56project、訪日観光の生成AI推薦を14地域・140問で調査

56projectは10月9日、訪日旅行者を想定した生成AIの観光地推薦調査レポートを公開しました。
観光庁の14モデル地域を対象に、英語140問をWeb検索付き生成AIへ入力し、回答の具体性を分析しました。
具体的な回答が得られた割合は、「訪れる」が89％に達した一方、「食べる」「体験する」は54％でした。

記事の概要

調査対象は、観光庁の「地方における高付加価値なインバウンド観光地づくり」の14モデル地域です。
訪日旅行者の行動を想定し、「訪れる」「泊まる」「買う」「食べる」「体験する」の5カテゴリーを調査しました。
各カテゴリー28問、計140問を2026年10月6日に観測し、レポートで定義したSTRONG判定に基づいて具体性を評価しました。
具体的な回答が得られた割合は、「訪れる」が89％、「泊まる」が64％、「買う」が57％でした。
「食べる」と「体験する」はともに54％で、「訪れる」とは35ポイントの差がありました。
56projectはこの差を「AI推薦ギャップ」と捉え、地域や施設が生成AIにどう認識・推薦されるかの把握を課題として示しました。
公開した「JAPAN REGIONAL INBOUND AI OPPORTUNITY REPORT 2027 #01」は41ページで、3ページの要約版も登録不要で提供しています。

記事のポイント

1. 調査の対象と方法： 訪日旅行者を想定した英語140問を14地域について生成AIに入力し、回答の具体性を分析しました。
2. 推薦に生じた差： 観光地を案内する回答は89％でしたが、飲食店や体験の具体的な提案は54％にとどまりました。
3. 施策への活用： 自治体やDMOなどに対し、AI検索可視性の観測から情報改善、再観測までの活用を提案しています。

このニュースがもたらす影響

• 自治体・DMO： 自治体・DMOは、誘客数だけでなく飲食や体験への送客までを施策評価に組み込み、カテゴリー別の情報改善と再観測に予算を振り向ける必要が生じそうです。
• ホテル・店舗： ホテルや店舗は、地域の魅力を発信するだけでは足りず、営業時間・アクセス・予約方法・対応言語などを旅行者の質問に答えやすい形で整えることが求められそうです。
• 観光関連企業： 観光関連企業には、生成AI上の推薦状況を継続的に測り、情報整備の前後で効果を検証する支援サービスを新たな事業機会として捉える余地があります。

このニュースの背景

訪日旅行者の情報探索に、従来の検索エンジンや旅行予約サイト、SNSに加えて、生成AIとの対話が加わっています。
検索順位やWebサイトへのアクセス数などの既存指標だけでは、生成AIが地域・施設・店舗をどのように推薦しているかを直接把握できません。
そのため、観光地への誘客だけでなく、旅行者の現地での飲食や体験につながる情報の見え方を継続的に観測する必要性が示されています。

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• 合同会社56projectが英語8問とOpenAI Responses APIで14地域の推薦状況を毎日観測し、地域のAI可視性を可視化します。
• オープントーンが観光サイト向けWebInsightsを刷新し、ページ役割別のAI検索診断を始めました。
• ブランディングワークスが生成AIの国内旅行サイト推薦を調査し、じゃらんnetの言及率が100％で最多となりました。

詳しい記事の内容はこちらから（引用元）

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