観光・宿泊DXを加速するAI活用5選【2026年視点】

年末年始の予約波動は、宿泊業にとって「売上の山」でもあり「問い合わせ地獄」でもあります。しかも2025年後半以降、インバウンド回復と国内需要の二極化が同時に進み、現場は“忙しさの質”が変わりました。電話・メール・OTAメッセージが多言語で増え、レビューやSNSの炎上リスクも上がる。ここで手作業のままだと、頑張るほど利益が薄くなる構造から抜け出せません。

観光経済新聞の「特集一覧」を眺めると、温泉、地域観光、OTA、MICE、震災復興、旅館経営者座談会など、業界の関心がどこに集まっているかが見えてきます。私はこの一覧を「課題の地図」だと捉えています。つまり、特集テーマが繰り返し登場する領域ほど、AIの導入余地が大きい。

そして本記事は、当社の連載「AIが日本の製造業をどのように変革しているか」の文脈にも接続します。製造業がAIでやってきたことは、需要予測・品質管理・業務の標準化です。宿泊業でも同じ発想がそのまま通用します。違いは、相手が“モノ”ではなく“人”で、体験価値が中心にあること。だからこそAIは、効率化だけでなく顧客体験の底上げに効きます。

特集テーマは「AI導入の優先順位表」になる

結論から言うと、特集一覧は“流行のまとめ”ではなく、投資対効果が出やすいDXテーマの棚卸しに使えます。温泉特集、旅館・ホテル座談会、OTA座談会、地域観光、MICE提言などは、現場オペレーションと収益に直結する論点ばかりです。

例えば、OTA関連の座談会が頻繁に出てくるのは、それだけ

• 送客依存と手数料
• 直販比率
• 在庫・料金の一貫性（レートパリティ）
• 口コミ評価の競争

が経営課題になっているからです。ここにAIを当てると、売上の伸びだけでなく、**担当者の疲弊（離職）**までまとめて改善できます。

2026年の宿泊DXは「省人化」より「省ムダ化」

誤解されがちですが、宿泊業のAIは“人を減らすため”ではありません。現実には人手不足が続き、減らせる人がいない。狙うべきは、**同じ人員でも回る状態（省ムダ化）**です。

製造業で言うところの「段取り替えの削減」や「不良の未然防止」を、宿で言い換えるなら「問い合わせ往復の削減」「ヒューマンエラーの予防」「ピークの平準化」です。

AI活用1：多言語対応を“翻訳”から“接客設計”へ

最初に手を付けるなら、多言語対応です。理由は単純で、効果が早いから。多言語AIは翻訳の道具ではなく、接客フローそのものを変えます。

具体的には、以下のような導線が作れます。

1. 公式サイト／予約導線：よくある質問を多言語で即時提示
2. 予約後：事前案内（アクセス・チェックイン方法・食事アレルギー）を自動配信
3. 滞在中：館内案内・温泉マナー・周辺観光の提案をチャットで対応
4. 滞在後：レビュー依頼と再訪オファーを言語別に出し分け

ここで重要なのは、AIの回答が“丁寧”であること以上に、施設のルールに合っていることです。送迎の時間、門限、食事提供の制約、アレルギー対応の可否など、誤案内は事故になります。

