【2026年】旅行計画での生成AI活用実態｜630人の行動データで見る「地方誘客」への影響と課題│独自調査レポート
2026. 02. 19
最終更新 2026. 02. 19
は じ め に
現在、ChatGPTやGeminiなどの生成AIに「おすすめの旅先」や「おすすめの宿」を聞きながら、旅行の計画を立てる人が増えています。実際、弊社が昨年実施した旅行者1,000人調査では、2025年夏の旅行で生成AIを旅行計画に使用した人が32.6％存在していました。
しかし、ここで一つの疑問が浮かびます。
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「 AIが提案したその場所に、旅行者は実際に行っているのか？ 」
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この疑問を明らかにするため、2026年1月、弊社では国内旅行の計画で実際に生成AIを使った630人を対象に、独自のアンケート調査を実施しました。AIの利用率の話ではなく、AIから提案を受けたあとに「実際にどう行動したのか」を追った、実態把握をする調査です。
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この調査の背景にあるのは、宿泊・観光業界が抱える『地方誘客』という課題です。既存のOTAや検索エンジンは、知名度や売上実績、クチコミが多い施設ほど上位に掲載されやすく、情報発信の上手な地域ほど見つけやすい仕組みで、中小規模施設の露出や地方誘客を難しくしてきました。そんな中、既存の検索アルゴリズムに左右されない生成AIは、この構造を変える力になるのか。それとも、知名度や実績をそのまま反映し、格差を助長するだけなのか。この問いに、行動データから答えを出すことが本調査のテーマです。
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なお、本稿では調査結果の一部を抜粋し、AIが普及している現在の『地方誘客』における「光」と「影」を解説します。
※全設問の結果と分析は、以下のダウンロード資料にまとめています。
● 生成AIは、地方・中小規模施設の「救世主」か、それとも「格差の助長」か
● 何割の人が、実際にAIの提案先に行っているのか
● 「飲食店・観光スポット」と「宿泊施設」で、行かれやすさが違う理由
● AIの提案後、どの媒体がよく確認されるのか。宿泊施設にとって重要な媒体はどこか
目次
本アンケート調査の「全記録」
今回ご紹介した内容は、調査結果のほんの一部です。さらに詳しい調査結果や考察、そして実務に落とし込める施策提案は、ぜひダウンロード資料でご確認ください。
調査概要
本調査の対象者は、直近の国内旅行計画でChatGPTやGeminiなどの対話型AIを実際に使った人に限定しています。（※Googleの検索結果に表示される「AI概要」や、予約サイトにある「AI検索機能」の利用者は除外）この理由は、これまでの検索行動とは異なり、AIに要望を伝えながら対話を重ねて行き先を探す中で、新しい発見や行動変容が生まれる可能性があると考えたからです。
- 利用段階：旅行計画の「どのタイミング」でAIを使ったのか
- 発見の有無：知らない場所や施設の提案はあったのか
- 行動変容：提案された場所に「実際に行った」のか
- 確認媒体：提案された内容の詳細情報をどこで確認したのか など
この630人のデータをもとに、まずはAIが『地方誘客』にもたらした「光」の部分を見ていきます。
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第1章：AIの提案は、実際の「行動」につながったのか
本調査では、AIの提案が調べもので終わらず、実際の行動につながっていることが確認できました。
8割以上がAIで「新しい発見」を経験
AIの提案内容に、それまで知らなかった場所や施設はあったのか、まずは有益な「発見」がされているか確認します。
上記は複数選択のため合計は100%を超えます。これを集計すると、AI使用者630人のうち84.1%（530人）が何らかの『新しい発見があった』と回答していました。項目別では、「飲食店・観光スポット」が50.0%と最も多く、「宿泊施設」40.0%、「目的地（エリア）」39.8%と続きます。
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注目すべきは、この「発見」が「見ただけ」で終わっていない点です。発見があった人のうち、82.1%がその後、候補として検討し追加の情報収集をしていました。AIに詳しく聞いたり、ネット検索で詳細を見にいったりと、手段は異なるものの、発見が次の行動を生んでいます。このことから、AIは旅行者にとって『知らなかった選択肢に出会うきっかけ』として十分機能しているといえます。
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5割以上が実際に提案場所を訪問している
では、AIに提案された「発見」と「候補」は、実際に訪問につながっているのでしょうか？
上記の通り、AIが提案した場所に「実際に行った人」は630人中344人（54.6%）となり、半数以上がAIの提案先に訪問していました。さらに、「行ってはいないが、候補にして十分検討した人」も含めると84.8%が、AIの提案を具体的な選択肢として受け入れています。
