旅行・ホテル業界のAIエージェント活用事例｜予約・接客・多言語対応の実例

旅行・ホテル業界では近年、人手不足と訪日外国人の急増という二重の課題に直面しており、AIエージェントの活用が一気に加速しています。予約対応・フロント業務・多言語接客・レベニューマネジメントなど、従来は熟練スタッフが担っていた高度な業務が、次々と自動化・省力化されています。2025年以降、楽天トラベルや令和トラベルをはじめとする国内大手が「AIファースト」を宣言し、実際に成果を上げている事例も増えてきました。

本記事では、旅行・ホテル業界におけるAIエージェントの具体的な活用事例を、予約・接客・多言語対応・収益最適化などのカテゴリ別に詳しく解説します。導入効果の数値や、日本国内の先進事例も豊富に取り上げているため、これからAIエージェントの活用を検討している事業者の方に、そのまま参考にしていただける内容です。

AIエージェント開発・活用の全体像は、以下の完全ガイドで体系的に解説しています。

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・旅行・ホテル業界AIエージェント開発・構築の完全ガイド

旅行・ホテル業界でAIエージェントが求められる背景

観光立国を目指す日本では、訪日外国人旅行者数が回復・増加の一途をたどっており、2025年以降も高水準で推移しています。一方、少子高齢化による労働力不足はホテル・旅行業界でも深刻であり、従来のように多数のスタッフを配置することが困難になっています。AIエージェントはこうした構造的な課題への解決策として、業界全体から注目を集めています。

観光庁の統計によると、宿泊業における有効求人倍率は全産業平均を大きく上回っており、現場ではフロントスタッフの確保が年々困難になっています。特に深夜帯や繁忙期のチェックイン対応、複数言語でのコミュニケーションを要する外国人対応は、スタッフ配置上の大きな悩みです。AIエージェントはこれらの業務を24時間365日自動化できるため、少人数体制でも高水準のサービスを維持できる手段として導入が急増しています。さらに、旅行者の行動変容も顕著です。JTB総合研究所が2025年11月に実施した調査では、スマートフォンでの情報検索手段として「生成AI」を利用する割合が前年比で約3倍（9.7%から28.8%）に急増したことが確認されており、AIへの問い合わせを自社サービスとして取り込む動きが不可欠になっています。

旅行・ホテル業界でのAIエージェント活用は、大きく「フロントオフィス系」と「バックオフィス系」の2系統に分類できます。フロントオフィス系では、予約受付・問い合わせ対応・チェックイン・多言語接客など、ゲストとの直接接点となる業務の自動化が中心です。バックオフィス系では、客室料金のダイナミックプライシング・需要予測・稼働率管理・マーケティング自動化などの収益管理業務が対象になります。これら両系統をカバーするAIエージェントが整備されることで、少人数でも効率的かつ高品質なホテル・旅行サービスの提供が現実となっています。世界的な旅行テクノロジー企業Amadeusは、収益管理・在庫管理・ダイナミックプライシングを統合したAIプラットフォームを提供しており、世界中の航空会社・ホテルが活用しています。

予約・問い合わせ対応でのAIエージェント活用事例

旅行・ホテル業界でAIエージェントの活用が最も進んでいる分野のひとつが、予約受付と問い合わせ対応です。これまで電話やメールで人的リソースを割いていた業務が、チャットボット型AIエージェントの導入によって大幅に自動化されています。深夜帯・繁忙期を問わず即時対応が可能になり、顧客満足度と業務効率の双方が向上している事例が相次いでいます。

楽天トラベルは2025年9月、AIエージェント機能「楽天トラベルAIホテル探索」の提供を開始しました。このサービスは、楽天トラベルに蓄積された膨大なクチコミデータ・多様な宿泊プラン・予約トレンドデータをAIが分析し、旅行者のニーズに合わせてパーソナライズされた宿選びをリアルタイムでサポートします。旅行者が自然言語で「子連れ向けの温泉宿を探している」「ビジネス出張で駅近のホテルがいい」といった形で入力するだけで、条件に合致した施設を即座に提案できます。単なる検索機能を超え、対話型のエージェントがユーザーの希望を深掘りしながら絞り込む仕組みは、旅行予約体験を根本から変えるものとして業界内外から注目を集めています。

SARASA HOTELは、宿泊施設特化型AIチャットボット・予約エンジン・CRM/MAを提供するtripla社のAIチャットボットを自社予約サイトに導入した結果、月間30万円相当の問い合わせ対応コストを削減することに成功しました。AIチャットボットが24時間対応でチェックイン・チェックアウト時刻の確認、設備に関する質問、宿泊プランの案内などに自動応答することで、フロントスタッフが本来の接客業務に集中できる環境が生まれました。この事例は、中規模ホテルであっても適切なAI導入によって月単位で明確なROIが得られることを示す先進事例として業界内で広く紹介されています。

