ホテル・旅館のAI導入事例6件　予約と問い合わせ・多言語・人員配置・料金の結果と条件、客室の少ない施設の例【2026年11月】

ホテルや旅館は、予約・問い合わせ・多言語の案内・シフト・料金のどこにAIを入れているのでしょうか。観光庁の2025年3月の実証の報告では、16室の旅館で予約確認のメールの作成が1通7分から3分になりました。

公式に公表されたホテル・旅館のAI導入事例は、予約と問い合わせ、多言語の案内、人員配置とシフト、料金と販売施策の4つの業務に分かれます。客室16室・29室・57室の施設の例もあります。

この記事を読むと、自社の業務に近い事例の結果と条件を確かめ、最初に試す業務を決められます。事例は2026年11月15日に観光庁と各社の公式ページで確認しました。この記事は、AIエージェントの開発と導入の支援をしている株式会社AITECHが書いています。

問い合わせメールの振り分けやFAQの作成など、業務別のAI活用例（株式会社AITECHの認定パートナーと外部の事例を含む）を確かめられます
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宿泊業のAI導入の背景

宿泊業のAI導入の背景には、ほかの業種より高い欠員率と、国の省力化の支援があります。国土交通省が2025年6月に定めた「省力化投資促進プラン－宿泊業－」は、宿泊業が構造的に人手不足に陥っているとしています。

PMSとは、予約・客室・顧客の情報をまとめて管理する宿泊施設のシステムです。観光庁の補助事業は、PMSや自動チェックイン機と並んで、チャットボットも補助の対象にしてきました（令和5年度補正で855施設・21.3億円）。

観光庁は2024年度に、6つの地域の宿泊施設・自治体・DMOで生成AIの実証を行い、2025年3月に結果を公表しました。同じ年の5月には、生成AIを使うときの手引書も公表しています。

ホテル・旅館のAI導入事例6件の一覧

ホテル・旅館のAI導入事例は、予約と問い合わせ、多言語の案内、人員配置とシフト、料金と販売施策の4つの業務に分かれます。表の6件は、観光庁の実証の報告書と、観光庁の補助事業の事例です。2026年11月15日に内容を確認できたものに限り、時間の短縮が見込みだけのもの、効果がまだ出ていないもの、AIの機能の記載がない機器の導入は含みません。

並び順は業務の順で、評価の順位ではありません。かっこ内の年月は公表の時期です。2025年3月の5件は、観光庁の生成AIの実証の結果で、本番の運用ではなく実証の期間の数字です。

業務の分け方は、AIが受け持つ作業の種類です。受付に使う多言語のAIは予約と問い合わせ、文を訳すAIは多言語の案内です。

予約と問い合わせのAI導入事例

予約と問い合わせの事例では、AIがよくある質問への回答とメールの文案の作成を担い、スタッフは確認と接客に時間を使っています。57室のUNPLAN KAGURAZAKAでは、朝夕の受付にいた2人をほかの業務に配置できるようになりました。

UNPLAN KAGURAZAKAのAIコンシェルジュ

和心亭豊月の予約確認メールの文案

ウェルビー福岡は、2024年度の補助事業で自動精算機などとあわせて、Webサイトに24時間答えるAIチャットボットを入れました。一定の質問はチャットボットで対応できているとし、効果を実感するのはもう少し先と話しているため、6件に数えていません。

箱根の小田急 山のホテルは、電話の自動応答で代表電話の応答率を約44%から96.5%（2026年1月）に上げました。応答率が上がったのは、用件ごとの分岐の自動音声と、レストランへの直通の転送によるものです。AIが担うのは通話の録音の文字起こしが中心のため、6件には数えていません。

電話やメールの一次対応をAIに任せる前に、問い合わせの内容を1週間ほど記録し、多い用件を数えます。山のホテルは、通話の記録から当日のランチの問い合わせが多いと分かり、レストランへの直通に変えました。

電話の自動応答のサービスの料金と転送の違いは、AIの電話自動応答（ボイスボット）比較の記事にあります。

多言語の案内のAI導入事例

多言語の事例では、生成AIが献立や案内の文を訳して表現を整え、1回の作業が20分から数分に減っています。英語の得意なスタッフがいなくても、同じ質で案内できるようになった点も報告されています。

