英語8問×観光庁選定の14モデル観光地を同一条件で毎日観測する「JAPAN INBOUND AI VISIBILITY」を開始
合同会社56projectのプレスリリース
合同会社56project（東京都江東区、代表：田中宏明）は、訪日旅行者を想定した英語の固定質問を
Web検索付き生成AI APIへ継続的に実行し、生成AIが日本のどの地域を回答内で推薦するかを観測する「JAPAN INBOUND AI VISIBILITY」を公開しました。
初回観測では、観光庁が選定する「地方における高付加価値なインバウンド観光地づくり」の14モデル観光地を対象に、8つの旅行意図に関する質問を設定。2026年9月13日観測分では、北陸が8問中7問の回答に登場し、せとうち、松本・高山、鹿児島・阿蘇・雲仙がそれぞれ8問中5問で続きました。
また、14地域のうち12地域がいずれかの回答に登場しました。
本取り組みでは、単日の結果だけで地域を評価するのではなく、同一条件によるAPI観測を毎日継続します。回答内への出現状況、前日からの変化、回答で紹介された主な旅行先などを蓄積し、訪日客視点で見た地域の「AIからの見え方」を可視化します。
公開ページ：
https://japan-inbound-ai.56projectai.com/
背景：旅行先を決める入口が、検索から生成AIへ
旅行者が「東京・京都以外でどこへ行くべきか」「混雑を避けて日本文化を体験できる場所はどこか」「日本らしい地域の日常を体験できる場所はどこか」といった質問を、生成AIへ直接尋ねる場面が生まれています。
従来の検索エンジンでは、検索順位やWebサイトへの流入数を通じて地域の露出状況を確認できました。一方、生成AIは複数の情報をまとめ、旅行先の候補そのものを回答として提示します。
そのため、地域が生成AIにどのように理解され、どのような旅行意図で推薦されているかを継続的に把握する必要があります。
合同会社56projectは、AI時代における地域の新しい課題を「AIから見つけてもらえるか」「地域の魅力が正しく理解されているか」という視点で捉え、今回の観測基盤を開発しました。
【食べ歩き動画から始まった、合同会社56projectの地域AI可視性への取り組み】
合同会社56projectの地域AI可視性への取り組みは、東京都江東区周辺の個人飲食店を紹介するランチ食べ歩き動画から始まりました。
1．YouTubeショートからGoogleマップへ
江東区周辺で実際に食べ歩いた店舗の動画をYouTubeショートで配信したところ、地域の個人飲食店を扱う動画に一定の視聴ニーズがあることが分かりました。その後、同じ動画をGoogleマップにも投稿し、動画の累計視聴回数が大きく伸びたことに着目しました。
現地を訪れた人が制作する動画や写真など、一次体験に基づく情報の重要性を実感したことから、Googleマップ集客に動画を活用する「動画MEO」の支援を開始しました。
2．GoogleマップからAI検索へ
生成AIを使って店舗を探す行動が広がり始めたことを受け、次に取り組んだのが、個人飲食店がAI検索の回答に登場するかを測る「GEOスコープ亀戸」です。
ChatGPT Search、Google AI Mode、Geminiの実サービス環境で、亀戸の店舗選びを想定した質問を実行し、個人飲食店の出現状況、推薦理由、参照情報を継続的に観測しています。
3．個店の情報整備から、街全体の情報基盤へ
観測を進める一方で、個人飲食店の情報をAIが理解しやすい形に整理する「Exo-Local Page」の制作を開始しました。
さらに、AI検索対応型のローカルページを地域単位で束ねたローカルメディア「MachiMise亀戸」を展開。個店情報を点で終わらせず、街の情報として蓄積・更新することで、地域全体のAI可視性を高める情報基盤づくりを進めています。
4．個店から地域、日本全国のインバウンド観測へ
個人飲食店がAI検索に登場するかを測る「GEOスコープ亀戸」、個店情報を整備する「Exo-Local Page」、地域情報を束ねる「MachiMise亀戸」に続き、エリアがAI検索にどのように認識・推薦されているかを測る「Machi AI Scope」を展開しました。
そして今回、対象を日本各地と訪日旅行者へ広げ、生成AIが英語の旅行質問に対して日本のどの地域を推薦するかを継続観測する「JAPAN INBOUND AI VISIBILITY」を公開しました。