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以上の結果から、旅行計画におけるAIは単なる“お試し”ではなく、旅行者の選択肢と行動を動かす実用的なツールとして存在しています。
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第2章：「宿泊施設」の訪問にはハードルがある
前章では、AIの提案が「発見」や「候補」だけでなく、実際の訪問にもつながっていることが確認できました。ただし、その中身を分析すると、「影」の部分が見えてきました。
目的地や観光スポットには行くが…
実際にAIの提案先を訪れた344人に「旅行の目的地」「飲食店・観光スポット等」「宿泊施設」のどこに行ったのかを質問すると、訪問率に差が見られる結果となりました。
最も多かった訪問先は、「飲食店・観光スポットのみ」27.3%、次いで「目的地のみ」20.9%、「目的地と飲食店・観光スポット」17.4%と続きます。さらに分析すると、訪問先のいづれかに「飲食店・観光スポット」が含まれていたのは59.9%、「目的地」が含まれていたのは57.3%に対し、「宿泊施設」は33.7%と、他の行き先よりも低い結果でした。
ただし、この割合には「AIに宿泊先を聞いていない人」も分母に含まれています。より正確にするために、旅行計画のなかで「宿泊先についてもAIに相談した338人」を分母にすると、宿泊施設の訪問率は47.0%まで高まります。ただ、それでも目的地・飲食店より約10pt低い結果です。
つまり、AIは旅行者を新しいエリアに連れていく力を持っていて、現地での飲食や観光も動かせている。しかし、「提案された宿泊施設に泊まるか」だけは、何らかの壁が残っていると考えられます。
では、どのような壁があるのか。次のデータで、その正体を見ていきます。
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AIの提案後、どの情報源を見に行くのか
宿泊施設の採用率（訪問率）が低い背景を探るため、まずは全体630人がAIの提案を受けたあと、どこで情報を確認したかを見ていきます。※以下の結果は抜粋です。
最も多かったのは、GoogleやYahoo!などの「ネット検索」48.1%、次いで「Googleマップ」46.7%でした。いずれも約5割で、AI提案後の確認行動の中心になっています。さらに、「宿泊先探しを目的にAIを使い始めた90人」に絞るとさらに顕著な結果となりました。
以下の表は、宿泊先探し目的の90人と、それ以外の目的（旅行の行き先探しや、飲食店・観光スポット探し）でAIを使った540人を比較したものです。
上記の通り、宿泊施設探しの人は「SNS」と「Googleマップ」の確認率がその他の使用目的よりも特に高く、写真やクチコミなど“見た目やレビューを確認できる情報”への集中が目立ちます。SNSの確認については、20代（40.7%）だけでなく30代（40.0%）でも同水準で見られました。一方、宿泊予約サイトは14.4%、公式サイトは8.9%と、宿泊先探しの人でも大多数が公式サイトや予約サイトに行くわけではないことが見えました。
つまり、AIの提案を受けた宿泊先探しの人は、予約サイトや公式サイトに辿り着く前に、Googleマップの写真やSNSの投稿で視覚情報やレビューを確認し、候補か否かを判断している可能性が高いと推測できます。宿泊施設にとって、AI時代の集客を実現する最初の関門は、予約サイトだけではなく、Googleマップ（ビジネスプロフィール）やSNS上の情報環境になります。
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壁は「AIの精度」ではなく、「確認先の情報」にある
では、宿泊施設の訪問率が低い原因は具体的にどこにあるのでしょうか。ここからは「宿泊先探し目的の90人」だけでなく、他の目的でAIを使いながら宿泊先候補も出してもらった人を含めた338人のうち、「宿泊先の提案を採用しなかった226人」の理由を見ていきます。
その結果、最も多かったのは「クチコミ・レビューの不安」35.4%、次いで「情報が少なく不安だった」26.1%。「写真や動画が少なく良さが想像できなかった」17.3%と続きます。一方、「AIの提案に誤りがありそうで不安だった」は2.2%でした。
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つまり、問題はAIの回答精度ではありません。提案を受けたあとに見に行く詳細情報の確認先で、「ここなら大丈夫そう」という安心材料が見つからないことが、本当の問題と言えます。特に宿泊は、ランチや日帰り観光とは違い、金額も大きく滞在時間も長いため、「絶対に失敗したくない」という心理が強く働きます。その結果、「情報が少ない」「よく分からない」ものを避けやすくなります。
そのため、ネット検索結果やGoogleマップ（ビジネスプロフィール）、SNSなどの確認先に自施設の情報が「量」と「質」ともに十分になければ、訪問（予約）にはつながりません。特に小規模施設ほど、クチコミや写真の数が少なく、情報が古いままのケースも少なくありません。AIが「ニーズが一致する人との出会い」をつくっても、その後の確認先で情報（安心材料）が足りなければ、旅行者は結局、知名度のある施設に戻ってしまい、これでは既存の格差構造のままです。ただし、情報量の「差」は日頃の活動の積み重ねで変えられる余地があります。
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第3章：この構造に、宿泊施設はどう向き合うか
