にっぽんの温泉100選を“使えるデータ”に変え、AIで多言語コンテンツとターゲティング、予約対応を運用する方法を解説。
温泉100選を“使えるデータ”に変えるAI活用術（2025）
有効投票総数7,727票。旅のプロが毎年選ぶ「にっぽんの温泉100選」は、単なるランキングではなく、観光の意思決定が凝縮された高品質データです。しかも2025年度は、草津温泉が22年連続で総合1位。こうした「継続して選ばれる理由」は、広告コピーよりも強い説得力を持ちます。
ただ、現場の実感としては「ランキングは参考になるけど、うちの集客や予約には直結しない」と感じる人も多いはず。ここがもったいない。**ランキングは“読むもの”ではなく“運用するもの”**に変えられます。
この投稿は、観光・ホスピタリティ業界におけるAIの役割という文脈で、温泉100選をAIでデータ化し、ターゲティング、コンテンツ、多言語対応、予約導線までつなげる実務的な方法をまとめます。さらに本シリーズ（「AIが日本の製造業をどのように変革しているか」）の視点として、製造業が得意な品質管理・需要予測・標準化の考え方を、温泉観光の運用に移植します。
温泉100選は「ブランド調査」ではなく「需要の証拠」
結論：温泉100選は、旅のプロの集合知＝需要の証拠として扱うと強いです。ランキングの価値は「順位」よりも、選ばれ方の構造にあります。
第39回（2025年度）の上位には、草津温泉、下呂温泉、道後温泉、別府八湯、登別温泉など、いわゆる定番が並びます。これを「どこも有名だから」と片付けるのは簡単ですが、マーケティング視点では次の示唆が取れます。
- 継続上位＝体験品質が安定している（期待値のブレが小さい）
- 固有名物が強い（草津の湯もみ、指宿の砂むし、城崎の外湯巡りなど）
- アクセス・回遊性が設計されている（別府八湯のような“選べる体験”）
製造業で言えば、これは「不良率が低い工場」「工程が標準化されたライン」「再現性の高い品質」の話に近い。観光でも同じで、再現性のある体験は、広告より口コミと指名検索を生みます。
2025年度トップ10を“データ項目”として読む
結論：上位10は、訴求軸（USP）を抽出するための教材です。
2025年度のトップ10（草津／下呂／道後／別府八湯／登別／有馬／あわら／指宿／城崎／黒川）を眺めると、訴求は大きく4つに分類できます。
- 泉質・効能の明快さ（草津の強酸性、下呂のアルカリ性単純泉など）
- ストーリー資産（道後＝『坊ちゃん』、有馬＝日本書紀級の歴史）
- 体験メニューの象徴性（砂むし、外湯巡り、湯もみ）
- エリアとしての多様性（別府八湯の“選択肢の多さ”）
この分類を自施設・自地域に当てはめると、「うちは何で選ばれるか」が言語化しやすくなります。
AIでやるべきは「ランキング予想」ではなく「運用の自動化」
結論：AIの本命は、ランキングそのものではなく、運用（集客〜予約〜滞在）を回す仕組み化です。ランキングを見て満足している間に、競合はAIで“回転数”を上げています。
観光・ホスピタリティで、成果に直結しやすいAI活用は次の3領域です。
- 多言語コンテンツ生成：地域の魅力を「誤訳なく」「刺さる表現で」量産
- ターゲティング最適化：検索意図別にLPや広告文を出し分け
- 予約対応の自動化：問い合わせ削減、機会損失の回避、稼働率の平準化
製造業がAIで「検査工程の自動化」や「需要予測」で利益を出すのと同じで、観光でも人手で回していた工程を、品質を落とさずに自動化できたところが勝ちます。
実務フロー：温泉100選→AI→集客施策に落とす
結論：1週間で“施策の型”は作れます。 ここでは現場向けに、シンプルな手順に落とします。
- ランキング情報を構造化
- 温泉地名／都道府県／特徴（泉質、名物、歴史、回遊性）
- 上位だけでなく、過年度比較（2022〜2025など）
- 口コミ・検索クエリと結合
