それから5か月経って、AIエージェント開発が展開する驚異的なスピードは、最も経験豊富な技術観察者にとっても、頭を悩ませるかもしれません。ハイライトは次のとおりです。
-
推論能力が向上した新しい大型言語モデル（LLM）がほぼ毎週登場
-
Googleは、エコシステム内のすべての可能なタッチポイントにわたってLLMのGeminiスイートを拡大しています（MetaはLlamaに追随しています）
-
ChatGPTとPerplexityがAIショッピングアシスタント機能を発表
-
MastercardとVisaが代理取引の支払いオプションを導入
-
Googleは、Google Payであなたに代わって製品を購入できる「代理チェックアウト」機能を備えたAIモードを発表します
-
新しいプロトコル、モデルコンテキストプロトコル（MCP）は、あらゆるオンラインアプリケーションとのAIエージェントの相互運用性の事実上の標準になります。
このようなAIエージェント関連の目まぐるしい進展を前に、旅行業界の戦略会議では、「誰が勝者となり、誰が取り残されるのか」「この変化をどう乗り越えるのか」といった議論が中心となるべきです。
顧客は、旅行の計画から購入まで、AIエージェントに完全に任せることを本当に信頼し、許容するのでしょうか？
OTAはこの変化に適応し、流通支配権を守り抜けるのでしょうか？それとも、AIエージェントがOTAを飛び越えて直接サプライヤーとつながるようになるのでしょうか？
この問いに対する見通しを整理するために、「信頼（Trust）」と「脱仲介（Disintermediation）」（つまり中抜き、訳者注）という2つの重要な軸に基づいたマトリックスを用意しました。このマトリックスでは、今後の旅行業界における4つの異なる未来のシナリオを視覚的に把握することができます。
シナリオ1：予約体験の強化（低信頼、低仲介） Scenario One: Augmented booking experience (low trust, low disintermediation)
OTAアプリを開くと、そのレコメンデーションエンジンはすでに私の過去の滞在と現在の検索パターンを分析し、私の好みに一致するプロパティを異常なほどの精度で表示しています。
旅行予約の体験は、業界関係を根本的に変えことをせずに、既存のプロセスをより効率的にするAIを活用したツールによって徐々に変化しています。
この状況では、インターフェイスは馴染みのあるままですが、インタラクションはより会話的になっています。システムは最終決定を下しませんが、選択肢を劇的に絞り込み、検索疲労を軽減しながらコントロールします。
変革をうまくナビゲートするOTAは依然として顧客獲得に多額の投資をしており、その予算の大部分はAIを活用したChatbotの回答に埋め込まれたスポンサー広告です。旅行ブランドは、単純なキーワード用語ではなく、旅行者のペルソナや旅の段階を組み合わせたコンテキストチャット交換に入札します。Googleは依然として支配していますが、代替AIチャットボットは、この検索の巨人に代わる真の代替手段になります。
OTAの主な推奨事項：
-
人間の監視を許可する：人間の意思決定を置き換えるのではなく、補完するAI機能を設計する。スイートスポットは、旅行者が最終的なコントロールを維持できるようにしながら、オプションを劇的に絞り込むツールです。
-
APIインフラストラクチャへの投資：この成功は、アプリケーションプログラミングインターフェイス（API）インフラストラクチャの開発にかかっています。これにより、アプリケーションプログラミングインターフェイス（API）インフラストラクチャは、AIチャットボットによって簡単に発見および検索できます。
-
検索マーケティング戦略を進化させる：キーワードから長いクエリとインテントベースのターゲティングへの移行に備え、旅行者の洗練されたフィードバックループを開発して、ジャーニーの早い段階で価値の高い見込み客を特定します。
シナリオ2：AIトラベルコンシェルジュ（高い信頼、低い仲介解除） Scenario Two: The AI travel concierge (high trust, low disintermediation)
私はAI旅行アシスタントにメッセージを送りました。「9月のポルトガルへの記念日旅行を計画します。10日間、都市と海岸の経験を組み合わせて、すべて約6,000ドルです。」
私のAIアシスタントは、フライト、ホテル、毎日のアクティビティなど、最も適した旅行旅程を提供するOTA候補リストから最高の入札者を選びます。簡単なレビューの後、私は単に「予約してください」と答えます。私のカレンダーは旅行の詳細で自動的に更新されます。
このシナリオでは、個人のAIエージェントが信頼できるアシスタントになりましたが、流通構造はほとんど変わりません。OTAの技術能力と莫大なマーケティング予算が組み合わさって、AIシステムがユーザーの旅行要求を効率的かつ収益性の高い方法でナビゲートするための中心的な存在であり続けています。
OTAの検索マーケティング予算の大部分は、業界が「エージェントアクセス料金」と呼ぶものに移行します。これは、AIコンシェルジュシステム内での優先的なポジショニングを確保するための支払いです。旅行ブランドは今や、キーワードに入札するのではなく、主要なAIエージェントの間でアルゴリズム上の優先順位を巡って競っています。
残りの予算は、AIシステムに専門性を認識させるためのコンテンツマーケティングと、消費者からAIアシスタントを通じて指名買いされるような「引き（pull-through）」の需要を生むブランド構築に使われている。
OTAの主な推奨事項：
-
