観光産業AIの世界市場規模は2030年までにCAGR 28.7％で拡大する見通し

 

市場概要

観光産業におけるAI市場は、2024年には29億5000万米ドルに達すると推定され、予測期間中の年間平均成長率（CAGR）は28.7%で、2030年には133億8000万米ドルに達すると予測されている。AIの高度なアルゴリズムは、大規模なデータセットから実用的な洞察をもたらすことで、観光産業の様相を変える。AIは、市場動向、競合他社の価格設定、顧客需要のリアルタイム分析に基づき、価格モデルのビジネス方針を最適化し、収益最大化のために価格構造をダイナミックに変化させる。さらに、AIは特定の嗜好や行動に基づいて顧客データをセグメント化することで、よりターゲットを絞ったマーケティング・キャンペーンを展開し、より良いエンゲージメントを生み出すカスタマイズされたアウトリーチを可能にする。AI分析によって促進されたこのような改善は、非効率性を特定し、プロセスを合理化し、サービス提供を改善しながらコストを削減することを可能にした。観光ビジネスは、顧客の期待を上回るカスタマイズされた体験を創造し、ロイヤルティを育むことができるようになる。

AIとジェネレーティブAIは観光産業に大きな影響を与える。AI技術は、旅行者が何を好むかを予測するために膨大な量のデータを読み取ることによってパーソナライゼーションを強化し、その結果、企業はその旅行者にカスタマイズされた体験や推薦を提供できるようになる。ジェネレーティブAIは、個々の旅行者にパーソナライズされた旅程やマーケティング資料の動的コンテンツを作成する機会を提供する。このイノベーションは、チャットボットやバーチャルアシスタントを通じて業務を合理化し、顧客に迅速に答えながら顧客サービス業務を自動化する。逆に、AIベースのテクノロジーは、顧客の志向に沿った収益を最大化するため、価格戦略と在庫に有利に働く。これらの技術を統合することで、総合的な旅行体験を向上させる需要による市場の変化に適切に対応する生産性を高めることができる。観光業界は、AIの進歩を受け入れるようになるにつれ、サービスと効果を向上させるイノベーションを開発しなければならない。

パーソナライズされたサービスに対する需要の高まりは、観光分野全体へのAIの適用を促し、そこでますます多くのユニークな体験が顧客のために開発される。AIによって、企業は宿泊施設、食事施設、その他のアクティビティを検討しながら、宿泊客の行動を研究し、宿泊客に合わせた推奨を提供する際のパターンを予測することができる。また、認知学習によって、接客サービスにおいて本来は人間の労力が必要とされる作業を、AIがより安価に効率的に代行することも可能になるかもしれない。その他にも、宿泊客はよりスムーズな体験をすることができるが、ビジネスを全体的に運営することで、多くの手作業を省き、ほとんどの作業を自動化することができるため、より効率的な経営が可能になる。消費者がよりカスタマイズされ、パーソナライズされたインタラクションを求めるようになるにつれ、AIはサービスとオペレーションを改善するために、そのような要求に応える重要なツールとなっている。

導入コストの高さは、観光市場でAIを導入する際の大きな障壁の一つである。経営資源が乏しい企業は、AI統合の財務的負担を維持するのに苦労するかもしれない。AIの統合による財務的影響は、既存システムの高いアップグレードコストと新技術との互換性を要求する。例えば、パーソナライズされたチャットボットや予測分析ツールなど、AIベースのアプリケーションを開発しカスタマイズすることは、非常に高額になる可能性がある。それ以上に、AI技術の急速な進歩に対応するために、定期的なアップデートや開発を行う必要がある。この点で、一部の企業は、AIが顧客体験の充実や業務の効率化にもたらす可能性は計り知れないにもかかわらず、AIの潜在能力をフルに活用することが難しく、さまざまな分野で導入の遅れを招いている。

