銀座・新橋は、大手チェーンが
独占していました。
ただ、条件を1つ足すだけで
顔ぶれが変わります。

上位4つは、
すべて全国チェーンでした。

15回の計測を集計した結果です。上位に並んだのは、テレビCMや駅広告でおなじみの名前ばかりでした。

ところが1問だけ、
地元の店が3分の2を占めました。

「新橋で仕事帰りに通える、40代男性向けのパーソナルジムは？」——この質問だけ、返ってきた顔ぶれが入れ替わりました。

他の4問では、大手が53〜64%を占めていました。差を生んだのは質問に含まれる条件の数です。

「銀座」だけで聞かれると、AIは知名度の高い店から挙げます。しかし「新橋」「40代男性」「仕事帰り」と条件が重なるほど、条件に合う店が前に出てきます。大手はすべての条件に最適化しているわけではないからです。

「高くてもいい」と伝えても、
返ってきたのは知名度でした。

銀座という土地柄を考え、あえてこう聞いてみました。

価格の上限を外しても、顔ぶれはほとんど動きませんでした。AIは「質が高い」を判断する材料を、十分に持っていない可能性があります。手がかりが少ないとき、AIは名前をよく見かける店を挙げます。

逆に言えば、「なぜ高いのか」がWeb上に書かれていれば、そこで差がつく余地があるということです。設備、トレーナーの経歴、対応人数の上限——AIが引用できる形になっているかどうかが分かれ目になります。

エリアが変われば、
刺さる言葉も変わります。

AIが店舗を紹介するときに使っていた言葉を数えました。恵比寿での調査結果と並べています。

「手ぶらOK」は、恵比寿で22回引用されていたのに、銀座・新橋では1回でした。代わりに「食事指導」が17回。オフィス街と住宅・商業エリアでは、AIが拾う条件そのものが違います。

恵比寿の調査では「実績」の引用がわずか3回でしたが、銀座では医師監修やリバウンド保証といった「根拠」に関わる言葉が増えています。どの言葉を打ち出すべきかは、エリアごとに測ってみないと分かりません。