恵比寿のパーソナルジムを
AIに30回聞いたら…驚き？！

この業態には、すでに勝者がいました。

税理士の調査では、最上位でも15回中4回。「このエリアならここ」という定位置が、まだ誰にも作られていませんでした。

ジムは違いました。1店が30回中23回、率にして77%を占めています。

ただし、埋まっているのは3番手までです。4位以下は平均掲載順位が4〜6位で団子状態なので、そこから上がる余地は十分に残っています。

AIは、同じ店を6つの名前で呼んでいました。

集計で最初につまずいたのが、これでした。登場した店名は延べ201件、表記のパターンは117通り。ところが中身を見ると、同じ店が何通りもの名前で数えられていました。

名寄せをしないと、実際より多くの競合に囲まれているように見えます。逆に自店も、表記がバラけていれば「たまにしか出ていない」ように見えてしまう。

1日置いて同じ質問をすると、半分が入れ替わります。

2ラウンド目は、1ラウンド目の翌日に実行しました。質問も設定も同じです。それでも、返ってくる店名は大きく変わりました。

ある1店にいたっては、Geminiで同じ質問に対し1位と13位を行き来していました。順位を1回だけ確認して安心も落胆もできない、ということです。

リンクを返してくれるのは、ChatGPTだけでした。

AIが店名を挙げるとき、リンクを一緒に出すかどうか。ここに大きな差がありました。

これは対策の中身を分けます。ChatGPTに載れば、リンク経由で人が来ます。そのためにはGoogleマップの情報が整っていることと、公式サイトがあることの両方が効きます。

一方、ClaudeとGeminiでは名前を挙げられてもリンクがありません。ユーザーは店名を覚えて、あらためて自分で検索します。ここで効くのは店名の指名検索でちゃんと自店が出るかです。店名が一般名詞に近いと、この段階で取りこぼします。

ジムでAIが引用したのは、数字ではなく「条件」でした。

税理士の調査では、AIが引用していたのは実績の数字でした。「支援400社」「相続税申告 年間3,500件」。数字を書いている事務所ほど、回答に登場していました。

ジムは、まったく違いました。

考えてみれば当然で、ジムを探す人が知りたいのは「何人痩せさせたか」ではなく「自分が通えるか」です。AIは、質問の裏にある判断基準に合わせて、拾う情報を変えています。

3つのAI全部に出た店は、58店中4店だけでした。

名寄せ後の58店のうち、ChatGPT・Claude・Geminiのすべてに登場したのは、BEYOND、eviGym、Apple GYM、ビーコンセプトの4店だけです。残る54店は、どこかのAIには出て、どこかのAIには出ていません。

ジムを経営しているなら、何をするか。

1. 店名の表記を1つに統一する公式サイト、Googleビジネスプロフィール、予約サイト、SNSで表記がバラけていると、AIの中で自店が分裂します。まず表記を決めて揃える。
2. 条件を、曖昧さなく書く完全個室／女性専用／駅徒歩◯分／手ぶらOK／シャワーの有無。これらが実際に引用されています。「快適」「充実」は引用できません。
3. Googleマップを整えるChatGPTが出したリンクの約4分の1はGoogleマップでした。写真、営業時間、説明文、口コミ。ここがChatGPT対策の入口です。
4. 質問を、条件別に分けて考える「おすすめのジム」だけでなく「女性専用」「初心者」「手ぶら」「コスパ」。今回の5問でも、質問によって登場する店がまるで違いました。
5. 3つのAIを別々に見る共通して出るのは58店中4店です。ひとつ調べて分かった気にならない。
6. 1回の結果を信じない一致率は43〜76%。最低でも複数回、できれば継続して測る。