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旅行会社

 孫が旅行会社に就職した。

 私自身は、旅行会社に関係する仕事に就いたことは無いが、ツアー客としてお世話になった経験は有る。そのときに「旅行会社の顔ともいえる添乗員が能力を発揮できる環境を整えられる会社に成長してほしい」と感じたことを思い出し、「添乗員」に関する情報を集めることとした。


 JTBに買収された欧州ツムラーレ社とクオニイ社の統合で2020年に出来たクオニイ・ツムラーレ社が添乗員向けアプリ〔Partners〕

https://www.kuonitumlare.com/ja/tour-leader-mobile-app

を販売していた。

【謳い文句】

1)紙製旅程表からの解放→本来業務(旅行者への特別体験提供)専念

2)オフライン・アクセス

3)現地マルチ・チャネル・サポート

4)地図連動ナビゲーション機能

5)サービスバウチャー、食事メニュー、宿泊リスト

【手続き】

 添乗員の氏名とEメールアドレスの提供→3ステップのメール通知→利用開始

挿絵(By みてみん)

 JTB以外の旅行会社も、自社製の添乗員サポート体制整備が必須のように感じた。


 【入学祝いのプレゼント】人気ランキング2025決定版

https://giftmall.co.jp/FXMuKOQc/

というウェブサイトを発見した。

 「可愛い子には旅をプレゼント―進学祝いシリーズ―」を発売している旅行会社は無いのだろうか?

 AI活用ツーリズム時代に起きることは?

https://monqu.web.fc2.com/travelvoice20240823.html

というウェブサイトを発見した。


 AI活用ツーリズム時代に起きることは? パッケージツアーやOTAの終焉など、5つのテーマで未来の姿を考えた【外電コラム】

2024年08月23日

 AI(人工知能)やAGI(汎用人工知能)の普及に伴い、2030年以降のツーリズムはどのように変わっていくのだろうか。その将来像に関わるテーマが、次第に明らかになってきた。

 これから予想される、次の5つのテーマについて、まだ不確実な“既知の未知”も含めてツーリズムの未来を考えてみたい。

 ウェブブラウザの終焉(旅行eコマースにおいて)

 パッケージツアーの終焉

 ツアーガイドの終焉

 ツアーバスの終焉

 現行のOTA(予約テック、ツアー事業の産業構造を含む)の終焉

 2024年現在、我々が手にしているAI技術は、こうした産業構造の変化を起こすのに充分なレベルに達しており、基本的に、これ以上の技術進化は不要という段階まで来ている。とはいえ、チャットGPTなどの大規模言語モデル(LLM)はあくまでベースとなるテクノロジーであり、AIの可能性を存分に活かす起業家が現れるまで、もう少し、猶予はありそうだ。

 どのぐらいの時間が残されているのかは、既存のAIや間もなく完成予定の新機能を使い、現行の価格コストやスピードで新商品やサービスを作るのに、あと何年、あるいは何カ月かかるのかによる。

 しかし、AIができることはどんどん増えて、稼働スピードも高速化するだろう。前述した5つのテーマが現実となるタイミングは、今の想定より早まることはあっても、遅くなることはないと思う。以下に項目ごとに詳述する。

1. 旅行eコマースにおけるウェブブラウザの終焉

 将来、消費者の代理人であるAIエージェントが、サプライヤーの代理人であるAIエージェントと会話し、商品を選び、価格を交渉し、最終的に予約や購入を決めるようになるだろう。この間、双方ともに人間がウェブブラウザを使う場面はない。

 AIエージェント間でのやりとりで、人間にも読めるウェブサイトを使うことはあり得るが、少なくともAIエージェントたちにとって、人間用ウェブサイトは無用だ。

  ジェレミア・オウヤン氏の投稿(Xより引用)

 ※出典: https://x.com/jowyang/status/1798729850792059152

 論文「AnyTool: Self-Reflective, Hierarchical Agents for Large-Scale API Calls(多数のAPIを使って要求に応える、自己反省型・階層型 エージェントツール”AnyTool”)」

 ※出典: コーネル大学コンピューターサイエンス専攻学生の研究事例

 このツールは、AIエージェントという概念を具現化した初期の優れた事例だ。世界最大級の開発者用APIマーケットプレイス「Rapid API」に公開されている1万6000以上のAPIの中から、ユーザーの問題解決に役立つものを選び出して使う。

