暫定日本語版：公開後のネイティブレビュー待ち。数値と証拠範囲は英語版と同一です。
調査方法と注意事項
AIエージェント対応状況調査のデータと方法
五つの証拠レイヤーは、それぞれ異なる問いに答えます。サンプル数、方法、主張できる範囲を分けて扱います。
方法の概要
主要レイヤーは、業界団体の名簿から収集した日本の宿泊施設2,642ドメインのクロールです。 各ドメインを積極的な条件と適切な条件でクロールし、後者を主要な公開測定に採用しました。
別レイヤーには、選定した山小屋80件の探索、情報忠実性の定性事例2件、 監督下の予約操作7セル、3回のエージェントセッションで行った1件の予約課題が あります。これらの結果を主要クロールの割合に混ぜていません。
到達可能性クロール
N = 2,642。正直なユーザーエージェント、証明書検証、robotsルール、1秒の待機、10パス上限、700KB上限。
山小屋探索
N = 80の選定対象。地域ポータルを含む2回の探索。無作為標本ではありません。
情報忠実性の事例
N = 2の具体例。現象の存在を示しますが、市場比率は示しません。詳細記録は内部に留めます。
予約操作
初期レイヤーはn = 7の監督下セルと、その後の再現事例。予約は送信せず、割合も公開しません。
物語の起点
3セッションで行った1件の予約課題。記録された体験であり、統計ではありません。
適切なクロール
対象には、業界団体に掲載され、公式ウェブサイトが公開されている施設を含めました。 既知の旅行マーケットプレイス、SNS、集約サイト、チェーン本社ドメインは収集時に 除外しました。ウェブサイトを公開していない施設は分母に入らないため、楽観的な 選択バイアスがあります。
クローラーは取得結果、メールが最初に現れたページ、問い合わせフォーム、電話リンク、 LINEリンク、構造化データ、認識可能な予約エンジンの特徴を記録しました。 エンジン検出は存在を測定するもので、エージェントによる操作可能性は測定しません。
この調査が主張しないこと
- 特定施設について、消費者向けAIが想起する割合。
- 廃止した100施設の深度フレームからの統計。
- 特定施設をエージェントが発見できないという結論。
- 非公開の否定的な試験から導いた特定ベンダーの結論。
- 予約完了、改善、流出、収益に関する割合。
- 代理測定が消費者向けAIの挙動を表すという主張。
再現性と公開データ
公開ダウンロードは集計値だけです。施設ごとの行、ドメイン、メールアドレス、 連絡先、内部識別子、監督下セッションの生ログを除外しています。 調査方法と訂正記録をデータと一緒に提供します。
積極的な結果と適切な結果のスナップショットは2026年7月23日に生成しました。 二つが矛盾する場合、主要な公開測定である適切な結果を優先します。
データ利用と引用
公開された集計値は、Spannへの帰属とこの方法ページへのリンクを付けて引用できます。 公開によって、施設ごとの行、連絡先データ、生ログ、内部調査資料へのアクセス権が 与えられるものではありません。
引用には、変数、分母、収集期間、対象が公式サイトを公開している業界団体由来の 施設であることを明記してください。
調査方法の質問
方法と訂正について
なぜ2回クロールしたのですか。
1回目は到達可能性の上限を見る積極的なクローラーでした。2回目は正直なユーザーエージェント、証明書検証、robotsルール、ページ上限、待機時間を使用しました。公開の主要測定には2回目を採用しています。
なぜサンプル数を分けているのですか。
各レイヤーが答える問いが異なるためです。2,642ドメインのクロールは市場レベルの到達可能性を支え、山小屋、情報忠実性、予約操作のレイヤーは限定された定性観察を支えます。
どの数値を訂正しましたか。
初期の代理分析では、発見されたメールのうち最初のページにある割合を16.1%と推定しました。適切なクロールで正確に測定すると52.7%でした。従来の「26件に1件」は撤回し、訂正値は「9件に1件」です。