- 例：「草津 温泉 強酸性」「指宿 砂むし 効果」「城崎 外湯巡り ルート」
- AIで“意図別コンテンツ”を生成
- 例：家族連れ、カップル、ひとり旅、インバウンド、ワーケーション
- 予約導線をテスト
- 記事末尾の導線、FAQ、チャット対応でCVRを改善
ポイントは、AIに丸投げしないこと。AIは生成担当、人間は編集長が一番うまくいきます。
多言語対応は「翻訳」ではなく「各言語で刺さる再編集」
結論：インバウンドを取るなら、直訳より“意図に合わせた再編集”が必須です。温泉は文化体験なので、単語を置き換えるだけだと魅力が伝わりません。
たとえば「湯もみ」「外湯巡り」「共同浴場」「砂むし風呂」は、背景の説明込みで初めて価値になります。AIを使うと、次のような“再編集”が速くなります。
- 文化前提を補う：入浴マナー、混浴の有無、タトゥー対応など
- 不安を先に潰す：寒い季節の移動、持ち物、予約要否
- 体験の順序を提案：到着→チェックイン→湯巡り→夕食→夜景…の導線
12月〜1月は温泉需要が上がる一方で、道路状況や防寒、混雑がネックになりがちです。ここをAIでFAQ化しておくと、問い合わせも減り、満足度も上がります。
“ランキング上位の言語”を抽出して、自地域に転用する
結論：上位温泉地の説明文は、強い訴求語彙の宝庫です。
草津の「自然湧出量日本一」「強酸性」「湯もみ」、登別の「地獄谷」「9種類の泉質」、箱根の「十七湯」など、上位は短い文章の中に“検索される言葉”が詰まっています。
自地域のページも、同じ設計思想で整えると強くなります。
- 数字で言い切れる要素（源泉数、湧出量、外湯数、歴史年数）
- 一言で伝わる名物（体験名、景観名、食名物）
- 初心者が迷う点（アクセス、日帰り可否、回遊ルート）
AIは、この「型」に沿った原稿作成が得意です。
“旅のプロの投票”を機械学習に置き換えると何が起きる？
結論：投票を置き換えるのではなく、投票を“学習データ”として拡張するのが現実的です。人の審美眼を消すと、温泉の魅力は薄くなる。ここは断言します。
一方で、AIが得意なこともはっきりしています。
- 過去ランキングの推移から、人気の持続性を数値化
- 季節性（冬の需要、連休の波）を需要予測に反映
- 属性別（国別・年代別）の刺さり方を推定
製造業の品質管理で「熟練者の目」を完全に捨てないのと同じです。AIは熟練者を置き換えるより、熟練者の判断を再現・標準化し、現場に配布する用途で効きます。
すぐ使えるKPI（現場で追う数字）
結論：KPIは少数に絞るほど改善が速いです。温泉地・旅館のAI活用なら、まずはこの5つで十分です。
- 指名検索数（温泉地名／施設名）
- 多言語ページの滞在時間（言語別）
- FAQ閲覧→予約の遷移率
- 問い合わせ件数（電話・メール）と一次解決率
- 直前予約比率（需要予測と在庫制御の精度）
まず1つだけ始めるなら：「AI温泉コンシェルジュ」
結論：リード獲得（LEADS）まで含めて効果が出やすいのは、AIチャット＋FAQ＋提案導線のセットです。
具体的には、公式サイトやLPに次の機能をまとめます。
- 日程・人数・予算・目的（癒し／観光／食／記念日）を聞く
- 季節（12月〜2月）前提で、服装・道路・混雑を案内
- 「草津＝強酸性」「指宿＝砂むし」などの象徴体験を絡めて提案
- 最後に、
- 見積もり依頼
- 空室照会
- 資料請求（法人・団体向け） を自然に提示
人手不足が続くなか、24時間の一次対応はそれだけで価値があります。さらに、会話ログはそのまま需要データになり、次の施策（広告文、プラン名、館内案内）に効いてきます。
「ランキングは看板。AIはエンジン。両方そろうと、集客は“運用”になる。」
温泉100選という強い看板を、2026年に向けて“回る仕組み”に変えたいなら、やることは意外とシンプルです。あなたの施設・地域では、まずどの言語、どの属性の不安を、最初に潰しますか？