旅行業界における機械学習と AI: 5 つの重要な業界ユースケース

旅行を計画していると想像してください。数十年前であれば、旅行先や宿泊施設の選択肢を調べたり、航空券やホテルを予約したり、レンタカーを借りたり、その他さまざまな旅行関連の活動に多くの時間と労力を費やす必要がありました。今日では、機械学習と人工知能のおかげで、ワンストップの旅行プラットフォームを使用して、必要なものすべてを計画し、予約することができます。一番良いのは、家やベッドから出る必要がないことです。

この利便性は、近年旅行、観光、ホスピタリティ業界が積極的に導入している機械学習と人工知能の技術がなければ実現できませんでした。ここでは、旅行における ML と AI の使用と、それらがドメインビジネスにもたらす変化について学びます。

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チャットボット

デジタルアシスタントやチャットボットは、旅行業界における AI アプリケーションの最も顕著な例の 1 つです。 Google が提供した統計によると、海外旅行者の 3 人に 1 人が旅行の計画や予約にチャットボットを利用することに興味を持っています。しかし、なぜ？

チャットボットは、自然で人間のような会話をオンラインで再現できるコンピュータープログラムです。事前定義されたスクリプトを利用して、テキストまたは音声ベースのメッセージを通じてユーザーのクエリにリアルタイムで応答します。 AI チャットボットは自然言語処理 (NLP) を利用して、テキストを機械が理解できる形式に変換します。受信メッセージのパターンを捉え、単語やフレーズを抽出し、それらを使用して顧客の意図を特定し、回答を提供します。

バーチャル旅行アシスタントのサービスは、単に旅行先を提案することから、現地の天気予報の提供、さらには部屋やフライト、レンタカーの予約まで多岐にわたります。旅行チャットボットは、Skype、Facebook Messenger、Telegram、Slack などのインスタントメッセージングプラットフォームと統合されることがよくあります。

たとえば、世界有数のオンライン旅行代理店である Expedia は、旅行者が適切なホテルを選択して予約できるように Facebook Messenger ボットを導入しました。会話フィールドに「@Expedia」と入力するだけで、ボットとのやり取りを開始し、そのガイダンスに従って特定の都市と日付に適したホテルを選択できます。完璧というわけではありません — 同じ質問に何回も続けて答えなければならない場合もあります — しかし、結局のところ、ボットは旅行の予約と管理に役立ちます。

Eddy Travels は、航空券の割引検索、宿泊施設の検索、24 時間年中無休での旅行のヒントの入手などをサポートする AI 搭載の旅行チャットボットのもう 1 つの例です。このボットには2億人を超えるアクティブユーザーがおり、専用のウェブサイトとTelegramで利用できます。

Edwardian Hotels London では、Edward という Web ホストを提供しています。この AI チャットボットアプリはテキストメッセージング用に設計されており、ホテルのゲストにパーソナライズされた情報とサポートを提供します。最寄りのレストランの情報からタオルの空き状況まで、1,200 以上のトピックに関するクエリに回答できます。

旅行会社は、さまざまなスマートアシスタントを統合することで、サービスを継続的に改善しています。一部の旅行チャットボットは、「ヨーロッパでのロマンチックな冬休み」のような漠然とした質問を認識し、回答することもできます。さらに、その機能は調査や予約だけにとどまりません。一部のチャットボットは、旅行中に問題を解決したり情報を提供したりするためのモバイル旅行ガイドやコンパニオンとして使用できます。

あらゆる利点があるにもかかわらず、チャットボットはまだ人間とのやり取りを完全に置き換えることはできないことに注意することが重要です。

音声対応バーチャルアシスタント

人工知能ソリューションは、シームレスなホテル滞在体験というコンセプトをまったく新しいレベルに引き上げます。音声対応バーチャルアシスタントと呼ばれる新しいテクノロジーが、世界中の多くのホテルに導入されています。これらのアシスタントは、音声認識ソフトウェアのカテゴリに分類されます。このようなソフトウェアは、自然言語処理とディープラーニングニューラルネットワークを使用して、人間の音声から意味を抽出します。これを実現するために、音声は個々のオーディオセグメントに分割され、ソフトウェアがそれに応じて変換、分析、応答します。

宿泊客は、同社のEchoスピーカーに搭載されている人工知能システムであるAmazon Alexaなどのツールの助けを借りて、ホテルの部屋のさまざまな側面をコントロールできる。アイデアは次のとおりです。部屋には中央ハブに接続されたさまざまな IoT デバイスが装備されています。これらのデバイスは音声アシスタントによって制御されます。その結果、宿泊客は音声コマンドを発行するだけで、寝室の照明を暗くしたり、テレビをつけたりといったホテルの客室サービスの多くを管理できるようになります。

ウィン・ラスベガスは、ホテルの全客室に Amazon Alexa 音声コマンドシステムを装備した先駆者です。仮想ホテルコンシェルジュサービスを使用しているホテルの例として、シアトルの Safeco Field Suites やスウェーデンのストックホルムにある Clarion Hotel Amaranten などがあります。

ホスピタリティ業界はますます IoT フレンドリーかつデジタル化が進んでいます。 150 社のホテル運営者の意見を集めたオラクルの最近のレポートによると、回答者の 78% が、室内機器、照明、空調を制御するために音声アシスタントが大規模に導入されるべきだと考えている。

顔認識

旅行業界で人気を集めているもう一つの AI テクノロジーは顔認識です。

顔認識ソフトウェアは、顔のパターンをキャプチャ、分析、比較することで、人物の身元を識別または検証できます。人工ニューラルネットワークを使用して生体認証データを処理し、画像内の顔の詳細をデジタル特徴に変換するフィルターを生成します。次に、システムはこれらの特徴をデータベースと比較して類似点を判断します。