Googleは2025年11月、旅行計画で活用できるAI機能「Gemini」の大幅なアップグレードを実施しました。旅程作成支援や自然言語によるフライト検索のグローバル展開に加え、タビナカでも使えるレストランやチケットの予約を完了まで自動化するAIエージェント機能を公開し、大手ホテルチェーンとの連携も進めています。ユーザーは自分のスケジュールや好みを自然言語で入力するだけで、AIが候補を提示し、そのまま予約手続きまで代行する仕組みです。Booking.comやExpediaもChatGPTとの連携を実現しており、チャット内でホテルの検索・料金確認・予約が完結できる体験を提供しています。これらの動きは「エージェンティックAI」が旅行予約の主要チャネルになりつつあることを示しています。

フロント接客・チェックイン自動化の活用事例

ホテルのフロント業務はゲストとの最初の接点であり、第一印象を左右する重要な場面です。AIエージェントとロボット技術の組み合わせにより、チェックイン手続きの自動化・セルフサービス化が進んでいます。スタッフによる対面対応が難しい深夜や繁忙期においても、ゲストが快適にチェックインできる環境づくりが可能になっています。

HISホテルホールディングスが運営する「変なホテル」は、AIエージェントとロボット技術を組み合わせた革新的な運営モデルで世界的な注目を集めています。恐竜型ロボットやヒューマノイドロボットがフロントで多言語対応し、チェックイン手続きを自動処理する仕組みを実装した結果、開業時に30人必要だったスタッフを7人まで削減することに成功しました。スタッフ数は約77%削減、生産性は約4倍に向上という数字は、AIエージェント×ロボティクスによる業務革新の可能性を端的に示しています。この取り組みは、深刻な人手不足に悩む宿泊業界に対して、「少人数×高品質サービス」というモデルが実現可能であることを証明したものとして、業界全体に大きなインパクトを与えました。

三井不動産ホテルマネジメントは、AIチャットボット「Cogmo Attend」を導入し、宿泊客からの多様な問い合わせに自動対応する体制を構築しました。導入当初は正答率が約8割程度でしたが、FAQ内容の継続的な改善と学習データの充実化によって正答率は約9割超まで向上しました。チェックイン時刻や駐車場の有無、アレルギー対応食の確認といった定型的な問い合わせをAIが処理することで、フロントスタッフは複雑な要望や特別対応が必要なゲストへの応対に専念できるようになっています。AIチャットボットの精度向上が顧客満足度の改善に直結している点が、この事例の重要なポイントです。

令和トラベルは2026年の年頭所感で「AIファースト」を正式に宣言し、旅行・観光業に特化したAIエージェントチャット「NEWT Chat」の提供を通じて宿泊施設の生産性向上と業務効率化を支援しています。2025年12月時点で、同社の開発業務におけるAI生成コードの活用比率は63%に達しており、業務のあらゆる領域でAIエージェントを積極活用する姿勢は業界の注目を集めています。NEWT Chatは宿泊施設スタッフが日常業務でAIエージェントを活用するためのインターフェースとして機能し、問い合わせ対応・情報収集・業務整理を一元的に支援します。旅行会社と宿泊施設の双方にAIを実装していく取り組みは、サプライチェーン全体のDXという観点から先進的なモデルケースとなっています。

多言語対応でのAIエージェント活用事例

訪日外国人旅行者の増加に伴い、英語・中国語・韓国語・タイ語など多言語での対応ニーズが急増しています。多言語対応ができるスタッフを複数シフトに配置するコストは膨大であり、小規模な宿泊施設には特に大きな負担です。AIエージェントによる多言語対応は、スタッフのスキルや勤務シフトに依存せず、24時間いつでも高品質なコミュニケーションを実現できる手段として急速に普及しています。

小田急ホテルセンチュリーサザンタワーでは、375室全室に多言語チャットボットを導入し、17言語での問い合わせ自動対応を実現しました。電話による問い合わせ対応の手間が大幅に削減され、特に外国語対応に不慣れなスタッフの負担軽減に大きく貢献しています。AIチャットボットが基本的な問い合わせを自動処理することで、スタッフは複雑な要望や高付加価値の接客サービスに時間とリソースを集中できるようになりました。この取り組みは、都市型ホテルにおいてインバウンド対応力を維持・強化する現実的な解決策として、同業他社にも参考にされています。

