日本のホテル・ブライダル業界におけるAI活用
公開事例の分析と、導入目的・効果測定への示唆
事例表と集計には公表資料・調査記録に基づく内容を記載し、当社の解釈や導入に関する考え方には「SozoWorksの見解」「当社の見解」と明記しています。
1. 結論
業界のAI事例と取り込む課題
今回収集したホテル・ブライダル業界の事例を、改善しようとしている課題から三つのまとまりに整理した。
- 業務と人材を支える
日々の作業負担や、経験者への依存に対応する。AIによる業務・育成支援のほか、IT・機械化や役割分担の見直しが見られた。 - 顧客の利便性と安心を高める
案内・手続き・選択を円滑にし、安心して利用できる環境を整える。多言語対応、セルフ手続き、比較支援や安全管理に取り組んでいる。 - 集客・収益を伸ばす
販売機会や顧客データを活かす。AIによる価格調整、予約・顧客管理の整備、集客支援などが見られた。
最も多かった「業務と人材を支える」領域では、問い合わせ対応を効率化するAIコンシェルジュ、メール・文書作成を支援する生成AI、商談の振り返りによる育成支援などが見られた。効果を具体的な数値まで公表する事例は限られるものの、対応時間の削減やスタッフの再配置、経験の浅い従業員の早期担当化などが報告されている。
「顧客の利便性と安心を高める」領域では、多言語の案内、手続きの簡略化、旅行先や式場の比較・選択支援などが見られた。意思疎通の円滑化や顧客満足度、応対品質の向上を報告する事例がある一方、改善の程度を数値で示さず、定性的に説明する事例も見られた。
「集客・収益を伸ばす」領域では、AIによる需要に応じた価格調整や、予約・顧客データを活用した販売の強化などが見られた。予約獲得の増加を数値で報告する事例や、AIを含む複数の販売施策を通じて売上・客単価の向上を報告する事例があった。
SozoWorksの見解
1. AI導入で効果を最大化するには、活用方法と、業務の変え方・目標を一緒に考える必要がある
ここからは、今回の調査結果に加え、当社代表の他業界でのAI活用に関する実務経験を踏まえた見解である。これまで、効果測定が十分に設計されず、導入そのものが区切りになる案件や、AIを導入しても役割分担・確認手順などの業務再編が伴わず、その能力を十分に活かせない案件を見てきた。
その経験から、AIで何ができるかを調べることと並行して、自社のどの業務をどう変え、何を成果とするかを決める必要があると考える。例えば作業時間が減っても、人による確認が増えたり、空いた時間の使い方が決まっていなかったりすれば、期待した成果につながらない可能性がある。
検討段階で現状の数値を押さえ、目標数値と測定方法を定める。時間・処理量・売上だけでなく、顧客対応の品質も確認し、AIを組み込んだ業務全体で効果を評価することが重要だと考える。
2. AI導入の方法
AI導入は、幅広い活用事例と自社の業務を照らし合わせ、成果を確かめながら進めるべきだと考える。そのためには、次の四つの段階が必要になる。
- 海外・他業界も含め、課題とAIの活用方法を広く調べる。どの課題に、どんな使い方があり、どの条件で成果が報告されているかを整理する。
- 自社の業務を調べ、効果が見込める箇所を探す。担当者、仕事の流れ、作業量、負担、利用できるデータを把握する。
- 最新の活用動向と自社の業務図を基に、導入方法を検討する。関係部門で候補を比較し、変える業務、役割分担、目標数値、測定方法を具体化する。
- 小さな範囲で試し、効果を検証する。現状と比較して目標への進捗と品質を確認し、改善・拡大・見直しを判断する。
2. どう事例を集めたか
業界紙、政府の事例集、上場企業のIR、企業の発表に当たり、ホテル・旅館・ブライダルの事例を収集した。2023〜2026年の国内集計は85件・73社。
Web上で事例を公開しているホテル・旅館・ブライダル運営会社と、関連するメディア・サービス会社を対象とした。一社が複数の打ち手を行っていれば、別々に数えている。
用語：本書では、AX＝AI・ロボット・機械化、DX＝IT・デジタルの打ち手として整理する。これに加え、デジタルによらない組織・人事の見直しを一つの区分として数えている。
収集では、解説記事やまとめサイトの引用元をたどり、業界紙の記事、政府資料、IR、企業のプレスリリースや顧客事例を確認した。情報源ごとの内訳は次のとおり。
| 情報源 | 具体 | 件数 |
|---|---|---|
| 業界紙 | 週刊ホテルレストラン、観光経済新聞、旬刊旅行新聞、HOTEL BANK、ブライダル産業新聞、ウェディングジャーナル、日経クロステック等 | 31 |
| 政府の事例集 | 観光庁「宿泊業の省力化投資」「宿泊施設のためのIT活用事例集」等 | 34 |
| 上場企業のIR | ブライダル5社・宿泊7社の決算説明資料・有価証券報告書等 | 15 |
| 企業発表・記事 | 各社のプレスリリース、当事者の発言が確認できる記事 | 5 |
全収集記録は175件。国内集計は2023〜2026年を対象とし、ベンダーの顧客事例ページは集計外の参考事例として用いる。
3. どんな会社の事例か
73社のうち宿泊・ホテルが65社、ブライダルが8社。大手チェーンから小規模旅館まで幅がある。
事例が見つかった会社は73社。ブライダル8社のうち2社は集客メディア（ウエディングパーク、冒険社プラコレ）で、式場を運営する会社は6社である。
