訪日需要が回復する一方、人手不足とコスト上昇が宿泊業界にも影響が及んでいます。現在、AI活用は多くの宿泊事業者にとって関心の高いテーマになっています。 ただ、差がつき始めているのは導入の有無ではなく、業務や顧客接点にどこまで組み込めているかです。 

本記事は宿泊施設の経営者・運営責任者・DX推進担当者に向けて、国内外の取り組みを「活用レベル」で比較し、自社の現在地と次の打ち手を提供します。

この記事で分かること

• 宿泊業界で「活用レベル」という視点が重要な理由

• 日本の宿泊事業者が現在いる段階

• 海外企業が先行している領域

• 国内外で差がつくポイント

• 自社が次に引き上げるべき領域

宿泊業界のAI活用は、なぜ「活用レベル」で見るべきなのか 

観光庁の調査でも、宿泊施設のうち、「業務で使用中」が108施設、「トライアル中」が93施設、「使用を検討中」が332施設あり、995施設中の半数超が活用に前向きな段階に入っています。

現状では、AI活用はまず個別業務の支援から広がっているケースが多く見られます。

一方、観光庁はDXの本質を個別業務の効率化ではなく、データ分析を通じた課題抽出とビジネス戦略の再検討にあると述べています。同じ「導入」でも、作業を楽にする段階と、業務・顧客接点・経営判断までつなぐ段階では、事業への影響は大きく異なります。 

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AI活用の差は、ツールの導入数ではなく、業務設計・データ連携・現場運用まで一体で進められているかどうかに表れます。

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活用レベル1：日本で広がる「作業支援型」のAI活用

現在、日本の宿泊業界で最も広がっているのは、生成AIを日常業務の補助に使う「作業支援型」の活用です。

観光庁の調査によると、活用が多い業務は問い合わせ対応、口コミ返信、多言語対応、社内文書作成、施設紹介文の作成などです。

いずれも日常的に発生し、文章作成に手間がかかりやすい業務です。 効果は時短だけではなく、対応文の品質が安定し、少ない人員でも業務を維持しやすくなります。 なお、観光庁は生成AIをあくまで補助ツールと位置づけており、人間の判断を前提とした活用を推奨しています。 

和心亭豊月では、生成AIで料理に合う飲料のペアリング案を作成しました。結果、ペアリングセットが9月の月間売上1位となり、1人当たりのドリンク単価も上昇しています。華やかな活用でなくても、現場に近い業務から始めることで効果は出やすいです。

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では、AIが個別業務の補助を超えて、運営全体の流れに入り始めると何が変わるのでしょうか。次に見ていくのが「運営一体型」の活用です。 

活用レベル2：日本で進む「運営一体型」のAI活用

次の段階では、AIやデジタル技術を予約管理・フロント業務・設備管理までつなげた「運営一体型」の活用です。効果は時短にとどまらず、運営品質の安定や現場判断の標準化にもつながります。  

ホテルおかだでは、生成AIによるメール自動返信と、IoT・AIを活用した設備管理の改善が進められています。メール対応時間は33％削減され、月30時間の創出につながりました。設備管理業務も50％削減され、見回り回数は1日7回から2回へ減っています。 

ダイナテックは、OTAごとに異なる予約情報をAIで補正し、PMSに反映する「予約管理DX」を展開しており、実証では1日あたり約500分の作業時間削減が確認されました。さらに、QRコードによる簡易チェックインや、宿泊予約後に食事・体験・付帯サービス予約へつなぐ仕組みも提供しています。 

 では、AIが運営フローに組み込まれると、その先に何があるのでしょうか。次に注目したいのが、顧客が直接触れる接点まで広がった「顧客接点一体型」の活用です。

活用レベル3：海外企業が先行する「顧客接点一体型」のAI活用

海外で先行しているのは、AIを検索・比較・問い合わせといった顧客接点に組み込む「顧客接点一体型」の活用です。この段階では、AIはバックオフィスの補助ツールではなく、顧客が最初に触れる入口として機能します。 