JTBとKotoznaが共同開発し、大阪公式観光サイト「osaka-info」に導入したChatGPT活用の多言語チャットボットは、深夜や混雑時においても訪日旅行者からの観光に関する問い合わせに24時間自動対応することを可能にしました。これまで案内スタッフが対応していた「おすすめ観光スポットはどこか」「交通手段はどうすればよいか」といった質問に、AIエージェントが自然な会話形式で多言語回答する仕組みです。観光地・交通・飲食・宿泊など多岐にわたる情報を即時提供できるため、旅行者の利便性が大幅に向上しました。このモデルは、自治体・観光協会レベルでのAI活用DXの先進事例として全国的に注目されています。

長崎県は2025年3月、公式観光情報サイト「ながさき旅ネット」に、AVA Intelligence株式会社が提供する旅程生成AI「AVA Travel」を導入しました。旅行者が目的地・旅行スタイル・予算・日程などを入力すると、AIエージェントが多言語でパーソナライズされた旅行プランを瞬時に生成します。外国語話者の旅行者も含め、個々のニーズに最適化された観光提案をスピーディに受け取れるため、長崎への来訪意欲の向上と観光消費の拡大に貢献しています。自治体公式サイトへの生成AI旅程作成機能の導入は国内でも先進的な取り組みであり、地域観光DXのモデルケースとして全国的に参照されています。

レベニューマネジメント・収益最適化でのAIエージェント活用事例

旅行・ホテル業界では、同じ客室でも予約タイミングや需要状況によって価格を変動させる「ダイナミックプライシング」が業界標準となっています。AIエージェントはリアルタイムで需要を分析し、最適な価格を自動設定することで、収益の最大化と稼働率の向上を同時に実現します。人手では不可能な速度とデータ量での価格調整が可能になり、バックオフィス業務の効率化にも直結しています。

倉敷アイビースクエアは、宿泊業界向けレベニューマネジメントシステム「Dynamic Plus（D+）」を導入し、価格設定業務の作業時間を約30%削減することに成功しました。加えて、前年比で売上約10%・ADR（平均客室単価）5%の向上も達成しており、業務効率化と収益改善の両立という理想的な結果を出しています。「D+」はAIが需要予測データに基づいてリアルタイムで客室価格を自動調整するシステムで、これまで担当者が手動で行っていた価格設定作業の大部分を自動化します。中規模の旅館・ホテルでもAIレベニューマネジメントの導入効果が十分に得られることを示す代表的な事例です。

旅行テクノロジー企業FLYR Labsは、航空会社の商業データを統合管理し、AIによって価格決定を自動化するプラットフォームを複数の大手航空会社に提供しています。フライトの需要予測・予約実績の分析・収益パフォーマンスの最大化を一元的に実行し、収益の最適化と業務効率化を同時に達成します。Fetcherrの生成AI価格設定エンジンを活用した事例では、売上高を10%以上伸ばした航空会社の事例も報告されており、通常1年弱かかるチケット在庫管理作業の大幅短縮と数千万ドル規模の増収が実現された事例も存在します。航空業界のダイナミックプライシングはAIエージェント活用の最先端領域のひとつです。

宿泊施設向けシステムを提供するApaleo社は、AIエージェントが空室状況の確認・予約の変更・ホテル運営上の各種タスクを自律的に実行できるMCPサーバーを開発しました。これにより、AIエージェントがホテルの基幹システムと連携し、フロントスタッフの指示なしに予約変更・空室確認・料金調整などを自動処理できる環境が整備されています。また、短期宿泊賃貸（STR）向けのBoom社が発表した「Business Agentic Manager」は、マーケティング・宿泊者コミュニケーション・財務報告など多機能領域での意思決定をAIエージェントが担うサービスとして注目を集めています。AIエージェントがホテルの運営基盤そのものに統合されていく流れは、2026年以降さらに加速すると見られています。

旅行プラン自動生成・観光情報提供でのAIエージェント活用事例

旅行の計画段階においても、AIエージェントの活用が広がっています。旅行者の行動変容によって生成AIを旅行情報収集に利用する割合が急増しており、旅行会社・OTA・観光自治体がAIエージェントによる旅行プラン自動生成サービスを提供することで、旅行者の利便性向上と自社サービスへの集客強化を両立させる取り組みが活発化しています。

ExpediaとBooking.comはいずれもChatGPTとの連携を実現し、チャット画面内でホテルの検索・料金確認・予約が完結できるシームレスな旅行予約体験を提供しています。ユーザーが「2名で東京に2泊したい、予算1泊1万円以内」といった自然言語の条件を入力するだけで、AIエージェントが候補を提示し、プランの詳細説明から予約完了まで一連のフローをチャット内で完結させます。この「会話の中で旅行が完成する」体験は従来の検索型インターフェースとは本質的に異なるものであり、旅行予約のUX（ユーザー体験）を根本から変革するものとして業界全体から高い評価を受けています。