運営形態には、単館のホテル・旅館、複数施設を持つチェーン、他社所有の施設を運営する受託オペレーター、集客メディアなどがある。
| 運営形態 | 会社数 |
|---|---|
| 単館直営 | 28 |
| 多施設直営チェーン | 19 |
| 少数施設直営（2〜5施設） | 12 |
| 運営受託オペレーター | 8 |
| 複合企業・互助会 | 3 |
| 流通・メディア | 2 |
| チェーン本部（FC主体） | 1 |
4. 事例の全体像
85件のうち宿泊・ホテル74件、ブライダル11件。打ち手はAX（AI・ロボット・機械）27件、DX（IT化）50件、組織・人事の見直し8件で、IT化が最も多い。
国内85件を主な打ち手で見ると、AXは27件（32%）。うちAIは17件（20%）で、DXが50件（59%）と最も多い。組織・人事の見直しは8件（9%）だった。
ITの中身は、現場業務のデジタル化（PMS・インカム・ペーパーレス等）23件、顧客のセルフ化・遠隔化（セルフチェックイン・オンライン打合せ等）13件、予約・販売システム9件が中心。主分類AIは生成AI6件・対話AI6件・認識・予測AI5件、ロボット・機械はサービスロボット5件・設備や厨房の機械化5件である。
| 導入・公表年 | AI | ロボット・機械 | IT・デジタル | 組織・人事 | 合計 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2023 | 6 | 2 | 7 | 3 | 18 |
| 2024 | 4 | 5 | 12 | 4 | 25 |
| 2025 | 5 | 3 | 19 | 1 | 28 |
| 2026（9月まで） | 2 | 0 | 12 | 0 | 14 |
| 合計 | 17 | 10 | 50 | 8 | 85 |
AIをITやロボットと組み合わせた取り組みも8件あり、AIが関わる事例は主分類AI17件と合わせて25件となる。
課題から見た取り組み
同じ事例を、改善しようとしている課題から見ると、次の三つの領域に整理できる。
業務と人材を支える
| 具体的な課題・改善対象 | 対応する打ち手 | 代表事例と公表内容 |
|---|---|---|
| 問い合わせ対応の作業負担 | よくある質問への回答をAIに任せ、人が担う対応と分担する。 | UNPLANはスタッフ1人あたり最大180分の業務軽減と、ピーク時の2名の他業務への再配置が可能になったと報告。 [e09] 資料1 ／ 資料2 |
| 手書き転記・情報共有の手間 | 予約・見積り等の情報を一元化し、転記や差異確認を減らす。 | みくまホテルはPMSと厨房モニター、八芳園は婚礼打ち合わせと見積りの連携を採用。AI以外のITによる改善例。 [e39] 資料1 ／ [e175] 資料1 |
| 清掃・搬送・調理の作業負担 | 反復する物理作業をロボットや厨房機器へ置き換える。 | 白玉の湯 華鳳は清掃・運搬、旅館さかやは調理で作業時間の削減を報告。 [e18] 資料1 ／ [e40] 資料1 |
| 経験・ノウハウの共有と育成 | 商談を可視化して振り返り、経験者のやり方を共有する。 | エスクリはFront Agentで会話傾向の変化を報告。ワシントンホテルには動画による接遇研修もある。 [e25] 資料1 ／ 資料2 ／ [e122] 資料1 |
| 役割分担・評価・処遇の見直し | 業務の切り分けや、担当・制度を見直す。 | Plan・Do・Seeはメール専任職を配置。ロイヤルホテルは昇格基準、ホテルオークラ東京は手当等を見直した。 [e128] 資料1 ／ 資料2 ／ 資料3 ／ [e147] 資料1 ／ [e148] 資料1 |
顧客の利便性と安心を高める
| 具体的な課題・改善対象 | 対応する打ち手 | 代表事例と公表内容 |
|---|---|---|
| 外国語での意思疎通 | 音声認識や翻訳を使い、スタッフと顧客のやり取りを支援する。 | 東急ステイは試験導入で言語間の意思疎通の改善を報告。 [e131] 資料1 ／ 資料2 |
| 来店・手続きの負担 | 見学や打ち合わせをオンライン化し、宿泊手続きをセルフ化する。 | エスクリはオンラインの見学・婚礼打ち合わせ、ホテルB4Tはセルフチェックインと遠隔接客を採用。 [e106] 資料1 ／ 資料2 ／ [e149] 資料1 |
| 情報が多い中での比較・選択 | 口コミや会場情報を要約し、候補を比較しやすくする。 | ウエディングパークは生成AIによる会場比較機能を発表。 [e20] 資料1 |
| 施設の安全確認・監視 | 画像解析等で危険を検知し、運営側の安全管理を支援する。 | ホテル椿山荘東京は安全管理・運営の効率化を目的に、ジムへAI画像解析を導入。 [e140] 資料1 ／ 資料2 |
集客・収益を伸ばす
| 具体的な課題・改善対象 | 対応する打ち手 | 代表事例と公表内容 |
|---|---|---|
| 需要変動に応じた価格設定 | 需要や予約状況を基に料金を調整する。 | ミドルウッドは価格設定の属人化に対応。提供会社は予約獲得が最大10％増加したと報告。 [e130] 資料1 ／ 資料2 |