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Hiltonの「Hilton AI Planner」は、その典型例です。同社は2026年3月、生成AIを活用したデジタルコンシェルジュを発表しました。旅行者は会話形式で目的地を探し、ホテルを比較し、設備情報を確認できます。会話形式で宿を探せる、新しい宿探しの入口として活用が始まっています。

Airbnbも、AIを顧客接点にも広げています。2025年Q4時点で、米国・カナダ・メキシコの3か国で展開しています。対応言語は英語・フランス語・スペイン語で、約3分の1の問い合わせが人手を介さず解決されています。 加えて、検索でもAI活用を進めており、ユーザーが希望条件を自然な言葉で伝え、物件や場所について質問できる機能をテスト中です。 

顧客接点にAIが入り始めた先では、さらに何が問われるのでしょうか。次に見ていくのは、収益構造そのものに関わる「経営基盤化」の活用です。

活用レベル4：プラットフォームと大手チェーンが進める「経営基盤化」のAI活用

このレベルでは、検索・予約・決済・ロイヤルティ・価格最適化といった要素がAIでつながり、収益構造そのものを左右します。個別業務の改善ではなく、事業の根幹に関わる段階です。 

その代表例がBooking Holdingsです。2025年、各ブランドで自然言語検索、要約、対話型AIエージェントなどの機能を拡充し、旅行前から旅行中までの顧客体験を整えました。Connected Tripの取引件数は20%台後半の成長を記録し、Booking.com全体に占める比率も10%台前半に達しています。 

大手チェーンではAccorが好例です。同グループではIDeaSのRevenue Management Systemがブランド標準として導入されており、OBVIO Hotelsでは導入後にRevPARが18.4%、ADRが12.1%、稼働率が5.6%、市場シェアが5.2%改善しました。価格設定や需要予測が経営判断に直結している段階と言えます。 

このレベルは決済・ロイヤルティ・データ基盤まで連動して初めて成立するため、一定の規模が前提です。機能を真似るより、AIを収益構造にどこまで近づけられるかが問われます。

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ここまで見てきた4つのレベルを並べると、国内外の差は単なる導入有無ではなく、AIをどこに置き、どこまで事業に組み込んでいるかにあることが見えてきます。 

国内外を「活用レベル」で比較すると、差はどこでついているのか

• 日本では問い合わせ対応・予約処理・設備管理など、現場の負荷が大きい業務からAI活用が広がっている。

• 海外の大手チェーンやプラットフォーム企業では、検索・比較・旅行計画といった顧客接点にAIが入り始めている。

• 背景には、日本は現場課題の解消が先行しやすく、海外は顧客データや収益基盤を活かした設計が進みやすいという構造の差がある。

• AIが収益に近い領域へ広がるほど、事業構造への影響も大きくなる。

では、日本の宿泊事業者はこの差をどう捉え、どのレベルから現実的に引き上げていくべきなのでしょうか。最後に、自社の現在地を踏まえた進め方を整理します。 

日本の宿泊事業者は、どの活用レベルから引き上げるべきか

答えは、いきなり高度な事例を追うのではなく、自社の現在地に合った順番で進めることです。

• 問い合わせ対応・多言語対応・文書作成など、反復業務から始める。

• 予約管理・チェックイン・設備管理など、運営フローにつながる領域へ広げる。

• 作業支援や運営改善だけに長くとどまると、顧客接点や直販強化で差が開きやすくなる。

• 中長期的には、予約後導線・付帯サービス・CRMまで視野を広げる。

まとめると、自社のデータ基盤と業務プロセスに合わせて、一歩ずつ引き上げていくことが現実的です。

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おわりに

宿泊業界におけるAI活用は、本記事で見てきた4段階の活用レベルで整理できます。日本の宿泊事業者が現場改善や省人化を起点に進めてきたこと自体は現実的な選択です。

ただし、中長期で競争力を高めるには、顧客接点の設計や直販強化、付帯収益の拡大まで視野を広げることが次の一手になります。

Yopazでは、DX・AIの導入支援だけでなく、課題整理や実行計画の設計まで伴走しています。宿泊業のDXロードマップにお悩みの方は、ぜひ一度ご相談ください。