ChatGPT・Gemini
ドメインリサーチ

このレポートについて

生成AIが「どこに泊まるか」の相談に答えるとき、 どのサイトを根拠として読んでいるのかを実測したものである。 特定企業・特定施設の評価や順位付けを目的としたものではない。

調査設計

• 対象の相談　国内17都市（札幌・仙台・鹿沼・東京・鎌倉・越後湯沢・金沢・名古屋・熱海・京都・ 大阪・広島・高松・松山・福岡・別府・那覇）への宿泊先選定に関する相談文306件。 「〈人数〉で〈都市〉に泊まる。1部屋1泊〈予算〉でおすすめの〈ホテル／旅館〉は？」の定型構成。
• 実行　同一の306件を ChatGPT と Gemini でそれぞれ2回ずつ実行し、 1モデルあたり612回・両モデル計1,224回の回答を取得した。
• 集計　各回答が根拠として参照したURLをすべて記録し、ドメイン単位・URL単位・ 都市／条件単位で集計した。

実行したプロンプト

投入した相談文は、実際にユーザーがAIに聞くであろう 「〈人数〉で〈都市〉に泊まる、この予算でおすすめの宿は？」という宿選びの相談に絞っている。 2モデルとも同一の306件を実行した。全306件は付録Cに全文を掲載している。

17都市×3人数（1人／2人／家族4人）×3価格帯（3／5／10万円）×2宿タイプ（ホテル／旅館）＝306件。 区分・並び順は本編「地域・条件別」と同じ分類ルールによる機械的な組み合わせ。

国内の先行リサーチと、本レポートの位置づけ

AI検索での参照・引用を計測する試みは、国内でも2026年に入って公開事例が出始めている。 全ジャンル横断で「AIが引用するドメイン」を集計したランキングでは、 AI Overviews・ChatGPT・Perplexity・Copilotの4プラットフォーム間で 引用されるドメインの顔ぶれが大きく異なることが報告されている。 一方で、業種を絞り、同一のプロンプトセットを複数モデルに流して参照先を突き合わせた公開データは、 国内ではまだ乏しい。本レポートは、観光・宿泊という単一領域に絞って一次データを取り、 モデル間の差を構造として提示する試みである。

読み方

結論：観光では「AIは公式サイトを読む」。ただし読むのはモデルの片方だけ

「どこに泊まるか」の質問で、両モデルはまったく違う場所を読んでいた。 ChatGPTは個々の宿の公式サイトと地域の観光協会を読み、Geminiは大手OTA・旅行会社のページをほぼ独占的に読む。 「AIに拾われるために何を整えるか」の答えが、モデルによって正反対になる領域である。

4つの発見

• 相違：公式サイトを読むかどうかが正反対。 ChatGPTは参照の46.5%が宿泊施設の公式サイト（393ドメイン）。 Geminiは8.9%にとどまり、代わりに70.1%がOTA・旅行会社である。
• 相違：集中度も正反対。 ChatGPTは上位5サイトで参照の29.4%と分散し、Geminiは43.2%・上位20で75.3%に集中する。 Geminiは全ドメインの7%（上位20件）で参照の4分の3を説明できる。
• 共通：情報源はどちらも極端に細切れ。 参照が1回だけのドメインがChatGPTで226件（全463件の49%）、 Geminiで148件（全291件の51%）。 「これを押さえれば足りる」という一枚岩の情報源は存在しない。
• 共通：地名が変われば参照元も丸ごと入れ替わる。 鹿沼では市の観光サイトが参照の25%、越後湯沢では地域観光協会が16%を占める（ChatGPT）。 全国区のサイトだけを見ていても説明できない。

2モデルの計測サマリー

同一の306件のプロンプトを、ChatGPTとGeminiでそれぞれ2回ずつ（各612レスポンス）実行した。 宿名が挙がる回答の割合はほぼ同水準だが、その根拠として読まれた場所の構造がまったく異なる。

