「口コミ高評価」でも推薦しない。AI時代の宿選び

「クチコミ評価が高ければ集客できる」という常識が変わり始めている。旅行者が生成AIを使って宿泊先を探す機会が増える中、施設選びの基準は、従来の検索結果や口コミランキングだけではなく、AIが参照する情報の質や量にも左右されるようになった。

2026年7月、宿泊業界に特化したGEO（Generative Engine Optimization：生成エンジン最適化）コンサルティングを展開する株式会社Terrace Rootsは、全国8つの温泉地を対象に調査を実施。そこでは、口コミランキングに掲載される宿泊施設の約3割が、主要な生成AIから一度も推薦されないという結果が明らかになった。

AI時代には、高い評価を得ることに加え、「AIに選ばれる情報」をいかに蓄積するかが新たな課題となっている。本記事では、調査結果から見えてきた宿泊業界の変化と、その解決策としてTerrace Rootsが提唱する「クチコミ上質化GEO」の取り組みを紹介する。（文＝JapanStep編集部）

2026年7月7日に発表された「全国温泉地クチコミ乖離調査」は、定山渓から阿蘇まで、全国8つの主要温泉地を対象に実施された。調査では、ChatGPT、Perplexity、Google AI Modeの3つの生成AIに対し、「おすすめ」「人気」などのクエリを投げ、クチコミランキングに掲載された81施設が実際にAIによって推薦されるかを実測した。その結果、ランキングに掲載されているにもかかわらず、一度も推薦されなかった施設が30.9％にのぼることが判明した。

（引用元：PR TIMES）

特に衝撃的なのは、あるAIが「クチコミランキング1位」と高く評価した旅館であっても、実際の推薦回数がゼロという事例が確認された点だ。調査によれば、AIは特定の「有名温泉地名」に情報を偏在させる傾向があり、同じエリア内でも言及量の差によって「存在の有無」が入れ替わる逆転現象も起きている。特にPerplexityにおいては、推薦ゼロの比率が70.4％に達するなど、出典を重視する検索特化型AIほど、特定の施設が埋没しやすい実態が浮き彫りになった。

（引用元：PR TIMES）

この課題への解決策としてTerrace Rootsが打ち出したのが、「クチコミ上質化GEO（生成エンジン最適化）研修」だ。本研修は、単にスコアという数値を上げるためのテクニックを教えるものではない。自社と競合のクチコミを分析し、「AIにどう語られているか」を可視化。顧客が思わず具体的な感動を語りたくなるような体験そのものを設計し、それを支えるスタッフの接客スキルやブランドストーリーの共有を組織として底上げすることに主眼を置いている。「数値の追求」から「体験の磨き込み」へと軸を移すこの仕組みは、AIに選ばれるための「推薦の根拠」を組織的に創出する、実効性の高い解決策として機能するだろう。

Terrace Rootsによる今回の調査が示唆するのは、宿泊施設の経営におけるGEOの本質が、デジタル上のテクニックではなく、組織としての「教育」と「体験設計」に回帰しているという事実である。

AIの推薦ロジックは、施設ごとに固定された「順位」を絶対的な基準とするものではない。その実態は、SNSやメディア、個々のレビューに含まれる具体的な描写や言及の厚みを多角的に解析し、質問のたびに最適な回答を生成するプロセスに基づいている。そのため、数値だけを追い求めてきた施設よりも、顧客の心を動かし、具体的なエピソードを伴った言及を引き出している施設の方が、AIに発見される可能性は高くなる。

これは知名度や広告予算で劣る地方の小規模施設にとって、新たな希望となる構造変化だといえる。スタッフが自社のブランドストーリーを自分の言葉で語り、顧客一人ひとりに対する細やかな応対を組織で共有し、磨き上げていく。そうした現場の熱量が、顧客による質の高い「言及」となり、AIが参照する情報の母集団を形成する。情報の偏在が起きやすいAI時代において、自ら情報を発信し、顧客に語らせる仕組みを持つことこそが、地方の宿が生き残るための道となるのだ。

宿泊業界における成功の定義は、「いかに高いスコアを維持するか」から「いかにしてAIに推薦されるだけの文脈を創出するか」へと移行した。Terrace Rootsが提示した「体験を磨き、言及の質を高める」という手法は、地方の宿泊施設がAI時代の荒波を越え、その真価を全国、そして世界の旅行者へと届けるための有力な解決策となるはずだ。