NEW2026.10.19 最新号公開REPORT #04
海外AI検索 × 地域・エリア ｜ 毎週月曜日更新
AI検索は、地域の集客をどう変え始めたのか。
Google AI Mode、KKV Labs、Tourism Ireland、Skift Researchなどの最新動向から、地域・施設がAIに発見・推薦される条件を読み解く。
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NEW10月19日 最新号公開PLACE INTELLIGENCE REPORT #04 · 海外週次
KOTO CITY · RELEASE 2026.09.23
AIは、いま
AIは、いま
東京・江東区を
どう見ているのか。
Machi AI Scopeは、地域が生成AIに「どう理解され」「どのPlaceが発見・推薦され」「なぜ選ばれているか」を継続観測する、Local AI Visibilityプロジェクトです。
東京・江東区9エリア × 各20質問を継続観測。おすすめTOP5、推薦理由、引用・参照元まで記録し、地域が生成AIにどう理解・発見・推薦されているかを月次で可視化します。
WEEKLY GLOBAL REPORT ｜ 毎週月曜日更新 最新レポート公開中
PLACE INTELLIGENCE REPORT｜海外AI検索 × 地域・エリア
BACK NUMBERS 海外週次レポートのバックナンバー
BACK NUMBER ｜ REPORT #03 ｜ 2026.10.13
AIに選ばれる地域は、何を変えているのか。
海外のLocal AI Visibility研究と観光DMOの実践から、 観光地・商業施設・開発エリアの情報改善戦略を考察。 観測・構造化・公開更新・再観測を継続する Japan Place Intelligenceの実行モデルを紹介します。
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BACK NUMBER ｜ REPORT #02 ｜ 2026.10.05
地域のAI可視性は、どう測るべきか
海外3調査と56projectの実観測から、 Local AI Visibilityを日本の「街単位」でどう測るべきかを整理。 固定質問・複数AI・継続観測・情報源・Place × Intent × Areaによる 日本版Place Intelligenceの観測設計をまとめました。
PDF / 全17ページ / 無料
17ページの無料レポートを読む →
START FROM REPORT #01
シリーズを最初から読む
REPORT #02の観測設計につながる、Place Intelligenceの出発点。
BACK NUMBER｜REPORT #01 ｜ 2026.09.28
個人店をAIの推薦から埋もれさせないために、
いま地域に必要なPlace Intelligence
海外の最新調査と56projectの実証仮説をもとに、 個人店をAIの候補から埋もれさせないための地域情報基盤を考察します。
PDF / 全18ページ / 無料
第1号を読む →
MACHI AI SCOPE / FIELD RESEARCH · TOKYO KOTO CITY
地域AI可視性 実証プロジェクト
東京・江東区をモデル地域とした継続観測
56projectでは、東京都江東区の9エリアを対象に、AI検索が地域・施設・店舗をどのように理解し、発見・推薦しているかを継続的に観測しています。質問ごとの推薦先や理由、引用・参照元を記録し、地域による違いを分析します。
目的は、江東区の現状を伝えることだけではありません。 全国の自治体・観光DMO・不動産事業者・地域金融機関などが、他エリアでの調査や施策を考える際に参考にできる観測手法と知見を蓄積することです。
※56projectによる独自の実証・観測プロジェクトです。江東区との共同事業や、江東区が実施する公式実証実験を意味するものではありません。
KOTO CITY / FIELD RESEARCH ｜ 実証プロジェクト・月次分析
LATEST OBSERVATION · 2026.09
TOKYO / KOTO CITY PoC · LOCAL AI VISIBILITY REPORT
江東区AI可視性 実証レポート
2026年9月 月次分析
56projectが江東区をモデル地域として実施する独自の継続観測。9エリア・7日間・6,297件の推薦データからAI上の「街の現在地」を可視化し、他地域の調査設計にも応用できる論点を整理しました。
9エリア
7日間
1,260質問観測
6,297推薦データ
2026.09 BASELINE EDITION
LOCAL AI VISIBILITY REPORT PREVIEW
NEXT ISSUE / FREE SUBSCRIPTION
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Local AI Visibilityの月次観測レポートを、公開時にお知らせします。今回のPDF閲覧に登録は不要です。一度登録すれば、次号以降の再登録も不要です。
