Category: Hotel Management
Author: Shibata
Date: 2025.12.29
週末に箱根でサウナ付きの隠れ家ヴィラを探したい。家族4人で泊まれる、料理が評判の京都の旅館を教えてほしい。こういった問いは、Google検索ではなく、ChatGPTやGemini、GoogleのAIモードに投げかけいます。AIが要約して提案した数軒の中から宿を選び、そのまま予約するという流れが、この1年で一気に一般的になりました。
一方で、宿泊施設の現場では別の意味でもAIが話題です。フロントの問い合わせ対応、多言語対応、料金設定、口コミへの返信。人手不足が続く中で、どこまでAIに任せられるのかという課題です。
つまり、宿泊施設にとってのAI対策には2つの意味があります。ひとつは業務の中でAIを使いこなす守りの対策。もうひとつは、AIに自分の宿を推薦してもらう攻めの対策です。この記事では、1,000施設以上の運営支援に携わってきた株式会社Archの経験をもとに、この2つをまとめて整理します。前半で守りのAI活用、後半で攻めのAI活用について解説し、最後に効果測定の方法をまとめます。
AI対策という言葉で検索すると、生成AIの活用事例やチャットボットの導入記事と、AI検索に対応するためのサイト改善記事が混在して出てきます。どちらも正しいのですが、経営判断としては分けたほうが整理しやすくなります。
| 区分 | 目的 | 主な取り組み | 効果が出る領域 |
|---|---|---|---|
| 守り（業務でAIを使う） | 人手不足の解消、対応品質の均一化、コスト削減 | AIチャット、多言語翻訳、レベニューマネジメント、口コミ返信、SNS投稿の下書き | 運営コスト、従業員の負担、顧客満足度 |
| 攻め（AIに選ばれる） | AI検索経由の新規顧客獲得、直接予約の増加 | 公式サイトの情報整備、構造化データ、FAQ、Googleビジネスプロフィール、第三者からの言及 | 認知、直接予約率、OTA手数料の削減 |
守りの対策は投資対効果が見えやすく、多くの施設がすでに着手し始めています。攻めの対策はまだ取り組んでいる施設が少なく、だからこそ先に動いた施設が有利になります。順番としては、守りで現場の余力をつくり、その余力で攻めの情報整備に取り組むのが現実的です。
旅行者側の変化はすでに数字に表れています。国内の各種調査では、宿泊先を探す際に生成AIを使ったことがある旅行者はおおむね3人に1人という水準に達しています。若い世代やインバウンド旅行者に限ればさらに高く、海外からの旅行者は母国語でChatGPTに日本の宿を尋ねるのが当たり前になりつつあります。
これに対して、受け入れる側の準備は進んでいません。Archが2026年に実施した温泉地の旅館を対象とした調査では、AIが公式サイトの内容を正しく読み取れる状態、具体的には施設情報の構造化データが整い、料金や設備がテキストとして明記されている状態になっていた施設は、全体の3.9%にとどまりました。この結果はTOKYO FMの番組でも取り上げていただき、多くの反響をいただきました。
裏を返せば、96%の旅館はAIから見ると情報が読めない、あるいは断片的にしか読めない状態です。AIは読めないものを推薦できません。旅行者が探しているのに、宿の側が見つけてもらえる形になっていない。これが現在の宿泊業界のAI対策の実態です。
まずは守りの対策から整理します。ここでの原則は、AIに任せる業務と、人が判断すべき業務の線引きを先に決めることです。
公式サイトやLINE上のAIチャットは、チェックイン時間、アクセス、駐車場、アメニティ、キャンセルポリシーといった定型的な質問の大半を24時間対応できます。深夜や繁忙期にスタッフが電話に追われる時間が減り、対応内容も均一になります。導入時のポイントは、AIに参照させる情報を公式サイトの記載と完全に一致させることです。サイトとAIチャットで違う答えが返ると、かえって信頼を失ってしまいます。
インバウンドの問い合わせやレビュー返信は、生成AIの翻訳精度が実用レベルに達しています。ただし、館内の注意事項や安全に関わる案内は、必ず人が最終確認してください。温泉の入浴マナーや刺青の取り扱いなど、文化的な背景を含む案内は機械翻訳のままだと誤解を生みやすい領域です。
需要予測にもとづく価格調整は、AIが最も得意とする業務のひとつです。サイトコントローラーやPMSと連携するレベニューマネジメントツールを使えば、曜日、季節、周辺イベント、競合の価格を踏まえた推奨料金が自動で提示されます。小規模施設でも月数万円から導入できるものが増えています。