一連の取り組みは、現場で得た一次情報を起点に、個店、街、地域、日本全国へと観測と情報整備の対象を広げてきたものです。
【「JAPAN INBOUND AI VISIBILITY」とは】
「JAPAN INBOUND AI VISIBILITY」は、生成AIが訪日旅行者への回答で、日本のどの地域を推薦しているかを継続観測する公開型ダッシュボードです。
主な特徴は以下のとおりです。
・訪日旅行者を想定した英語8問を固定IDで管理
・Web検索付きOpenAI Responses APIを使用
・同一条件で毎日観測
・回答全文、実行日時、使用モデルを保存
・回答に登場した旅行先を14モデル観光地へ対応付け
・当日、前日、観測開始日からの変化を比較
・全国概要ページから各地域の詳細ページへ遷移
観測対象は、観光庁の「地方における高付加価値なインバウンド観光地づくり」モデル観光地を基準としています。
観光庁・対象地域の参照ページ：
https://www.mlit.go.jp/kankocho/seisaku_seido/kihonkeikaku/inbound_kaifuku/kofukakachi/masterplan.html
【初回観測で見えた3つの特徴】
1．北陸が8問中7問に登場し、DAY 4で最多
2026年9月13日の観測では、北陸が8問中7問の回答に登場しました。前日の7問から変わらず、14モデル観光地の中で最も多くの旅行意図に登場しています。
北陸では金沢、能登半島、立山黒部アルペンルートなどが推薦されています。歴史文化、食、自然、地域の日常といった複数の旅行意図に対応する旅行先として、幅広い質問で登場する結果となりました。
2．大都市以外の地域資源が、複数の旅行意図で推薦
せとうち、松本・高山、鹿児島・阿蘇・雲仙は、それぞれ8問中5問の回答に登場しました。
せとうちでは広島・宮島や直島など、松本・高山では高山、白川郷、上高地など、鹿児島・阿蘇・雲仙では屋久島などが回答に含まれています。生成AIの回答では、東京・京都・大阪だけでなく、自然、文化、アート、地方の日常、リピーター向け旅行先などの文脈で地域資源が推薦されていることが確認できました。
3．同じ質問でも、回答内への出現状況は日々変化
9月13日観測分では、山形が前日の0問から1問へ新たに登場しました。また、東北海道と那須及び周辺地域はそれぞれ1問増加しました。一方、せとうちは7問から5問へ減少するなど、出現した質問数が前日から変化した地域も確認されました。
生成AIの回答には一定の変動があるため、1回の質問結果だけで地域の可視性を判断することはできません。今回の初回観測でも、同一条件で継続的に記録し、単発の変化と持続的な傾向を分けて確認する必要性が見えています。
【観測に使用する8つの旅行意図】
本調査では、以下の旅行意図に対応する英語質問を設定しています。
・東京・京都以外の旅行先
・訪日旅行者向けの穴場
・大きな混雑を避けて伝統文化を体験できる地域
・日本の農山漁村・地方部の旅行先
・東京・京都・大阪を訪問済みのリピーター向け旅行先
・郷土料理や地域の食文化を体験できる地域
・自然・景観・アウトドアを楽しめる地域
・日本らしい地域の日常を体験できる旅行先
各質問では最大10の旅行先と推薦理由を求めます。2026年9月13日観測分では、8問の回答から合計70件の推薦先を取得しました。
【調査概要】
調査名称：JAPAN INBOUND AI VISIBILITY 初回観測
観測開始日：2026年9月10日
初回公表対象：2026年9月13日観測分
観測主体：合同会社56project
観測方式：Web検索付きOpenAI Responses APIによる自動観測
使用モデル：gpt-5-mini
質問言語：英語
固定質問数：8問
1質問あたりの推薦数：最大10件
2026年9月13日の取得推薦数：70件
対象：観光庁の14モデル観光地
主な保存項目：質問文、回答全文、実行日時、使用モデル、回答内の旅行先、参照情報
更新頻度：毎日
【数値を見る際の注意事項】
公開値はOpenAI Responses APIによる観測であり、一般向けChatGPT画面を直接計測したものではありません。
「出現率」は、固定8問のうち対象地域に関連する旅行先が回答に登場した質問数の割合です。
出現率は、旅行者数、予約数、売上、観光市場シェアを示すものではありません。
生成AIの回答には変動があるため、単日の数値のみで地域の優劣を判断することを目的としていません。