上表はいずれも、計測ツールが出力した被参照URL明細・競合分析シートの実データから本レポートで再集計した値。 プロンプトは「〈1人／2人／家族4人〉で〈17都市〉に泊まる。1部屋1泊〈3／5／10〉万円でおすすめの〈ホテル／旅館〉は？」の 組み合わせ（17×3×3×2＝306件）で構成されている。 特定施設の自社ドメインに関する指標は、中立性のため本レポートでは扱わない。各指標の定義は次の「本レポートで使う指標の定義」を参照。

本レポートで使う指標の定義

生成AIの計測指標は定義が統一されていない。本レポートでの用法を先に示す。

Geminiでページタイトルが取得できない制約と、その回避

計測ツールの仕様上、Geminiの被参照URLについてはページタイトルが取得できず、ドメイン名のみが記録される。 そこで本レポートでは、URLのパス構造から記事の型を判定する方式を用意し、 タイトルが取れるChatGPT側で精度を検証したうえで、Geminiに適用している （一致率89.1%・構成比のズレ最大2.8ポイント）。 ドメイン単位・カテゴリ単位の比較は、いずれのモデルでもそのまま可能である。

2モデルの参照URLはトラッキングパラメータの付き方が異なるため、URL比較の際は クエリ文字列・www・末尾スラッシュを除去して正規化している。正規化後の実URLは ChatGPT 1,338件／Gemini 1,622件で、両モデルが同一URLを開いていたのは109件だった。

AIが読んでいる場所（ChatGPT・参照ドメイン上位20）

回答の根拠として参照されたサイト。463ドメインが検出されたが、 上位20を合わせても48.7%にしかならず、残り半分は443ドメインに散っている。 上位のなかにも地域の観光サイトと単館の公式サイトが混在する。全件の順位は付録A-1に掲載。

母数はのべ参照回数2,187回。「URL数」は当該ドメイン内で参照された実URLの数。 検出ドメイン463件のうち226件は参照1回のみ（付録B-1）。

AIが読んでいる場所（Gemini・参照ドメイン上位20）

上位はほぼすべてがOTA・旅行会社・旅行メディアで占められ、 上位20だけで75.3%に達する。単館の公式サイトは上位20に1件も入らない。 Geminiに対しては「大手予約サイト内での見え方」がほぼそのまま結果に反映される構造にある。

母数はのべ参照回数3,371回。「URL数」は当該ドメイン内で参照された実URLの数。 検出ドメイン291件のうち148件は参照1回のみ（付録B-2）。

同じ質問でも、AIが開くサイトは重ならない

両モデルの参照ドメイン上位20を突き合わせると、共通していたのは 7件だけだった。同じ306件の質問に対して、 2つのAIはほとんど別のインターネットを読んでいる。

主要ドメインの順位・参照率の変化

上位20の共通ドメインは7件（jtb.co.jp、jalan.net、ikyu.com、travel.yahoo.co.jp、travel.rakuten.co.jp、knt.co.jp、ameblo.jp）。 裏を返せば、ChatGPT上位20のうち13件、Gemini上位20のうち13件は、もう一方のモデルの上位20に入っていない。

同じAIに同じ質問を2回しても、開くページは毎回変わる

今回はすべての質問を、各モデルで2回ずつ実行している。 その2回を比べると、AIが根拠として開いたページは、ほとんど入れ替わっていた。 ただし「どんな場所を開くか」は、ほぼ変わらない。

同じ質問の2回の実行で、同じものが2回とも開かれた割合

上から順に、見る粒度をページ→サイト→サイトの種類（OTA・宿の公式・観光協会など）と粗くしている。粒度が粗くなるほど一致率は上がる。

これが意味すること

• ChatGPTは1回目と2回目で、たとえば別々の宿の公式サイトを開く。 「宿の公式サイトを読む」という行動は変わらないが、どの宿かは毎回変わる。
• Geminiは1回目と2回目で、別々のOTAの絞り込み一覧を開く。 じゃらんの一覧が一休の一覧に入れ替わっても、「絞り込み一覧を読む」という行動は同じである。
• 特定の1ページを取りにいく施策は、成果が安定しない。 そのページが選ばれるかどうかは、実行のたびに変わる。
• 一方で「その種類の場所に、自分が載っている状態」をつくれば、確率は安定して上がる。 本レポートがページ単位ではなくサイト・種類単位で集計しているのは、この性質があるためである。

