City Reputation Reports（CRR）の方法論

本プロジェクトは「鏡像記録原則」に従います。私たちは、AIが生成する内容を、アルゴリズムモデル内のグローバルデジタル情報の「鏡」と考えています。本研究は都市そのもののフィールド調査を行うのではなく、その「鏡」の明瞭性、正確性、および物語の選好を監査します。

• 客観性： AIが出力した元の情報のみを記録し、研究者の個人的な好悪は加えません。
• 中立性： 都市のランキング、採点、または優劣の判定は行いません。
• 検証可能性： すべてのレポートには、AIプラットフォームが生成した元の変更不可能な対話共有リンクを付随させる必要があります。

監査は、デジタル環境における都市の存在に関する5つの核心次元を観察します：

1. 食の物語： AIが地元の料理、食の評判、代表的な風味について持つ認識。
2. 無形文化遺産と伝統： AIが都市の歴史的遺産や無形文化財保護プロジェクトについて述べる内容。
3. 祭りのリズム： AIが記録する定期的な祝祭、イベント、およびその文化的影響力。
4. ランドマークの視覚： AIが物理的建造物や自然景観に割り当てる重み。
5. アートと創造性： AIが現代アート、クリエイティブ産業、文化的雰囲気について行う定性的な評価。

1. 質問段階

異なる都市が同一プラットフォーム上で同じ受動的条件の下で観察されるように、標準化されたプロンプトフレームワークを使用して質問を行います。

• 単一プラットフォーム監査： 特定のプラットフォーム（ChatGPTやClaudeなど）で深い多ターン対話を行います。
• プロンプトプロトコル： 「中立的な抽出質問」を採用します。例：「[都市名]の[次元]における国際的な評判を説明し、引用した核心的事実を列挙してください。」

2. 証拠のアーカイブ——核心段階

• リンクの生成： 質問が完了したら、そのAIプラットフォームの公式共有リンクを生成します。
• 改ざん不可能性： リンクが生成されると、その内容はロックされます。レポートはこのリンクを唯一の証拠源として扱い、読者が溯源して検証できるようにします。
• オリジナル記録： AIが誤った情報や幻覚を出力した場合、レポートはその「存在」を如実に記録し、人為的な修正は行いません。

3. データの抽出と分類

研究者は元の対話から以下の客観的要素を抽出します：

• 高頻度キーワード： AIがその都市を説明する際に繰り返し言及する語彙。
• 引用ソース： AIが明確に指摘した参考文献を記録します（ある場合）。
• 情報の断層点： AIの回答でカバーできなかった、既知の重要な都市資産を特定します（すなわち「沈黙の物語」）。

4. レポート作成

レポートの構造は以下の要素を厳密に順守します：

• プラットフォーム識別子： 今回の監査に使用したAIプラットフォームおよびモデルバージョンを明確に記載します。
• 物語の要約： そのプラットフォームが都市をどのように説明しているかを客観的に要約します。
• 証拠のアンカー： 変更不可能な元の対話リンクを挿入します。
• 観察された発見： AIの物語に現れるパターンを説明します（例：AIがその都市の食の説明で、90%の内容が特定の一つの食べ物に集中している場合）。

1. 専門監査
   • 定義： 単一のAIプラットフォームで行う都市次元のスキャン。
   • 目的： 特定のアルゴリズムロジック下で生成された都市プロフィールを示し、そのモデルがその都市に対して持つ「第一印象」を理解するのに役立ちます。
   • 公開形式： 通常のブリーフィングとレポート。
2. カスタマイズ/クロス監査
   • 定義： 同一都市について複数のプラットフォーム（ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexityなど）での物語を横断的に比較します。
   • 目的： プラットフォーム間の認識の共通点と相違点を特定し、体系的な情報偏差を発見します。
   • 適用シナリオ： 専門的なコンサルティング、政府内参、または深い文化研究。

1. 動的性： AIモデルおよびそのデータベースは継続的に更新されており、本レポートは監査が行われた瞬間の物語状態のみを表します。
2. 非包括性： AIの説明はその都市の全ての真実を表すものではなく、デジタルコーパス内での投影のみを表します。
3. 非公式性： 本プロジェクトは独立した研究であり、関連するAIプラットフォームや都市の公式な立場を代表するものではありません。