このウェビナーで得られること
2026年、集客の主戦場は「検索順位」から“AIに推薦されるか”へ移ります。旅行者はキーワード検索で比較する前に、AIがまとめた「候補」から選び始めています。ここで怖いのは、広告費をかける以前にそもそも候補に載らない宿が増えることです。
原因は難しくありません。OTAに必要な情報が足りない、または媒体ごとに内容が食い違っている——それだけでAIは根拠を持っておすすめできなくなります。たとえば、じゃらんでは「牡丹鍋が売り」、楽天では「しゃぶしゃぶが売り」、別媒体では何も書いていない…となると、AIは「結局この宿の強みは何？」と判断できず、推薦の確度が落ちます。
本ウェビナーでは、AIが何を見て、どこから情報を参照し、どんな条件で宿を推薦しやすくなるのかを、現場で実行できる形に分解します。そのうえで「勝てるOTA設計」として、各媒体に入れるべき情報の優先順位、統一すべき項目、見直すべき訴求の整理法まで、テンプレ化して持ち帰れる内容にまとめます。結論は一つ。“AIに紹介される宿”は偶然ではなく、設計で作れます。
得られるポイントまとめ
- AI検索（第4の予約経路）に備えた「推薦される条件」の理解
- LLMOの6要素（Price/Review/Product/PR/SNS/Evidence）の整え方と優先順位
- 媒体ごとの情報ブレをなくす「OTA横断の情報骨格テンプレ」
- AI画像が“プロンプトで一気に変わる”を実演（料理/客室の品質底上げ）
- AIで回す販売実務：文章・画像・投稿作成、運用の自動化の考え方
こんな方におすすめ
- AI検索やChatGPT経由の流入が増えそうで不安／何からやるべきか知りたい
- OTAは運用しているが、伸びる宿の型が掴めていない
- 価格を上げたいのに、魅力の伝え方が弱いと感じている
- 人手不足の中で、販売・更新作業を省人化したい（AIを現場で使いたい）
- AI検索やChatGPT経由が増える前に、“推薦される情報”を整えたい
登壇者
松本 晃
専務取締役 COO
株式会社宿力のコンサルティング事業部の事業責任者として資金調達・M&A戦略など経営企画全般を担当。また、システム開発事業部を立ち上げ統括し、オフショア開発も推進。さらに、人事労務・採用、新規事業開発など、多岐にわたる分野で宿泊業界の組織成長を支援。
