ホテルや旅館などの宿泊施設に商品・サービスを提案するとき、営業先がある地域の宿泊動向をどの程度把握しているでしょうか。
「宿泊者が多い地域では、どのような業務が発生しているのか」「外国人宿泊者の割合が高い地域では、どのような対応が必要なのか」。こうした疑問を持っていても、営業担当者の経験や観光関連のニュースだけでは、地域ごとの違いを正確に把握することは難しいでしょう。
そこで活用したいのが、観光庁の「宿泊旅行統計調査」です。
今回は、2025年の年間確定値を使用し、北海道・京都府・沖縄県の延べ宿泊者数と外国人延べ宿泊者割合を比較します。実際のExcelデータを抽出・検算した結果を紹介するとともに、AIで同様の分析を行う手順と、ホテル向け営業への活用方法を解説します。
重要なのは、宿泊需要の規模と宿泊客の構成を分けて捉え、商談で何を確認すべきかを考えることです。
宿泊施設向け営業で地域の宿泊動向を調べる意味
地域の宿泊需要と個別施設の実績は異なる
宿泊施設向けの営業では、予約管理システム、チェックイン支援サービス、多言語対応サービス、設備・機器など、さまざまな商品が提案対象になります。
これらの商談では、施設の規模や現在の運用状況だけでなく、どのような宿泊客を受け入れているかも重要な確認事項です。
例えば、予約の入り方、チェックイン時の対応、外国語での案内などは、宿泊客の構成や施設の運営方針によって異なります。
しかし、初めて訪問する施設について、こうした情報を事前にすべて把握することは難しいでしょう。
そこで、商談前の準備として地域の宿泊統計を調べます。
都道府県別の宿泊動向を確認すれば、その地域の宿泊需要の規模や外国人宿泊者の構成について、客観的な情報を得られます。
ただし、地域全体の統計には、規模や運営形態の異なる宿泊施設が含まれます。地域の数値が、そのまま個別施設に当てはまるわけではありません。
公開統計は、営業先の課題を決めつけるためではなく、確認すべき事項を整理するために利用します。
宿泊者数の規模と宿泊客の構成を分けて考える
宿泊統計を営業に活用するとき、最初に区別したいのが「人数の規模」と「構成比」です。
例えば、ある地域の年間宿泊者数が多くても、そのうち外国人宿泊者が占める割合が高いとは限りません。
反対に、宿泊者数の総数では他地域より少なくても、外国人宿泊者の割合が高い地域も考えられます。
この違いは営業準備に影響します。
宿泊者数の規模は、地域全体でどの程度の宿泊利用が発生しているかを把握する材料になります。一方、外国人宿泊者の構成比は、宿泊客の属性や施設の対応状況について追加で調べるきっかけになります。
今回は、この2つをAIで整理し、宿泊施設向け営業での着眼点を考えます。
今回使う観光庁の「宿泊旅行統計調査」
2025年の年間確定値と比較する3地域
今回使用するのは、観光庁が公表する「宿泊旅行統計調査」です。
この調査は、日本国内の宿泊旅行の実態を全国規模で把握するために実施されています。旅館業法に基づく営業許可を得たホテル、旅館、簡易宿所などが対象です。
2025年の調査では、従業者数10人以上の施設は悉皆調査、5〜9人と0〜4人の施設は一定割合を抽出する標本調査が実施されています。公表値は、調査結果に基づいて推計された数値です。
今回は、2026年7月6日に公表された2025年1月〜12月の年間確定値を利用します。
比較対象は、北海道・京都府・沖縄県の3地域です。
これらは説明用の比較対象であり、営業先としての優劣を判定するものではありません。
比較条件をそろえるため、従業者数や施設タイプによって絞り込まない総数を使用します。
使用データ：観光庁「宿泊旅行統計調査」
延べ宿泊者数と外国人延べ宿泊者数の定義
今回使用する主な指標は、延べ宿泊者数と外国人延べ宿泊者数です。
延べ宿泊者数は、宿泊者の延べ人数を表す指標で、単位は「人泊」です。
例えば、1人が3泊した場合は3人泊になります。3人が1泊した場合も3人泊です。
したがって、延べ宿泊者数は、宿泊した人の実人数とは異なります。実人数を確認したい場合は、別の指標である「実宿泊者数」を使用します。