| 顧客情報の分散 | 予約・会員・利用履歴をつなぎ、顧客を把握できる基盤を整える。 | 東急ホテルズ＆リゾーツは宿泊・料飲・宴会の顧客情報を統合。西武グループは会員IDを連携。 [e145] 資料1 ／ [e119] 資料1 |
| 集客の発信・自社予約への導線 | SNSの制作支援、予約サイトや顧客管理の改善で販売機会を広げる。 | プラコレは投稿アイデア生成機能を提供。リッチモンドホテルズは予約・マーケティングツールを導入。 [e21] 資料1 ／ [e143] 資料1 |
5. AX事例（AI・ロボット・機械 27件）
AIは主に顧客対応、社員の業務支援、価格・収益の予測に使われている。ブライダルでは集客メディアのサービスに加え、式場運営会社の商談解析がある。ロボット・機械は配膳・清掃・搬送と厨房の省人化が中心である。
AX27件のうちAIは17件、ロボット・機械は10件。さらに、IT・デジタルやロボットを主な打ち手とする事例にもAIの併用が8件ある。
以下、業務の場面で五つにまとめる。各表では、導入内容と公表された効果を示す。
事例1 顧客対応のAI 8件
何をやるか：館内案内・周辺情報・よくある質問への回答を、Webチャットや客室のスピーカーで支援する。音声認識や翻訳で、スタッフと外国語話者の意思疎通を助ける例もある。目的は、多言語対応、フロント・電話対応の省人化、旅先選びの支援。
| 会社 | 内容 | 導入・公表年 | 資料に記載された効果・規模 | 出所 |
|---|---|---|---|---|
| オリックス・ホテルマネジメント | 多言語AIチャットボット（最大109言語）を運営16施設に導入 | 2023 導入・取組 | 導入施設の担当者が、電話とメールの問い合わせ減少を報告。16施設は導入規模。 | 記事 [e07] 資料1 |
| GION ELITE TERRACE | 客室のAI音声アシスタント（日英中、客室機器の制御つき） | 2023 導入・取組 | 効果数値の記載なし | 記事 [e08] 資料1 ／ 資料2 |
| 龍宮城スパホテル三日月 | 全室・フロントへのAIスピーカー480台の導入計画を発表。館内通話・案内・緊急通知に使用予定。 | 2023（導入予定の発表） | 運用開始前の発表。480台は計画規模。 | 業界紙 [e139] 資料1 ／ 資料2 |
| 東急（TsugiTsugi） | 定額制の回遊型宿泊サービスで、生成AIコンシェルジュが旅先選びを支援 | 2023 導入・取組 | 効果数値の記載なし | 記事 [e03] 資料1 |
| UNPLAN KAGURAZAKA | 多言語AIコンシェルジュ | 2024 公表 | スタッフ1人あたり最大180分の業務軽減、ピーク時2名の他業務への再配置が可能になったと報告。 | 政府事例集 [e09] 資料1 ／ 資料2 |
| ウェルビー福岡 | Webチャットボット（24時間） | 2024 公表 | 電話対応の省人化が進みつつあると報告。運用を続けて効果を確かめている。 | 政府事例集 [e10] 資料1 |
| 東急ステイ | 22カ国語の音声認識をフロントに設置。発言を文字にして画面に表示し、チェックイン・観光案内・体調不良時の意思疎通を支援。銀座で試験後に全店展開 | 2024 導入・取組 | 銀座での試験導入で意思疎通の改善を確認。22言語対応、31店舗への導入を発表。 | 業界紙 [e131] 資料1 ／ 資料2 |
| マイステイズ・ホテル・マネジメント | 運営150施設にAIチャットボット。多言語人材の確保が難しくなり、オペレーターと併用 | 2025 公表 | 即時回答と、オペレーターが予約業務へ専念できる利点を担当部長が報告。150施設は導入規模。 | 業界紙 [e142] 資料1 ／ 資料2 |
ベンダーの顧客事例では、ホテル一畑が電話問い合わせを1日約200件から約100件へ削減、ハイランドふらのが電話問い合わせを7〜8割削減、ホテルくさかべアルメリアが1日約300件から100〜150件へ減らし、電話受付を24時間から8〜20時へ変更したと報告している。集計外の参考事例である。[e70] 資料1 [e69] 資料1 [e78] 資料1
一方、おごと温泉湯元舘は、期待したほど電話からチャットへ置き換わらなかったものの、チャット利用者は想定を上回り、予約総数も増加したと説明している。[e97] 資料1
東急TsugiTsugiは生成AIを旅先選びに活用している。マイステイズはAI機械学習を用いたチャットボットで宿泊客の問い合わせに対応している。[e03] 資料1 [e142] 資料1 ／ 資料2
当社の見解：顧客対応では、任せる問い合わせの範囲と人へ引き継ぐ条件を一緒に決めることが重要だと考える。問い合わせ件数の減少に加え、誤案内や待ち時間、顧客の反応も確認すべきである。
事例2 社員の業務支援（生成AI） 3件
何をやるか：メール返信、企画書・文書の作成、設計などの社内業務を生成AIで支援する。目的は、社員の生産性向上と新人の早期戦力化。使う人は社員。
| 会社 | 内容 | 導入・公表年 | 資料に記載された効果・規模 | 出所 |
|---|---|---|---|---|
| 星野リゾート | 予約センターのメール返信を生成AIが下書き。テンプレート5,000件超の検索、新人の文面校閲 | 2023 導入・取組 | 新人の早期担当化と対応量向上を報告。主にテンプレート検索活用による変化で、生成文は人が確認する。 | 業界紙 [e01] 資料1 ／ 資料2 ／ 資料3 |