計測データには「1回目」「2回目」の区別が記録されていないため、以下の方法で推定した。 1つの質問にだけ紐づくページは、開かれる機会が2回しかない。その被参照回数が2なら両方の実行で、1なら片方だけで開かれたことになる。 全URLで「被参照回数÷実行機会」を計算したところ最大がちょうど1.00で超過はなく、この読み方が成り立つことを確認している。 対象はChatGPT 1,108URL・Gemini 1,104URL。 サイト単位・種類単位の値は同一質問から2回以上参照があった割合の中央値で、 2回が同じ実行に含まれる可能性を排除できないため上限寄りの値である。 逆にページ単位の値は、複数の質問で共通して開かれる安定したページを母数から除いているため低めに出る。

片方のモデルでしか読まれないサイト

両モデルが読んだドメインのうち共通は107件。 ChatGPTだけが読んだドメインが356件、Geminiだけが読んだドメインが184件ある。 その顔ぶれには、はっきりした偏りがある。

「順位」は各モデル内での参照ドメインランキング、「参照回数」はのべ参照回数。掲載は各モデル上位14件。全件は付録A-1／A-2を参照。

情報源の種類別内訳

参照ドメインを6種に分類した。 ChatGPTでは宿の公式サイトが最大勢力（46.5%）、Geminiでは大手OTA・旅行会社が7割という、 完全に異なる構成になる。

分類はドメイン単位。OTA・旅行会社には大手旅行会社の国内宿泊予約セクション、宿の予約エンジンASPを含む。 観光協会・自治体には市町村・DMO・旅館組合を含む。判定には手作業を含み、境界事例が一定数存在する。

どの公式サイト・地域サイトが読まれているか（ChatGPT）

ChatGPTが読んだ公式サイトは393ドメイン。 その顔ぶれはほぼすべてが1施設1ドメインの単館・地場の宿であり、 全国チェーンの統合サイトではない。地域の観光協会・自治体サイトも31ドメインが参照されている。

「回数」はのべ参照回数。全ランキングは付録A-1を参照。

どのメディア・公式サイトが読まれているか（Gemini）

GeminiでOTAに次ぐ第2勢力は旅行メディア（14.4%）。 宿の公式サイトは197ドメインに触れるが最多でも8回、 地域の観光協会・自治体は11ドメインしか参照されていない。

「回数」はのべ参照回数。母数はのべ参照回数3,371回。全ランキングは付録A-2を参照。

参照されている記事の型（ChatGPT）

ChatGPTの被参照URLをページの型で分類した。 上位を占めるのは「条件つきで絞り込まれた一覧ページ」と「宿の客室・プランページ」。 読み物としての記事よりも、条件に対する答えがそのまま載っているページが選ばれている。

読み取れる共通項

• プロンプトの条件がそのままURLになっているページが強い。 「ひとり旅で行きたい高級旅館・ホテル（東京都）」「30,000円以下で泊まれるホテル・旅館・宿（鎌倉・湘南）」など、 〈人数〉〈予算〉〈エリア〉〈ホテル/旅館〉の組み合わせで固定URLを持つページが繰り返し参照される。
• 公式サイト側では、トップよりも客室・プランの個別ページが読まれている（18.6%）。 客室タイプ、定員、露天風呂の有無、料金が明示されたページが直接開かれている。
• 「ランキング」を名乗るページは全体の8.7%にとどまる。 「おすすめ◯選」型の読み物より、条件で絞り込める一覧ページと施設の実ページのほうが圧倒的に多く読まれている。

