AIが受賞歴に触れることはまれ。5件に2件はミシュラン

短い答え：AIが事業者を勧めるとき、受賞歴などの評価に触れるのは1.2%で、その5回に2回はミシュランの星だ。 4か国でChatGPTやGeminiが事業者を勧める16,022の文章のうち、191が賞、ガイド、ランキングを理由に挙げた。ミシュランガイドだけで76を占める。レストランでは6つの文章に1つで評価が登場するが、配管、電気工事、鍵、自動車整備、教習所では4,809のうち6にとどまる。AIは賞そのものを評価しているのではない。すでに知っている審査者の評価を繰り返しているのだ。

評価がAIの回答に届くのは、モデルがすでに知っている審査者によるものであるときだ。

何を測ったか

10月1日号と2日号と同じコーパスを、同じ方法で分割した。米国、英国、フランス、ブラジルの4つの調査で、購入者の質問をChatGPT（gpt-4o-mini）とGeminiにプログラミング用インターフェースから、ウェブ検索なしで尋ねた。回答は3,600件、その中に名前を挙げた事業者1つずつに割かれた16,022の文章がある。各文章で評価を探した。賞（「award-winning」「primée」「premiado」）、ガイド（ミシュラン、ゴ・エ・ミヨ）、称号（MOF）、ランキング（Chambers、Legal 500）、読者投票（「Best of」）。検出器は15の陽性例と10の陰性例で確かめ、読み直しで3回修正した。フランス語の「se distingue par」（〜で際立つ）は評価ではなく、「the best of both worlds」も違い、助言（「受賞歴のある弁護士を探しましょう」）は事業者について何も語らない。

賞はレストランで登場し、職人仕事ではほぼ登場しない

ほとんどはレストランだ。452の文章のうち74、6つに1つが評価に触れ、英国の22.5%からブラジルの11.1%まで幅がある。次いでフランスのベーカリー（102の文章のうち8、MOFの職人を含む）とホテル。家に来てもらう業種では、回答に評価はほぼ存在しない。GeminiはChatGPTの4.4倍評価に触れ、文章の2.3%に対し0.5%だった。

5件に2件は1つのガイドから

ミシュランが191件中76件、5件に2件を占める。その他の賞（71件）には、名前のある賞（「James Beard Award winner」のシェフ、「Forbes Five-Star」のホテル）と、単なる「award-winning」が混ざる。たとえば広告会社や美容室だ。多くのディレクトリが売る「Best of」リストや読者投票は、16,022の文章のうち8つにしか登場しない。

あなたが事業者なら何が変わるか

評価がAIの回答に入るのは、モデルがすでに知っている審査者によるもの、つまりガイド、国家的な称号、業界で認められたランキングであるときだ。そうした審査者がいる業種（レストラン、ベーカリー、企業法務）では、その評価を得ることが目に見える手段になり、AIはそれを名指しする。審査者がいない業種では、ディレクトリから買った「Best of」バッジがアシスタントに繰り返される見込みは薄い。免許や明快な価格のような別の証拠が効く（9月19日号と29日号）。そして本物の評価を持っているなら、自分のページに完全な形で書くこと。誰が、何に対して、何年に授けたのか。「受賞歴あり」だけでは、客にもモデルにも確かめる材料がない。

この測定が証明しないこと

• 数えているのは言い回しであって意図ではない。無作為に選んだ60の文章で読み直すと、検出器は57回正しかった。誤り3件は一般的な助言2件と比喩1件（「弁護士業界のミシュランガイド」）。
• 種類別の分類は最初に見つかった語で決まる。「award-winning」の後でジェームズ・ビアード賞の名を挙げる文章は「その他の賞」に数えられる。
• 記憶からの回答で、ウェブ検索なし、アシスタントごとに1つのモデル、国ごとに1つの日付（米国9月13日、英国7月31日、フランス7月30日、ブラジル2026年8月6日）。挙げられた評価が正確か、今も有効かは検証していない。失った星がモデルの記憶に残ることもある。
• 評価が推薦につながることを証明するものではない。すでに勧めている事業者について、AIが評価を理由に挙げる頻度を測ったにすぎない。客は観察していない。