| ホテルおかだ | 予約・問い合わせメールの返信を生成AIが自動生成（多言語）。温浴設備の水位をAIで監視。観光庁の実証事業 | 2025 導入・取組 | 導入前のメール件数・対応時間を公表。削減実績は未確認。実証段階。 | 業界紙 [e150] 資料1 ／ 資料2 |
| NOT A HOTEL | 建築設計に生成AI（ChatGPT・Gemini・Midjourney等）を組み合わせて使用。経営陣全員にAIエンジニアを配置 | 2025 公表 | 設計の一部作業の時間短縮を担当者が報告（取材記事の公開部分）。 | 業界紙 [e151] 資料1 ／ 資料2 |
星野リゾートのメール対応では、経験者の知識を検索しやすくし、経験の浅い社員が早く担当できるようにすることも重視している。生成文の作成と、人が確認する運用を組み合わせている。[e01] 資料1 ／ 資料2 ／ 資料3
参考事例として、星野リゾートはGeminiを「魅力造成」の企画・文章作成・校正に活用し、対象業務の作業時間を約30％削減したとGoogleの顧客事例で報告している。[e02] 資料1
当社の見解：社員支援では、確認・修正を含む所要時間と品質を測ることが有用だと考える。新人の早期戦力化を狙う場合は、独力で対応できるまでの期間や、指導する側の負担も評価すべきである。
事例3 価格・収益の予測AI 2件
何をやるか：需要や予約状況を踏まえて客室料金を設定する。目的は、販売機会を捉えて収益を高めること。使う人は料金設定や販売を担当する社員。
| 会社 | 内容 | 導入・公表年 | 資料に記載された効果・規模 | 出所 |
|---|---|---|---|---|
| ミドルウッド（グランパークホテル） | AIのレベニューマネジメントシステムで運営5施設の料金を自動化。属人化の解消が目的 | 2023 導入・取組 | 提供会社は予約獲得が最大10％増えたと発表。 | 業界紙 [e130] 資料1 ／ 資料2 |
| 共立メンテナンス（ドーミーイン） | 「AIなどを活用したレベニューマネジメントの徹底」で計画達成を図る（決算説明） | 2026 公表 | AI単独の数字なし。同資料の計画KPIは稼働率89.2%、RevPAR前期比+5.5% | IR [e112] 資料1 |
倉敷アイビースクエアの料金設定、ホテルモントレのAI搭載顧客データ基盤は、ベンダー顧客事例として集計外の参考例に残す。倉敷の導入発表は2023年、効果を紹介した記事は2025年である。[e11] 資料1 ／ 資料2 [e173] 資料1
当社の見解：弊社は、既存の予約数・客室単価・稼働率などを使って評価しやすい業務だと考える。
事例4 ブライダル 3件
何をやるか：カップルの会場選び、式場のSNS集客、プランナーの商談振り返りをAIで支援する。顧客や取引先に提供するサービスと、式場運営会社の社員が使う業務支援の両方がある。
| 会社 | 内容 | 導入・公表年 | 資料に記載された効果・規模 | 出所 |
|---|---|---|---|---|
| エスクリ | 商談解析AI「Front Agent」で会話を可視化し、本部・現場マネージャー・担当者が振り返りに使用 | 2024 一部店舗で運用開始 | 2025年3月の発表は会話傾向の変化を報告。受注率改善は期待であり、改善率の実績値はない。 | [e25] 資料1 ／ 資料2 |
| ウエディングパーク | 生成AIアシスタント「会場比較」。「情報や選択肢が多すぎる」カップル向けに最大5会場を要約比較、クチコミ要約 | 2025 導入・取組 | 式場データベース5,000件以上（規模のみ） | 記事 [e20] 資料1 |
| 冒険社プラコレ | 式場向けInstagram運用ツールに、投稿アイデアの生成機能を追加 | 2026 導入・取組 | 機能提供開始の発表。利用企業数・業務改善の効果数値は確認できない。 | 記事 [e21] 資料1 |
ブライダル運営会社では、AI以外にも、打合せ・見積りの共有、映像を使った接客改善、担当業務の切り分けなどが行われている。
| 会社 | IT・組織面の取り組み | 導入・公表年 |
|---|---|---|
| エスクリ | 会場見学から当日までオンラインで完結するパッケージ、招待状のWEB出欠返信、契約書・帳票のクラウド化。 [e106] 資料1 ／ 資料2 [e107] 資料1 [e108] 資料1 | 2023〜2025 |
| アイ・ケイ・ケイ | 式場20拠点のクラウドカメラを使い、複数会場のサービス動線や若手の接客を確認。デジタルマーケティング推進部を設立。 [e125] 資料1 ／ 資料2 [e109] 資料1 ／ 資料2 | 2023〜2024 カメラの活用状況は2024年公表 |
| 八芳園 | 婚礼システム「Oiwaii」で顧客とプランナーの情報を共有し、見積り・受発注を一元化。提供会社は確認・事務処理の時間削減を報告。 [e175] 資料1 | 2023 |
| Plan・Do・See | メール返信を担う専任担当を配置。婚礼システムの活動記録でやり取りを共有し、プランナーが接客・プランニングに集中できるよう業務を分担。 [e128] 資料1 ／ 資料2 ／ 資料3 | 2023 |
