数のドメインに集中し、自社サイトの引用は後退した。集中の行き先はカテゴリで異なる。
→
Report #000
2026.08.02
Monthly Report #000 京都の体験サービスにおける生成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)。引用元はカテゴリと言語によって大きく異なり、中国語で質問しても中国系プラットフォームは一度も引用されなかった。
→
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。
→
Topic Index
ほかのテーマ
6
本
AI検索
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。
→
5
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。
→
4
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。
→
1
本
測定手法
何をもって「AIに見えている」と言えるのか。
→
3
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。
→