AIは日本の事業者を英語と日本語で同じように推薦するか？71回答の追加調査

英語で質問したときと、日本語で質問したとき。条件をそろえても、今回の回答に挙がった名前はほとんど重なりませんでした。ただし、企業そのものの違いと、施設・宴会場などの呼び方の細かさは分けて考える必要があります。

初回調査で残った質問文の差を修正し、2026年9月28日に追加調査を行いました。東京・大阪のコワーキング、結婚式場、Web制作会社という6シナリオについて、英語と日本語を各3回、Gemini 2.5 Flash LiteとGPT-4.1 miniで実行しました。両設定ともOpenRouter経由のParallel turbo検索を使用しています。

計72リクエストのうち71件が完了しました。Geminiの日本語の東京結婚式場の質問1件はタイムアウトし、再試行していません。12組の「シナリオ×API設定」のうち、全6回答がそろい、名称の対応関係を十分に確認できたのは8組です。

比較可能な8組の英日一致度は0〜11.1%でした。同じ言語内で繰り返した回答の一致度は42.9〜100%。この範囲では、言語をまたぐ差が同じ言語での繰り返しの差より大きくなりました。各組は3回答ずつしかなく、回答を共有する比較を独立した実験として数えてはいません。

Geminiで比較可能だったのは、大阪の結婚式場と東京のWeb制作の2組です。英日一致度はそれぞれ7.4%と0%。ほかの組は不完全な回答セットや曖昧な名称のために除外し、0%とは表示していません。

明らかな表記違いは統一しました。たとえば、fabbit京橋とfabbit 京橋は同じ施設です。一方で、チェーン名だけの推薦を特定支店と同一視したり、ホテル全体と特定の宴会場を自動でまとめたりしていません。このため、数値は推薦された名前・施設の一致度であり、「別企業を推薦した割合」ではありません。

出典は、回答本文に見えるURLとプロバイダーが返すURLメタデータを別々に集計しました。これらは回答に付随するリンクであり、モデルがその情報をどう使ったか、推薦を引き起こしたかまでは証明しません。

日本で複数言語の顧客に売るなら、同じ購入条件をそれぞれの言語で確認する価値があります。英語の結果だけから日本語の見え方を推測するには、今回の重なりは小さすぎます。ただし、翻訳したページを増やすと推薦が改善するかは測っていません。

質問と名前の確認はAI支援によるバイリンガルレビューです。ネイティブ話者による独立レビューではなく、微妙な言語差が残る可能性があります。追加収集の既知費用は約0.19米ドル。タイムアウト分の費用は不明として別に留保しています。

以降の本文と図表は初回調査の記録です。追加調査とは質問文とAPI設定が異なるため、107回答を1つの均質なデータとして合算していません。

東京の結婚式場を尋ねた英語の回答には、The Okura Tokyo、Hotel Chinzanso Tokyo、Tokyo Kaikanなどが並びました。日本語ではTHE Tender HOUSEや国際文化会館などが登場。ザ・リッツ・カールトン東京のように、両方に現れる名前もありました。

私たちは東京と大阪の6つの購入・予約シナリオを英語と日本語で用意し、各質問を3回ずつ送信しました。対象はWeb検索を組み合わせたGemini 2.5 Flash LiteのAPI設定1種類、合計36回答です。複数のAIサービスや消費者向けアプリを比較した調査ではありません。

名前の一致度を比較できたのは4シナリオ・24回答です。東京のコワーキングとWeb制作は0%、東京の結婚式場は7.4%、大阪の結婚式場は11.1%でした。残る2シナリオは、英語の候補一覧に重複や未解決の項目があるため比較対象から除外しました。

対象はコワーキングスペース、結婚式場、Web制作会社。それぞれ東京と大阪で1つずつシナリオを作成しました。各言語で地理と購入意図をできるだけそろえ、5つの具体名と、可能なら出典リンクを求めています。

英語対応を条件に含むシナリオでは、日本語の質問にも同じ条件を含めました。ただし、英語の「central Tokyo」に対し日本語は「東京23区の中心部」、結婚式場では「host about 80 people」に対し「約80人の披露宴」としており、完全に同一の条件とは言い切れません。結果は探索的な比較です。

別言語の回答が違っていても、それだけで言語が原因とは言えません。そこで、英語同士・日本語同士の繰り返しも比較しました。

100%なら分類済みの名前の集合が同じ、0%なら共通の名前がありません。同じ回答を複数の組み合わせに使うため、組み合わせ数を独立した実験数とはみなしません。

日本語表記、英語表記、大文字・小文字、括弧付きの補足をそのまま比較すると、同じ企業でも別物と判定してしまいます。回答ごとの明示的なコーディング記録を用意し、同一と判断した名前を統合しました。

具体的な事業者名ではない項目や、同じ候補の重複もありました。「5候補を依頼した」ことと「5つの異なる企業名が得られた」ことは別です。除外理由と比較対象の件数をデータで公開しています。所在地、サービス内容、実在性をすべて確認した事業者名簿ではありません。

回答本文に表示されたURLと、プロバイダーがメタデータとして返したURLを分けて集計しました。ホスト名の一致度はリンク先の違いを示しますが、そのページが推薦の原因になったことや、説明を裏付けることまでは示しません。

英語と日本語で事業者を探す顧客がいるなら、両方の言語で自社の名前が出るかを確かめる理由にはなります。この実験から、翻訳ページを追加すれば推薦が増えるという因果関係は導けません。

2026年9月26日に、OpenRouter経由でgoogle/gemini-2.5-flash-liteを使用。ParallelのWeb検索プラグイン（turbo、最大5件）、temperature 0.2、出力上限1,200トークン、会話履歴なしで取得しました。質問文と実行設定、分類済みの名前、回答本文を公開しています。

日本語の確認はAI支援によるもので、ネイティブ話者による人手のレビューではありません。6シナリオは私たちが作った便宜的な標本で、検索需要の代表標本ではありません。1設定・1日の観測から、すべてのAIや日本企業全般へ一般化することはできません。