| あいプラン | 社員のAIリテラシー向上のため、生成AIの勉強会を実施。 [e129] 資料1 | 2025 開催報告 |
当社の見解：集客や顧客向けのサービスと、プランナーの育成・準備業務の支援を分けて検討すると、課題を具体化しやすいと考える。優先順位は、各業務の負担と目指す成果を基に判断する必要がある。
この4グループ以外に、ホテル椿山荘東京のAI画像解析によるジムの安全管理が1件ある。[e140] 資料1 ／ 資料2
事例5 ロボット・機械 10件
何をやるか：配膳・清掃・搬送をロボットに、調理をスチームコンベクションオーブンなどの機器に置き換える。目的は、厨房・客室清掃・配膳の省人化。使う人は社員。
| 会社 | 内容 | 導入・公表年 | 資料に記載された効果・規模 | 出所 |
|---|---|---|---|---|
| 白玉の湯 華鳳 | 清掃ロボット（エレベーター連携）＋配膳ロボット | 2024 公表 | 清掃業務 1日約18時間削減、運搬 1日約1.6時間削減（自社申告） | 政府事例集 [e18] 資料1 |
| 旅館 湯乃家 | 配膳ロボット＋タブレット注文（多言語） | 2024 公表 | 注文・配下膳の常時5人以上がほぼ0、配下膳の効率約2倍（自社申告） | 政府事例集 [e19] 資料1 |
| 湯本富士屋ホテル | 湯本富士屋ホテルは、神奈川県の実装事業による実証を経て、配膳ロボット「サービスショットα8号」を2台導入。厨房間の長いバックヤードで料理の搬送を支援する。 | 2023 導入・取組 | 効果数値の記載なし | 業界紙 [e123] 資料1 |
| 湯本富士屋ホテル | 湯本富士屋ホテルは、神奈川県ロボット実装促進センターの支援で清掃ロボット「PUDU CC1」を導入実証。大浴場・脱衣所等の清掃に利用し、段差にはスロープを設けて運用した。 | 2024 実証結果公表 | 大浴場エリアでスタッフの清掃時間を約10〜20%（1回あたり約15分）削減したと実証報告。 | 業界紙 [e124] 資料1 ／ 資料2 |
| スーパーホテル（大阪天然温泉） | フロントロボットの実証実験（USEN-ALMEXと共同開発）。チェックイン対応と4カ国語の館内案内。館内案内書類からAIが回答文を生成 | 2024 導入・取組 | なし（実証段階） | 業界紙 [e132] 資料1 ／ 資料2 |
| ホテル南風楼 | ご飯盛り付けロボット2台を朝食会場に導入。配膳ロボット2台も導入済み | 2023 導入・取組 | 「コストメリットはまだ感じていないが、トータルではペイしそう」（導入2か月時点） | 業界紙 [e138] 資料1 |
| 信州・野沢温泉 旅館さかや | スチームコンベクションオーブン等 厨房機器4種 | 2024 公表 | 調理業務 1日約6時間削減、約50%の省人化、調理の属人化解消（自社申告） | 政府事例集 [e40] 資料1 |
| 湯坊いちらく | 湯坊いちらく TENDO SPA & BREWERYは、個別メニューや提供時間への対応で厨房の負担が増えたため、スチームコンベクションオーブンを導入。調理の並行作業を可能にし、仕上がりのばらつきも抑えた。 | 2025 公表 | 調理時間が約半分に短縮したと施設側が報告。 | 政府事例集 [e45] 資料1 |
| 旅館あけぼの | 旅館あけぼのは、厨房で不要な移動や作業を洗い出し、冷凍庫・舟形シンク・吊戸棚・製氷機・自動ドア等を整備。機器配置と作業動線を見直して調理・配膳を効率化した。 | 2025 公表 | 機器配置と作業動線の見直しにより、調理・配膳時の負担が軽減したと報告。 | 政府事例集 [e42] 資料1 |
| 天童温泉 松伯亭 あづま荘 | 天童温泉 松伯亭 あづま荘は、現場への聞き取りから冷凍庫・乾燥機・露天風呂の温度管理システムを導入。調理準備、洗濯物を干す作業、現地での温度確認の負担を減らした。 | 2025 公表 | 調理準備、洗濯物を干す作業、現地での温度確認の負担が軽減したと報告。 | 政府事例集 [e46] 資料1 |
10件中6件は政府の省力化事例で、旅館の厨房・配膳・清掃を対象としている。華鳳は清掃と運搬、湯乃家は注文・配下膳、さかやは調理の改善量を報告している。フロントロボットのスーパーホテルは、生成AIによる館内案内を組み合わせた実証事例である。
当社の見解：機械化では、運ぶ距離、設置場所、ピーク時間帯などの条件も成果を左右すると考える。自社の施設への適用では、対象作業と設備の配置・稼働条件を確認する必要がある。
補足 主分類以外でAIを併用する8件
ITやロボットを主分類とした記録にも、次のAI利用がある。上のロボット事例と重なるものを含み、8件を事例総数に追加するものではない。
| 事例 | AIの使い方 | 主分類 | 出所 |
|---|---|---|---|
| スーパーホテル（湯元『花乃井』スーパーホテル大阪天然温泉） | フロントロボットの館内案内にAI文章生成。実証段階。 | ロボット・機械 | [e132] 資料1 ／ 資料2 |
| 南西楽園リゾート（シギラセブンマイルズリゾート） | AIチャットボットと予約・CRM等の複合施策。 | IT・デジタル | [e141] 資料1 |
| 伊良湖温泉 魚と貝のうまい宿 玉川 | 生成AIによる企画・データの壁打ち（観光庁P8–11）。 | IT・デジタル | [e152] 資料1 |