回答に登場しなかったことは、その地域に観光上の魅力がないことを意味しません。
本レポートは観測開始時点のスナップショットであり、今後のデータ蓄積を通じて継続性のある傾向を検証します。
【亀戸では、AI検索による個人飲食店の「出現力」を実証中】
56projectでは、AI検索における個人飲食店の出現状況を可視化する「GEOスコープ」を運営し、東京都江東区・亀戸エリアで実証実験を進めています。
ChatGPT Search、Google AI Mode、Geminiの実サービス環境を対象に、「亀戸 居酒屋 コスパ」「亀戸 女子会」など、実際の店舗選びを想定した質問への回答を横断的に観測。
個人飲食店がAIの回答に登場するか、どのような理由で推薦されるか、どの情報源が参照されるかを確認しています。
「GEOスコープ」が国内の個人飲食店を対象とする実サービス環境での3AIクロス観測であるのに対し、「JAPAN INBOUND AI VISIBILITY」は、訪日旅行者を想定した英語質問によって日本各地を広く継続観測するAPIベースの取り組みです。
実サービス環境で個店の出現力を深く見る観測と、APIによって地域の見え方を広く継続する日次観測を組み合わせ、AI検索における地域と個店の可視性を多角的に捉えます。
今回公開した「JAPAN INBOUND AI VISIBILITY」Ver.1はOpenAI APIから開始し、今後は観測対象となる生成AIを順次追加する予定です。
【観測して終わらせず、地域情報の整備と再観測へ】
本取り組みの目的は、地域の順位を発表することではありません。
地域の現在地を測り、AIがその地域を推薦するうえで不足しているテーマや情報を特定し、AIが理解しやすい地域情報を整備したうえで、30日、60日、90日と再観測することを目指します。
合同会社56projectが東京・亀戸で進める「MachiMise亀戸」では、個店や地域の情報をAIが理解しやすい形で構造化・蓄積しています。今後は、地域ハブ、ローカルページ、AI可視性観測を組み合わせ、情報整備前後の変化を検証していきます。
自治体、DMO、観光協会、地域金融機関、観光関連、不動産関連事業者向けには、市区町村・観光エリア単位の
にも対応します。
【今後の展開】
・API観測対象となる生成AIの追加
・同一質問に対するAI別の推薦地域・引用元の比較
・30日、60日、90日の時系列分析
・毎月5日前後を目安とした前月分の月次観測レポート公開
・市区町村・観光エリア別のカスタムダッシュボード提供
・自治体・DMO等と連携した地域情報整備と効果検証
【代表コメント】
合同会社56project 代表 田中宏明
「生成AIが旅行先の候補を提示する時代には、魅力がない地域ではなく、AIが理解できる情報が不足しているために推薦されにくい地域が生まれる可能性があります。
私たちは、単発の検索結果だけで地域を評価するのではなく、同じ条件で継続的に観測し、AIが地域をどのような文脈で理解しているのかを明らかにしたいと考えています。
観測して終わるのではなく、地域の現場にある情報を整え、その変化を再び測る。地域の魅力が、訪日旅行者にも生成AIにも正しく届く仕組みを、地域の皆さまと一緒につくっていきます。」
【「JAPAN INBOUND AI VISIBILITY」概要】
・サービス名：JAPAN INBOUND AI VISIBILITY
・内容：訪日旅行者を想定した英語質問による地域AI可視性の日次観測
・公開URL：https://japan-inbound-ai.56projectai.com/
・対象：自治体、DMO、観光協会、地域金融機関、観光関連事業者
・地域別調査に関する問い合わせ：goro@56projectai.com
【合同会社56projectについて】
合同会社56projectは、「AI時代に、街と個人店を埋もれさせない。」をミッションに掲げるAIローカルマーケティングカンパニーです。リアルな街から得られる情報を、人にも、Googleにも、AIにも届くデータへ変え、地域情報の整備、AI可視性の観測、ローカルマーケティング支援に取り組んでいます。
会社名：合同会社56project
代表：田中宏明
設立：2025年5月12日
所在地：東京都江東区
公式サイト：https://56projectai.com/
お問い合わせ：goro@56projectai.com