Googleマップや予約サイトの口コミ返信、Instagramの投稿文は、生成AIに下書きを作らせて人が仕上げる運用が効率的です。ここで意識してほしいのは、返信の中に自施設の強みを自然に織り込むことです。後述しますが、口コミとその返信はAIが宿を評価する際の重要な情報源になります。守りの業務が、そのまま攻めの資産になる領域です。
守りの対策で最も注意すべきは情報管理です。宿泊者の氏名、連絡先、パスポート番号、クレジットカード情報、宿泊履歴といった個人情報は、一般向けの生成AIサービスに入力してはいけません。業務で使う場合は、入力データが学習に使われない法人向けプランや、社内ルールで入力可能な情報の範囲を明文化したうえで運用してください。
ここからが本題です。攻めの対策を考えるには、AIが宿を推薦するときに何を見ているのかを理解する必要があります。
生成AIは、大きく2つの情報をもとに回答を作っています。ひとつは学習時点で取り込んだ知識、もうひとつは回答のたびにウェブを検索して取得する最新情報です。宿泊施設のような固有名詞に関する質問では後者の比重が大きく、ChatGPTの検索機能、GoogleのAI OverviewsやAIモード、Perplexityはいずれも回答時にウェブ検索を行い、複数のページを読んでから要約しています。
各AIが参照しやすい情報源には傾向があります。
| AI | 参照しやすい情報源 | 宿泊施設側の対策の要点 |
|---|---|---|
| Google AI Overviews / AIモード | Google検索の上位ページ、Googleビジネスプロフィール、Googleマップの口コミ | 従来のSEOとMEOがそのまま土台になる |
| ChatGPT（検索機能） | Bing検索の結果、公式サイト、旅行メディア、OTAの掲載ページ | 公式サイトの情報の明確さと、第三者メディアでの言及 |
| Gemini | Google検索とGoogleマップ、YouTube | AI Overviewsとほぼ同じ。動画コンテンツも効く |
| Perplexity | 信頼性の高いウェブページ、口コミサイト、ニュース記事 | 出典として引用されやすい、事実が整理されたページ |
共通しているのは、AIは人間のようにサイトを目で見て雰囲気を感じ取るのではなく、テキストと構造化されたデータを読んで事実を組み立てているという点です。美しい写真をフルスクリーンで並べただけのサイトは、人には魅力的でも、AIにとっては何も書かれていないページと同じです。
AIが宿を評価する際に重視している要素は、次の3つに集約できます。
上記の3要素を満たすために、Archが支援先の施設で実際に進めている手順を7つのステップにまとめました。順番に進めれば、専門知識のない施設でも取り組めます。
最初にやるべきは地味ですが最も効果の大きい作業です。施設名の表記（漢字、ひらがな、英語表記）、住所、電話番号、チェックイン・チェックアウト時間、客室数、料金の目安を一覧にし、公式サイト、Googleビジネスプロフィール、各OTA、SNSプロフィールのすべてで同じ内容になるよう修正します。閉館した施設の情報や古い料金がどこかに残っていると、AIはそちらを拾うことがあります。
構造化データとは、ページの裏側に埋め込む、AIや検索エンジン向けの自己紹介カードのようなものです。Schema.orgという共通規格にしたがって、この施設は旅館で、住所はここで、料金帯はいくらで、こういう設備があると機械が読める形式で記述します。宿泊施設ではHotelやLodgingBusinessというタイプを使います。最小限の例は次のとおりです。
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Hotel",
"name": "施設名",
"url": "https://example.com/",
"telephone": "+81-000-000-0000",
"address": {
"@type": "PostalAddress",
"streetAddress": "番地",
"addressLocality": "市区町村",
"addressRegion": "都道府県",
"postalCode": "000-0000",
"addressCountry": "JP"
},
"checkinTime": "15:00",
"checkoutTime": "11:00",
"numberOfRooms": 12,
"priceRange": "¥30,000〜¥60,000",
"amenityFeature": [