| 城崎温泉 但馬屋 | 生成AIによる返信・文書作成（観光庁P16–20）。 | IT・デジタル | [e154] 資料1 |
| リゾートホテル モアナコースト | 予約エンジンとAIチャットボット（観光庁P33–36）。 | IT・デジタル | [e158] 資料1 |
| ホテルフォーシーズン徳島 | 生成AIによる画像・文書・議事録等の作成（観光庁P41–44）。 | IT・デジタル | [e160] 資料1 |
| しこつ湖 鶴雅別荘 碧の座 | AI多言語翻訳を併用（観光庁P45–48）。 | IT・デジタル | [e161] 資料1 |
| 月の栖 熱海聚楽ホテル | 生成AIによる評価シート作成・英語変換（観光庁P49–52）。 | IT・デジタル | [e162] 資料1 ／ 資料2 |
6. DX事例（IT化 50件）と組織・人事の見直し（8件）
IT化50件の中心は現場業務のデジタル化（23件）、セルフチェックインなどの非対面化（13件）、予約・直販システム（9件）。組織・人事の見直し8件には、業務の切り分け、専任担当の配置、清掃や人事の制度変更がある。
DX（IT・デジタル）50件と組織・人事の見直し8件の計58件。対象業務は、フロント・チェックイン・精算（13件）、予約・価格・販売基盤（11件）、清掃・搬送・館内オペレーション（12件）、経営・本社機能（10件）が中心である。
| グループ | 代表的な会社と内容 | 効果の公表例（事業者の報告・試算） |
|---|---|---|
| セルフチェックイン・非対面 13件 | 龍宮城スパホテル三日月：自動チェックイン機・自動精算機とQRリストバンドで、手続きと館内決済を連携。 e85 資料1 ／ e85 資料2 ／ e85 資料3 ホテルB4T／JR東日本：Suicaを客室キーとして使い、セルフチェックインと遠隔接客で運営。 e149 資料1 伊香保温泉 福一：自動チェックイン機と電子宿帳。グリーンズ：オンラインチェックインを32店舗に導入。ダイワロイネットホテルズ：キオスクを導入し、人員をロビーでの接客に配置。 e37 資料1 ／ e116 資料1 ／ e134 資料1 エスクリ：オンラインでの会場見学・打ち合わせと、招待状のWEB出欠返信を導入。 e106 資料1 ／ e106 資料2 ／ e107 資料1 | 三日月：チェックアウト時の20〜30分の待ち行列がほぼ解消。フロントは3〜4人から2人で対応できると報告。 福一：フロント業務を月210時間削減したと報告。 B4T：開業初年度の取材で、ホテルメッツ1館分の人員で2館を運営できたと報告。 |
| 予約・直販システム 9件 | リゾートトラスト：WEB予約・スマートチェックインを推進し、WEB予約率50%を目標に設定。西武グループ：予約システムを統合し、自社販売比率を約30%から2035年度に50%へ高める目標を設定。 e114 資料1 ／ e118 資料1 ／ e118 資料2 リッチモンドホテルズ：44施設に予約エンジン・マーケティングツールを導入。星野リゾート：予約基幹システムを刷新し、オンラインでの予約変更に対応。 e143 資料1 ／ e60 資料1 伊良湖温泉 玉川：サイト刷新、SNS・販売チャネルの整備、生成AIを用いた企画検討を組み合わせて販売を改善。 e152 資料1 京王プレリアホテル札幌（集計外の参考）：自社サイトの予約エンジンを導入。 e58 資料1 | 玉川：サイト刷新前の2017年度と2024年度を比較し、売上約1.8倍・客単価約1.4倍と報告。サイト・販売施策全体の成果。 京王プレリア（集計外の参考）：自社予約比率4〜6%から約13%、事前決済98%をベンダーの顧客事例で報告。 |
| 現場業務のデジタル化 23件 | 旅館・ホテルでPMS、インカム、POS、ペーパーレスを導入。みくまホテルはPMSと厨房モニターを連携し、予約情報の手書き転記を解消。 e39 資料1 八芳園：婚礼打ち合わせシステムで新郎新婦とプランナーの情報を共有し、打ち合わせ内容を見積りに反映。アイ・ケイ・ケイ：20拠点にクラウドカメラを導入し、サービス動線の確認や若手の接客の振り返りに利用。 e175 資料1 ／ e125 資料1 ／ e125 資料2 城崎温泉 但馬屋：PMSへの顧客情報集約、紙台帳の廃止、生成AIによる返信・文書作成を組み合わせて実施。 e154 資料1 | みくまホテル：転記等の作業を1日約2時間削減したと報告。 但馬屋：生成AIを使う文章業務で、文章作成工数1名分の削減と事務作業時間の半減を体感として報告。 八芳園：提供会社が、見積り確認・受発注の事務処理時間の削減を定性的に報告。 |
| 管理・データ基盤 4件 | 西武グループ：グループ共通IDによる会員連携。東急ホテルズ＆リゾーツ：44施設の宿泊・料飲・宴会の顧客情報を統合。 e119 資料1 ／ e145 資料1 ホテルニューオータニ博多：クラウド型労務管理を導入。陽だまり 一の湯：売上・粗利・総労働時間・人時生産性を週次で確認する管理表を整備。 e41 資料1 ／ e156 資料1 | ニューオータニ博多：年末調整で約570時間の省力化を事前試算。質疑対応は1人1時間から約15分、人事課の負担は約半分と報告。 |
