評価を分けていたのは「設備」ではなかった——。同一エリアの宿泊施設17施設・約14,000件のGoogle口コミを独自に収集し、一件ずつ読み解いた調査レポートです。
口コミの星の数は、毎日のように見ています。でも、「なぜこの数字なのか」を説明できる人は、ほとんどいません。
「設備が古いから低いんだろう」「立地がいいから高いんだろう」。なんとなくの理由は浮かびます。けれど、本当にそれが原因なのか。どこに手を入れれば、星が動くのか。そこまでは、見えていないことが多いはずです。
私たちは、その「なんとなく」をデータで確かめたくて、この調査を行いました。同じエリアにある宿泊施設17施設、約14,000件のGoogle口コミを集めて、一件ずつ読み解いています。すると、評価を分けていたのは、思っていたものとは少し違う場所にありました。
ある駅周辺エリアの宿泊施設17施設を対象に、Googleマップ上に公開されている口コミを収集しました。高級ホテル、ビジネスホテル、温泉・スパ付きホテル、ウェディング対応ホテル、民泊まで、形態の異なる施設をまとめて見ています。
| 項目 | 数値 |
|---|---|
| 調査施設数 | 17施設 |
| 総レビュー数（概算） | 14,311件 |
| 加重平均評価 | 3.82 |
| オーナー返信を実施していた施設 | 14施設 |
調査方法：Googleマップ上に公開されている口コミのうち、テキスト内容のあるレビューを対象に、キーワードの抽出・感情の分類・宿泊体験の段階ごとの仕分けを行いました。口コミはすべてGoogleマップ上の公開情報です。個人名はレポート上で集計処理し、施設名も「施設A〜Q」として匿名化しています。
14,000件を人の目だけで読み切るのは現実的ではありません。私たちは、テキストを機械的に分類したうえで、要所を人が確認する流れで分析しています。「データを集める」だけでなく「読み解く仕組みを持っている」ことが、ここでの強みです。
17施設を横並びにすると、評価はきれいに二つの山に分かれました。駅直結の高級ホテル（施設B・施設P）は4.4前後の高評価グループ。一方、格安のビジネスホテル（施設I・施設L）は3.3前後の低評価グループです。口コミ数が最も多い施設A（5,489件）は4.0で安定していて、このエリアの「基準点」のような存在になっています。
横軸＝レビュー数 ／ 縦軸＝評価
※評価・件数は調査時点のGoogleマップ公開情報に基づきます。
| 施設 | 評価 | 件数 | タイプ |
|---|---|---|---|
| 施設A | 4.0 | 5,489 | 高級 |
| 施設B | 4.4 | 1,589 | 高級 |
| 施設C | 3.9 | 1,481 | 温泉・スパ |
| 施設E | 3.6 | 1,310 | ビジネス |
| 施設D | 3.9 | 1,206 | 高級 |
| 施設G | 3.4 | 955 | 温泉・スパ |
| 施設H | 4.0 | 869 | ビジネス |
施設B（1,589件 / 4.4）は、駅直結という立地の強さとサービス品質の両方を保ち、最も安定した高評価を維持しています。一方、施設G（955件 / 3.4）は天然温泉という差別化要素を持ちながら、施設の老朽化が評価を押し下げていました。立地や設備という「条件」だけでは、評価は決まらないことが見えてきます。
約14,000件のテキストから、よく出てくる言葉を抽出してカテゴリに分けました。高評価につながる言葉と、低評価につながる言葉。その両方で頻出していたのが「清掃」でした。
高評価の理由 TOP5（言及数の概算）
低評価の理由 TOP5（言及数の概算）
| 高評価の理由 | 言及数 | よく使われる表現 |
|---|---|---|
| 清潔感・客室の快適さ | 約420件 | 「清潔で快適」「部屋が広い」 |
| 立地・アクセスの良さ | 約380件 | 「駅から近い」「新幹線からすぐ」 |
| スタッフの対応 | 約300件 | 「フロントの対応が良い」 |
| 朝食の満足度 | 約250件 | 「ブッフェが充実」「焼きたてパンが美味しい」 |
| 眺望・ロケーション | 約200件 | 「高層階からの景色が最高」 |
| 低評価の理由 | 言及数 | よく使われる表現 |
|---|---|---|
| 部屋の狭さ | 約280件 | 「スーツケースを開けられない」 |
| 施設の老朽化 | 約250件 | 「設備が古い」「水回りが劣化」 |
| 清掃品質のばらつき | 約200件 | 「髪の毛が落ちていた」 |
| 壁の薄さ・騒音 | 約150件 | 「隣の声が聞こえる」 |
| Wi-Fi品質の低さ | 約120件 | 「遅すぎて仕事にならない」 |
高評価でも低評価でも「清掃」が最頻出する、というのが宿泊業界特有の現象です。高級ホテルでは1回の清掃不備が致命的な低評価に直結し、ビジネスホテルでは「値段相応かどうか」の判断軸になります。また「朝食」が差別化の最大要素で、無料朝食の有無や品質が、ビジネスホテル間の評価差を生んでいました。
口コミは、ただの感想の集まりではありません。「いつの体験について言っているのか」で並べ直すと、宿泊体験の流れが見えてきます。私たちは口コミを、予約・比較／チェックイン／滞在中／朝食・施設利用／チェックアウトの5段階に仕分けしました。
5段階で見た満足度の動き（感情曲線）
| 段階 | 好評につながりやすい点 | 不満につながりやすい点 |
|---|---|---|
| ① 予約・比較 | 口コミ評価の高さ、会員特典 | OTAと公式の価格差が不透明 |