多言語AI導入の成否は「モデルの賢さ」ではなく、「施設情報の整備度」で決まります。

AI活用2：問い合わせ対応の自動化で「稼働率」より先に「利益率」を上げる

次に効くのが、問い合わせ対応（電話・メール・OTAメッセージ）の半自動化です。宿は満室でも利益が薄いことがあります。原因の一つが、人件費と機会損失です。

AIを入れると、次の“ムダ”が減ります。

• 似た質問の繰り返し（駐車場、子連れ、喫煙、連泊、アレルギー）
• 返信の遅れによる取りこぼし
• 担当者による回答のブレ（言い方・条件・例外運用）

実務で使える運用イメージ

• AIが一次回答（テンプレ＋施設ルール）
• 例外／クレーム／金額変更のみ人が対応
• やり取りはCRMに自動記録

製造業で言えば、現場の問い合わせを“標準作業”に落として、品質を均一化するのと同じです。

AI活用3：需要予測×ダイナミックプライシングを「怖くない運用」にする

料金最適化は、多くの施設が気になりつつも踏み切れない領域です。理由は「読み違えたら怖い」から。でも、怖いのはAIではなく、根拠が見えない値付けです。

AIの役割は、値段を勝手に決めることではなく、意思決定を“説明可能”にすることです。

• 過去の稼働・単価・リードタイム
• 近隣イベント（例：大型展示会、スポーツ大会、連休）
• 天候や交通影響
• 曜日・客層・部屋タイプ

を統合し、

• 「上げる」ではなく「いつ・どの部屋を・何円まで」
• 「下げる」ではなく「どのチャネルで・どんな条件で」

を提案させます。

価格は“感覚”から“運用ルール”へ。これがAIの一番の価値です。

AI活用4：口コミ・レビュー分析で「改善」を現場に戻す

特集一覧には「声（VOICE）」のような読者や現場の声を扱う枠が繰り返し登場します。これは、業界が“生の評価”に敏感である証拠です。

口コミは読めば分かる、と思われがちですが、問題は量です。レビューが増えるほど、現場は「読めない」「共有できない」「改善が続かない」になります。

AIでやるべきは、星の平均を眺めることではなく、改善の優先順位付けです。

• ネガティブの原因をカテゴリ分解（清掃、接客、食事、浴場、Wi-Fi、騒音）
• “頻度×影響”で改善順位を提示
• 部署別にタスク化（清掃、フロント、料飲、施設）

製造業の品質管理でいう不良解析（原因分類→再発防止）を、宿の体験品質に持ち込むイメージです。

AI活用5：地域観光マーケティングを「勘」から「データ」に寄せる

地域観光の特集が多いのは、宿単体では限界があり、地域で稼ぐ必要があるからです。AIはここでも強い。特に、DMOや自治体、観光協会が悩む「施策の当たり外れ」を減らせます。

具体的にできること

• SNS・検索トレンドから“来訪動機”を抽出
• 季節の需要（冬の温泉、夏の避暑、春秋の周遊）を予測
• 外国語圏ごとに刺さる訴求軸を変える

2025/12の温泉ランキングのような話題性の高いコンテンツも、AIで二次活用しやすい。例えば「上位温泉地に共通する“選ばれる理由”」を言語別に整理して、地域の体験造成や宿のプラン設計に落とし込めます。

導入で失敗しないためのチェックリスト（現場目線）

AI導入は、派手なデモより地味な設計が9割です。私が現場で見てきて、外しやすいポイントをチェックリストにします。

• 目的がKPIに落ちているか：例）問い合わせ一次返信までの時間を平均24時間→2時間以内
• 例外対応の線引きがあるか：AIが扱わない領域を決める（返金・医療・災害・炎上）
• 施設情報が最新か：送迎、休館、工事、食材変更などを更新する担当を決める
• ログが残るか：やり取りが属人化しない仕組み（CRM連携など）
• 現場の“言い回し”を学習させたか：敬語、方言、旅館らしいトーンなど

うまくいく施設は、AIを入れる前に「運用の型」を作っています。

年末年始〜春先に向けて、まず何から始める？

2025/12/27のタイミングなら、私は「多言語×問い合わせ対応」から始めるのを推します。理由は、年末年始〜春休みは問い合わせが増えやすく、改善効果が数字に出やすいから。

次に、レビュー分析で改善を回し、需要予測で値付けを整える。この順番が、投資回収のスピードと現場負担の少なさのバランスが良いです。

製造業のAI導入も同じで、いきなり全工程に入れません。まずはボトルネック工程から。宿泊業なら、そのボトルネックが「コミュニケーション」と「判断（値付け・販売）」に寄っています。

年末の繁忙は毎年やってきます。でも、来年も同じ疲れ方をする必要はありません。特集一覧に並ぶテーマは、業界が長年抱えてきた課題の写し絵です。だからこそ、AIの当てどころも見つけやすい。

あなたの施設・地域は、どの業務が一番“ムダ”を生んでいる状態でしょうか。そこを言語化できた瞬間から、AI導入は「検討」ではなく「設計」に変わります。