旅館のLLMO対策とは？ChatGPTに推薦される宿になる方法

「箱根で赤ちゃん連れでも安心な旅館は？」「京都で懐石料理が評判の宿を教えて」——ChatGPTやGemini、Perplexityに話しかけると、AIは数秒で複数の旅館を挙げ、選んだ理由まで添えて回答します。2025年、旅行者の宿選びは大きな転換点を迎えました。

宿研が2025年8月に実施した旅行者1,000人調査によると、宿泊先探しに生成AIを活用した旅行者は32.6%に達しています。「しっかり活用した」が13.2%、「少し活用した」が19.4%という内訳で、およそ3人に1人がAIに宿を「おすすめ」してもらっている計算になります。とりわけ東京都在住者の活用率は41.7%と突出しており、大都市圏の20〜40代会社員が牽引役となっています。

宿泊施設タイプ別に見ると、民泊・ゲストハウス利用者の活用率が58.5%、リゾートホテル利用者が45.2%である一方、旅館利用者も相当数がAIを活用している実態が浮かび上がりました。体験価値や情緒的要素を重視する旅館だからこそ、AIに「選ばれる」ための情報設計が問われているといえます。

本記事では、旅館がAI検索時代に生き残るためのLLMO（Large Language Model Optimization）対策について、基礎から具体的な実践方法までを詳しく解説します。

LLMOとは？旅館が知っておくべきAI検索の仕組み

LLMO（Large Language Model Optimization）とは、ChatGPTやGoogle Geminiなどの生成AIに対して、自館の情報を正しく認識させ、ユーザーへの回答として引用・推薦されることを目指す最適化施策です。

LLMOの定義とSEO・MEOとの違い

SEO（検索エンジン最適化）はGoogleの検索結果一覧で上位表示を目指す施策であり、MEO（マップ検索最適化）はGoogleマップ上での露出を増やす施策です。これに対し、LLMOはAIの「回答」の中に自館を含ませることを目的としています。

AI検索では、ユーザーが「両親の還暦祝いで、部屋食ができる伊豆の旅館は？」と質問すると、AIが複数の情報源を統合して「伊豆なら、全室部屋食に対応している『A旅館』や、ちゃんちゃんこの貸出がある『B温泉』がおすすめです」と具体的な宿名を挙げて回答します。この回答候補に入らなければ、検討の土俵にすら上がれない可能性があるのです。

なぜ旅館にLLMOが必要なのか

旅館選びは、ビジネスホテルとは異なり「失敗したくない」という心理が強く働きます。食事の内容、温泉の泉質、接客の評判など、比較検討すべき要素が多岐にわたるため、AIに条件を伝えて絞り込んでもらう検索スタイルとの相性が非常に良いのです。

また、インバウンド（訪日外国人）観光客もAI検索を多用しています。「Traditional Ryokan with private onsen」といった英語での質問に対し、AIがあなたの宿を推薦してくれれば、海外からの予約獲得にも直結します。AI検索からの流入を取りこぼさないためにも、LLMO対策は不可欠です。

AI時代の新しい購買行動モデル「AIMA5」とは

近年、消費者の情報収集方法は大きく変化しています。従来のGoogle検索だけでなく、ChatGPTやGemini、PerplexityなどのAI検索を活用して店舗やサービスを探す人が急増しているのです。

こうしたAI時代の購買行動を体系化したのが「AIMA5（アイマファイブ）」です。AIMA5は、消費者が店舗を認知してから来店するまでの流れを、以下の5つのステップで整理しています。

1. AI-Awareness（AI認知）：AI検索で店舗名が表示される
2. AI-Advice（AI助言）：AIが理由を持っておすすめする
3. Assess（Webで深く検討）：公式サイトで詳細を確認する
4. Assure（Googleマップで確信）：クチコミや写真で最終判断する
5. Action（行動）：予約・問い合わせ・来店する

このモデルの特徴は、購買行動の起点が「AI検索」になっている点です。AIに認知され、おすすめされる状態を作ることが、これからの集客において重要な鍵となります。

LLMOは、このAIMA5における最初の2ステップ「AI-Awareness」と「AI-Advice」を強化するための施策です。AI検索で選ばれる店舗になるために、今から準備を始めましょう。

▶ AIMA5の詳細はこちら

旅館が取り組むべきLLMO施策6選

AIに「選ばれる宿」になるためには、AIが情報を理解しやすいようにWeb上の情報を整備する必要があります。具体的に取り組むべき6つの施策を紹介します。

1. 構造化データ（Schema.org）の実装

WebサイトのHTMLに「構造化データ」を記述し、AIに自館の情報を正確に伝えます。旅館の場合、Ryokan（またはLodgingBusiness）やResortといったスキーマタイプを使用し、施設名、住所、電話番号、チェックイン/アウト時間、設備（温泉、露天風呂など）、価格帯、評価（Review）などをタグ付けします。

これにより、AIは「ここは旅館であり、天然温泉があり、部屋食に対応している」と明確に認識できるようになり、関連する質問に対して正確な回答を生成しやすくなります。

2. Googleビジネスプロフィールの最適化

GoogleのAI機能（SGEやAI Overview）は、ローカル情報の参照元としてGoogleビジネスプロフィール（GBP）を重視します。GBPの情報を最新に保ち、営業時間、定休日、Webサイトへのリンクなどを正確に登録することは、MEOだけでなくLLMO対策としても必須です。

特に「属性」機能を使って、Wi-Fi、温泉、露天風呂、部屋食、送迎バスなどの設備・サービス情報を詳細に登録することが重要です。AIはここから情報を取得し、「露天風呂付き客室がある宿」といった検索意図に応えます。