AIは、観光地での没入型体験を実際に構築することで、観光を再定義しつつある。AIを活用した拡張現実アプリケーションは、ランドマークや博物館、文化施設に関連するリアルタイムの情報やインタラクティブなコンテンツを提供し、その旅をより豊かでダイナミックなものにしている。技術的なソリューションは人々の好みに合わせることができるため、興味のあるポイント、場所の歴史的事実、隠れた名所、さらにはカスタムルートなどを適切に推薦することができる。AIは、効率的な訪問者体験のために、チケット発券を自動化し、待ち時間を可能な限り短くすることで、アトラクションへのスムーズなアクセスを可能にする。AIはさらに、言語の障壁を取り除く手助けをする。したがって、AI翻訳ツールを使えば、観光客は現地の文化により深く触れることができる。観光地でのAIの使用は、観光客の体験レベルを向上させるだけでなく、観光をアクセスしやすく、効率的で、エキサイティングなものにするために、どのようにサービスを向上させることができるかについて、観光地の運営者に洞察を提供する。

データのプライバシーとセキュリティは、AIを活用した観光市場の大きな課題である。企業は定期的に、パーソナライズされた体験を提供するためにAIが分析するために、より多くの顧客データをサーバーに送信することに直面している。データ漏洩や不正アクセスは増加の一途をたどっている。このような個人データの誤った取り扱いや流通は、強固なデータ保護方針を持たない機関に対する旅行者の不信感を高めている。さらに、GDPRやCCPAなどの規制によりコンプライアンスが複雑化し、企業は明確なデータの取り扱い方法と安全なシステムの導入を余儀なくされている。さらに、データに関連する事故が発生すれば、企業の評判が損なわれ、顧客の忠誠心が失われるだけでなく、経済的な影響ももたらされる可能性がある。このようなプライバシーとセキュリティの要件をすべて満たすことは、観光分野におけるAI技術の信頼と導入の成功を促進する上で非常に重要である。

主要企業・市場シェア

観光分野におけるAI市場の有力企業には、IBM（米）、スノーフレイク（米）、セールスフォース（米）などがある。これらの企業は数年前から同市場で事業を展開しており、多様な製品ポートフォリオ、最先端技術、確立された地理的足跡を有している。これらの企業は、観光インフラにおけるAIの研究開発に熱心に取り組んでいる。

航空業界におけるAIの導入は、安全性と顧客満足度さえも重視し、運航を大きく進化させてきた。航空機システムは、故障を予測する高度なアルゴリズムを持っており、ダウンタイムを減らし、すべての損失の決済を最小限に抑えながら、安全レベルを向上させる。効率的な燃料消費を行う航空交通管理技術も、AI駆動システムのアルゴリズムが天候パターンと乗客の積載量を分析することで観測される。このような高度なAIベースのチャットボットは、予約リクエストやフライト状況への迅速な応答を通じて顧客エンゲージメントを強化する一方、個人的なラウンジアクセスの提案や、特定の乗客の好みに対応するパーソナライズされた機内エンターテイメントを支援する。空港での航空保安業務もAI技術によって改善され、スクリーニングの効率と精度が向上している。このように、このような能力を適切に活用することで、航空会社は事業運営に関連するコストを増加させることなく、顧客の旅行の利便性を確保することができる。これは最終的に、顧客満足度とロイヤルティの向上につながる。一言で言えば、AIの特徴と能力の進歩は、近いうちに航空界に革命をもたらすと期待されている。

観光分野におけるホスピタリティ・エンドユーザーには、AIを活用してゲストの体験向上を実現し、業務効率を高める様々な事業を代表する企業が含まれる。ホテルは、自動チェックイン・ソリューション、客室のインテリジェント制御、ゲストの嗜好に基づくパーソナライズされたレコメンデーションなどを通じて、パーソナライズされたゲスト・サービスにAIを利用している。リゾートやテーマパークでは、AI主導のソリューションを通じて、混雑管理、ダイナミックプライシング、パーソナライズされたゲストとのインタラクションを行い、スムーズなビジター体験を確保している。クルーズ・ライン・オペレーターは、インラインの旅程計画にAIを採用し、チャットボットを使って顧客とのやり取りを促進している。船内サービスもリアルタイムでモニターされる。レストランやカジノは、AIを活用して最適な予約を管理し、AIベースのモデルでよりパーソナライズされたメニューを作成し、セキュリティを向上させている。これらはすべて、利用客にインタラクティブで効率的な環境を提供するのに役立っている。AIは、ホスピタリティ・ランドスケープを変化させ、イノベーションを推進し、さまざまなエンドユーザー・セグメントにわたって効果的なサービスを提供する上で、依然として中心的な役割を担っている。