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あなたのエリアは、AIにどう理解されているか。
東京・江東区で実施しているLocal AI Visibilityの観測手法で、地域・観光地・商業エリアのAI可視性を調査します。
OBSERVED AREAS9江東区の主要9エリア
PROMPTS1809エリア × 20質問
TOP5 RECORDS900推薦先と理由を記録
SOURCE DOMAINS202+引用・参照元ドメイン
WHAT THE DATA SHOWS
街ごとに、AIの“理解のされ方”が違う。
同じ江東区でも、湾岸、下町、商店街、カフェ、自然・アウトドアでは、AIが推薦する場所も理由も参照する情報源も変わります。
01 / BAY AREA
湾岸は「複合体験」で理解される
豊洲・有明・青海は、買い物だけでなく、子連れ、イベント、水辺、夜景など複数の利用目的で推薦が構成されます。
02 / DOWNTOWN
下町は「日常＋食」が強い
亀戸、門前仲町、大島・砂町では、寺社や商店街に加え、ランチ、居酒屋、食べ歩きなどのローカル文脈が目立ちます。
03 / PLACE INTELLIGENCE
引用される ≠ 推薦される
公式サイトが参照されても、その施設自体が推薦されるとは限りません。情報源と推薦先を分けて観測することで、改善ポイントが見えます。
KOTO CITY / FIELD RESEARCH · WEEKLY OBSERVATION
実証プロジェクト｜週次観測・エリア別データ
江東区9エリアの推薦先・推薦理由・参照元を継続観測し、他地域にも展開可能な観測手法を検証しています。下のエリア別ページで観測結果を確認できます。週次PDFのバックナンバーは公開ファイルが揃い次第追加します。
9エリアの観測データを見る ↓KOTO CITY / WEEKLY DATA / 9 AREAS
江東区9エリアのAI Visibility
2026年9月23日公開／初回観測日：2026年9月22日。各カードから20質問・TOP5・推薦理由・引用元を確認できます。
江東区
↗
豊洲
東京湾岸の複合体験
子連れ買い物水辺
代表的な推薦先アーバンドック ららぽーと豊洲
17問中11問
ユニーク地点35
江東区
↗
有明・青海
イベント都市＋臨海体験
イベント観光ファミリー
代表的な推薦先日本科学未来館
17問中6問
ユニーク地点45
江東区
↗
亀戸
歴史とローカル飲食
神社仏閣下町グルメ
代表的な推薦先亀戸天神社
17問中10問
ユニーク地点43
江東区
↗
清澄白河・森下
文化とコーヒーの街歩き
カフェアート散歩
代表的な推薦先清澄庭園
17問中9問
ユニーク地点45
江東区
↗
門前仲町・越中島
門前町＋夜の飲食
神社仏閣下町水辺
代表的な推薦先富岡八幡宮
17問中10問
ユニーク地点44
江東区
↗
木場・東陽町
生活型の滞在価値
公園子連れ文化
代表的な推薦先木場公園
17問中10問
ユニーク地点45
江東区
↗
住吉・西大島
日常型の下町体験
公園水辺商店街
代表的な推薦先猿江恩賜公園
17問中11問
ユニーク地点46
江東区
↗
大島・砂町
ローカル体験の強さ
商店街食べ歩き下町
代表的な推薦先砂町銀座商店街
17問中12問
ユニーク地点39
江東区
↗
夢の島・若洲
湾岸アウトドア体験
自然アウトドア水辺
代表的な推薦先夢の島公園
17問中12問
ユニーク地点31
SOURCE INTELLIGENCE
AIは、江東区を
どの情報源から理解しているのか。
推薦先だけでなく、AIが回答の根拠として参照したWeb情報も記録しています。行政・観光、施設公式、商業施設、口コミなど、街の“情報構造”を可視化します。
1
city.koto.lg.jp
行政・観光・公共
51質問で参照
2
tokyo-park.or.jp
行政・観光・公共
47質問で参照
3
gotokyo.org
行政・観光・公共
41質問で参照
4
koto-kanko.jp
行政・観光・公共
36質問で参照
5
tptc.co.jp
行政・観光・公共
18質問で参照
6
tabelog.com
飲食・口コミ
18質問で参照
7
mitsui-shopping-park.com
商業施設
16質問で参照
8
kcf.or.jp
寺社・文化・施設
15質問で参照
9
yumenoshima.jp
寺社・文化・施設
12質問で参照
10
miraikan.jst.go.jp
その他・公式
11質問で参照
11
ariake.shopping-sumitomo-rd.com
その他・公式
9質問で参照
12
yumenoshima-marina.com
その他・公式
9質問で参照
「引用される」と「推薦される」は同じではありません。
公式サイトが回答の情報源として使われていても、その施設自体がTOP5に推薦されるとは限りません。Machi AI Scopeでは、情報源としての存在感と推薦先としての存在感を分けて観測します。
公式サイトが回答の情報源として使われていても、その施設自体がTOP5に推薦されるとは限りません。Machi AI Scopeでは、情報源としての存在感と推薦先としての存在感を分けて観測します。
| エリア | 最多参照ドメイン | 参照質問数 |
|---|---|---|
