Monthly Report #000
京都体验类目下生成式AI的回答倾向（2026年7月）

——3类目×4语言・240次观测的基准线

2026年8月2日 ｜ Kääselä（Kamogawa AI Search Lab）

1. 摘要

本报告向ChatGPT用四种语言各问了20次京都"茶道""和服""坐禅"的推荐，并记录了回答中引用的信息源（共12格・240次观测）。

分析发现，AI引用哪个信息源存在一致的规律，这个规律主要和两个因素对应。

一是该类目是否有足够的市场支撑比较网站或联盟营销站的存在；二是该语言里这类信息源是否已经建立起来、且AI能够触达。

这两个条件都成立的格子里，AI更倾向于引用比较类媒体；缺其中一个的格子里，则更倾向于引用商家自己的官网。不过本号是单一时点、单一引擎的横截面观测，这种对应关系只是与观测规律相符的假设性解释，并未证明因果关系。

第0号（本号）用于确立观测方法和评价指标，是基准线。此后的月刊会以本号为起点（t=0），持续追踪这一结构如何变化。

2. 方法

本调查使用ChatGPT（GPT-5.5・网页版），在临时对话／登出状态下执行。

以"京都＋类目词＋推荐词"为基本查询语，用日语、英语、简体中文、繁体中文四种语言观测。目标类目为"茶道""和服租赁""坐禅"三类。

每条查询连续执行20次（n=20），记录回答中出现的商家名称与引用域名，同时记录执行时间、执行地（京都市）、网络、模型名称。

引用源分为"公共""自社（商家自营）""OTA""媒体""目录""UGC"六类。记录以门店为单位，汇总以品牌为单位。

另外，我们事先确认过，关键词型提问（如"京都 茶道体验 推荐"）与自然语言型提问在返回商家上没有显著差异，因此本调查统一采用关键词型。

原始数据以 data.csv 公开（CC BY 4.0・无偿公开・不出售）。

适用范围：本报告仅针对推荐型查询的回答。比较型、交易型、指名型等不同的搜索意图下，引用源可能不同。

本号是单一时点的观测结果（t=0），不讨论变化或趋势，这些将在第1号起用月度数据分析。

此外，本调查的对象限定为ChatGPT（GPT-5.5）、单一观测者、单一执行地，结果不能直接推广到其他生成式AI或不同的执行条件。

第3章中关于"类目商业性""语言条件""自我描述能力"之间对应关系的解释，是与观测规律相符的假设性解读，并不能证明因果关系。

本报告会预先说明上述适用范围后再解读结果——这也是本调查的基本立场：不从单次回答（n=1）推出普遍结论，而是基于一定数量的观测结果评估倾向。

3. 引用源分布

3.1 12格的引用源主导类型（占比 %）

（各格 n=20。分类标准见方法论附录。"次位"指与第二名类型的差值。）

从表3.1可以读出三个共通的倾向。

第一，类目商业性越强，比较类媒体越容易被引用。像和服这样容易形成比较网站或联盟营销的类目，比较类媒体是引用的中心；而以免费坐禅会为主的坐禅类目，几乎看不到这类信息源，公共网站或提供者自己的官网才是中心。

第二，不同语言下AI能参考的信息源不同。日语、英语的和服市场已经存在一定数量的比较类媒体，AI也会引用它们；茶道类目在各语言里比较类媒体都很少，因此政府观光网站、旅游媒体成为引用中心。

第三，当比较类媒体不够充分时，官网更容易被引用。这个倾向在中文圈和坐禅类目里尤其明显。

中文圈共通的特征：简体中文和繁体中文合计6格中，所有类目都是自社网站被引用最多，没有任何一格是公共网站或比较类媒体占首位。

不过这个优势的大小因类目而异。和服类目里，简体中文（自社54.8%・公共17.8%）和繁体中文（自社66.7%・公共10.4%）都是自社网站大幅领先；而茶道和坐禅的差距较小——茶道（简体）和坐禅（繁体）都是约3个百分点的势均力敌，坐禅（简体）差14个百分点，茶道（繁体）差32个百分点。"简体势均力敌、繁体占优"这种简单二分法解释不通。

3.2 案例1：日语的和服类目，引用集中在单一联盟营销站

"京都 着物レンタル おすすめ"的查询中，一个排名类网站（2025年开设，观测时约运营15个月）在20次执行中被引用了18次（90%）。仅这一个站点，就占了"媒体"类型（53.7%）的大半，政府观光网站的引用相对较少。

