AIはどうやって
おすすめのお店を選んでいるのか？

手順1：質問の条件を読み取る

お客様の質問には、店選びの条件が含まれています。「浅草で、記念日に使える、予算1万円くらいのイタリアン」のように、エリア、ジャンル、シーン、予算、人数などが含まれます。AIはまずこの条件を読み取り、「何を満たすお店を探せばいいか」を整理します。

ここで重要なのは、質問のされ方によって、答えに挙がるお店が変わることです。「近くのラーメン」と「子連れで入れるラーメン」では、求められる条件が違います。私たちが測定で複数の聞き方を使うのはこのためです。測り方の原則は測定方法のページにまとめています。

手順2：公開情報を材料に集める

次にAIは、条件に合うお店の情報を集めます。AIの種類や設定によって仕組みは異なりますが、材料になり得るのは主に次のような公開情報です。

• 公式サイト：お店自身による説明、メニュー、アクセス情報
• Googleの店舗情報（Googleビジネスプロフィール）：営業時間、住所、ジャンル、写真、口コミ
• グルメサイト・予約サイト：店舗ページの説明文、コース情報、口コミ
• 口コミやレビュー：来店した人の評価と感想の文章
• 記事やまとめページ：地域やジャンルでお店を紹介する第三者のコンテンツ

検索と連動するタイプのAIは、その場でWebページを参照して答えます。学習済みの知識をもとに答えるタイプもあります。いずれにしても共通するのは、材料になるのは「公開され、文章として読み取れる情報」だという点です。

手順3：条件に合うお店へ絞り込む

集めた情報の中から、質問の条件に合い、かつ紹介する根拠を文章にできるお店が残っていきます。ここで効いてくるのが、情報の「量」だけではなく「分かりやすさと揃い方」です。

• 条件（エリア、ジャンル、シーン等）に合っていることが情報から読み取れるか
• お店の特徴が文章で説明されていて、薦める理由を書けるか
• 複数の情報源で内容が食い違っておらず、安心して紹介できるか

逆に、情報が少なく特徴が読み取れないお店や、媒体によって内容が食い違うお店は、この段階で候補から外れやすくなります。具体的な落選理由は「なぜChatGPTはうちの店をおすすめしないのか？」で整理しました。

手順4：理由とともに文章で紹介する

最後にAIは、残ったお店を「なぜおすすめなのか」の理由とともに文章にまとめます。検索と連動するタイプでは、参照したページへの引用が表示される場合もあります。

この「理由を書く」という性質が、従来の検索との大きな違いです。一覧の順位ではなく、文章で薦めるに足る材料があるかが問われます。だからこそ、お店の特徴を述べた文章が公開されているかどうかが、以前より重要になっています。

AIに「見えている情報」と「見えていない情報」

お店側の対策を考えるとき、この線引きを押さえておくと判断を誤りません。

• 見えている：公開されたテキスト情報（公式サイトの説明、店舗情報、メニューの文字情報、口コミの文章、紹介記事）
• 見えにくい：写真の中だけで示された情報、画像化されたメニュー、SNSの投稿の中にだけある告知
• 見えていない：料理や接客そのものの質、店内の実際の雰囲気、当日の空席状況（外部システムと連携していない場合）

残念ながら、実際の料理や接客の良し悪しそのものは、AIには直接見えていません。AIに見えているのは、それらについて誰かが文章にして公開したものです。口コミが材料として効いてくるのはこのためで、詳しくは「口コミはAIのおすすめに影響するのか？」で解説します。

なぜ、聞くたびに答えが違うのか

AIの回答は、生成の仕組み上、同じ質問でも毎回まったく同じにはなりません。質問の言い回しの違い、参照する情報の更新、そのときの生成のゆらぎによって、挙がるお店や順番が変わります。

これは欠陥というより前提条件です。だから「一度聞いて出なかった／出た」で判断するのは早計で、繰り返し聞いたときの傾向を見る必要があります。私たちの測定が「何回中何回登場したか」という割合で報告する理由は、まさにこの変動にあります。

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