「どこで食べる?」は約半分
Eatの28問のうちSTRONGは15問(54%)。料理名と具体的な店名の推薦の違いは、次号で検証予定です。
JAPAN REGIONAL INBOUND AI OPPORTUNITY REPORT 2027 #01
AI回答の具体性を評価すると、「訪れる」は89%。一方、「泊まる・食べる・買う・体験する」は54〜64%にとどまりました。
※STRONG=AIモデルによる回答の具体性の構造化判定。全国14地域・英語140問を各1回観測(2026年10月6日)。来訪者数・売上や、地域・施設が推薦された割合を示すものではありません。
Web検索付きChatGPTに、14地域それぞれ同じ英語10問を質問。回答が具体的な推薦を示したかどうかを、AIモデル自身がSTRONG / MIXEDで構造化判定しました。
※ 各カテゴリ28問。割合はAIモデルによる回答の構造化判定であり、旅行者の行動割合、地域の市場シェア、売上増減を表すものではありません。単発観測のため結果の変動可能性があります。
Eatの28問のうちSTRONGは15問(54%)。料理名と具体的な店名の推薦の違いは、次号で検証予定です。
同じ10問でもSTRONG判定は地域によって2〜10問。これは地域の魅力の優劣を示すものではありません。
訪日消費が大きい県を含む地域でもSTRONG判定が少ない例があります。県とモデル地域の範囲は異なる点に注意が必要です。
41ページ完全版から、2027年度の施策検討に直結する論点を抜粋しています。登録不要で読めます。
2025年の訪日外国人旅行消費額は9兆4,549億円。旅行者がAIを使って旅行先や支出先を探す場面が増えるなか、施設・店舗の英語情報や予約導線がAIの回答でどう扱われるかを確かめる必要があります。
認知広告だけでなく、公式サイト・多言語情報・Googleビジネスプロフィール・メニュー・予約導線などの一次情報整備にも投資する余地があります。整備前後を同じ質問で再観測し、AI上の推薦や引用の変化を記録します。
AIで推薦されたか、どの情報源が引用されたかはAI指標です。サイト流入・地図遷移・予約・来店・消費は別の事業指標として計測します。AI推薦の改善だけで売上増を断定しません。
Visit / Stay / Eat / Buy / Experienceの弱い分野を把握し、公式観光情報や地域事業者の整備対象を検討。推薦・引用の変化を報告します。
訪日客が英語で質問した際、自施設・テナント・競合がどう紹介されるかを確認。英語ページ、営業時間、公式予約・購入リンクを点検します。
Google情報、英語メニュー、写真、営業時間、予約リンクなどを整理し、同じ質問でAI上の紹介の変化を確かめます。
訪日客を想定した英語質問で、地域・施設・店舗と比較対象のAI推薦状況を把握します。
公式情報、英語ページ、店舗情報、構造化データ、予約・購入導線の不足や不一致を優先順位づけします。
同じ質問で再度観測し、推薦・引用・正確性を比較。事業指標とは分けて追跡します。
調査設計、14地域の結果、実消費データとの照合、地域・施設・店舗別の打ち手などを収録。
登録後、この画面に30分間有効なダウンロードリンクを表示します。メールでの送付ではありません。
無料AIスナップショット(英語5問)や15分相談から、課題を一緒に整理します。スポット診断の参考価格は施設15万円・地域30万円(税別)。調査範囲と費用は個別にご案内します。
出典:56project / JPI DATA独自観測(2026-10-06)、観光庁「インバウンド消費動向調査 2025年暦年(確報)」。