Geminiは計測ツールの仕様上ページタイトルが取得できないため、この分析はChatGPTのみを対象としている。 分類はタイトル文字列とドメイン種別による自動判定を基にしており、境界事例が一定数存在する。

参照されている記事の型（Gemini・URL構造からの推計）

Geminiが開いた1,673件のURLを、ページの型で分類した。 約3分の2が「エリア×条件で絞り込まれた一覧・特集ページ」に集中する。 宿そのもののページや、地域が出している情報は、ほとんど根拠に使われていない。

Geminiの読み方の特徴

• 「その条件で泊まれる宿の一覧」がそのまま答えになっている（64.4%）。 じゃらん・一休・Yahoo!トラベルのエリア×人数×価格帯で絞り込まれた検索結果URLや、 「◯◯ラグジュアリー」といった特集ページが繰り返し開かれる。
• 第2勢力はテーマ別の旅行メディア（14.4%・30ドメイン）。 温泉特化、女性向け、高級宿特化など、専門性で切られたメディアの記事が根拠に使われている。
• 宿の公式サイトはトップ・客室ページを合わせても8.9%。 209ドメインに薄く広がっており、最も読まれた公式サイトでも8回にとどまる。
• 個人ブログ・SNSが4.7%を占める。 note・ameblo・YouTubeの宿泊体験談が、実際に回答の根拠として開かれている。

Geminiは計測ツールの仕様上ページタイトルが取得できないため、判定はURLのパス構造 （/ranking/、/room/・/plan/、/article/・/journal/ など）とドメイン種別の組み合わせによる推計である。 判定方式の妥当性と、ChatGPTとの比較は次項を参照。

記事の型は、2モデルでどう違うか

前2項の分類を、両モデルとも同じURL判定に揃えて並べた。 ChatGPTは宿と地域が出している一次情報を、Geminiは予約サイトとメディアがまとめた二次情報を読む。 同じ質問に対して、根拠にしている情報の層が違う。

4つの差

• 条件つき一覧・特集：35.8% → 64.4%（約1.8倍）。 Geminiは「絞り込み済みの一覧」を答えの骨格に使う。
• 比較メディア記事：3.4% → 14.4%（4倍以上）。 ChatGPTでは9ドメインしか使わないのに対し、Geminiは30ドメインに広がる。
• 宿の公式サイト：トップ25.2%＋客室・プラン21.4% → 6.0%＋2.9%（5分の1以下）。 とくに客室・プランページの差が大きく、Geminiは宿が自分で出している部屋・料金情報をほとんど見ていない。
• 個人ブログ・SNS：0.8% → 4.7%（約6倍）。 Geminiは個人の体験談を根拠に取り込む度合いが明確に高い。

判定方式の妥当性検証：タイトルとURLの両方が取得できるChatGPTの1,400URLについて、 タイトルによる判定とURLパスによる判定を突き合わせたところ、一致1,258件・不一致142件 （一致率89.1%）。 型ごとの構成比のズレは最大2.8ポイントで、不一致のほぼ全ては公式サイト内の「トップ」と「客室・プラン」の取り違えだった。 本表はこの検証を経たうえで、両モデルをURL判定に統一して算出している。

地名が変われば、参照元も丸ごと入れ替わる（ChatGPT）

17都市それぞれで、参照の上位3ドメインを並べた。 大都市ではJTB・じゃらんなど全国サイトが上位に来る一方、 温泉地・地方都市では地域の観光協会や単館の公式サイトが最上位に立つ。

参照回数は、複数プロンプトに紐づくURLの参照回数を按分して都市別に配分したもの（小数を四捨五入）。

地名が変われば、参照元も丸ごと入れ替わる（Gemini）

同じ17都市でも、Geminiではどの都市でもじゃらん・JTB・一休・Yahoo!トラベルが上位を占める。 地域の観光協会が上位3に入る都市は1つもない。地域差は「どのOTAが強いか」の差にとどまる。

