「旅行の計画をAIに相談する人が増えている」という話は、宿や観光事業者の方なら一度は耳にしていると思います。ただ、そこで何をすればいいのかは、あまり具体的に語られていません。予約サイトに任せておけばいいのか、自社サイトで何かするのか。
手がかりになるのが、旅行大手2社の公式発表です。Booking.comとExpediaは、約7か月の間に相次いでAIとの連携を発表しました。読み比べると、両社がまったく同じ場所に線を引いていることが分かります。
この記事は、その2社の公式発表と、schema.orgの公開情報という一次情報だけを材料に、観光のAI検索対策で何が起きているのかを整理したものです。専門用語は出てきたその場で言い換えます。最後は「自社で今日から準備できること」まで持っていきます。
こんなふうに調べていませんか
- 「観光 AIO 事例」で検索したが、宿泊施設の規模で読める整理が見つからなかった
- AIで旅行計画を立てる人が増えたと聞いたが、自社サイトで何をすべきか分からない
- OTAに在庫を預けているので、自社サイトのAI対応は不要ではないかと考えている
この記事を読み終えたときに手に入るもの
- 旅行大手2社がAIとの間に引いた線を、社内で説明できるようになります
- 発見の場と予約の場を分ける設計が、図で分かります
- 自社が今日から準備できることが、5つに絞れます
結論30秒でわかる、この記事の結論
- 観光のAIO事例に共通するのは、「見つけてもらうのはAIの上で、予約は自社に戻す」という線引きです。
- 両社ともAI検索での引用実績は公表していません。公表されているのは、個別機能の運用実績のほうです。
- 海外の発表を自社の前提にするときは、機能ごとの対象国と言語をまず確認してください。同じ発表の中でも届く範囲は揃っていません。
この記事では、ある宿泊事業者の3人と専門家の会話をはさみながら進みます。ご自身に近い立場の人の質問から読んでいただいて構いません。若葉さんはWeb担当で「そもそも何ですか」を聞く役、高梨課長は「誰が、どれだけ手を動かすのか」を聞く役、大森部長は「その投資に見合うのか」を聞く役です。鈴木さんが答える側で、確認できていないことは確認できていないと言います。
01観光のAIO事例って、どこの何を見ればいいんですか？
若葉さん「観光 AIO 事例」で調べたんですが、事例といっても何を見ればいいのか分からなくて…。海外の大きな会社の話ばかり出てきます。
鈴木さん大きな会社の話で合っています。ただ、見るのは投資の規模ではありません。どこまでをAIに出して、どこから自社に戻したかという線です。そこだけは規模に関係なく真似できます。
いま公式に確認できるのは、旅行大手2社の発表です。Booking.comは2025年10月9日、ChatGPTの中で宿泊施設を直接閲覧できるアプリを公開しました。同社自身が「ChatGPTで最初期に立ち上げられたアプリの1つ」と説明しています（出典: Booking.com公式）。
ExpediaはClaudeとの連携を2026年5月6日に開始し、5月8日に発表しました（出典: Expedia公式）。同じ月の19日に開かれたパートナーカンファレンス「Explore 2026」では、AI機能「Activity Planner」を年内の提供予定として発表しています（出典: 同社発表）。
両社に共通しているのは、AIプラットフォームの上に自社の在庫や情報を出しつつ、詳細の確認と予約は自社サービスへ戻す導線を敷いている点です。
先に正直に書いておきます。観光業界でAI検索経由の引用が増えたことを数値で示した実名の事例は、本稿の執筆時点では確認できていません。この記事で読み取るのは成果の数字ではなく、設計です。
この章のまとめ
確認できる観光のAIO事例は、旅行大手2社の公式発表です。共通するテーマは「旅行計画とAI」、共通する答えは「相談はAIの上、予約は自社で」でした。
02Booking.comのAIO対応は、ChatGPTアプリで何をしたんですか？
Booking.comがしたことは、ChatGPTの会話の中に自社の宿泊施設を持ち込んだことです。利用者はChatGPTと話しながら、施設を直接見られます。
ここで大切なのは、会話の中ですべてを完結させていないことです。AIとの対話は「見つける」ところまで。詳細の確認と予約は自社サービスに戻すという設計になっています（出典: Booking.com公式）。
若葉さんつまり、ChatGPTの中で予約まで終わらせるわけではないんですね。
鈴木さんそうなんです。予約という決断の場所は、自社に残している。ここが観光のAIO事例で共通している設計です。ChatGPTは、いわば入口の案内所という位置づけになります。
この章のまとめ
