Kamogawa AI Search Lab — Kyoto

Topic

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。

4 本

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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 2026.07.14 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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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 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。 → 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。 →