参照回数は、複数プロンプトに紐づくURLの参照回数を按分して都市別に配分したもの（小数を四捨五入）。

条件（人数・予算・宿タイプ）による参照元の変化

同じ都市でも、聞き方の条件が変わると読まれるサイトは動く。 とくに「家族4人」「1泊10万円」といった条件では、大手OTAの比重が下がり、 より専門的・局所的なサイトの比重が上がる（ChatGPT）。

ChatGPT

Gemini

参照回数は按分値（小数を四捨五入）。比率は各条件内の参照に占める割合。

示唆：2モデルで打ち手を分ける

ChatGPTとGeminiは、宿泊領域で読んでいる場所がほとんど重ならない。 どちらを取りにいくかで、投下すべき先が変わる。

ChatGPTを取りにいく場合

1. 宿ごとの公式サイトを、条件で答えられる状態にする 客室ページに「定員」「面積」「露天風呂の有無」「1泊あたりの料金帯」を明示する。 参照の19.5%は施設トップではなく客室・プランの個別ページに入っている。
2. 地域の観光協会・自治体サイトの宿泊施設一覧に載る 参照の7.8%が公的サイト由来。地方都市では上位1〜2位を占めることもあり、掲載の有無が露出量を直接左右する。
3. 大手旅行会社の「条件つき特集ページ」への掲載を取る 「ひとり旅で行きたい高級旅館（◯◯県）」「露天風呂付き客室に泊まれる宿（◯◯）」といった 固定URLの特集面が、参照の35.7%を占める最大の流入面である。

Geminiを取りにいく場合

1. 大手OTA5社の面での見え方を最適化する じゃらん・JTB・一休・Yahoo!トラベル・楽天トラベルの5サイトだけで参照の43.2%。 掲載順位、写真、クチコミ、プラン名がそのままAIの根拠になる。
2. 旅行メディアの「おすすめ・特集」記事に載る 参照の14.4%が旅行メディア。温泉特化、ポイント系、高級宿特化など、 ChatGPTでは一切読まれない専門メディアがGeminiでは上位に入る。
3. 自社公式サイトへの投資は、Gemini対策としては効きにくい Geminiの公式サイト由来は8.9%にとどまり、しかも197ドメインに薄く分散している。

前提と、このレポートの限界

本レポートの数値は、以下の条件下で観測されたものである。 一般論として拡張する前に、前提を確認されたい。

• 単日・単一条件の観測である。 2026-08-31の1日、306件のプロンプトを各モデル2回ずつ実行した結果にもとづく。 生成AIの参照先は日次で変動しうるため、本レポートは特定時点のスナップショットにすぎない。
• プロンプトの型が結果を強く規定している。 今回のプロンプトはすべて「〈人数〉で〈都市〉に泊まる。1部屋1泊〈予算〉でおすすめの〈ホテル／旅館〉は？」の形式である。 「◯◯の観光でおすすめは？」「出張で使いやすいホテルは？」など型が変われば、参照構造も変わる可能性が高い。
• 17都市に限定している。 札幌・仙台・鹿沼・東京・鎌倉・越後湯沢・金沢・名古屋・熱海・京都・大阪・広島・高松・松山・福岡・別府・那覇の17都市。 温泉地と大都市が混在しており、地域構成が集計値に影響している。
• Geminiの「記事の型」は推計値である。 計測ツールの仕様上、Geminiの被参照URLはドメイン名のみが記録され、ページタイトルが取得できない。 そのため型の判定はURLのパス構造から行っている。
• ドメイン分類には手作業を含む。 「宿泊施設 公式サイト」「観光協会・自治体」などの分類は、ドメイン名とページタイトルにもとづく判定であり、 境界事例（チェーン本部サイト、予約エンジンASP、施設が運営するメディアなど）が一定数存在する。

本レポートの全数値は、計測ツールが出力した被参照URL明細（3,073行）・競合分析・プロンプト性能の各シートから、 バクリ株式会社・Dr. AISEO株式会社が独自に再集計したものである。集計スクリプトおよび中間データは要請に応じて開示可能。