Booking.comは、ChatGPTの会話の中で見つけてもらう入口を作りました。ただし予約という決断は、自社サービスに残しています。
03観光大手Booking.comは、AI検索対策以外にどんなAI機能を出したんですか？
同じ発表でBooking.comは、ChatGPTアプリに加えて6つのAI機能を同時に公表しています。内訳は次のとおりです。
| 機能 | 役割 |
|---|---|
| Smart Messenger | 宿泊施設のメッセージ作成支援 |
| Auto-Reply | 問い合わせへの自動返信 |
| AI Trip Support | 旅行者向けガイダンス |
| AI Voice Support | 音声での問い合わせ対応 |
| AI Rental Helper | レンタカー手配の案内 |
| Flight Search Summaries | フライト検索結果の要約 |
（出典: Booking.com公式）
並べてみると、向いている先が2つに分かれていることが分かります。宿泊施設側の手を助ける機能と、旅行者側の相談に答える機能です。
そしてもう一点、見落とすと危ないことがあります。同じ発表の中でも、機能ごとに届く範囲が違います。
| 機能 | 提供対象（発表時点） |
|---|---|
| Smart Messenger | 米国・英国・ニュージーランド・豪州（英語） |
| AI Trip Support | 米・英・仏・独・蘭・伊・西・豪・NZ・シンガポール |
| AI Voice Support | 英語・ドイツ語（イタリア語・スペイン語はテスト中） |
（出典: Booking.com公式）
AI Voice Supportは英語とドイツ語の電話回線でのみ稼働しており、日本語での提供は本稿の執筆時点では確認できていません。
この章のまとめ
Booking.comの発表は、宿泊施設向けと旅行者向けに分かれていました。そして機能ごとに提供範囲が違います。読むときは対象の欄から確認してください。
04ExpediaのAIO対応は、Claude連携で何が変わったんですか？
Expediaが選んだのは、別のAIプラットフォームとの連携でした。Claudeとの連携を2026年5月6日に開始し、5月8日に発表しています。
仕組みはこうです。米国の利用者が自然言語でホテルや航空券を検索し、予約はExpediaへ遷移して完了する設計になっています（出典: Expedia公式）。ここでも、相談と決断の場所が分けられています。
同じ月の19日、パートナーカンファレンス「Explore 2026」では、自然言語で旅程を組み立てる「Activity Planner」と、Vrboの自然言語検索を公表しました。いずれも年内の提供予定です（以上、出典: Expedia公式）。
大森部長相手がChatGPTかClaudeかで、やることは変わるのかね。
鈴木さん出す先は変わりますが、設計は同じです。ExpediaはMetaとの広告内プランニングのテストも並行して進めています（出典: Expedia公式）。つまり、出す先を1か所に決め打ちしていないということです。
大森部長どこが伸びるか分からないから、賭けない、ということか。
鈴木さんそう読めます。決め打ちしないほうが、あとで動きやすくなります。
この章のまとめ
Expediaも、相談はAIの上、予約は自社という同じ線を引いています。加えて、出す先を1か所に絞っていない点が特徴です。
05観光のAIO事例に共通する、予約導線の線引きはどこですか？
ここまで見た2社の設計を、1枚に重ねます。共通しているのはフェーズの切り分けでした。
発見のフェーズはAIの上に置き、予約完了のフェーズは自社に残す。この線引きは、専用アプリを作れる会社だけのものではありません。宿1軒でも、地域の観光協会でも、同じ形にできます。
ただし前提があります。AIから来た人が着地する自社サイト側が、そのまま予約に進める状態になっていることです。在庫、料金、空室カレンダーが最新でなければ、せっかく発見してもらっても、そこで止まってしまいます。
高梨課長つまり、AIとの連携より先に、自社サイトの中身を最新にしておけということですか。
鈴木さん順番としてはそうなります。連携の話は体制がないと進みませんが、着地したページが予約に進める状態かの点検なら、今日からできます。
この章のまとめ
2社に共通する設計は、発見はAIの上、予約は自社という切り分けです。前提として、着地する自社ページが予約に進める状態である必要があります。
06旅行の計画がAI検索に移ると、宿や観光事業者は何が変わるんですか？
そもそも、なぜこの線引きが問題になるのでしょうか。旅行の計画のしかたが変わってきているからです。