具体的に想定される動き

 私が実際に Autoura社 のAIプラットフォーム用に書いたコードはこうだ。

 まず、オープンAIに対し「ある地域の、その時点での天気が知りたい場合、このツールを使う」と指示。次に、このリクエストをAIから受信し、天気情報を返信するコードのエンドポイントを作る。これにより、AIがライブデータ(日付、価格、在庫数など)にアクセスできるようになり、ハルシネーション(AIによる誤った情報生成)防止になる。AIは、質問の内容やその時々のタイミングに応じて、最適なツールを選び出す。

 当社ではこれまでにAIツールを14本ほど開発したが、多いところでは100ぐらい保有しているAIプラットフォームもある。

 著者が実際に作成したコード

  前述のAnyToolに関する論文は、一般公開されている第三者のAPIを呼び出すというモデルを説明している点でとても興味深い。

 具体的な例を考えてみよう。

 旅行サプライヤーのウェブサイトが1000あり、すべてのテキストや各種機能を読み取るためには、5種類のAIツールが必要だとする。その場合、AIエージェントは各ウェブサイトから、最適なデータやサービスを呼び出すことができる。つまり、各サイトが、それぞれ5つのツールを用意する必要はない。

 あるサプライヤーのサイトでは、縦長サイズの動画で観光地を紹介しており、別のサイトには軍隊の武勇伝が、また別のサイトにはパリの観光情報がある。これをもとに、AIエージェントが作り出すのは、パリ旅行の縦長サイズ動画とエッフェル塔の営業時間、チケット情報といった具合だ。必要に応じて、AIエージェントがサプライヤーのサイトに適したツールを呼び出し、これを組み合わせて消費者に届ける。

 こうした手法により、AI時代にふさわしい、分散型の産業構造を実現できる。面白くなってきた。このアイデアに出資したい方もいるのではないだろうか?

AIエージェントどうしが対話できるようになった場合、流通するデータ構造のスタンダードは、これまでと違う形になるのだろうか?

 例えば、ツアー情報、価格、在庫の有無が旅行会社のウェブ上で分かるようになるべきであって、どんなAIエージェントも認証なしでAPIを通じて情報にアクセスできるようになる必要があるだろう。

SEOはどう変化するのか?

 検索エンジン(SE)ではなく人工知能(AI)への最適化を目指す、いわば「AIO」になるだろう。私自身は目下、AIのチューニングに多大な時間を費やし、AIツールと大規模言語モデル(LLM)のつながりを強く、あるいは弱くしたり、AIが特定の方法でツールを使うように誘導したりしている。原則として、AIツールの設計で重要なのは、具体的であることだ。第三者のAIエージェントによる利用を想定したAPIツール構築において、これから必要になる「AIO」を理解するために、こうした経験は非常に役に立つと思う。

2. パッケージツアーの終焉

 AIによる旅行プランニングは、各人向けにパーソナライズされたオンデマンドの体験作りを普及させるだろう。事前に旅程が決まっているツアーと旅客をマッチングする流通に代わり、申し込んだ顧客の好みや選択をもとに、その人のための旅行商品を組み立てるようになる。

 グーグル、トリップアドバイザー、他にも数多くのOTAやスタートアップが旅行プランニング・ツール作りに取り組んでいる。圧倒的な支持を得ているソリューションはまだないが、いずれ誰かが突破口を開くだろう。旅程が決まったら、次はAIによるエクスペリエンス設計だ。

地域のツアー催行会社がこうした変化に対応するためには、どうしたらよいか?

 必要なところは、人間のツアーガイドが対応する。

 AIが活用する地域情報や知識が、常にベストな内容になるよう留意する。

 オペレーションで想定される困りごとへの対応を支援する。

 地域の流通ネットワークを構築する。観光協会、ホテル、地域の観光施設との連携。

体験のパーソナライズをどのように進めるべきか?

 顧客の好みをどうやって把握するか?実のところ、私は過去12か月以上にわたってこの課題に取り組んできた。より詳しい対策などを近いうちに提案したい。

3. ツアーガイドの終焉

 AIツアーガイドは、一般向けツアーの催行に適しており、観光目的ではないレジャーにも大きな影響力がある。ただし、AI化が100%進むことはない。人間のツアーガイドの方がふさわしい場もあるので、人間のガイドが消えるというシナリオは描いていない。

 前述した「パッケージツアーの終焉」とも関連するが、複数の個人がシェアするパッケージツアーから、個人向けにパーソナライズされたツアーへの転換が進むためには、AIツアーガイドの実用化により、一般向け商品でも採算がとれる形になることが欠かせない。

 私がAIツアーガイド開発に着手してから4年になる。非常に困難な道のりで、ようやく初の一般向け商品化が見えてきたところだが、いずれ当社か、他の誰かが実現することは間違いない。AIツアーガイドの時代は確実にやってくる。

将来、消費者はAIエージェント・アシスタントを持つようになるのか?