{"@type": "LocationFeatureSpecification", "name": "露天風呂", "value": true},
{"@type": "LocationFeatureSpecification", "name": "サウナ", "value": true}
]
}実装後はGoogleのリッチリザルトテストやSchema Markup Validatorで記述の誤りがないか確認してください。ArchのAIO支援では、この構造化データの設計と実装を最初の工程として必ず行っています。
構造化データが骨格だとすれば、本文のテキストは肉付けです。癒やしの空間、極上のひととき、といった抽象的な表現はAIにとって情報量がゼロです。代わりに、露天風呂は源泉かけ流しで泉質は単純温泉、湯温は41度、貸切利用は45分単位で無料、といった事実を書きます。夕食であれば、地元の魚を使った会席で品数は8品、アレルギー対応は3日前までの連絡で可能、というレベルまで具体化します。旅行者がAIに尋ねる質問に、そのまま答えられる文章を目指してください。
旅行者がAIに投げる質問の多くは、実はよくある質問と同じです。子どもは何歳から泊まれるか、駅からの送迎はあるか、一人でも泊まれるか、ペットは連れて行けるか。これらを質問と回答の形式でページにまとめ、FAQPageの構造化データを併用すると、AIが質問に対する回答としてそのまま引用しやすくなります。問い合わせの多い順に20問程度あれば十分です。
ここがブランディングの出番です。AIは、どこにでもある情報を軽視し、そこでしか得られない体験を重視する傾向があります。箱根の温泉旅館という説明だけでは、数百軒の中に埋もれます。標高700メートルの山中にあり、全6室すべてから富士山が見え、館主が猟師で冬はジビエの会席が出る旅館、と言語化されていれば、AIは特定の質問に対してその宿を選びやすくなります。コンセプトを一文で言えるようにし、それをサイトの全ページで一貫して使ってください。Archのブランディング支援では、この一文をつくることから始めます。
GoogleのAIはGoogleマップの情報を強く参照します。Googleビジネスプロフィールの属性設定をすべて埋め、写真を30枚以上登録し、営業情報を最新に保ってください。口コミへの返信は全件行い、返信文の中で施設の強みを自然に補足します。たとえば温泉が良かったという口コミに対し、源泉かけ流しであることや貸切風呂の案内を返信に含めると、その情報がAIの参照対象になります。
AIは自己申告よりも外部の評価を信頼します。地域の観光協会サイト、旅行メディア、業界紙、宿泊予約サイトの特集記事に掲載されること、プレスリリースを出すこと、地元ニュースに取り上げられることは、いずれもAIからの信頼を高めます。派手な露出である必要はなく、事実が正確に書かれた記事が複数の信頼できるサイトに存在する状態をつくることが目的です。
7つのステップは共通ですが、施設のタイプによって優先すべき順番が異なります。
| 施設タイプ | 最優先 | 次に取り組む | 補足 |
|---|---|---|---|
| ホテル（都市型・リゾート） | ステップ1の情報統一とステップ2の構造化データ | ステップ4のFAQ | 客室タイプが多いため、タイプごとの情報の正確さが問われる |
| 旅館 | ステップ3の具体的なテキストとステップ5の独自性 | ステップ6の口コミ | 温泉、食事、建物の歴史など語れる事実が多く、言語化の効果が大きい |
| ヴィラ・貸別荘 | ステップ5の独自性とステップ4のFAQ | ステップ7の第三者言及 | サウナ付き、プール付き、ペット可など、指名条件で探されるため条件の明記が予約に直結する |
| 民泊 | ステップ1の情報統一とステップ6のGoogleビジネスプロフィール | ステップ2の構造化データ | 予約プラットフォーム依存になりやすく、公式サイトを持つこと自体が差別化になる |
AI対策は、やりっぱなしでは効果がわかりません。従来のSEOには検索順位という指標がありましたが、AIの回答には順位がなく、同じ質問でも回答が毎回変わります。そのため、次の3つを定期的に確認する運用が必要です。
1つ目は、AIに実際に質問して自施設が出てくるかを記録することです。箱根 サウナ付き ヴィラ おすすめ、といった旅行者が使いそうな質問を10問ほど決め、ChatGPT、Gemini、Google AIモード、Perplexityに毎週同じ質問を投げ、自施設が挙がったか、どう説明されたか、競合はどこが挙がったかを記録します。
