第39回「温泉100選」の投票理由は、AIで顧客体験を磨く設計図。多言語対応・体験提案・FAQ自動化で温泉地の集客と現場負荷を同時に改善します。
温泉100選×AIで集客強化：多言語対応と体験設計の実務
2025/12/22に発表された第39回「にっぽんの温泉100選」は、総合1位が草津温泉、2位が下呂温泉、3位が道後温泉。ランキングそのものは毎年の恒例行事ですが、私はここに「いま現場が本当に競っているポイント」がはっきり出ていると思っています。投票理由が「雰囲気」「見所・レジャー＆体験」「泉質」「郷土料理・ご当地グルメ」と分かれているのが、その証拠です。
そして2025年末の温泉地が直面している現実はシンプルです。**魅力はある。でも、伝え切れていない。受け止め切れていない。**年末年始の繁忙期、問い合わせは増えるのに電話は鳴り止まず、現場は人手不足。インバウンドは戻り、言語も文化も多様化している。ここを放置すると「選ばれる温泉地」と「良いのに埋もれる温泉地」の差が広がります。
このギャップを埋めるのが、観光・ホスピタリティのAI活用です。しかもポイントは“派手な機能”ではなく、ランキングが示す価値（雰囲気・体験・泉質・食）を、迷わせず、誤解なく、気持ちよく届けること。医療・ヘルスケア領域でAIが「説明の標準化」「トリアージ」「業務負荷の軽減」に効いてきたのと同じ構造で、温泉地でも成果が出ます。
温泉100選の「投票理由」は、AI設計の仕様書になる
結論から言うと、ジャンル別ランキングはマーケ施策のネタではなく、顧客体験（CX）を設計するための要件定義です。なぜ選ばれたかが分かっているなら、やることは「その価値を、必要な人に、適切な言語と文脈で、適切なタイミングで」届けるだけ。
特に温泉は“体験財”です。行く前は不確実性が大きい。たとえば「泉質が良い」と言われても、初めての人にはイメージしづらい。医療でいえば、患者さんが治療内容を理解できず不安になるのと似ています。だからAIの役割は、
- 情報を“翻訳”する（言語だけでなく、文化・常識の翻訳）
- 情報を“整理”する（要点、比較、意思決定）
- 体験を“先回り”する（不安や詰まりの解消）
この3点に集約されます。
「雰囲気」は言葉より“文脈”で伝える
雰囲気は、写真と短いコピーだけでは伝わりません。誰と行くのか（家族、カップル、ひとり、友人）で「良い雰囲気」の意味が変わるからです。
AIで効くのは、滞在目的別のページ生成・チャット接客です。たとえば、同じ旅館でも「静かに湯治的に過ごしたい」「子連れで騒いでも安心」「記念日で非日常」では見せる順番が違う。AIがユーザーの入力（同行者、予算、滞在日数、食の好み、移動手段）から最適な導線と説明を提示できれば、予約までの摩擦が落ちます。
多言語対応は「翻訳」ではなく「医療通訳に近い」
答えは明確で、温泉地の多言語対応は単なる翻訳では足りません。医療通訳のように、文化差・安全・マナーまで含めて“誤解を防ぐ説明”が必要です。
たとえば、入浴マナー、タトゥー可否、混浴の有無、脱衣所のルール、撮影可否。これらは、説明が曖昧だとトラブルの種になります。医療でも「注意事項の理解不足」が事故につながるのと同じです。
AIで実装するなら、以下が現実的で効果が高いです。
- 多言語FAQの自動生成＋更新（館内ルール、食物アレルギー、アクセス、送迎、チェックイン）
- チャットボットの多言語化（24時間、同時多数対応）
- 館内サイネージ文言の統一（表現ゆれをなくし、クレームを減らす）
- レビュー分析（英語・繁体字・韓国語レビューから不満の芽を早期発見）
ポイントは「翻訳した文章を置く」ではなく、問い合わせが発生しない設計にすること。電話一本減るだけで、繁忙期の体感負荷は驚くほど軽くなります。
温泉×ヘルスケア文脈：安心の説明が“価値”になる
温泉は健康文脈で語られやすい一方、効能表現には注意が必要です。だからこそAIは、医療・ヘルスケア領域で培われた「表現のガードレール」を転用できます。
- 断定的な治療効果は言わない
- 体感の個人差を前提に、期待値を調整する
- 持病・妊娠・入浴時間など安全配慮を分かりやすく提示する
これを多言語でやり切るのは人力では大変です。AIを“監修付きの下書き担当”として使うと、運用が回ります。