外国人延べ宿泊者数は、原則として日本国内に住所を有しない外国人宿泊者の延べ人数です。ただし、国内住所の有無による回答が難しい場合、日本国籍を有しない宿泊者として回答することも認められています。
単純な外国籍の宿泊者数と完全に一致する指標ではない点に注意が必要です。
外国人宿泊者割合の計算方法と集計条件
外国人宿泊者の構成を比較するため、外国人延べ宿泊者割合を計算します。
計算式は次のとおりです。
外国人延べ宿泊者割合（％）＝外国人延べ宿泊者数 ÷ 延べ宿泊者数（全体）×100
ここで重要なのは、分子と分母の集計条件をそろえることです。
例えば、分子に従業者10人以上の施設だけの外国人宿泊者数を使用し、分母にすべての規模の宿泊者数を使用すると、正しい構成比になりません。
今回は、同じ年計表に収録された、全施設規模の総数を使用します。
実践｜AIで北海道・京都府・沖縄県の宿泊統計を分析する
ここからは、実際の公開Excelを使った分析手順を説明します。
必要なのは、Excelファイルの内容を読み取って分析できるAIサービスと、検算用の表計算ソフトです。例えば、Excelファイルのアップロードとデータ分析に対応したChatGPTなどを利用できます。
なお、今回掲載する数値とグラフは、公式Excelから必要項目を抽出し、別表との照合やプログラムによる検算を実施したものです。
以下のAI指示文は、その作業を読者が再現しやすいように編集した例です。指示文をそのまま実行して得られた出力結果として紹介するものではありません。
STEP1：公式Excelを取得し、AIに表構造を確認させる
まず、観光庁の公式サイトから、2025年の年間確定値Excelを取得します。
取得するファイルは「2025年（令和7年）1月〜12月分（年の確定値）集計結果」です。
今回利用したファイル名は「202500k.xlsx」です。
Excelを取得したら、ファイルのアップロードに対応するAIサービスに添付します。
このExcelには複数の統計表が収録され、年計と月別、施設所在地、施設タイプ、従業者規模などによって項目が分かれています。
最初から数値を抽出させるのではなく、統計表の構造を確認させます。
AIへの指示例①：統計表の構造確認
「添付した観光庁『宿泊旅行統計調査』2025年年間確定値のExcelを確認してください。
最初に、統計表の正式名称、対象年、集計単位、施設区分、人数の単位を整理してください。
北海道・京都府・沖縄県について、年間の延べ宿泊者数と外国人延べ宿泊者数を比較したいです。
必要な統計表、シート名、項目名、参照するセルまたは範囲を示してください。
この段階では営業上の解釈を行わず、データ構造と集計条件の確認だけをしてください。」
実際に使用したExcelでは、次の構造を確認しました。
| 確認項目 | 今回の確認結果 |
|---|---|
| 使用シート | 第2表(年計) |
| 地域区分 | 施設所在地（都道府県） |
| 延べ宿泊者数 | B列 |
| 外国人延べ宿泊者数 | Q列 |
| 単位 | 人泊 |
| 集計条件 | 従業者規模の総数 |
AIから同様の項目が返ってきたら、元のExcelを開いて照合します。
STEP2：3地域の宿泊者数を抽出する
次に、対象3地域の数値を抽出します。
今回使用した「第2表(年計)」では、B列に延べ宿泊者数の総数、Q列に外国人延べ宿泊者数が収録されています。
実際に参照したセルは次のとおりです。
| 地域 | 延べ宿泊者数 | 外国人延べ宿泊者数 |
|---|---|---|
| 北海道 | B9 | Q9 |
| 京都府 | B34 | Q34 |
| 沖縄県 | B55 | Q55 |
元データは人泊単位なので、比較表に掲載する際は万人泊に換算します。
AIへの指示例②：数値の抽出
「確認した統計表から、北海道・京都府・沖縄県の2025年年間の延べ宿泊者数と外国人延べ宿泊者数を抽出してください。
従業者規模の総数を使用し、施設タイプによる絞り込みは行わないでください。