 それとも家事、旅行、仕事など担当分野が異なる複数のAIエージェントを使うようになるのか? この違いによって、未来の流通、知識やツールの展開方法をどう考えるかが変わってくる。

AIの優劣について。

 幅広く何にでも対応し、旅行に関する知識もあるAIアシスタントが登場したら、旅行に特化したAIツアーガイドに勝ち目はあるのか。

4. ツアーバスの終焉

 ロボタクシーや個人所有の自動運転車(1日ハイヤーも可能)がツアーバスに取って代わるだろう。

 ウェイモ(アルファベット/グーグル系)は1週当たり5万回のツアーを走行可能。百度バイドゥーのアプロは同83万9000回(2023年第4四半期の発表)。

 自動運転車両はすでに実用化され、事業規模は拡大している。

モビリティ(移動サービス)を集めたプラットフォーム大手が現れるか?

 例えばグーグル、アマゾン、テスラなど? その時、観光商品のオペレーションはどうなるのか。ツアー事業者の多くは、自社の体験ツアーを催行するために欠かせない車両を保有していないのが現状だ。モビリティ・プラットフォームが自らAIツアーガイド付きのツアーを催行するのはどうだろう?

それともツアー催行会社とホテルが手を組み、特別仕様の自動運転車両を走らせるようになるのか?

 その場合、大手モビリティ・プラットフォームが展開する自動運転サービスとの違いは? ライバルに差をつけるためには、車両デザインの段階から、計画的に進める必要があるだろう。資金力の小さい企業が自動運転サービスに参入を考える際には、こうしたコスト(時間も)の負担が重くなる。

5. OTA>予約テック>ツアー事業構造の終焉

 私は、新しく3つの層で構成された産業構造になると予測している。

 上位層:AIエージェント・アシスタント(消費者との関係構築を長期的にマネジメントする)

 テック層:デジタル体験プラットフォーム(AIツアーガイドを含む) 当社Autoura が構築してきたのがこのレイヤーだ。

 ベース層:各種観光アトラクション、人間のツアーガイド、自動運転車両

 このエビデンスは、まだ見当たらない。

 しかし最も重要な問題は、既存のOTA(旅行テックやツアー事業を含む)のビジネスモデルでは、自動運転車両やAIツアーガイドをうまく活用できないという懸念だ。私がそう考える理由は4つある。

パーソナライゼーション。

 現在の流通モデルでは、パーソナライゼーションはうまくいかない。

アドホック・ツアーの造成。

 現在の流通モデルは、事前に旅程が決まったツアーを前提としている。

ツアー催行事業者はロボタクシーなどの車を保有していない。

 OTA経由で販売している車と、モビリティ・プラットフォームが直販する車を比べると、まったく同じ車両なのに価格が異なるのはいかがなものか。非常に混乱する。

 AIツアーガイドによる 無料ツアー。

 現行のOTAは、無料の商品の取扱いには無関心だ。

私が抱いている大きな疑問

 この他にも、色々な疑問を感じているので、以下に挙げてみた。

AIの登場による旅行業界の再構築が進むなかで、旅行が受け入れ地域にもたらす収益と、地域独自の文化を守るためには何が必要か?

 最初から、この2点を意識した産業構造を作っていかないと、「スターバックス化」が起きるだろう。AIを使った同じような観光が、世界中で再生される事態は避けたい。

観光アトラクションの位置づけはどうなるのか?

 現在とほぼ変わらず、流通手法に多少の調整が加えられるだけなのか。それとも、OTAがホテルや観光アトラクション施設(ホテル付きのところも)の販売やオペレーションにAIツアーガイドを活用するようになるのか。さらにOTAが、例えば動物園などの観光施設内で体験ツアーなどを催行することもあり得るだろう。そうなると観光施設は、販売や流通だけでなく、施設内でのツアー催行についても主導権を奪われてしまうかもしれない。

 異論も含め、興味をお持ちの方とはぜひ意見交換をしてみたい。

 ※編集部注:この記事は、英デジタル観光・旅行分野のニュースメディア 「DestinationCTO」 から届いた英文記事を、同社との正規提携に基づいてトラベルボイス編集部が日本語翻訳・編集したものです。

 ※オリジナル記事: 5 big themes for the AI tourism era after 2030

 著者:アレックス・ベインブリッジ(DestinationCTO 創設者/Autoura CEO)

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