Kollective社、ブティックホテルAIインデックスの初期データ収集を完了
独立調査により、5つの主要AIプラットフォームでAIが生成した28,600件のホテル推薦データが収集されました。
ホスピタリティマーケティング会社Kollectiveは、 AIプラットフォームが旅行者にブティックホテルをどのように推薦するかを調査する独立系研究プロジェクトである「ブティックホテルAIインデックス」の初期データ収集段階を完了した。
このプロジェクトは、2026年6月18日から7月19日の間に15回以上のデータ収集を実施し、ChatGPT、Google AI Mode、Google AI Overviews、Gemini、Microsoft Copilotの各プラットフォームの一般消費者向けバージョンを使用して、世界100か所の目的地における回答を分析した。
完成したデータセットには以下が含まれます。
28,600件のAI生成回答
ホテル命名イベント156,074件
事業体解決後、 9,895軒のホテルが別個に存在
11,811のドメインにわたる252,032件の引用文献記録
AIを活用した旅行プランニングがますます一般的になるにつれ、ホテルがどのように選ばれ、AIが生成するおすすめリストにどのように表示されるかを理解することは、ホテルマーケティング担当者にとって重要な検討事項になりつつあります。業界の関心は高まっているものの、これらのシステムがどのようにブティックホテルを推奨するのか、また、異なるAIプラットフォーム間でどの程度一貫性のある動作を示すのかについての独立した研究は、これまで比較的少ないのが現状です。
ブティックホテルAIインデックスは、AIによるホテル推薦を大規模に調査するための、再現性があり透明性の高い方法論を提供するために作成されました。
この研究は、個々のホテルを評価するのではなく、AI推薦システムがどのように動作するかに焦点を当てており、推薦の変動性、プラットフォームの違い、ホテルの可視性パターン、引用行動、プロンプトデザインの影響などが含まれる。
このプロジェクトには、地域差の調査、同日再検査による推奨の安定性、およびプロンプトの文言の違いがAIの推奨にどのように影響するかを検証する専門的な研究も含まれています。
「どのホテル経営者も、AIプラットフォームがどの宿泊施設を推奨するかをどのように決定しているのか疑問に思っていますが、独立したデータはまだほとんど入手できません。ブティックホテルAIインデックスは、スクリーンショットや憶測にとどまらず、より具体的な議論を進めるために設計されました。一貫した方法論を用いて数千件の推奨データを分析することで、AIによるホテル検索の進化を業界がより深く理解するのに役立つ実践的な証拠を提供したいと考えています。」
リン・パチェット、Kollectiveの創設者兼検索・AI可視化責任者
今後数週間にわたり、Kollectiveは、レコメンデーションの変動性、プラットフォーム間の違い、引用パターン、地域差、ホテル特性とAIレコメンデーションの関係性に関する調査結果を発表する予定です。
