56projectは10月9日、訪日旅行者を想定した生成AIの質問・回答を分析し、地域・観光施設・店舗がどのように推薦されているかを可視化したレポート「JAPAN REGIONAL INBOUND AI OPPORTUNITY REPORT 2027 #01」を公開した。生成AIが観光地を「訪れる（Visit）」場合は89%で具体的な回答が得られた一方、「食べる（Eat）」「体験する（Experience）」ではそれぞれ54%にとどまり、35ポイントの差が確認された。

全国14地域・140問をAI検索で調査

同調査では、観光庁「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モデル地域を対象に、訪日旅行者を想定した英語140問をWeb検索付き生成AIに入力し、その回答を分析した。

訪日旅行者の行動を想定した5つのカテゴリー別に回答の具体性を見ると、「訪れる」が89%で最も高く、「泊まる」64%、「買う」57%、「食べる」54%、「体験する」54%と続いた。生成AIが観光地を訪問先として案内する場合と、旅行者が現地で利用する飲食店や体験を具体的に提案する場合とで、回答の具体性に差があることが示された。

「AI推薦ギャップ」が新たな施策課題に

56projectは、この差を「AI推薦ギャップ」と捉えている。地域には魅力的な飲食店や宿泊施設、観光資源が存在していても、それらの情報が生成AIの回答に具体的に登場するとは限らないと指摘。地域の魅力をWeb上で発信するだけでなく、生成AIが旅行者の質問に対してどのような情報を提示しているかを確認する重要性を示したとしている。なお、同調査は回答の具体性を分析したもので、推薦の差が生じた原因を特定したものではない。

訪日旅行者の情報収集は、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を活用した対話型の情報探索へと広がっている。従来のデジタルマーケティングで用いられてきた検索順位やアクセス数などの指標だけでは、生成AIがどの地域・施設・店舗を推薦しているのかを直接把握できない。同社は、この新たな観測領域を「Local AI Visibility（地域のAI検索可視性）」と位置づけ、継続的に調査している。

2027年度の施策検討へ3つの課題を提案

同社は、調査結果を踏まえ、2027年度の観光・インバウンド施策や地域集客戦略において3つの観点を提案している。自地域・自施設のAI検索可視性を把握できているか、観光地の認知だけでなく施設利用や地域内消費につながる情報が整備されているか、情報改善後の変化を検証できるか、の3点だ。

同レポートは、自治体やDMOだけでなく、ホテルや商業施設、不動産デベロッパー、鉄道・空港関連企業など幅広い事業者がAI検索への対応を検討するための参考資料として活用できるとしている。調査結果は41ページのレポートにまとめて無料公開しており、3ページの要約版は登録不要で確認できる。問い合わせは同社の公式サイトで受け付けている。