旅行の計画は、航空券、宿泊、現地でのアクティビティといった複数の要素を横断しながら比較検討していく、まとまった意思決定です。これまでは、複数のサイトやタブを行き来しながら進められてきました。
その検討が、生成AIとの対話の中で旅程として組み立てられる場面が増えています。すると事業者にとっての課題は、「検索結果で上に出ること」から「その会話にどう入り込むか」へ移ります。
若葉さん検索結果の順位を上げる話ではなくなる、ということですか？
鈴木さん順位も引き続き大事です。ただ、それとは別に会話の中で候補として挙がるかという勝負が増えた、と考えてください。AI検索最適化やLLMOと呼ばれているのは、この部分の工夫のことです。
この章のまとめ
旅行計画の場が、サイトの行き来からAIとの対話へ広がっています。事業者の課題も、順位からその会話に入れるかどうかへ広がりました。
07観光の情報は、AI検索最適化のためにどう機械可読にするんですか？
会話に入るための下ごしらえが、構造化データ（ページの内容を機械が読み取れる形で書き添えるしくみ）です。観光には、そのための型が用意されています。
schema.orgには、旅程を表す「TouristTrip」と、観光対象を表す「TouristAttraction」という型があります（出典: schema.org公式）。TouristTripでは、旅程の構成要素を示すitineraryと、想定する旅行者層を示すtouristTypeが書き出しの起点になります。
ただし、期待の持ち方には注意が要ります。TouristTripは「new（新規）」の領域に置かれ、実装のフィードバックを募集している段階です（出典: 同）。これらの型がAI検索エンジンの引用の選定に直接使われているという公式な説明も、本稿の執筆時点では確認できていません。
この章のまとめ
観光には旅程と観光対象を示す型があります。引用選定への効果は未検証ですが、実装コストは低く、先に整えておける部分です。
08観光のAIO対策の成果は、どんな数字で見えているんですか？
大森部長それで、成果はどう報告するんだね。数字が出ないものに人を割くわけにはいかない。
鈴木さん正直に申し上げます。AI検索での引用実績の数字は、両社とも公表していません。公表されているのは、個別の機能を運用した結果のほうです。
公表されている数字を1つ紹介します。Smart MessengerとAuto-Replyの初期実験では、パートナー満足度が73%向上しました（出典: Booking.com公式）。従来のメッセージングツールとの比較値です（出典: 同）。
ここで混同しないでください。これは宿泊施設向けの業務効率化の成果であり、AI検索での引用が増えたことを示す指標ではありません。社内で数字を引くときに、この2つはよく混ざります。
この章のまとめ
公表されているのは機能の運用実績で、AI検索の引用実績ではありません。報告のときは、この2つを分けて扱ってください。
09観光のAIO事例から、うちの宿は何を真似すればいいんですか？
2社の設計を分解すると、規模を問わず持ち帰れる準備は次の5つに整理できます。
この順で手をつけます
出す先を単一のAIプラットフォームに賭けない
ExpediaはClaude連携に加え、Metaとの広告内プランニングのテストも並行しています
発見フェーズと予約完了フェーズを分けて設計する
AIとの対話は入口、予約導線は自社サイトに残します。在庫・料金・空室カレンダーの最新化が前提です
旅程と観光対象を機械可読にする
TouristTripのitineraryとtouristTypeが起点です。引用選定への効果は未検証ですが、コストは低い部類です
各機能の対象国・言語を必ず確認する
同じ企業の発表でも、機能ごとに提供範囲が違います
国内の旅行者動向も併せて確認する
海外OTAの発表だけで自社の前提を決めないためです
高梨課長この中で、うちがすぐ着手できるのはどれでしょうか。専任は置けません。
鈴木さん2つめと3つめです。着地ページが予約に進める状態かの点検と、旅程情報の書き出し。どちらも新しい体制を作らずに始められます。
この章のまとめ
真似するのは投資額ではなく順番です。予約導線の点検と旅程情報の書き出しから始めれば、体制を作らずに動き出せます。
10観光のLLMO対策で、つまずきやすいのはどこですか？
LLMO（大規模言語モデル向けの最適化）という呼び方をされることもありますが、目指しているところはAIOと同じです。呼び方が増えても、やることが増えるわけではありません。
そのうえで、観光で特に起きやすいつまずきが3つあります。
1つめは、海外OTAの大規模な投資を、そのまま自社の到達目標にしてしまうことです。 個別の宿泊施設や観光事業者に専用アプリを開発する体力はありません。再現すべきは投資額ではなく、発見と予約を分ける線引きのほうでした。