| 営業・研修の支援 1件 | ワシントンホテル：75カリキュラムのオンライン動画研修を使い、接遇教育を体系化。 e122 資料1 | 75カリキュラムという教育内容の規模を公表。育成期間や接客品質の改善値は公表資料に記載されていない。 |
| 組織・人事の見直し 8件 | 金乃竹リゾート：連泊客が清掃を省ける「Skip制度」を導入。Plan・Do・See：メール返信を担う専任担当を配置し、プランナーとのやり取りを婚礼システムで共有。接客・プランニングに集中できるよう業務を分担。 e133 資料1 ／ e128 資料1 ／ e128 資料2 ／ e128 資料3 ワシントンホテル：清掃業務を細分化して初心者が担える作業を切り分け、完了チェックを内製化。双泉の宿 朱白：接客品質・育成を担う女将制度を導入。 e121 資料1 ／ e146 資料1 ロイヤルホテル：昇格要件を明文化。ホテルオークラ東京：負荷の高い時間帯に働く従業員の手当を新設し、初任給を引き上げ。 e147 資料1 ／ e148 資料1 アイ・ケイ・ケイ：デジタルマーケティング推進部を設立。あいプラン：AIリテラシー向上に向けた生成AI勉強会を開催。 e109 資料1 ／ e109 資料2 ／ e129 資料1 | 金乃竹 塔ノ澤：2024年9〜11月の試験期間に、連泊598件のうち227件（約38%）が清掃省略を利用。清掃スタッフの労働時間が25%減り、細部の清掃や他業務に時間を振り向けられたと報告。 |
ITによる手続き・情報共有の改善と、役割や制度の見直しの両方で、作業時間や人員配置に関する成果が報告されている。事例ごとに、実測・体感・試算などの数値の性質を併記した。
7. 効果と目標
AIが関わる事例では、問い合わせ対応や文章業務の時間短縮、予約獲得の増加などが公表されている。新人の早期担当化、意思疎通や応対の改善など、定性的な成果もある。
7.1 効果の公表
AIを主な打ち手とする17件と、他の施策にAIを併用する8件の計25件を見ると、数値を含む成果報告が5件、定性的な成果報告が10件ある。数値報告には、担当者の体感値や、AI以外の施策を組み合わせた成果も含む。
| 会社 | 取り組み | 公表された成果・対象 | 発表主体・出所 |
|---|---|---|---|
| UNPLAN KAGURAZAKA | AIコンシェルジュ | スタッフ1人あたり最大180分の業務軽減。ピーク時2名の他業務への再配置が可能になった。 | 自社（観光庁事例集） [e09] 資料1 ／ 資料2 |
| ミドルウッド | AIによる料金設定 | 予約獲得が最大10％増。 | 提供会社の発表 [e130] 資料1 ／ 資料2 |
| 城崎温泉 但馬屋 | 生成AIによる文章作成 | 事務作業の時間が半減、1名分の工数削減を体感として報告。 | 自社（観光庁事例集） [e154] 資料1 |
| 伊良湖温泉 玉川 | サイト刷新・販売改善、生成AIによる企画支援等 | 売上約1.8倍、客単価約1.4倍（2017年度→2024年度）。販売改善等を含む取り組み全体の成果。 | 自社（観光庁事例集） [e152] 資料1 |
| ホテルフォーシーズン徳島 | 通信環境・価格設定の改善、生成AIによる資料作成等 | 通信速度約3倍、稼働率約90％→93〜94％。数値はWi-Fi刷新や価格設定によるもので、生成AIの効果とは区別する。 | 自社（観光庁事例集） [e160] 資料1 |
| 星野リゾート（参考事例） | Geminiによる魅力造成の企画・文章作成・校正 | 対象業務の作業時間約30％削減、文章校正30分→約5分。 | 自社（Google顧客事例） [e02] 資料1 |
| 倉敷アイビースクエア（参考事例） | ダイナミックプライシング | 料金関連の作業時間約30％減、売上前年比10％増、ADR5％増。 | 自社（ベンダー顧客事例） [e11] 資料1 ／ 資料2 |
星野リゾートのGeminiと倉敷アイビースクエアは、集計外のベンダー顧客事例として紹介した。
7.2 導入後の活用
導入後の報告からは、AIの機能に加え、社員が日々どう使い、人の対応とどう組み合わせているかが分かる。
| 会社 | 導入後の使い方 | 報告された変化 |
|---|---|---|
| 星野リゾート [e01] 資料1 ／ 資料2 ／ 資料3 | メール対応の知識や回答候補を検索し、担当者が確認して返信する。 | 経験の浅い社員の早期担当化と対応量向上。テンプレート検索も含む運用の成果。 |
| エスクリ [e25] 資料1 ／ 資料2 | 2024年に一部店舗で運用開始。2025年から本部・現場マネージャー・担当者が解析データを基に商談を振り返る。 | 2025年3月の発表で、一部メンバーの会話傾向の変化を報告。 |
| マイステイズ [e142] 資料1 ／ 資料2 | 多言語チャットボットとオペレーターを併用し、問い合わせへの即時回答を図る。 | 宿泊客への回答の速さと、オペレーターが予約業務に専念できる利点を担当部長が報告。 |
7.3 数値目標
数値目標には、ITの普及率や予約率のほか、AIが作成する返信文の品質を次の展開の判断基準とする例がある。
| 会社 | 施策 | 資料に記載された目標・公表時点 |
|---|---|---|