中国では、杭州東駅が2020年1月の春節の移動の際に、顔認識技術を使って臨時身分証明書の発行を迅速化し、乗客が有人カウンターの前に行列を作る代わりに30秒以内に身分証明書を取得できるようにした。2023年10月には、東京の西武新宿駅が凸版印刷の「VoiceBiz」というAlを搭載した機械を導入した。この機械は、音声を12ヶ国語に翻訳し、透明スクリーンにリアルタイムで通訳を表示することで、職員と顧客とのコミュニケーションを図る。インドの観光分野におけるAIは、様々なセグメントで変革的な発展を遂げている。2024年9月、ベンガルール・メトロは効率性を高めるため、CBTC（Communications-based Train Control）信号システムとしても知られるドライバーレス技術を導入した。さらに、同地下鉄のイエローラインでは、AIを使用して線路を監視し、乗客がより安全に移動できるようにする。

2024年8月、KTとLGは、広帯域全二重通信に焦点を当てた観光技術と標準におけるAIの研究において提携した。
2024年5月、大韓航空はAWSと提携し、顧客体験を向上させる革新的なAI技術を組み込んだAIコンタクトセンター（AICC）プラットフォームを開発。

2024年4月、Sabre CorporationがInterparkTripleと提携。これは、セイバーのTravel AIマイクロサービスとInterparkTripleの独自プラットフォームを活用し、AIを活用した機能性とパーソナライズされた体験をユーザーに提供することを目的としている。

2024年3月、IBMとセールスフォースはAIとデータのエコシステムを強化するために提携を拡大した。IBMのwatsonxプラットフォームとGraniteモデルは、Salesforce Einstein 1 Platform上の生成的AIユースケース、事前構築されたアクション、プロンプトを後押しする。

観光産業における人工知能市場は、幅広い地域で存在感を示す少数の主要プレーヤーによって支配されている。観光産業における人工知能市場の主要プレーヤーは以下の通りである。

Snowflake (US)
IBM (US)
NVIDIA (US)
Microsoft (US)
AWS (US)
Salesforce (US)
Huawei (China)
Appier (Taiwan)
Sabre Corporation (US)
SAS Institute (US)
[24]7.ai (US)
Virtusa Corporation (US)
Travelport (UK)
Amadeus (Spain)
Devon Software (Poland)
Artisoft (US)
Jio Haptik Technologies Limited (India)
SHR Group (US)
Duve (US)
Nescient (US)
Persado (US)
Canary Technologies (US)
Mize (US)
FLYR (US)
Geovana (US)
Layla AI (Germany)

 