「見所・レジャー＆体験」をAIで“売れる商品”に整える
結論：体験は作るより先に、見つけやすく、予約しやすく、当日迷わないようにする方が売上に直結します。
温泉地は周遊が前提です。草津・下呂・道後のような強いエリアほど、旅館だけでなく街全体の体験価値が評価されます。にもかかわらず、体験情報がSNSに散っていたり、PDFに埋もれていたり、予約導線がバラバラだったりする。
AIが得意なのは「散らかった情報を商品棚に並べ直す」ことです。
体験情報の“棚卸し”を自動化する
まずやるべきは、地域・館内にある体験を以下の軸でタグ付けして再整理すること。
- 所要時間（30分/2時間/半日）
- 天候依存（雨OK/雪OK）
- 移動負荷（徒歩/送迎/車必須）
- 同行者適性（子連れ/高齢者/ひとり）
- 季節性（冬の雪見、年末年始の混雑回避）
AIに既存文章やSNS投稿、パンフ情報を読み込ませれば、候補のタグ付け案は短時間で作れます。人は最終確認と、地域ならではのニュアンス調整に集中できる。
“その人の旅程”をAIが組み立てる
年末年始（2025/12/27時点）は特に、交通・混雑・営業時間が読みにくい。ここで効くのが、旅程提案の自動化です。
- 1泊2日：到着→温泉街散策→夕食→朝風呂→近場体験→帰路
- 2泊3日：混雑ピークを避ける時間帯提案、雪道回避の移動提案
こうした提案を多言語で出せると、インバウンドの「不安」が減り、キャンセル率も下がりやすくなります。
「泉質」と「郷土料理」は、AIで“伝わる説明”に変換する
結論：泉質や料理の魅力は、専門用語の羅列では売れません。比較と具体例に変換すると一気に伝わります。
泉質：専門用語を“体感の言葉”に置き換える
たとえば、泉質を説明する時にAIがやれるのは、
- 初心者向け：刺激の強さ、香り、肌触り、湯上がり感の表現
- こだわり層向け：成分の特徴、温度帯、源泉かけ流しの運用説明
- 海外向け：一般的なスパとの違い、入浴手順、衛生観念の補足
医療AIの文脈で言えば「検査結果を患者向けに説明し直す」作業に近い。説明が上手い施設は、クチコミで伸びます。
郷土料理：アレルギーと嗜好の“分岐”を作る
インバウンド対応で現場が苦労するのが、食の制約です。宗教・アレルギー・ベジ対応など、確認事項が多い。
AIで、
- 予約時ヒアリング項目の最適化（聞くべきことを漏らさない）
- 献立説明の多言語化（素材、調理法、だし、アルコール使用）
- 代替提案のテンプレ生成（現場が判断しやすい形）
を整えると、当日のバタつきが減ります。これは接客品質のためだけじゃなく、スタッフの疲弊を減らす“労務対策”でもあります。
すぐ始めるならここ：温泉地・旅館のAI導入チェックリスト
最初から大規模投資をする必要はありません。医療現場でも、いきなり全院DXより「問診の自動化」「予約導線の改善」から始めた方が成功します。温泉地も同じ。
まず30日でやること（小さく、でも効く）
- 多言語FAQを20本作る（アクセス、入浴マナー、タトゥー、アレルギー、送迎、チェックイン）
- 問い合わせログを分類（電話・メール内容をカテゴリ化し、削れる質問を特定）
- レビューを月1で要約（褒められた点、怒られた点、改善の優先順位）
次の90日で伸ばすこと（売上に近い）
- 目的別LPの整備（ひとり旅、子連れ、記念日、湯治、ワーケーション）
- 体験のタグ付けと旅程提案（冬・年末年始の混雑回避を組み込む）
- 館内文言の統一（注意書き、案内、禁止事項の表現を揃える）
良いAI活用は、派手な機能より「現場のムダが減る設計」です。結果的に、その余白が“おもてなし”になります。
温泉100選の次の勝負は「選ばれ方」の設計
温泉100選で上位に入る地域は、もともとの資源が強い。でも、これから伸びるのは「良さを、正しく、気持ちよく届けられるところ」です。多言語対応はその中心で、顧客体験の質は問い合わせの少なさに表れます。
医療・ヘルスケア分野でAIが担ってきた役割は、診断だけじゃありません。説明、同意、安心、業務負荷の軽減。温泉地でも同じ構造で効きます。ランキングの投票理由を“AI実装の要件”に落とすと、やるべきことが一気に具体化します。
年末年始の繁忙期が明けたタイミングこそ、仕組み化のチャンスです。あなたの施設・地域では、2026年の「選ばれ方」を、誰が設計しますか？