| ② チェックイン | スムーズな手続き、アップグレード | 待ち行列、部屋の準備が間に合わない |
| ③ 滞在中 | 清潔で広い客室、眺望 | 部屋の狭さ、清掃のばらつき、騒音 |
| ④ 朝食・施設利用 | 朝食の品数と質、大浴場 | 朝食の混雑、大浴場の衛生状態 |
| ⑤ チェックアウト | スムーズな精算、荷物預かり | 混雑、満足客の口コミ投稿率の低さ |
「滞在中」の段階が、好評の言及も不満の言及も最も多く、宿泊体験の中核でした。特に部屋の清潔さ・広さ・設備の新しさが評価を左右します。一方、「チェックイン」の待ち時間やフロント対応は第一印象を決めるため、ここでの不満がそのまま低評価に直結しやすい傾向がありました。
同じ「宿泊」でも、お客様の期待値は施設タイプごとに違います。そこで、高級ホテル・ビジネスホテル・温泉スパの3つのタイプに分けて、感情の動きを比べました。
3タイプの感情曲線を重ねる
| 高級ホテル | ビジネスホテル | 温泉・スパ | |
|---|---|---|---|
| 加重平均（対象施設） | 4.10 4施設 / 8,335件 | 3.74 10施設 / 5,706件 | 3.55 2施設 / 2,436件 |
| 感情曲線の形 | 高位安定 （滞在中ピーク） | 山谷型 （滞在中に谷→朝食で回復） | V字型 （設備で底→温泉で急回復） |
| 最大のリスク段階 | 滞在中 （清掃のばらつき） | 滞在中 （部屋の狭さ・老朽化） | 滞在中 （老朽化・設備故障） |
ビジネスホテルは、部屋の狭さや老朽化で滞在中に評価が落ち込みますが、無料朝食や大浴場で「値段以上の満足感」を取り戻す山谷型でした。「バストイレ別」「高濃度炭酸泉」のように、1つの明確な差別化要素が評価を引き上げています。
温泉・スパホテルは、滞在中に施設の老朽化で大きく落ち込み、温泉で劇的に回復するV字型。問題は、温泉の感動が設備への不満で相殺され、総合評価が中位にとどまってしまうことです。
温泉や炭酸泉は、他のビジネスホテルにはない強力な差別化要素です。だからこそ、設備を改善できれば評価が最も大きく動くセグメントとも言えます。「差別化要素はあるのに、別の要因が足を引っ張っている」——データを段階で分けると、こうした構造が見えてきます。
17施設のうち14施設が、口コミにオーナー返信をしていました。その返信のしかたを4パターンに分けて、平均評価と並べてみました。
返信パターン別の平均評価
| 返信パターン | 平均評価 | 該当施設数 |
|---|---|---|
| 全件・個別・丁寧 | 4.08 | 4施設 |
| 全件・やや定型 | 3.97 | 5施設 |
| 一部対応 / 防御的 | 3.45 | 4施設 |
| 返信なし / ほぼなし | 3.73 | 3施設 |
全口コミに個別返信をしている施設の平均は4.08。一方、一部だけ・防御的に返信している施設は3.45でした。差は0.63ポイントです。
宿泊業界では口コミ件数が数百〜数千件と多く、全件に返信する工数は大きいものです。それでも施設A（5,489件）や施設H（869件）が全件対応を続けているのは、返信の効果を実感しているためと推察されます。返信は「評価そのものを上げる」というより、低評価への丁寧な対応が、口コミを読む次の宿泊検討者に安心感を与える——その積み重ねが評価に表れていると考えられます。
最後に、抽出された課題を「評価への影響度」と「取り組みやすさ」の2軸でマッピングし、優先順位を整理しました。
高級（4.10）＞ ビジネス（3.74）＞ 温泉・スパ（3.55）。設備投資とサービス品質が評価に直結します。
好評にも不満にも最頻出。1回の不備が即低評価に。標準化が最もROI（費用対効果）の高い施策です。
全件個別返信4.08 vs 消極的3.45。返信の品質と頻度が評価に相関していました。
「バストイレ別」「炭酸泉」など、コスパに明確な付加価値を加えた施設が高評価でした。
口コミの多くがイベント利用目的。「イベント後の快適な体験」を訴求できる施設が選ばれています。
ここまで読んでいただいて、伝わったことが一つあるとうれしいです。それは、口コミは「読むもの」ではなく「データとして読み解くもの」だということです。
星の数を眺めても、打ち手は見えません。けれど、14,000件を段階で分け、言葉を数え、返信のしかたと並べてみると、「どこに手を入れれば数字が動くか」が見えてきます。
私たちが大切にしているのは、施策をひとつ代行することではありません。こうしてデータから現状を正しく把握し、何が効くのかを見極めたうえで、優先順位をつけて動く——その流れ自体を、御社の中につくることです。
口コミ分析は、その入り口のひとつにすぎません。広告・SEO・LINE・データ基盤づくりまで、すべて「データで現状を読む」という同じ姿勢でつながっています。
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この調査でお見せしたのは、AsetZがふだん行っているデータ分析のごく一部です。
口コミ分析・MEO対策のほかにも、広告運用・SEO・コンテンツ制作・データ基盤づくりまで、「戦略から実行まで一貫して」支援しています。御社の口コミや顧客データを使って、同じように現状を読み解き、改善の優先順位を一緒に考えることもできます。無理な営業は一切いたしません。まずは現状の課題を、可能な範囲でお聞かせください。
株式会社AsetZ ｜ マーケティング × DX × AI 伴走支援 ／ https://marketing.asetz.jp/