这个结果说明，AI时代的可见度，可能会集中在某个专门做特定目的比较的媒体站上。我们会把这个排名网站份额的变化，作为和服类目今后持续追踪的主要指标。

3.3 案例2：即使用中文提问，也没有引用中国系平台

简体和繁体中文合计6格中，小红书、马蜂窝、携程、大众点评、微博、知乎等中国系平台一次都没有被引用。

即使用中文提问，AI引用的还是日本一侧的官网、商家的中文页面，部分还参考了英文的Reddit。也就是说，中文使用者用AI查询时，主要接收到的不是中文圈自己的信息，而是日本一方发出的信息。

3.4 案例3：简体中文里还有一个暂时解释不了的观测

不过，仅凭上面的规律还解释不了一个观测。简体中文里，除了中国系平台以外，还存在AI理论上可以参考的比较文章、排名文章（比如一般媒体做的和服租赁专题）。

但实际上，简体中文的和服类目里，自社网站（54.8%）和公共网站（17.8%）是引用的中心，这类比较类媒体并没有成为引用主流。"因为中国系平台不被引用，所以比较类媒体也不被引用"这个说法解释不了这个现象。

目前无法确定原因，本报告在此保留结论，作为今后持续观测的课题。

3.5 案例4：坐禅类目里，提供者自身的信息最常被引用

坐禅类目中，所有语言下，寺院等提供者自身的官网或公共网站都是引用的中心，OTA和联盟营销几乎不存在。尤其英语里，自社网站的占比达到80.2%。

这说明在比较类媒体不充分的类目里，提供者自己发布的信息更容易被AI引用；同时也确认了，没有英文页面的提供者很难进入候选名单——用多语言发布官方信息本身，就与可见度直接相关。

4. 商家出现率（品牌单位・仅头部）

本章整理回答中实际被提及名字的商家，及其出现倾向。

第0号能评价的仅限于头部群体的集中度。因为没有前一号可比，本号不涉及月度变化（差分见第5章）。另外，第3章分析的引用源分布，和本章的商家出现率是不同的指标——第3章看的是"哪个信息源被引用"，本章看的是"哪个商家在回答里被点名"。

和服：确认了四种语言的回答后，发现有一个头部群体（约8家商家）几乎每次都会被提及，这个头部群体在日语、英语、简体中文、繁体中文之间高度重合。而引用源的构成会因语言不同——日语以比较类媒体为主，英语以OTA和旅游媒体为主，中文以官网为主（见§3.1）。也就是说，随语言变化的是"经由哪个信息源"，最终被介绍的商家本身变化不大。

坐禅：比较四种语言的回答，有一个商家（内部管理ID）在日语、简体中文、繁体中文里出现最多，英语里也排名靠前。这从商家层面印证了§3.5的结论：比较类媒体较少的类目里，提供者自身发布的信息更容易被引用。

茶道：茶道也有一个约5家商家组成的头部群体，在四种语言里基本一致，关键词型和自然语言型之间也没有观察到明显差异。和和服一样，引用源的种类会随语言变化，而AI实际介绍的商家在四种语言间表现出高度的一致性。

四种语言的共通特征：和服和茶道虽然引用源的种类因语言差异很大，但AI实际点名的商家在四种语言间相当一致。这暗示随语言变化的是"参考哪个信息源"，而不是"最终介绍哪个商家"。

第0号把这个重叠现象作为基准记录下来，之后每月会发生怎样的变化，将从第1号起持续追踪。

5. 与前号的差分

第0号是本系列报告的基准线，因此没有可比较的前号。我们把本号展示的结果作为基准（t=0），从第1号（2026年9月）起，持续记录相对于这个基准的变化。

6. 与噪声底的对照

同一查询连续重复20次时，引用源集合的重合度（Jaccard系数）如下。

即使是同一个问题，每次执行都会有半数以上的引用源发生变化。

日语、英语的茶道（0.247・0.204）与外部研究（Green et al.）报告的数值（0.265）相当接近，这说明我们独立观测到的波动，与外部研究是一致的。

本报告把这种波动定位为"噪声底"。评估月度变化时，只有超过这个基准的变动才会被当作有意义的信号（详见附录A）。

因此，仅凭一次回答（n=1）无法断言"AI就是这么说的"。引用源的构成比在20次观测后大致收敛到±10个百分点左右，而单个商家的出现率波动更大，所以第0号只评估头部群体。

7. 附录

• A. 噪声底的测量方法与全部数据
• B. 引用源六分类的定义（公共／自社／OTA／媒体／目录／UGC），详见本文第2章与附录A
• C. 原始数据 data.csv（CC BY 4.0・240次执行・12格 × n=20・按引用域名计1023行）

下期预告（2026年9月）：第1号将报告以第0号为基准的首次差分，重点追踪和服类目比较类媒体份额的变化，以及§3.4中未解释观测的后续验证。

本文为个人调查与信息分享项目，与特定团体、大学、企业等无关。数据以CC BY 4.0无偿公开，不出售。