AIエージェントの統合に投資する：エージェント間やMCPなどの最新のエージェント技術スタック標準に対応することで、既存のAPIインフラストラクチャを強化し、エージェント同士の通信やツール使用のためのプロトコルを整備します。
-
AIの影響戦略を開発する：AIシステムに自社の独自の価値提案を伝える構造化データフィードを作成します。アルゴリズム上の優先順位や、AIコンシェルジュシステムの信頼を得るために需要な属性を特定し、強調する。
-
エンドツーエンドの旅程のオーケストレーション：より複雑な旅のリクエストに対応できるよう、旅行バーティカル（航空・宿泊・体験など）の統合と完全な旅程を管理する機能に投資して、AIエージェントの旅行リクエストを最大限に活用します。
シナリオ3：直接AI流通チャネル（低信頼、高い仲介解除） Scenario Three: Direct AI distribution channels (low trust, high disintermediation)
私はHiltonのアプリを開き、会議のためにシカゴへの今後の旅行についてAIボットとチャットします。AIは、パーソナライズされた理由を添えて特定のオプションを提案します。「The Hilton McCormick Placeはコンベンションセンターに直接接続し、過去の滞在で高く評価されたエグゼクティブラウンジがリニューワルだれています。以前の宿泊時に高評価をつけていましたね。」
私が、そのオプションを選択すると、ボットは空き状況を確認するだけでなく、以前の滞在で示した好みの部屋タイプ、空港送迎、朝食の好みなど、パーソナライズされたパッケージを提供します。
この取引全体はHiltonのエコシステム内で行われますが、私はプロセス全体を通してコントロールを維持し、推奨事項を検証し、最終的な選択を自分で行います。この体験は、直接予約の利便性と、以前はサプライヤー間で私の好みを集約する仲介者を必要としていたパーソナライズを兼ね備えています。
このようなシナリオでは、大手サプライヤーのマーケティング支出は、新規獲得から既存顧客維持にシフトしています。OTAの事業の縮小により、Google Flightsやホテル検索などの人気のある旅行比較製品が過去の遺物となり、デジタルゲートキーパー（検索エンジンなど）にとっての広告収入の劇的な減少につながります。
旅行サプライヤーへの主な推奨事項：
-
顧客データ戦略は進化する必要があります：成功するには、仲介者が従来保有する顧客データを取得し、活用する必要があります。ファーストパーティのデータ資産を充実させ、包括的な顧客プロファイルを構築するための戦略を開発します。
-
直接予約のインセンティブシフト：単純な価格割引を超えて、個々の旅行者に対する理解を示す排他的なパーソナライズされたオファーに移行します。
-
体験の統合が重要になります：旅行者は、コア製品だけでなく、包括的なソリューションを期待しています。直接予約パスに統合できる補完的な体験プロバイダーとのパートナーシップネットワークを構築します。
シナリオ4：ニューラルトラベルマーケットプレイス（高い信頼、高い仲介解除） Scenario Four: The neural travel marketplace (high trust, high disintermediation)
私は個人のAIアシスタントに次のように伝えます。「私は6月の第2週に会議のためにシンガポールにいなければなりません。適切な旅程を作ってください。」舞台裏では、私のAIエージェントは航空会社やホテルのAIエージェントと直接インターフェースし、それぞれが自律的にオファーをカスタマイズし、取引を完了する権限を持っています。人間の介入なしに、これらのシステムは瞬時に複雑なアルゴリズム交渉を行い、これらのシステムは、私が好む座席位置からホテルの部屋の騒音に対する私の歴史的な感受性までの要因を考慮して、最適化を図ります。
このようにAIエージェントが支配する環境では、OTAは徐々に無関係になりつつあり、私たちが知っているように「最終消費者へのマーケティング」の概念はほとんど消えています。旅行業界におけるマーケティング予算は、主に顧客のAIアシスタント（ビッグテック企業が所有）への優先アクセスを確保するための「AIエージェント紹介料」へと再配分されている。従来のマーケティングチームは、エージェント入札および交渉アルゴリズムを設計する製品開発およびデータサイエンスと融合しました。
旅行サプライヤーへの主な推奨事項：
-
エージェントデータ戦略が生存の鍵になる：エージェント入札を最適化するためにAIを訓練する能力は、データの質と量に依存します。エージェントのインタラクションと最終顧客満足度に関する構造化データを取得することは、成功の基礎となります。
-
アルゴリズム入札と高度化された価格設定を開発する：勝者は、エージェント検索において価格やオファーを自律的に最適化できる動的価格設定システムを展開します。
-
コアバリューの創造に焦点を当てる：流通がますます自動化されるにつれて、競争上の優位性は、AIエージェントが簡単に識別できる独特の旅行オファーを作成することにシフトします。
不確実な未来のための計画 Planning for an uncertain future
今後数年間で旅行業界が直面する構造的変化は、インターネット革命と同じくらい深く、広範囲に及ぶでしょう。最終的にどの未来が業界を支配するかは、まだわかりません。先進的な企業は、柔軟なデータアーキテクチャ、基本的なAIテクノロジー、組織能力の構築に投資し、どのような未来のシナリオにも対応できる機動力を備えていきます。
勝つための戦略は未来を予測することではなく、どんな将来にも対応できる能力のポートフォリオを構築することです。
著者について…
Mario Gaviraは、Kiwi.comの成長とブランドの副社長であり、エンジェル投資家でもあります…
【記事提供：業界研究 世界の旅行産業】