3. FAQ（よくある質問）ページの充実

AI検索では、ユーザーが質問形式で入力することが多いため、Webサイト内にFAQページを充実させることが効果的です。「アレルギー対応の食事は可能ですか？」「貸切風呂はありますか？」「子供用の浴衣はありますか？」といった、宿泊客が抱く疑問に対する回答をQ&A形式で掲載しましょう。

FAQ構造化データを合わせて実装することで、AIがその情報を引用しやすくなります。

4. 料理・温泉・部屋の魅力をテキスト化

美しい料理や温泉の写真を掲載するだけでなく、AIが読み取れるようにテキストで詳細化しましょう。「地元の〇〇牛を使った懐石料理」「源泉かけ流しの美肌の湯」「全室オーシャンビューの和洋室」など、具体的な特徴をテキスト化することで、AIが魅力を学習しやすくなります。

5. 口コミ・レビューの促進

AIは宿の評判を判断するために口コミ情報を参照します。GoogleマップやOTA（じゃらん、楽天トラベルなど）での口コミ投稿を宿泊客に依頼し、ポジティブな評価を蓄積しましょう。

また、口コミに対する返信も重要です。丁寧な返信は、AIに対して「ホスピタリティの高い宿」というシグナルを送るだけでなく、閲覧者からの信頼向上にもつながります。

6. NAP情報の統一

Name（施設名）、Address（住所）、Phone（電話番号）の情報を、公式サイト、GBP、SNS、各OTAサイトで統一しましょう。表記ゆれ（例：「〇〇旅館」と「旅の宿 〇〇」）があると、AIが同一施設として認識できず、評価が分散してしまうリスクがあります。

「情緒的価値」をAIに伝えるコンテンツ戦略

AIに引用されるためには、質の高いコンテンツを継続的に発信することが欠かせません。旅館ならではの「情緒的価値」を伝えるコンテンツ戦略を紹介します。

おもてなしの心を言語化する（E-E-A-T）

Googleの評価基準であるE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）は、AIが情報の信頼度を判断する上でも重要です。女将の挨拶、料理長のこだわり、仲居さんの心遣いなどをブログやコラムで発信しましょう。

「創業100年の歴史」「伝統の味を守り続ける」といった権威性や実績をアピールすることで、AIからの評価が高まります。

利用シーン別の提案コンテンツを作る

「三世代旅行におすすめのプラン」「カップルで過ごす記念日旅行」「一人旅でリフレッシュ」など、利用シーンに合わせたコンテンツを作成しましょう。ユーザーの検索意図（インテント）に寄り添った情報は、AIが回答を作成する際の材料として採用されやすくなります。

LLMO対策の効果測定と改善

対策を行ったら、効果を測定して改善につなげることが大切です。

AIへの直接質問によるモニタリング

ChatGPTやPerplexityで定期的に「〇〇（エリア） おすすめ 旅館」と検索し、自館が表示されるか確認しましょう。競合他社がどのように紹介されているかも分析し、自館の強みをより明確に打ち出すための参考にします。

アクセス解析による流入確認

Googleアナリティクスなどの解析ツールを使い、AI検索エンジン（Referralなど）からの流入があるかを確認します。現状では正確に把握しづらい部分もありますが、AIチャットボットからの流入が増えていれば、LLMO対策の効果が出ている一つの指標となります。

旅館のLLMO対策に関するよくある質問

Q. 小規模な旅館でも効果はありますか？

A. はい、大いにあります。AIは規模の大小よりも「情報の質と信頼性」を重視します。隠れ家的な雰囲気、手作りの料理、きめ細やかなおもてなしなど、大規模ホテルにはない魅力をAIに認識させることができます。

Q. OTA（じゃらん、楽天など）への掲載だけでは不十分？

A. OTAは強力な集客ツールですが、AI検索においては「公式サイト」の情報が優先して参照される傾向があります。また、OTAの手数料を削減し、直予約を増やすためにも、公式サイトでのLLMO対策は非常に有効です。OTAと公式サイトを併用し、入り口を増やす戦略がおすすめです。

Q. どのAI検索エンジンを優先すべきですか？

A. 2025年現在、利用者数の観点からはChatGPTとGoogleのAIモードを優先することをおすすめします。ChatGPTは日本での利用率が高く、GoogleのAIモードは検索市場での圧倒的なシェアを背景に、今後さらに利用者が増えると予想されます。

旅館のLLMO対策はマケスクにご相談ください

AI検索の普及により、旅館の集客環境は大きく変化しています。従来のOTA依存から脱却し、AIに選ばれる宿になることで、安定した集客基盤を築くことができます。

しかし、「おもてなしで手一杯で、Web対策まで手が回らない」「専門的なことは難しくてわからない」という方も多いはずです。そんなときは、株式会社トリニアスが運営する「マケスク」にご相談ください。

マケスクでは、MEO対策を中心に累計5,000社以上の店舗集客を支援してきた実績があります。上位表示達成率96.2%という実績を背景に、旅館・ホテルを含む宿泊業界の支援経験も豊富です。Googleビジネスプロフィールの最適化から、LLMOを意識したコンテンツ制作、Webサイトの改善まで、旅館の集客課題をトータルでサポートいたします。

無料相談も実施しておりますので、まずはお気軽にお問い合わせください。

まとめ

旅館におけるLLMO対策の重要性と具体的な施策について解説しました。

• LLMOはAI検索時代における新しい集客の柱
• 構造化データの実装とFAQの充実が基本
• 料理や温泉の魅力をテキストで詳細に伝える
• MEO対策と連携して効果を最大化する

競合がまだ本格的に取り組んでいない今こそ、LLMO対策を始める絶好のタイミングです。できることから一つずつ実践し、AI時代にも選ばれる旅館を目指しましょう。