| 豊洲 | mitsui-shopping-park.com | 12問 |
| 有明・青海 | miraikan.jst.go.jp | 9問 |
| 亀戸 | koto-kanko.jp | 8問 |
| 清澄白河・森下 | gotokyo.org | 10問 |
| 門前仲町・越中島 | city.koto.lg.jp | 9問 |
| 木場・東陽町 | tokyo-park.or.jp | 10問 |
| 住吉・西大島 | city.koto.lg.jp | 9問 |
| 大島・砂町 | city.koto.lg.jp | 8問 |
| 夢の島・若洲 | tptc.co.jp | 15問 |
MEASURE → UNDERSTAND → IMPROVE → RE-MEASURE
測って終わらない。
改善できる観測へ。
順位のスナップショットではなく、同じ質問を継続し、推薦理由と引用元の変化まで残すことで、施策前後を比較できる状態をつくります。
OBSERVATION MODEL
日次で証拠を残し、月次で意味を読む。
1
20の利用目的別質問エリア内17問＋東京全体との比較3問を基本形に設計。
2
TOP5・推薦理由・引用元を保存「出た／出ない」だけでなく、AIがどう説明したかまで構造化。
3
日次観測 → 月次レポート日々の変動を蓄積し、月次で強み・弱み・変化を整理。
4
改善 → 同条件で再観測情報整備や施策実施後に、推薦・理由・引用元がどう変わったかを見る。
WHY THIS MATTERS
「何位か」より、「なぜ選ばれるか」。
AI検索では、従来の検索順位だけでは見えない“推薦文脈”があります。子連れでは出るのに観光では出ない。公式サイトは引用されるのに施設は薦められない。こうした差分が、次に整える情報を示します。
WHO CAN USE IT
地域に関わる意思決定に。
「AIに出ているか」ではなく、どの需要文脈で選ばれているかを見ることで、施策の優先順位を具体化します。
自治体・観光協会
地域資源が意図した旅行・生活文脈で認識されているかを確認。
商業施設・デベロッパー
自施設がどの利用目的で推薦され、どの文脈で弱いかを把握。
鉄道・沿線事業者
駅・沿線・周遊先がAI上でどうつながっているかを観測。
商店街・地域事業者
個店や地域情報がAIから発見される土台を整える。
INBOUND
訪日旅行者向けは、JAPAN INBOUND AI VISIBILITYへ。
国内向けの地域AI可視性はMachi AI Scope。インバウンド向けは、訪日旅行者を想定した英語質問で日本の観光地域を日次観測する JAPAN INBOUND AI VISIBILITY（JIAV） で観測しています。
FAQ / HOW TO READ
このサイトの見方
数字や引用元の意味、更新頻度、個別調査についてまとめています。
Machi AI Scopeとは何ですか？
地域や街が生成AIからどのように理解され、どんな利用目的で、どの場所が推薦されているかを継続観測する地域AI可視性プロジェクトです。
どの地域を観測していますか？
現在は東京都江東区を9エリアに分けて観測しています。豊洲、有明・青海、亀戸、清澄白河・森下、門前仲町・越中島、木場・東陽町、住吉・西大島、大島・砂町、夢の島・若洲です。
AIにはどんな質問をしていますか？
各エリア20問。総合、観光、初訪問、子連れ、デート、買い物、飲食、公園、商店街など、その地域で実際に使われそうな利用目的別質問を設計し、東京全体から比較する質問も含めています。
何を記録していますか？
各質問のおすすめTOP5、順位、場所名、推薦理由、参照URL、観測日時を保存しています。単なる順位ではなく『なぜ薦めたか』『何を情報源にしたか』まで残します。
「引用される」と「推薦される」は同じですか？
同じではありません。ある施設の公式サイトが情報源として参照されていても、その施設自体がTOP5に推薦されるとは限りません。情報源としての存在感と、推薦先としての存在感を分けて見ます。
データはどのくらいの頻度で更新しますか？
観測データは日次で蓄積し、公開レポートは月次更新を基本とする設計です。日々の変化を保存し、月次で『何が変わったか』『なぜ重要か』『次に何を見るべきか』を整理します。
自治体・観光協会・商業施設・鉄道会社はどう活用できますか？
自地域・自施設がどの質問で推薦されるか、どの文脈では出ないか、AIが何を理由に薦め、どの情報源を参照しているかを把握できます。施策前後を同一条件で再観測し、変化の検証にも使えます。
自社施設や地域を個別に調査できますか？
はい。施設、駅、沿線、商業エリア、自治体などを対象に、個別質問設計、継続観測、改善後の再観測に対応します。お問い合わせはこちら。
インバウンド向けのAI可視性調査はありますか？
はい。訪日旅行者向けには JAPAN INBOUND AI VISIBILITY（JIAV） を運営しています。訪日旅行者を想定した英語質問で、日本の観光地域がAIからどう発見・推薦されるかを日次観測しています。
MACHI AI SCOPE
あなたの街・施設は、
AIからどう見えていますか？
個別エリア・施設・駅・沿線のAI可視性診断、継続観測、改善後の再観測についてご相談いただけます。