旅行エージェントの実装において、複数の専門エージェントが連携するマルチエージェントアーキテクチャの採用が進んでいます。たとえば「宿泊専門エージェント」「交通手段専門エージェント」「グルメ・観光スポット専門エージェント」「費用見積もりエージェント」がそれぞれの領域で最適解を算出し、オーケストレーターエージェントが統合して一つの旅行プランを完成させます。ユーザーの「京都で3日間の着物体験込みの旅をしたい」という一言から、交通手段・宿・体験予約・食事プランを組み合わせた完全なプランを数秒で生成できます。シェルシステムをはじめとする観光・旅行業界向けAIエージェント開発専門会社が、このようなシステムの受託開発を手がけており、中規模の旅行会社・観光協会向けにも普及しつつあります。

旅行・ホテル業界でAIエージェントを導入する際のポイント

AIエージェントの活用事例が増える一方で、導入に失敗するケースも存在します。旅行・ホテル業界特有の課題——季節変動の大きい需要・多言語への対応必要性・ゲストごとに異なる特別対応など——を踏まえた上で、自社に合った形でAIエージェントを導入することが成功への鍵です。以下に、導入を検討する際の重要ポイントを整理します。

AIエージェントが得意な業務と、人間のスタッフが担うべき業務を明確に分けることが重要です。チェックイン時刻の確認・FAQ対応・標準的な予約受付といった定型業務はAIに任せることで大きな効率化が得られます。一方、クレーム対応・特別なリクエストへの柔軟な対応・高齢者や障害のあるゲストへのきめ細やかな対応など、人間の判断と共感が求められる場面では有人対応を維持することが必要です。AIエージェントが解決できない問い合わせが発生した場合に、スムーズに有人オペレーターへ引き継ぐエスカレーションフローをあらかじめ設計しておくことが、導入後の顧客満足度維持において不可欠となります。

AIエージェントの性能は、活用するデータの質と量に大きく依存します。PMS（ホテル管理システム）やCRMとの連携によって、過去の宿泊履歴・ゲストの好み・予約パターンなどのデータをAIエージェントが活用できる環境を整えることで、よりパーソナライズされた対応が可能になります。三井不動産ホテルマネジメントの事例に見られるように、AIチャットボットは導入後もFAQ内容の継続的な改善と学習によって精度を高めていきます。導入時から「継続改善」を前提とした運用体制を社内に整備し、AIエージェントの回答ログを定期的にレビューする仕組みを作ることが、長期的な導入効果の最大化につながります。

まとめ

旅行・ホテル業界におけるAIエージェントの活用は、予約対応・フロント接客・多言語対応・レベニューマネジメント・旅行プラン自動生成など、あらゆる業務領域へと急速に広がっています。変なホテルのスタッフ77%削減・SARASA HOTELの月間30万円コスト削減・倉敷アイビースクエアの売上10%向上など、具体的な数字を伴う成果事例が相次ぐ中、AIエージェントはもはや「試験的な取り組み」ではなく「業務インフラの一部」へと変化しつつあります。

AIエージェントの導入において重要なのは、「何を自動化し、何を人間が担うか」を明確にした上で、既存システムとのデータ連携と継続改善の体制を整えることです。旅行・ホテル業界のAI活用は2026年以降もさらに加速し、AIエージェントを積極活用できる企業とそうでない企業の差は拡大していくことが予想されます。自社のどの業務からAIエージェントを活用していくかを今から検討・準備しておくことが、競争力維持の鍵となります。riplaでは、旅行・ホテル業界を含む幅広い業種を対象に、AIエージェント活用のコンサルティングから開発・導入支援まで一気通貫でサポートしています。まずはお気軽にご相談ください。

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執筆者プロフィール

張田谷凌央

株式会社ripla 代表取締役CEOとして、システムパッケージ活用、システム開発、データ分析、生成AI活用、SaaS開発、アプリ開発、EC構築など、幅広い領域で企業のDX推進と事業成長を支援している。IT事業会社出身のプロフェッショナルが集う株式会社riplaにおいて、「Impact-Driven型支援」を掲げ、単なるシステム納品にとどまらず、クライアントと同じ目線で事業成果の実現に向けた伴走支援を行う。早稲田大学卒業後、ラクスル株式会社、LINEヤフー株式会社にて事業開発やDX推進などに従事した後、株式会社riplaを創業。