和心亭豊月の献立の翻訳

西村屋の飲み物の案内の多言語化

北海道の欣喜湯 別邸忍冬では、チェックインのときの夕食の時間と連泊の清掃の確認を、生成AIで訳した文で案内しました。多言語ができるスタッフがいなくても、全員が同じ質で案内できるようになったとしています。

翻訳ツールの法人向けの料金と、入力した文の扱いの違いは、AI翻訳ツール比較12選の記事にあります。

人員配置とシフトのAI導入事例

人員配置の事例では、AIが予約の状況と予測を整理し、受注の判断とシフト作成にかかるデータ整理が月10時間減りました。シフト表そのものを生成AIで作る試みは、時間の短縮がまだ見込みの段階です。

ホテルおかだの予約状況の整理とシフト

同じ実証で、和心亭豊月はシフト表の作成が5〜6時間から1時間ほどになると見込み、欣喜湯 別邸忍冬は1日ほどから半日ほどになると見込みました。どちらも見込みのため、6件に数えていません。

欣喜湯 別邸忍冬では、生成AIが出したシフト案の7割ほどが完成していました。生成AIは指示に書いていない決まりを守れないため、連勤の上限などをすべて書き出す必要があったと報告しています。

清掃は、観光庁の補助事業の事例では清掃ロボットの導入が中心で、AIの機能の記載がある事例は見当たりません。

料金と販売施策のAI導入事例

料金と販売の事例では、生成AIが売上と予約、地域の需要予測をまとめて販売の施策の案を出し、1回30分の作業が10分になりました。高い技能を持つ特定の人に頼っていた作業を、ほかの従業員も行えるようになっています。

西村屋の売上を伸ばす施策の案

西村屋は、売上・シフト・平均単価・部屋のプランなど、それまで複数の画面で確かめていた情報を1つのデータにまとめてから生成AIに渡しました。普段の業務と同じ順番で処理し、途中の結果も要約して出すため、案の理由が分かりやすくなったとしています。

報告書は課題として、出てくる施策がありふれた内容になりやすいことを挙げています。「団体」の人数の決まりを生成AIに伝えていなかったため、団体と個人の比率が普段の値と違って出たこともありました。

料金を決めるのは人で、AIは判断の材料を出す形です。

ホテル・旅館のAI導入でAIに任せる作業と人が確認すること

ホテル・旅館の事例でAIが担うのは文案・翻訳・データの整理と定型の受付で、送る前の確認や料金の判断は人が行います。観光庁の報告書も、アレルギーのように誤りが許されない内容は人の確認を省くのは危険だとしています。

表の右の列は、観光庁の報告書と事例の記載をもとにした確認の目安です。ホテル長崎の団体客のアレルギー対応の実証では作業が6割減った一方で、AIの答えは人の目で確かめることが欠かせないとされました。和心亭豊月の予約確認メールでも、周辺のアレルギーの確認は人の確認を省くのは危険とされています。

宿泊客の名前や連絡先を生成AIに入れるときは、入力した情報がどう保存されるかを、サービスの規約で確かめます。社内で生成AIを使うときの決まりの作り方は、生成AIのガイドラインの記事にあります。

客室の少ない施設の例と補助金

客室の少ない施設の例は、16室の旅館の和心亭豊月と57室のUNPLAN KAGURAZAKAです。和心亭豊月はメールの文案に、UNPLAN KAGURAZAKAは問い合わせの回答にAIを使っています。観光庁の補助事業は、チャットボットなどの設備を補助してきました。

和心亭豊月の実証では、従業員が自分で生成AIの道具を作り、POPのデザイン案やメール、献立の翻訳に使いました。POPのデザイン案の作成は、3時間ほどから約半分になる見込みとされました（見込みで、測った値ではありません）。

観光庁の人材不足対策事業は、令和5年度補正で855施設に21.3億円を支援しました。補助の対象と期間は年度ごとに変わるため、公募要領で確かめます。会社の規模を問わないAIの補助金は、AI導入の補助金の記事にあります。

ホテル・旅館のAI導入の進め方

ホテル・旅館のAI導入は、毎日繰り返す文案や問い合わせの業務を1つ選び、1回の時間を測ってから試します。観光庁の実証でも、繰り返し発生する業務から生成AIを当てています。

