CHILLNN AIO Lab、「AIに推奨される宿泊施設の特徴」を大規模調査

6都市540クエリのデータから紐解く、AI検索時代のホテル集客構造の変容

株式会社CHILLNN

2026年5月20日 17時10分

背景・課題

旅行者がホテルを探す手段はツールの発達に伴い変化してきたが、現在「AI検索」という新たな転換点を迎えている。だがAIがどのようなホテルを推薦するかを日本市場で体系的に調査した研究は、日本国内におけるAIO研究機関・企業としては存在せず（2026年4月自社調べ）、本調査では宿泊施設を対象とした初めての大規模調査を行った。

取り組みの概要

浅草・箱根・金沢・京都・名古屋・那覇の6都市を対象に、ChatGPT・Gemini・Google AI Overviewの3つのAIモデルへ540クエリを投入し、どのホテルがAIに推薦されるかを調査した。主な発見は以下の3点。

OTA上位掲載 ≠ AI推薦：OTA上位30位以内のホテルのうち約5割（363施設）はAIに一度も推薦されなかった。一方、OTA上位でなくても安定してAIに推薦された施設が13件存在した。
多様なオンラインプレゼンスと良質な口コミが鍵：AI推薦が安定したホテルは自社サイト・Instagram・国内外主要OTA・編集メディア等に幅広く露出し、主要OTAでレビュー85点以上（換算スコア）の高評価を獲得していた。
「第三者コンテンツ」の引用が際立つ：AIが引用するURLのうち編集メディアとUGC・口コミサイトの合計が約36%を占め、ホテル公式サイトの引用はわずか0.24%にとどまった。

本調査は汎用プロンプトを使用したが、実際には旅行者はよりパーソナルな情報を入力しニッチなプロンプトでホテル探しを行うようになると考えられる。そこで本調査に続き、より具体的な条件（20代・記念日旅行など）を指定するニッチクエリ調査を進めており、個性のあるホテルがAI推薦されやすくなる条件の解明を目指している。また、ホテルのAI可視性を高めるための実践的な対策の提言も継続的に発信していく。

調査結果はAIOラボのメディアにて無償公開中。

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