元データの人泊単位の比較表と、万人泊単位に換算した比較表を作成してください。
参照したシート名、セル位置、元の数値を必ず示してください。
欠損値や非公表値がある場合は推測せず、そのまま報告してください。」
この段階では、AIが抽出した数値を必ず元のExcelと照合します。
STEP3：外国人宿泊者割合を計算する
抽出した数値から、外国人延べ宿泊者割合を計算します。
例えば北海道では、外国人延べ宿泊者数13,302,640人泊を、延べ宿泊者数46,503,620人泊で割ります。
13,302,640 ÷ 46,503,620 × 100 ≒ 28.6％
同様に3地域の割合を計算し、小数第1位で表示します。
AIへの指示例③：割合の計算と検算
「抽出した3地域のデータを使い、外国人延べ宿泊者割合を算出してください。
計算式は、外国人延べ宿泊者数÷延べ宿泊者数（全体）×100です。
計算には万人泊へ丸める前の元の数値を使用し、最終表示のみ小数第1位にしてください。
分母と分子が同一年・同一地域・同一施設規模であることを確認してください。
計算式と結果を示し、元の数値との整合性も確認してください。」
構成比を計算するときは、表示用に丸めた万人泊の値ではなく、元の人泊単位の数値を使用します。
STEP4：比較表・グラフを作成して検算する
計算が完了したら、比較表とグラフを作成します。
今回は、宿泊者数の規模を示すグラフと、外国人宿泊者割合を示すグラフを別々に作成しました。
前者は全体の延べ宿泊者数を棒の高さで示し、その内訳として外国人延べ宿泊者数を表示します。残りの部分は全体から外国人宿泊者数を差し引いた値であり、必ずしも「日本人宿泊者数」と同義ではありません。
後者は、外国人延べ宿泊者割合を0〜100％の共通目盛りで比較します。
AIへの指示例④：比較と数値の読み取り
「検算した3地域の数値を使い、延べ宿泊者数と外国人延べ宿泊者割合を比較してください。
比較表と2種類のグラフを作成してください。
グラフはExcelやプログラムを使い、元の数値から直接描画してください。画像生成AIに数値や棒の長さを推測させないでください。
その後、宿泊者数の絶対数、外国人宿泊者数の絶対数、外国人宿泊者割合を分けて、数値から直接読み取れる特徴を整理してください。
個別施設の課題やサービスの導入需要については断定しないでください。」
今回の検算では、第2表の数値を第4表の年計と照合し、3地域とも一致することを確認しました。また、延べ宿泊者数は第9表・第10表の年計とも一致しています。
月別12か月分の合計と年計の掲載値には、一部で10人泊の差がありました。差が生じた理由は確定できていないため、今回の分析では年間確定値の掲載数値を採用しています。
宿泊者数と外国人宿泊者割合を比較すると何が分かるか
延べ宿泊者数の規模を比較する
実際に集計した結果は次のとおりです。
| 地域 | 延べ宿泊者数 | 外国人延べ宿泊者数 | 外国人割合 |
|---|---|---|---|
| 北海道 | 4,650.4万人泊 | 1,330.3万人泊 | 28.6％ |
| 京都府 | 3,315.7万人泊 | 1,829.1万人泊 | 55.2％ |
| 沖縄県 | 3,386.2万人泊 | 921.2万人泊 | 27.2％ |
出典：観光庁「宿泊旅行統計調査」2025年年間確定値・第2表を基に営業ツール研究所が独自集計。人数は万人泊で小数第1位、割合は元の人泊単位の数値から算出し小数第1位で表示。
延べ宿泊者数が最も多いのは北海道で、4,650.4万人泊です。
沖縄県は3,386.2万人泊、京都府は3,315.7万人泊となっています。
この3地域では、北海道の延べ宿泊者数が最も多いことが確認できます。
ただし、この数値は地域全体の宿泊利用を示すものであり、宿泊施設の数や営業対象企業の数を表しているわけではありません。
外国人宿泊者数と構成比を比較する
次に、外国人延べ宿泊者数を確認します。
