AI検索は旅行予約をどう変えているのか？ Booking Holdingsの決算を読む

「両親を連れて北陸へ行くなら、車なしで回りやすい街は？」。旅行者がAIにこんな相談をする時点では、宿はおろか、泊まる街も決まっていません。それでも、回答に金沢が挙がれば、次に探すホテルや飲食店は変わり得ます。

旅行予約サイトのBooking.comなどを運営するBooking Holdingsは、2026年11月3日の決算説明会で、AIからの送客が実際にどれだけ宿泊につながったかを明らかにしました。その席で投資家が問いかけたのは、AIがホテルの公式サイトを優先するなら、予約サイトは不利にならないか、という問題です。経営陣の答えには、旅の相談相手がChatGPTに変わった後も、誰が空室を確かめ、予約を引き受けるのかという、もう一つの競争が見えてきます。

Booking HoldingsのCFOによると、外部AIからの送客に結び付いた宿泊は、Booking.comの全予約室泊数の1%を大きく下回ります。室泊数は、1室に3泊すれば「3」と数える指標です。旅行の計画にAIを使った人の割合は、この数字からは分かりません。

変化が見えたのは、サイトを訪れる手前です。8月の第2四半期決算説明会では、有料・無料を合わせたAIからの送客に大きな動きはないとの説明でした。11月の第3四半期決算説明会では、新しいChatGPTモデルの登場後、回答で自社が引用される割合が上がり、広告を介さない訪問が増えたと報告しています。OpenAIとの広告テストも対象市場が広がり、有料の送客も増えました。

決算の質疑で投資家は、AIエージェントがホテルの公式サイトを優先すれば、オンライン旅行会社には逆風ではないかと尋ねました。CEOのグレン・フォーゲル氏は、中小の独立系ホテルに目を向けました。多くの施設にとって、新しい悩みは「自分の宿をAIにどう見つけてもらうか」です。予約成立に応じて対価を受け取るBookingには、こうした施設と新しい集客経路をつなぐ役割がある、というのが同氏の見立てです。

旅行調査会社Longwoods Internationalが2026年7月に実施した米国調査では、旅行者の28%が過去6カ月にAIを使って旅行を計画したと答えました。2024年8月の調査では19%でした。

旅行計画でAIを使った人に用途を尋ねると、上位には旅行先での過ごし方が並びます。

たとえば、ある飲食店を知ってから営業時間を尋ねる人と、「金沢で祖父母とゆっくり昼食を取れる店」を尋ねる人では、お店と出会う順番が違います。後者にとっては、AIの回答に店名が載った時点が、その店を初めて知る機会になります。調査の44%が示すように、旅行者はどこに行くかが決まる前からAIに相談しています。

予約との結び付きがどこまで見えるかは、旅行者がその後にたどる経路によります。 先ほどの旅行者がAIの回答を閉じ、翌日にBooking.comのアプリを開いて金沢の宿を取ったとします。同社は、こうした経路をAI経由の室泊数にどこまで含めているかを公表していません。米国旅行者の「28%」とBooking.comの「1%未満」は、母集団も単位も異なり、差を取ってもAIが後押しした予約数は求められません。

同じグループでも、レストラン予約のOpenTableは、OpenAIとの直接連携を通じて2026年9月に19万人が実際に来店・着席したと報告しました。予約組数ではなく、店に来た人数まで把握できた例です。

一方、宿泊予約のAgodaでは、自社のAIアシスタントを使った人の予約転換率が非利用者の約2倍、平均予約額が約20%高いと報告しています。こちらはAgoda内での利用者比較です。もともと予約に積極的な人ほど使う可能性もあり、AIを導入すれば予約率が2倍になるという結果ではありません。

Optyino.aiでは、当面はAIが候補を絞り、予約サイトや宿が取引を引き受ける経路が広がりやすいと考えます。引用からの自然流入と広告経由の訪問はすでに増え始めています。旅行者がAIに宿を探してもらい、客室写真や返金条件だけ予約サイトで確認する使い方なら、決済や変更対応を任せる相手を変えずに済みます。

その先にあるのが、会話の中で在庫を確認し、予約まで依頼する使い方です。条件が「今夜19時、2人」の食事予約では、OpenTableがすでに実来店を報告しています。宿泊なら、同じホテルでも部屋タイプ、子どもの人数、前払いの有無で選ぶプランが変わります。予約時点の総額と取消条件が確定し、変更や返金の窓口まで旅行者に分かるか。 ここが、AIへの相談が宿泊予約の委任に広がる条件だと考えます。OpenTableの来店人数から宿泊予約の伸び率を予測することはできません。

この見立てを確かめるには、次の決算で何が増えたかを見る必要があります。引用や訪問の増加が続き、AI経由の室泊比率も上がれば、送客が予約につながり始めたと読めます。さらに、会話内で完結した宿泊や、そこで初めて獲得した顧客が開示されれば、従来の予約経路からの移動と新しい需要を見分ける手掛かりになります。現時点で同社はChatGPT経由の宿泊予約比率の将来目標を示していません。

Optyino.aiの立場から宿泊施設に提案したいのは、「どんな旅行条件なら自分の宿が候補に入るか」を定期的に確かめることです。予約経路の集計では、そもそも比較の候補に挙がったかを知るのは難しいからです。

たとえば「金沢で親子3世代が泊まりやすい宿は？」という質問なら、施設名が挙がったかに加え、誰に向く宿として、何を根拠に紹介されたかを記録します。「駅から近い」と紹介された場合と、「ベッドのある和洋室があり、祖父母と同じ部屋に泊まれる」と紹介された場合では、同じ1回の登場でも旅行者の判断材料が違います。案内に誤りがあれば、回答が参照したページと施設の公式情報を照らし合わせることもできます。

もう一つ、ホテル側で記録したいのは、推薦された宿の予約先としてどこが案内されたかです。同じ施設名が出ても、公式の空室ページ、予約サイトの客室ページ、施設の紹介記事では、旅行者の次の一手が変わります。自社予約を増やしたい宿なら、公式ページで、回答に挙がった部屋の総額や取消条件まで確かめられるかも点検できます。

このように条件を決めて集めた回答は、特定の質問に対する自社の見え方を示します。実際の旅行者がその回答を何人見たか、サイトを訪れたか、予約したかには、それぞれ別のデータが必要です。

決算に出てくる「外部AI経由」には、どのような予約が含まれるのでしょうか。

Booking.comでAIからの送客に結び付いた宿泊はまだ小さい一方、旅行者はすでにAIに「どこへ行くか」「現地で何をするか」を相談しています。旅行ブランドにとって、予約が入る前に、どんな条件で候補に挙がるかも観測する価値があります。宿泊客から繰り返し聞かれる質問を一つ選び、AIがどの宿をどんな理由で勧めるかを読むところから始められます。