できるようになること
10分後：
- Geminiを使って、自分の条件に合った場所をリストアップできるようになる。
そのあと：
- 「条件付きで場所を探す」場面で、Google検索とGeminiのどちらを使うか判断できるようになる。
最終アウトプット
Geminiが出力した作業カフェ6件のリスト。各店舗の電源情報、特徴、Googleマップへのリンク付き。
結論
条件を絞ったローカル検索では、GeminiはGoogle検索より明確に優れている。
Google検索の構造的な問題は、「記事」を経由しなければ情報にたどり着けないことにある。記事には書いた人の主観が入る。情報が古い可能性がある。広告が挟まる。何より、記事の情報をGoogleマップで照合するという手間が生じる。
GeminiはGoogleマップの口コミデータを直接参照して回答を生成する。だから情報ソースが幅広く、個人の偏りが少ない。
結果にはGoogleマップへのリンクが付いているから、気になった店をそのまま確認できる。記事を経由しない分、速い。
具体的な使用方法と手順
手順はシンプル、簡単。
- Geminiに条件を自然文で入力する
- 結果を確認する
Geminiに条件を自然文で入力する
実際に使ったプロンプトはこれだけ。
みなとみらい・桜木町のエリアで、仕事として使えるカフェ（電源あり）をリストアップしてほしい。
ポイントは、普通に人に聞くように書くこと。検索キーワードではなく、自然な依頼文でいい。
条件を追加したい場合の例：
みなとみらい・桜木町のエリアで、仕事として使えるカフェをリストアップしてほしい。
条件：電源あり、Wi-Fiあり、長居できる雰囲気横浜駅から徒歩10分以内で、ノートPCで作業できるカフェを探してほしい。
静かめの場所がいい。チェーン店以外で。
条件が具体的であるほど、結果も絞り込まれる。逆に「いい感じのカフェ」のような曖昧な依頼は、曖昧な結果を返してくる。
結果を確認する
Geminiは6件のカフェをリストアップしてきた。各店舗について以下の情報が含まれている：
- 店名
- 特徴（電源の有無なども）
- おすすめポイント
- 営業時間
- Googleマップへのリンク
これはGoogleマップの口コミ情報をもとに生成されている。つまり、特定の記事の執筆者一人の意見ではなく、複数の口コミから情報を集約している。
Geminiの画面で、検索されたカフェがGoogleマップ上にすべて表示さる。全体的な位置感覚がわかるのでこれはこれで便利だ。
気になる店があれば、Googleマップのリンクをタップしてそのまま詳細を確認できる。口コミを自分で読みたければ読めるし、経路検索もそのまま。Gemini→Googleマップの動線に摩擦がない。
つまずきやすいポイント：
エリアを曖昧にしない。「横浜のカフェ」だと範囲が広すぎて結果がばらける。「みなとみらい・桜木町」「横浜駅西口」のように、具体的な地名やエリアを指定する方がいい結果が出る。
結果を鵜呑みにしない。Googleマップの口コミがソースとはいえ、情報が古い可能性はある。閉店している、電源が撤去された、といったことはありえる。最終確認はGoogleマップや直接連絡をして行うこと。Geminiはリサーチの効率化であって、判断の代行ではない。
評価
編集者あとがき
正直に言うと、これを記事にするか迷った。やっていることが「カフェを探しただけ」だからだ。
ただ、実際にやってみて思ったのは、AI活用の本質はこういう「些細だけど確実に面倒なこと」を消すことにあるということ。大げさなプロジェクトにAIを導入するより、日常の検索行動を一つ変える方が、よほど体感できる変化がある。
Google検索が悪いわけではない。ただ、Google検索は「記事を経由する」という構造上、条件を絞った検索には向いていない。「みなとみらい 電源 カフェ 静か」と打っても、その条件を全て満たす記事が存在するとは限らない。Geminiはその制約を飛び越える。
もう一つ気づいたのは、この方法は出張先やあまり行かない街で特に効く、ということ。土地勘がない場所でのリサーチこそ、Geminiの出番だと思う。
次は、場所探し以外のローカル情報——たとえば「この地域の競合店舗」「近隣のイベントスペース」のような、業務寄りのリサーチにもGeminiがどこまで使えるか試してみたい。
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