北海道は1,330.3万人泊、京都府は1,829.1万人泊、沖縄県は921.2万人泊です。
延べ宿泊者数の総数では北海道が最も多かったものの、外国人延べ宿泊者数では京都府が最も多くなっています。
さらに構成比を計算すると、その違いが明確になります。
京都府の外国人宿泊者割合は55.2％で、北海道の28.6％、沖縄県の27.2％を大きく上回ります。
今回の比較から、宿泊者数の規模と外国人宿泊者割合は、異なる観点で確認する必要があることが分かります。
例えば、外国人宿泊者数の多さに関心がある場合は絶対数を確認し、地域の宿泊客構成に関心がある場合は割合を確認するという使い分けが考えられます。
必要に応じて客室稼働率を補足する
宿泊者数とは別の指標として、客室稼働率も確認できます。
今回の2025年年間確定値では、次の結果でした。
| 地域 | 客室稼働率 |
|---|---|
| 北海道 | 61.2％ |
| 京都府 | 66.8％ |
| 沖縄県 | 60.3％ |
出典：観光庁「宿泊旅行統計調査」2025年年間確定値・第8表。
客室稼働率は、利用客室数を利用可能な総客室数で割った割合です。延べ宿泊者数とは計算に使う単位や分母が異なります。
今回の3地域では、京都府の客室稼働率が最も高くなっています。
ただし、客室稼働率が高い理由や個別施設の収益性は、この数値だけでは判断できません。
今回は補足情報として扱い、分析の中心は宿泊者数と外国人宿泊者割合の比較に置きます。
分析結果をホテル向け営業の着眼点に変える
統計上の特徴から確認事項を整理する
ここまでの分析で、3地域の宿泊者数と外国人宿泊者割合には違いがあることが確認できました。
営業担当者が次に行うのは、この違いを商談での確認事項につなげることです。
例えば、次のように整理できます。
| 地域 | 統計から確認できた事実 | 商談での確認事項 |
|---|---|---|
| 北海道 | 3地域で延べ宿泊者数が最多 | 個別施設の宿泊規模や繁忙期の運用 |
| 京都府 | 外国人宿泊者数・割合が最多 | 実際の外国人客比率、多言語での対応状況 |
| 沖縄県 | 総宿泊者数は京都府より多いが、外国人割合は低い | 個別施設の客層構成と、その違いに応じた業務運用 |
例えば京都府では、外国人宿泊者割合が他の2地域より高いという結果が得られました。
そのため、京都府内の施設へ商談に行く場合、外国人宿泊者への対応状況を事前の質問項目に加えることが考えられます。
一方、沖縄県では、宿泊者数の総数は京都府より多いものの、外国人宿泊者割合は低くなっています。実際にどのような客層を受け入れ、どの業務に負担があるのかを確認することが重要です。
これらは営業準備の着眼点であり、統計から個別施設の課題が確認されたことを意味しません。
予約・チェックイン・接客の運用を確認する
宿泊施設向けのITサービスを販売する場合、統計分析の結果を具体的な業務の確認につなげます。
例えば、予約管理システムを扱う営業担当者であれば、現在の予約受付方法、予約サイトとの連携、変更・キャンセル対応などを確認します。
チェックイン支援サービスであれば、繁忙時間帯の受付方法や宿泊者情報の登録方法などが確認対象になります。
多言語対応サービスであれば、実際に必要な言語、案内方法、問い合わせ対応の状況などを確認します。
こうした質問の整理にもAIを利用できます。
AIへの指示例⑤：商談での確認事項の整理
「先ほど分析した宿泊旅行統計調査の結果を、ホテル向けサービスの商談準備に活用します。
予約管理システム、チェックイン支援サービス、多言語対応サービスを扱う営業担当者を想定してください。
次の項目に分けて整理してください。
- 統計から直接確認できた事実
- 営業上の仮説
- 宿泊施設に確認したい質問
- 自社サービスとの適合性を判断するために必要な情報
- 統計だけでは分からない事項
地域の数値から個別ホテルの課題やITサービス導入需要を断定しないでください。
質問は商談で自然に使用できる表現にしてください。」