【目次】

はじめに
研究方法論
要旨
プレミアムインサイト
市場概要と業界動向
5.1 はじめに
5.2 市場ダイナミックス DRIVERS- 意思決定プロセスを容易にするデータ自動化ツールの採用増加- 顧客体験を向上させる高度にパーソナライズされたサービスへの需要の増加 RESTRAINTS- 初期コストの高さ OPPORTUNITIES- 顧客との対話に革命をもたらす観光分野へのAIの導入- フライト予測のためのAI駆動型アプリケーションの出現 CHALLENGES- データプライバシーとセキュリティに関する懸念
5.3 観光分野におけるAIの歴史
5.4 エコシステム分析
5.5 ケーススタディ分析 ブッキング・ドットコム、AWSとジェネレーティブAIを活用し、顧客が新しい旅の世界を体験できるよう支援 トラベルパスの旅は、よりキュレートされた旅行者体験を半額で提供 A1 インテリジェンシア・エム・ヴィアジェンス、パワーオートメートとコパイロットスタジオでチームの効率と顧客体験を向上 ホマリス、デュベイのスマートプライオリティでより高い顧客満足度を達成
5.6 サプライチェーン分析
5.7 関税と規制の状況 プロセッサーとコントローラー（hsn: 854231）に関連する関税 規制機関、政府機関、その他の組織 主要規制 AI IN TOURISM- 北米- ヨーロッパ- アジア太平洋- 中東・アフリカ- 中南米
5.8 価格分析 主要企業の平均販売価格動向（サブスクリプションプラン別） 指標価格分析（機能別
5.9 技術分析 主要技術 – 会話型AI – 自律型AIと自律型エージェント – AutoML – 因果的AI – MLOps 補助技術 – ブロックチェーン – エッジコンピューティング – センサーとロボット – サイバーセキュリティ 補助技術 – ビッグデータ – IoT – 拡張現実（AR）/仮想現実（VR）
5.10 特許分析 主要特許リスト
5.11 ポーターのファイブフォース分析 新規参入の脅威 代替品の脅威 買い手の交渉力 サプライヤーの交渉力 競争相手の強さ
5.12 顧客ビジネスに影響を与えるトレンド／混乱
5.13 主要ステークホルダーと購入基準 購入プロセスにおける主要ステークホルダー-購入基準
5.14 2024-2025年の主な会議とイベント
5.15 観光市場におけるAIの技術ロードマップ 短期ロードマップ（2023～2025年） 中期ロードマップ（2026～2028年） 長期ロードマップ（2029～2030年）
5.16 観光市場におけるaiのベストプラクティス パーソナライゼーションと顧客中心アプローチ 既存システムとのシームレスなaiの統合 リアルタイムでのデータ活用 業務効率の向上 データプライバシーとセキュリティの遵守 持続可能性のためのai 継続的な学習と改善 人とaiのコラボレーション 透明性と信頼 監視とメンテナンス
5.17 現在のビジネスモデルと新たなビジネスモデル サブスクリプションサービス ダイナミックプライシング サービス料 データ収益化 AIを活用したロイヤルティプログラム カスタマイズされた旅行パッケージ 補助的な収入源 AIを活用した旅行分析
5.18 観光市場におけるAI：ツール、フレームワーク、技術
5.19 貿易分析（8542） プロセッサとコントローラの輸出シナリオ プロセッサとコントローラの輸入シナリオ
5.20 投資と資金調達のシナリオ
5.21 人工知能（AI）／ジェネレーティブAIが観光業に与える影響 観光業におけるジェネレーティブAIの使用例
観光産業におけるAI市場、サービス別
6.1 導入サービス： 観光産業におけるAIの推進要因
6.2 ソリューション 旅行- 予約管理システム- バーチャルアシスタント＆チャットボット- 価格設定＆収益管理- 顧客体験管理- セキュリティ＆監視システム- その他の旅行ソリューション ホスピタリティ- 予約管理システム- バーチャルアシスタント＆チャットボット- 価格設定＆収益管理- 顧客体験管理- セキュリティ＆監視システム- 業務効率化＆リソース管理- その他のホスピタリティソリューション
6.3 サービス プロフェッショナル・サービス- 個別のトレーニング・プログラムと既存インフラへのAIソリューションのシームレスな統合が市場成長を促進する- コンサルティング- システム統合と導入- サポートとメンテナンス マネージド・サービス- 経験豊富なプロバイダーによるシステム障害や混乱を低減するAI管理のアウトソーシングが市場成長を促進する
観光分野におけるAI市場、種類別
7.1 導入タイプ： 観光分野におけるAIの推進要因
7.2 MLやNLPなどのその他のAI技術は、顧客の行動傾向を特定することでサービスを向上させ、市場を牽引する 機械学習 自然言語処理 予測分析 コンピュータビジョン
7.3 AIベースのバーチャルツアー、パーソナライズされたコンテンツと推薦の生成が市場を牽引する。
観光分野におけるAI市場、エンドユーザー別
8.1 導入エンドユーザー：観光AI推進要因
8.2 旅行業界 レンタカーと移動手段のプロバイダー- AIを活用したチャットボットとバーチャルアシスタントが成長を促進する 海上旅行- AIアルゴリズムが天候と交通パターンを分析して最適なルートを推奨し、時間と燃料を節約する 航空- AIが運航を最適化し、遅延を削減する その他のエンドユーザー
8.3 ホスピタリティ産業 ホテル – AIが客室稼働パターンを分析し、スタッフのスケジューリングを最適化することで、コストを削減し、市場成長を促進する リゾート＆アミューズメントパーク – AIアプリがリアルタイムナビゲーションを提供し、ゲストがアトラクションやサービスを効率的に見つけられるよう支援し、市場成長を促進する クルーズラインオペレーター – AIが資源利用を最適化することで、持続可能性をサポートし、市場成長を促進する その他エンドユーザー

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レポートコード：TC 9253