2つめは、対象国や言語を確認しないまま、機能を計画に入れてしまうことです。 前掲のとおり、同じ発表でも届く範囲は揃っていません。日本語での提供が確認できていない機能もあります。
3つめは、機能の運用実績をAI検索の成果として報告してしまうことです。 パートナー満足度の向上は業務効率化の指標であり、引用が増えたことを示すものではありません。
この章のまとめ
つまずきの正体は、背伸びすること・範囲を確認しないこと・指標を混ぜることの3つです。どれも、確認できていることの線を引き直せば避けられます。
11DMOや交通事業者は、観光のAIO対策として何ができますか？
同じ観光でも、立場によってできることは変わります。この記事で見た事例は宿泊と旅程の計画が中心なので、そのまま当てはめられない領域があることを書いておきます。
OTAは、自社でAIプラットフォームとの連携を主導できる立場にあります。この記事の2社がそれにあたります。
個別の宿泊施設やツアー会社は、まず自社サイトの構造化データの整備から着手するほうが現実的です。
DMO（観光地域づくり法人）や自治体は、個別の施設よりも地域全体の情報を横断的に整える役割を担います。地域の観光情報をまとめて機械可読に示すことは、個別の事業者への波及効果を持つと考えられます。
航空・鉄道などの交通事業者は、在庫が座席や便という形で厳密に管理される点で、宿泊とは前提が異なります。この記事の事例は宿泊と旅程の計画が中心のため、そのまま当てはめるには留保が必要です。交通事業者に特化した公開事例も、本稿の執筆時点では確認できていません。
この章のまとめ
立場によって着手点は変わりますが、自社の情報を機械可読にするところは共通です。迷ったら、そこから始めてください。
12よくある質問
OTAに在庫を預けている施設は、自社サイトのAI検索対策まで必要ですか？
必要だと考えられます。ExpediaもBooking.comも、AIとの対話の先は自社サイトへ戻す設計を取っていました。同じ構造は施設の単位でも起きます。OTA経由の露出とは別に、自社サイトの構造化データの整備と、AIクローラーを妨げていないかの確認は行っておくことをおすすめします。
ExpediaのClaude連携やBooking.comのChatGPTアプリは、日本の事業者も使えますか？
本稿で紹介した機能の多くは、対象の国や言語が限定されています。ExpediaのClaude連携は、本稿の執筆時点では米国の利用者向けです。日本語対応の状況は、各社の公式発表を継続して確認することをおすすめします。
日本国内の旅行者は、実際にどれくらいAIを使っていますか？
国内の生成AI活用の実態は、この記事の最後にある関連記事で紹介しているJTB総合研究所の調査データが参考になります。海外OTAの事例と併せて確認することをおすすめします。
観光のAIO事例で、予約が増えたという数字は出ていますか？
本稿の執筆時点では確認できていません。AI検索経由の引用増加を数値で示した実名の事例は、観光業界では見当たりませんでした。公表されているのは、宿泊施設向け機能の運用実績のほうです。
13まとめ｜今日から準備できること
観光のAIO事例として確認できるのは、Booking.comのChatGPTアプリと、ExpediaのClaude連携でした。出す先は違いますが、どちらも「見つけてもらうのはAIの上で、予約は自社で」という同じ線を引いています。
そして両社とも、AI検索での引用実績は公表していません。読み取るべきは数字ではなく設計であり、その設計なら宿1軒でも再現できます。
もう一度、今日から準備できること
着地ページを点検する
AIから来た人が、そのまま予約に進める状態かを確かめます
旅程と観光対象の情報を書き出す
TouristTripのitineraryとtouristTypeが起点になります
海外の発表は対象欄から読む
提供国と言語を確認してから、社内の計画に入れます
AI検索では、こう聞かれています
観光業界のAIO事例には、どんなものがありますか？
「観光のAIO事例って、どこの何を見ればいいんですか？」の章で、大手2社の発表を時系列で並べています
AIで旅行を計画する人が増えたら、宿はどうすればいいですか？
「観光のAIO事例に共通する、予約導線の線引きはどこですか？」の章に、発見と予約を分ける設計があります
観光の情報は、AI検索向けにどう構造化すればいいですか？
「観光の情報は、AI検索最適化のためにどう機械可読にするんですか？」の章で、TouristTripとTouristAttractionを説明しています
観光のAI検索対策は何から始めればいいですか？
「まとめ｜今日から準備できること」に手順があります
次に読むなら、この記事です