本調査で見えた3つのポイント
ここまでの調査結果を整理します。
AIの提案に知らなかった場所や施設があったと答えた人は84.1%。さらに、半数以上が実際にその場所を訪れており、AIの提案は確かな発見と行動につながっている。
AIを宿泊先探しで使用した人の実際の訪問率は47%だが、目的地・飲食店（約6割）より約10pt低い。AIが出会いをつくっても、宿泊施設の訪問には壁がある。
AIの提案する宿泊施設を不採用にした理由の上位は「クチコミ・レビュー不安」「情報不足」で、AIへの不信はわずか2.2%。旅行者が詳細情報を確認しにいった先で安心できるかどうかが、採用・不採用の分岐点。
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GoogleマップとSNSが「最初の関門」になる
調査結果が示しているのは、「自施設がAIに紹介されても、それだけで宿泊が決まるわけではない。」という事実です。多くの旅行者は提案を受けたあと、ネット検索をし、Googleマップ、SNSなどで追加の確認をしています。つまり、候補に残るかどうかの最初のふるいは、宿泊プランの内容ではなく、GoogleマップやSNSでの見え方（第一印象）から始まります。
そして、そこで見られているのは、写真とクチコミ・レビューです。写真が少ない・古い、クチコミ・レビューが少ない。自施設がこのような状態だと、公式サイトや予約サイトに来る前に候補から外れやすくなります。まずは、大きな投資よりも、日々の運用で積み重ねが必要な部分から着手することを提案します。
内容に偏りがなく、客室・食事・外観・周辺環境など多角的に掲載。客室の広さや雰囲気は、静止画だけでなく短い動画で置くことも効果的。大事なことは、「行かないと分からない」を無くすことです。また、クチコミへの返信も丁寧に。
施設の発信だけでなく、お客様からの撮影協力を積極的に引き受け、投稿を促す。「第三者の投稿」は、事業者側の発信よりも信頼されやすく、安心材料になります。加えて、UGCが見つかる導線をつくることも大事です。
「エレベーターの有無」「個室食の有無」など、FAQを活用しターゲットニーズのもつ不安や確認したいことの答えを記載する。また、「できないこと／ないこと」も正直に開示することで、ミスマッチを防ぐと同時に、信頼性が高まります。
AIが新しい出会いをつくる時代だからこそ、出会ったあとに「ここなら大丈夫そう」と思ってもらえる情報の量と質が、予約につながる鍵になります。
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ダウンロード資料では、さらに深掘りしています
本稿は調査結果の一部を抜粋したものです。ダウンロード資料では、全設問の結果に加え、クロス分析による深掘りをしています。
- 実際に「行った人」は何が違ったのか？行動につながりやすい人の共通点
- AIは「時短ツール」ではなかった。旅行者がAIに求めている真の役割とは
- 20代と50代以上で、AIの提案後の行動パターンがまったく異なる理由
- 20代の特徴として見えた、ループ型検索行動の正体（若年層集客のヒント）
- 旅行計画でのAI活用は今後も広がるのか？継続利用意向率×普及率から考察 など
これらの分析と考察を、全32ページの資料にまとめています。
本アンケート調査の「全記録」
今回ご紹介した内容は、調査結果のほんの一部です。さらに詳しい調査結果や考察、そして実務に落とし込める施策提案は、ぜひダウンロード資料でご確認ください。
さいごに
AIが提案した場所に、旅行者は本当に行っているのか。そして、それは『地方誘客』の追い風になっているのか、それとも知名度のある施設との格差を広げるだけなのか。この問いから始まった第3回宿研独自調査の結論は、
AIは、確かに人を動かしていて、地方誘客の「救世主」になりうる。
ただし、宿泊施設にとっての壁はクチコミと情報の不足にある。
というものでした。
解説してきた通り、中小規模施設が乗り越えないといけない壁はありますが、AIは決して格差を助長するものではありません。すでにAI経由で定番ではないエリアに関心を持ち、実際に足を運ぶ旅行者は生まれています。事実、本調査では243人が「定番・有名以外が候補になった」、70人が「有名ではない地域や、小さな宿泊施設が候補になった」と回答しています。（※詳細はダウンロード資料に掲載）
割合としては小さな数字に見えるかもしれませんが、これは確かに生まれた「新しい出会いの芽」であり、『地方誘客』にとっての希望です。そして、この流れが広がるほど、地方や中小規模施設にとってAIを通じた認知機会が増えていくでしょう。
弊社では、規模や立地にかかわらず、施設様が持つ『本来の価値』と『日々の取り組み』が「人」にも「AI」にも正しく伝わるよう、確認先の情報整備からGEO対策（生成AI対策）まで支援できよう動いています。また、そのためのノウハウもダウンロード資料等を通じて提供しています。
地域と皆さんの施設の価値が届くべき人にまっすぐ届き、『地方誘客』がますます加速すること。
この調査が、その一助になれば幸いです。
生成AIに紹介されるための基本知識
そもそも、ChatGPTやGeminiなどのAIに自施設が紹介されやすくするためには、どのような状態にするべきか。反対に、紹介されにくい状態はどうゆう状態か。が分かる一冊です。
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