| 共立メンテナンス | 自動精算機 | 2024年5月公表：2025年3月期40%以上、2026年3月期100%。 2025年5月公表：2026年3月期65%以上、2027年3月期85%以上。 [e110] 資料1 ／ 資料2 |
| 共立メンテナンス | スマートチェックイン | 2025年5月公表：導入率を2026年3月期40%以上、2027年3月期85%以上へ。 [e111] 資料1 ／ 資料2 ／ 資料3 |
| リゾートトラスト | WEB予約・スマートチェックイン | 2026年5月公表：WEB予約率50%を目標に推進。 [e114] 資料1 |
| 西武グループ | 予約システム統合・会員プログラム | 2026年5月公表：自社販売比率約30%から、2035年度に50%へ。 [e118] 資料1 ／ 資料2 |
| 星野リゾート | 生成AIによる返信文の品質 | 2024年8月公表：食事時間や営業時間などの案内に関する返信文で、正答率80%を次のブランドへ展開する判断基準に設定。 [e01] 資料1 ／ 資料2 ／ 資料3 |
7.4 当社の見解
料金設定では、稼働率・ADR・RevPAR・予約数など、既存の指標を使って成果を評価できる。一方、社員支援では、作業時間だけでなく、新人が独力で対応できるまでの期間、確認・修正の負担、対応品質も測る必要があると考える。
当社の実務経験では、作業が速くなっても、役割分担や業務の進め方がそのままでは、期待する成果につながらないケースがあった。空いた時間を接客や企画などに振り向けることまで含めて業務を設計し、効果を確かめることが重要だと考える。
8. 示唆：目的を先に決める
SozoWorksの見解：AI導入で成果を得るには、まず目的を決め、その目的に合う活用方法、測る軸、業務の進め方を一緒に考える必要がある。当社では、活用の目的を次の五つに分けると、検討すべき内容を整理しやすいと考える。
| 目的 | 測る軸と業務の変え方（当社の見解） | 参考になる事例 |
|---|---|---|
| 生産性向上（社内） | 確認・修正を含む作業時間、1人あたりの処理件数、独力で対応できるまでの期間。 AIが作成し、人が確認する範囲を定め、空いた時間を接客・企画・育成などへ振り向ける。 | 星野リゾートのメール返信支援、エスクリの商談振り返り。Plan・Do・Seeの専任担当配置は、業務の切り分けを考える参考になる。 e01 資料1 ／ e01 資料2 ／ e01 資料3 ／ e25 資料1 ／ e25 資料2 ／ e128 資料1 ／ e128 資料2 ／ e128 資料3 |
| 生産性向上（顧客接点） | 電話・問い合わせ件数、対応時間、自己解決率、誤案内・クレーム。 定型的な案内と人が対応する相談を分け、AIから担当者へ引き継ぐ条件を決める。 | 多言語チャットボット、UNPLANのAIコンシェルジュ、東急ステイの音声認識・翻訳。 e09 資料1 ／ e09 資料2 ／ e131 資料1 ／ e131 資料2 ／ e142 資料1 ／ e142 資料2 |
| 既存ビジネスモデルの最大化 | 予約数、稼働率、ADR（平均客室単価）、RevPAR（販売可能客室1室あたり収益）、直販比率。 価格を変更するタイミングや承認の範囲、予約・顧客データの使い方を定め、販売業務の中で成果を確認する。 | ミドルウッドのAI価格調整、共立メンテナンスのレベニューマネジメント。倉敷アイビースクエアの料金設定は集計外の参考事例。 e130 資料1 ／ e130 資料2 ／ e112 資料1 ／ e11 資料1 ／ e11 資料2 |
| 顧客への価値提供（新しい体験） | 利用率、顧客の評価・満足度、候補選びや予約につながった行動。 顧客が情報を探し、比較し、選ぶ過程のどこを支援するかを決め、施設やサービスの特徴に合う体験を設計する。 | 東急TsugiTsugiの旅先選び、ウエディングパークの会場比較。海外ではIHG・ヒルトン・Pricelineの旅行計画・予約支援が参考になる。 e03 資料1 ／ e20 資料1 ／ e30 資料1 ／ e30 資料2 ／ e32 資料1 ／ e35 資料1 |
| 顧客への価値提供（UX改善） | 待ち時間、手続きの完了率・途中離脱、顧客の評価。 来館前の入力から受付・精算までの手順をつなぎ、セルフ操作で困った顧客を支援する体制を設ける。 | 三日月のチェックイン・精算、ホテルB4TのSuicaによる手続きと遠隔接客、星野リゾートのオンライン予約変更。 e85 資料1 ／ e85 資料2 ／ e85 資料3 ／ e149 資料1 ／ e60 資料1 |
同じAIでも、目指す成果によって評価する指標は変わる。メール支援でも、返信時間を短くしたいのか、新人が早く対応できるようにしたいのかで、見るべき数字は異なる。価格設定では既存の予約・単価・稼働率を使い、顧客向けの新しいサービスでは、実際に使われたか、選択や予約が進んだかを確認することが有用だと考える。
顧客接点では、利便性に加えて、施設の特徴や顧客が期待する接客も考慮する必要がある。どの業務をAIやセルフ操作に任せ、どこを人が担うかを設計する。社内業務でも、削減した時間の使い方や、確認・引き継ぎの役割まで決めておくべきである。
現場の負担、部門が改善したい成果、会社としての優先目標を結び付け、現状の数値と目標を置く。そのうえで対象業務を絞って試し、効果と品質を確認しながら業務を改善し、展開を判断することが重要だと考える。