2つ目は、AIが自施設について誤った情報を答えていないかの確認です。閉館したと答える、料金を間違える、設備を取り違えるといった誤認は、対策の初期段階でよく見つかります。誤認は情報の一貫性の問題なので、ステップ1と2に戻って修正します。
3つ目は、Googleアナリティクスで、ChatGPTやPerplexityからの流入を参照元として計測することです。AI経由の流入は、まだ絶対数は少ないものの、予約率が高い傾向があります。
この計測を手作業で続けるのは負担が大きいため、Archでは自社ツールのArchAIOを提供しています。主要5つのAIに対して登録した質問を毎週自動で投げ、自施設の可視性スコアと競合との比較、誤情報の有無、対策の進捗段階を数値で確認できます。月額4,800円からで、ツールだけの利用も可能です。他の計測ツールとの比較はAI最適化計測ツール7選の記事にまとめています。
土台は同じです。Google検索で上位に表示されるページはAI Overviewsでも参照されやすく、SEOで積み上げた資産はそのまま活きます。違いは、AIは順位ではなく情報の具体性と一貫性で判断するため、キーワードの詰め込みが効かず、事実の整理が求められる点です。宿泊施設のSEO対策の記事とあわせてお読みください。
むしろ小規模施設のほうが効果が出やすい領域です。大手チェーンは客室タイプや館数が多く情報の統一に時間がかかりますが、小規模施設は情報量が限られる分、短期間で整備が完了します。指名条件で探される宿ほど、AIに正しく理解されることが予約に直結します。
自社で進める場合、ステップ1、3、4、6は費用がかからず、手間だけで対応できます。構造化データの実装は制作会社に依頼すると数万円から数十万円が目安です。ArchのAIO支援サービスでは、現状診断が8万円、実装が30万円から、月次の運用が5万円からとなっています。
Googleビジネスプロフィールや公式サイトの修正は、数日から数週間でAIの回答に反映され始めます。第三者メディアでの言及や口コミの蓄積は数か月単位で効いてきます。まず3か月を目安に、上記の計測を続けながら改善を重ねてください。
既存のサイトに構造化データとFAQを追加し、テキストを具体化するだけでも大きく改善します。ただし、写真中心でテキストがほとんどないサイトや、スマートフォンで表示が崩れるサイトの場合は、公式サイトの作り直しを含めて検討したほうが結果的に早いことがあります。
宿泊施設のAI対策は、業務でAIを使いこなす守りと、AIに推薦される攻めの2つで成り立っています。守りの対策で現場の負担を減らし、その余力を情報整備という攻めの対策に回す。この順番で進めれば、無理なく続けられます。
そして攻めの対策は、まだ取り組んでいる施設が全体の数%にすぎません。旅行者の3人に1人がAIで宿を探しているのに、宿の側はほとんど準備ができていない。この差が埋まる前に動いた施設が、これからの数年の直接予約を取っていきます。
株式会社Archは、1,000施設以上の運営支援の経験と、自社ツールによる計測をもとに、宿泊施設のAI対策を診断から実装、運用まで一貫して支援しています。自施設がAIからどう見えているのかを知りたい方は、無料相談からお気軽にご連絡ください。
株式会社Arch
代表取締役 柴田敬介
1985年兵庫県生まれ。京都工芸繊維大学・造形工学科卒。建築専攻。
新卒でSMBC日興証券株式会社に入社。コンサルタントとして勤務。社内表彰を多数獲得し最年少管理職（当時）に。5年の勤務の後に起業。
2013年、株式会社XS創業。代表取締役就任。Web開発、地方創生ビジネスなどを展開。地方創生では、全国の道の駅グルメNo.1を決定するグルメグランプリを10万人規模で開催。当事業を讀賣テレビ放送株式会社に事業譲渡。
2017年、民泊事業を行う株式会社グランドゥースをAPAMAN株式会社とジョイントベンチャーにて創業。代表取締役就任。その後丸紅株式会社から出資を受け同社の持分法適用会社となる。創業3年で売上13億円、1000以上の施設を運営し、国内最大規模の民泊運営会社となる。AirbnbのBest Contributor Awardを獲得。東証への株式上場を控えていたものの、コロナウィルス蔓延に伴い事業縮小を余儀なくされる。
2023年、これまで培ってきたビジネス開発、ブランディング、Webデザイン、広告などの知見を元に、宿泊施設のブランディング、運営事業を行う当社を立ち上げ、代表取締役就任。
宿泊施設のブランディング、OTA関連施策、マーケティング、各種制作から施設運営まで幅広く対応可能です。
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