CHILLNN AIO Labが「AIに推奨される飲食店の特徴」を大規模調査、まとめ記事露出が鍵

公開：2026年5月22日更新：2026年5月22日

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株式会社CHILLNNは、CHILLNN AIO Labが実施した「AIに推奨される飲食店の特徴」に関する大規模調査の結果を公開しました。ChatGPTやGeminiなど生成AIで飲食店を探す行動が急増する中、日本市場でのAIO（AI最適化）対策の指針を明らかにすることを目的とした調査です。5都市・約1ヶ月間にわたるデータ収集から、AIに推薦されやすい飲食店の共通点が浮かび上がりました。

CHILLNN AIO LabがChatGPTやPerplexityとGoogle AI Overviewを対象に5都市で調査を実施
CHILLNN AIO Lab調査で見えたAI推奨の構造
CHILLNN AIO Lab調査概要
trends編集部の一言
References

CHILLNN AIO LabがChatGPTやPerplexityとGoogle AI Overviewを対象に5都市で調査を実施

CHILLNN AIO Labは、ChatGPT・Perplexity・Google AI Overviewの3種のAIを対象に、札幌・新宿・京都・大阪・福岡の5都市で調査を実施しました。

各都市で異なるプロンプトを約1ヶ月間（4/2〜5/5）実行し、推奨された飲食店を大規模に集計しています。GoogleマップアプリへのGemini統合（AskMaps機能）など、AIによるローカル検索は今後さらに拡大する見込みです。一方、飲食店事業者にとって「AIにどう推奨されるか」の仕組みは、不明瞭な状況が続いていました。

海外では先行研究が存在するものの、日本市場ではAIO（AI最適化）対策の指針が明らかになっていませんでした。そこで本調査では、日本市場に特化してAIに推薦されやすい飲食店の特徴を探っています。

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CHILLNN AIO Lab調査で見えたAI推奨の構造

調査から得られた主な結果は以下の3点です。

Googleの口コミ数（レビュー数）と正の相関あり、レビュースコアとは無相関
店名×エリアのGoogle検索結果数（Web露出量）とAI推奨頻度に明確な相関なし
AIが参照する「まとめ記事」への登場頻度がAI推奨の有無に大きく影響

「Web露出量が多い飲食店がAIにも推奨されやすい」という直感的な仮説は、今回の調査では支持されませんでした。口コミ数とまとめ記事への登場頻度が、AI推奨との関連要素として確認されました。

CHILLNN AIO Lab調査概要

項目	詳細
調査主体	CHILLNN AIO Lab
調査対象AI	ChatGPTやPerplexity、Google AI Overview（3種）
調査都市	札幌・新宿・京都・大阪・福岡（5都市）
調査期間	4/2〜5/5（約1ヶ月間）
主な知見	口コミ数との正の相関、まとめ記事露出の影響など3点
結果公開	AIOラボのメディアにて無償公開中
運営会社	株式会社CHILLNN
設立	2018年8月
所在地	京都府京都市下京区花屋町通櫛笥西入薬園町174-9
代表者	代表取締役CEO 永田諒氏

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trends編集部の一言

「口コミの星の数ではなく件数が効く、しかしWeb検索露出量は関係ない」という結果は、マーケティング業界のセオリーから見ても予想外と言えます。AIが参照する「まとめ記事」への登場頻度が推奨を左右するという構造は、業界全体としてメディア露出の設計軸を見直す必要性を示唆しています。

飲食店マーケティング業界全体としては、SEO対策やSNS運用とは異なる「AIへの露出設計」という新たな軸が浮上しつつあります。AIO（AI最適化）という概念が、実務課題として意識される段階に入りつつあることを示す調査結果です。

マーケティング業界では、検索流入とAI流入の最適化を別軸で捉えるという議論が広がりつつあります。今回の調査は飲食店領域のデータですが、「AIにどう推薦されるか」という問いはあらゆる業種に共通する課題です。日本市場での実データに基づくAIO対策の指針として、業界全体の動向としても注目しておく価値があります。

References

^ PR TIMES. 「CHILLNN AIO Lab、「AIに推奨される飲食店の特徴」を大規模調査 | 株式会社CHILLNNのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000028.000057642.html, (参照 26-05-22).

※上記コンテンツの内容やソースコードはAIで確認・デバッグしておりますが、間違いやエラー、脆弱性などがある場合は、コメントよりご報告いただけますと幸いです。