席は21、あなたの街からは3つ

短い答え:ある街のある業種について、ChatGPTとGeminiがいつか名指しするすべては、中央値で21席の棚に収まります。その棚を、街に実際に記録された企業の地図に重ねると、両方に載る名前はわずか3つ。 残りは全国チェーン、有名店、そして助言のかけらです。AIの棚はあなたの街の地図ではありません。名声の地図です。

地図に載っていなくても生きていける。棚に載っていなければ、見えない。

何を測ったか

自前の2つのデータセットを初めて突き合わせました。一方は米国調査(13都市、2026年9月13日採取)。街×業種の各組についてChatGPTとGeminiが4回答で返したすべての名前を、これまでの号の規則で洗ったもの。他方は地図。同じ都市・業種の企業を9月20日にOpenStreetMapから読み、サイトで重複を除き、街に25件以上ある場合だけ残しました。比較できる組は36。名前の照合は意図的に甘く(包含、または特徴語の共有)、比率は下ではなく上に傾きます。全体では、AIの名前722件中133件(18.4%)が自分の街の地図の企業と一致しました。

席を握るのは誰か:旅する名前たち

席が街から来ないなら、どこから来るのか。街から街へ繰り返し現れる名前からです。尋ねた13都市で、ほぼどこでも同じ名前が棚に座っています。

「デンバーの会計士」を尋ねた客には、RSM、デロイト、KPMGが差し出されます。地元の配管業者は、13都市中10都市に座るRoto-Rooterと席を争います。そして歯科では、最もよく旅する名前のひとつが診療所ですらありません。Zocdoc、プラットフォームが4都市に座っている - 昨日の号の仕組みを、反対側から見た光景です。

自社に置き換えると何が変わるか

この勝負は「街の良い店であること」ではありません。地図には何十件も載っていて、AIが座らせるのは3つです。勝負は、名声が支配する短い棚に乗ること。そしてそれは働きかけられます。明確なエンティティ、言及、レビュー、モデルが実際に出会う存在感。存在することと見つかることの距離こそ、監査が測るものです。

この測定が証明しないこと

• 地図は下限であって台帳ではありません。OpenStreetMapはすべてを載せておらず、私たちはサイトを持つ企業だけを残しました。「地図にない」は決して「実在しない」ではありません。AIが挙げたRita HazanやWarren Tricomiは実在の有名なニューヨークの美容室で、単に私たちの地図の切れ端に欠けているだけです。
• 甘い照合は合わせすぎます。18.4%と11.8%は上限であり、精密な測定ではありません。
• 名前抽出器はまだ助言のかけら(「consultations」「get multiple quotes」)を通します。目立つものは手で除き、引用したチェーンの例はすべて読んで確かめました。
• 米国のみ、13都市、質問ごとに1回、2026年9月13日採取。組ごとに4回答:言い回しを増やせば棚は少し育ちます - それが9月16日の号でした。
• 一致3件という中央値は実際のばらつきを隠します。ニューヨークの不動産では10、ロサンゼルスの美容室とヒューストンの整備工場では0でした。
• なぜその名前が座っているのかは、ここでは分かりません。名声、リンク、レビュー、学習データが混ざっており、この測定はそれらを切り分けません。