1. 繰り返す業務を書き出す：予約確認のメール、電話の問い合わせ、献立の翻訳、シフト作成に、1回何分かかっているかを書き出します。
2. 1回の時間を測る：和心亭豊月の「1通7分」のように、1回あたりの時間を測っておきます。
3. 決まりを書き出す：シフトの連勤の上限や「団体」の人数など、AIに伝える決まりを文にします。
4. 1つの業務で試す：送る前に人が確かめる形で、1つの業務から試します。
5. 同じ方法で測って広げる：試す前と同じ測り方で時間を比べ、効果が出た業務から広げます。

業務ごとに測る値は、事例で使われたものを目安にできます。

PoCとは、本番の前に小さな範囲で効果を確かめる試験のことです。小さく試して続けるかを決める方法は、AIのPoCの進め方の記事にあります。

株式会社AITECHに相談する場合

株式会社AITECHは、業務に合わせたAIエージェントの受託開発と業務の自動化、AI導入の顧問・コンサルティングを行っています。宿泊業の事例は公開していませんが、問い合わせの対応とアンケートの分析の業務別の例があります。

3件は、株式会社AITECHの支援事例のページの「業務別のAI活用例」にある例です。AITECH認定パートナーと外部の事例を含み、会社名・業種・費用・期間は記載がありません。宿泊業の支援事例は、2026年11月15日時点でページに載っていません。

AITECH認定パートナーは、業務に合わせたAIエージェントを作り、大きなシステム開発をせずに小さく始める支援です。

宿泊客の問い合わせや口コミ・アンケートの分析を、業務に合わせて自動化する相談を受け付けています
株式会社AITECHに問い合わせる

まとめ

ホテル・旅館のAI導入事例は4つの業務にあり、多くは文案・翻訳・受付の1回の作業の時間を減らす使い方です。最初に、毎日繰り返す業務の1回の時間を測ります。

• 公表された6件は、予約と問い合わせ2件、多言語2件、人員配置1件、料金と販売1件です。
• 57室のUNPLAN KAGURAZAKAは、AIコンシェルジュで1人あたり最大180分の業務が減りました（期間の記載なし）。
• 16室の和心亭豊月は、予約確認メールが1通7分から3分になりました（実証の期間）。
• シフト表の作成の短縮は、まだ見込みの段階です。
• 文案と翻訳はAI、送る前の確認と料金の判断は人が行います。

AI導入の相談先を探す（AI企業ナビ）

• ホテル・旅館の予約対応・多言語案内・口コミ返信のAIの使い方：ホテル・旅館のAI活用ガイド
• 飲食店と旅館の業務別の活用マップと進め方の5つの手順：飲食・宿泊業のAI導入ガイド
• AIの導入を支援する会社とサービスを比べて相談する：AI企業ナビ

よくある質問

小さな旅館でもAIを使えますか？

使えます。16室の和心亭豊月は、予約確認のメールと献立の翻訳に生成AIを使い、1回の時間が半分以下になりました。追加の機器が要らない文案の業務から始められます。

AIが質問に答える仕組みは、おもてなしの質を下げませんか？

下げないための工夫が要ります。UNPLAN KAGURAZAKAは、よくある質問をAIコンシェルジュに任せ、朝夕の受付の2人を接客や館内の業務に回しました。回答がそろい、苦情の件数も減ったとしています。

ホテルのAI導入に補助金は使えますか？

使える場合があります。観光庁の人材不足対策事業は、AIチャットボットやPMSなどの設備を補助の対象にしてきました。年度ごとに対象と期間が変わるため、公募要領で確かめます。

宿泊客の情報を生成AIに入れてもよいですか？

使うサービスの規約と契約によります。入力した名前や連絡先がAIの学習に使われるか、どこに保存されるかを確かめてから使います。観光庁の手引書（2025年5月）も、個人情報の保護に配慮するよう求めています。

事例と同じ効果が自社でも出ますか？

同じとは限りません。公表された数字の多くは観光庁の実証の期間のもので、施設の規模や業務の条件で変わります。試す前と後を同じ方法で測り、自社の数字で判断します。

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