たとえば、世界中の多くの空港では、旅行者がより迅速かつ便利にチェックインや書類確認を通過できるように、顔認識技術を導入し始めています。 JetBlue は顔認識技術を使用してペーパーレスの搭乗体験を実現しています。同航空会社は米国税関・国境警備局（CBP）と提携し、ニューヨークのジョン・F・ケネディ国際空港（JFK）を含む米国の一部の空港に、完全に統合された生体認証セルフ搭乗ゲートを設置した。

大手旅行テクノロジー企業アマデウスは、リュブリャナ空港、アドリア航空、LOTポーランド航空と提携し、生体認証搭乗パイロットプログラムを開始しました。試験期間中、プログラムに参加した乗客はアマデウスのスマートフォンアプリを使用して、自撮り写真と搭乗券およびパスポートの写真を撮影した。このデータは安全なリモートサーバーに送信されます。次に、搭乗ゲートの IoT カメラも各乗客の写真を撮影し、同じサーバーに送信します。写真とデータの一致が成功すると、アプリは出発管制システムにメッセージを送信し、乗客の身元とフライト状況が確認され、搭乗が許可されたことを通知します。その結果、搭乗時間は75%短縮されました。

エンジンとパーソナライゼーション

おそらく、これまでの旅行・ホスピタリティ業界における AI の最も価値のある応用は、パーソナライズされた推奨事項を生成することであり、それには十分な理由があります。

オラクルのレポートに戻ると、「消費者の 47% が、過去の購入履歴に基づく AI ベースのプロモーションによって体験が向上すると回答し、26% のホテルがこのサービスを提供すればより頻繁に訪れるだろう」としています。

Amazon や Netflix でよく知られているおすすめ機能と同様に、多くのオンライン旅行代理店、航空会社、ホテルでは、機械学習アルゴリズムを適用して顧客データを分析し、洗練されたおすすめエンジンを構築し、カスタマイズされた提案を自動的に提供しています。

たとえば、スカイスキャナーでニューヨークからロサンゼルスへのフライトを検索すると、プラットフォームは旅行中に滞在できるロサンゼルスのホテルオプションをいくつか推奨します。

AI 搭載の推奨エンジンは、ユーザーが行った検索クエリに基づいて自動的に提案を生成しますが、それだけではありません。エンジンは、ユーザーのすべてのデジタルフットプリントを網羅する履歴データとリアルタイムデータから学習します。典型的な検索を抽出し、適切なユーザーに適切な提案を提供できます。

簡単に言えば、ニューヨークを訪れる観光客がタイムズスクエアと自由の女神像を一緒に検索すると、システムはそのパターンを認識し、ニューヨーク港のリバティ島の彫刻に興味がある人にタイムズスクエアを推奨することになります。

感情分析

近年、ソーシャルメディアや旅行レビュープラットフォームは極めて大きな影響力を持つようになりました。 2019年のレポートによると、86%の人々（Z世代では96%に増加）が他のユーザーのオンライン投稿を見て特定の旅行先に興味を持ったことが分かりました。ミレニアル世代の約60%がFacebookやInstagramでアイデアを探しています。

ご覧のとおり、顧客は旅行体験に関する手がかりを残す傾向があるため、ブランドはこの貴重なデータを活用してサービスを改善し、より良いオファーを提供することができます。 2020年現在、トリップアドバイザーだけでも8億8,400万件のユーザー意見とレビューがあります。このような大量のデータを手動で処理することは不可能です。ここで、機械学習技術（感情分析や最新の強力なコンピューターなど）を活用して、ブランド関連のレビューを迅速かつ効率的に分析できます。

感情分析は、テキストをマイニングして肯定的、否定的、または中立的な感情を検出するプロセスです。感情 AI と呼ばれることもあり、自然言語処理と教師あり機械学習を使用して、製品やサービスに関する顧客の感情を検出、抽出、調査します。ホテル、航空会社、その他の旅行会社は、顧客フィードバック分析を使用してサービスをパーソナライズし、強化することができます。

たとえば、Google Natural Language API を使用すると、ユーザーは既製の ML 機能を使用してテキストを分析できます。

多くの旅行関連企業はすでに感情分析を利用して、自社の製品やサービスに対するソーシャルメディアの反応を追跡しています。たとえば、高級ホテル運営会社のドーチェスターコレクションは、ブランド調査のために AI プラットフォームを使用して、さまざまな地域の 28 軒のホテルからの 7,454 件のレビューの感情分析を実施しました。

旅行におけるAIの未来

国際航空運送協会（IATA）は2018年、2037年までに航空旅客数が82億人に達すると予測した。乗客数は再び増加しているものの、世界的なパンデミックによってその予測は確実に変化した。これは、未来を正確に予測することがいかに不可能であるかを示す一例にすぎません。同時に、これを実行してみることで、何が期待できるかを描き出すことができます。旅行業界における 3 つの主要な AI トレンドを見てみましょう。

よりパーソナライズされた旅行計画

旅行計画における既存のレベルのパーソナライゼーションに加えて、個人のニーズへのさらなる適合が期待されます。人工知能と機械学習機能を搭載し、ウェアラブル健康測定デバイスと統合されたモバイルアプリは、乗客の健康状態を追跡し、より安全な目的地でのアクティビティや混雑の少ないルートを即座に提案できます。

手荷物処理のための人工知能システム

空港では毎日何千もの荷物を扱っているので、荷物の取り扱いが自動化されるのは時間の問題でした。アイントホーフェン空港は、手荷物タグを使用しないAI搭載手荷物処理システムの試験運用に成功した。このシステムはチェックインから搭乗、出国まで荷物を追跡するため、乗客は自分の荷物がどこにあるか正確に把握できます。今後、他の空港もこれに追随すると予想される。