このように指示することで、分析結果を地域比較だけで終わらせず、営業担当者が使用できる質問候補に整理できます。
自社サービスとの適合性を判断する
統計から考えた質問を実際の商談に使用するときは、自社商品との関連性を確認します。
例えば、外国人宿泊者割合が高い地域であっても、外国語対応の仕組みが十分に整備されているホテルには、新しい多言語対応サービスを提案する必要性が低い場合もあります。
反対に、外国人宿泊者割合が比較的低い地域でも、特定の施設では外国人宿泊者を多く受け入れている可能性があります。
実際の商談では、顧客施設の宿泊客構成、現在の業務フロー、使用システム、現場の問題、サービスの検討条件などを確認します。
AIは質問候補や仮説の整理を支援しますが、顧客の実態を確認し、提案の必要性を判断するのは営業担当者の役割です。
宿泊統計を営業に活用するときの注意点
延べ人数・外国人宿泊者の定義を正しく理解する
宿泊統計を扱うときは、指標の定義を確認することが欠かせません。
特に延べ宿泊者数は、実際に何人の人が宿泊したかを示す実人数ではありません。
また、外国人延べ宿泊者数についても、統計上の定義と調査方法を理解して使用する必要があります。
人数や割合を営業資料に掲載する場合は、単位と対象条件を明記し、必要に応じて観光庁の用語解説を参照します。
統計の集計条件と数値の整合性を確認する
AIでExcelを分析する場合、注意したいのは、異なる条件の数値を組み合わせてしまうことです。
年次、地域、施設区分、単位、分母をそろえ、元の統計表と照合してください。
また、施設タイプ別や宿泊目的別の表には不詳の区分を含む場合があり、表示された内訳を単純に合計しても総数と一致しないことがあります。
欠損値や集計上の差異があっても、AIに推測で補わせないことが重要です。
なお、2026年1月からは調査の層化基準が従業者数から客室数へ変更されています。2025年と2026年以降のデータを比較する場合は、調査方法の変更が結果に与える影響にも注意が必要です。
また、今回使用したのは公開統計ですが、実際の顧客情報や宿泊者の個人情報などをAIで分析する場合は、所属企業の情報管理ルールやAIサービスの利用条件を確認してください。
機密情報や個人情報を、必要な確認をせずにアップロードしないことが重要です。
公開統計を加工して利用する場合も、出典と加工した主体を明示します。第三者の権利がある写真や図版などは、別途利用条件の確認が必要です。
地域統計で分からないことは顧客に確認する
宿泊旅行統計調査からは、地域別の宿泊者数や宿泊客の構成について多くの情報が得られます。
しかし、個別施設の売上や利益、予約管理システムの導入状況、接客上の問題、IT投資の予算などは分かりません。
統計分析を営業に活用するときは、次の流れを意識します。
公開統計から事実を確認する → AIで特徴と質問候補を整理する → 営業担当者が顧客の実態を確認する → 提案の必要性を判断する
AIに任せられるのは、主に情報の抽出、集計、比較、仮説や質問案の整理です。
一方、数値の正確性を検証し、顧客に合った提案を判断する作業は人が担います。
今回の3地域の比較では、北海道は宿泊者数の総数、京都府は外国人宿泊者の絶対数と構成比というように、異なる特徴が確認できました。
ただし、その違いが直ちに商品需要の違いを示すわけではありません。
宿泊施設向け営業における公開統計の価値は、営業先の課題を推測で決めることではなく、商談前に確認すべき事項を具体化できることにあります。
今回のように公開統計をAIで整理し、数値を検証したうえで顧客への質問につなげる方法は、宿泊施設向け営業以外の法人営業にも応用できます。
主な参考資料
集計対象：2025年1月〜12月・年間確定値。北海道・京都府・沖縄県の全施設規模の総数を使用。外国人宿泊者割合は第2表の数値から独自算出。データ確認日：2026年11月6日。
よくある質問（FAQ）｜宿泊統計のAI分析とホテル向け営業
宿泊旅行統計調査の読み取り方や、AIを使った分析、営業活動への活用について、よくある疑問を整理します。
