デジタル世代の旅路：AIが変革する旅行計画の未来と世代間の動向に関する包括的分析

はじめに：新しい旅行計画の時代の幕開け

近年、旅行計画のあり方は根底から変わりつつある。かつては分厚いガイドブックをめくり、旅行代理店の窓口で相談することが一般的であったが、インターネットの普及により、情報収集と予約は個人のPCやスマートフォンへと移行した。そして現在、このデジタルシフトは新たな段階に入り、人工知能（AI）が旅行計画の主役として台頭しつつある。Scripps Newsの記事「AI is becoming the new travel agent for younger generations」は、この劇的な変化を象徴的に捉えている。しかし、この表面的な現象の背後には、世代間の価値観の差異、AI技術の進化、そして旅行産業全体の構造的変容といった、より複雑で多層的な動向が存在する。

本レポートは、これらの要素を包括的に分析し、AIが旅行産業に与える不可逆的な影響を深く掘り下げることを目的とする。具体的には、定量的な調査データと業界専門家の見解を統合し、AIが若年層に急速に受け入れられている理由を解明する。また、現在のAI旅行市場の動向、技術的な利点と限界、そしてAIと人間の専門家がどのように共存し、未来の旅行体験を形作っていくのかについて、戦略的な知見を提供する。対象読者は、旅行業界の関係者、マーケティング担当者、テクノロジー企業の経営層であり、本レポートは彼らがAIがもたらす機会と課題を深く理解し、事業戦略に活かすための羅針盤となるだろう。

第1部：世代間の旅行行動とAIの普及

世代別旅行行動の比較分析

旅行計画におけるAIの役割を理解するためには、まず世代ごとの旅行行動と価値観の違いを把握することが不可欠である。マッキンゼーの調査によると、ミレニアル世代（25〜41歳）とZ世代（18〜24歳）は、年長世代に比べてはるかに高い頻度で旅行に出かけている 。具体的には、ミレニアル世代とZ世代の年間平均旅行回数は約5回であるのに対し、X世代やベビーブーマー世代は4回未満に留まっている 。さらに、若い世代は所得に占める旅行支出の割合も高く、平均して29%を旅行に充てているのに対し、年長世代は25%から26%に留まる。

旅行の動機と計画方法においても、明確な世代間差が見られる。カンター社の調査 やMize Techの分析 によると、Z世代は「冒険と自己発見」を旅行の核心に置き、ユニークな体験や文化への没入を強く求める傾向がある。彼らはすべての世代の中で最もソロトラベルを好むとされており、旅行先のインスピレーションをTikTokなどのソーシャルメディアやインフルエンサーから得る割合が高い 。一方、ミレニアル世代は「リラックス」と「社会的なつながり」を重視し、パートナーや友人との旅行を好む傾向にある。

対照的に、年長世代の旅行行動はより伝統的である。X世代は「ストレスからの解放」と「休息」を主な動機とし 、ベビーブーマー世代は「家族訪問」を旅行の主要な目的としている 。彼らの計画方法も異なり、SkyParkSecureの調査では、55歳以上の約5人に1人が旅行代理店を好んで利用すると回答しており、デジタルツールへの依存度が低いことを示している 。しかし、X世代はテクノロジーを旅行計画に積極的に取り入れており、スムーズなオンライン予約プロセスを期待している。

AI利用における決定的な世代間ギャップ

AIの旅行計画における普及は、この世代間の行動様式の違いに深く関連している。Global Rescueの2025年夏の調査によると、全旅行者のうちAIを旅行計画に利用したことがあるのはわずか24%に過ぎない 。しかし、この数値の背後には顕著な世代間ギャップが隠されている。35歳未満の旅行者の40%がAIツールを試したと回答しており、これは55歳以上の層（20%）の2倍にあたる 。この急増は、2024年10月の調査時（11%）からわずか1年足らずで利用率が大幅に増加したことを示唆しており、若年層がAI導入の牽引役であることが明らかである。

Kasperskyの調査も同様の傾向を裏付けている 。AIを一度でも利用したことがある人の割合は、35歳未満で88%に達する一方、54歳以上では54%に留まり、20%はAIを試すこと自体に関心がないと回答している 。AIの最も一般的な活用方法は、どの世代でも旅程作成（75%）や一般的な目的地のリサーチ（71%）である 。しかし、若年層はさらに進んで、ビザ情報（38%）や安全に関するアドバイス（35%）といった、従来は専門家に頼っていた複雑で高リスクなタスクにもAIを活用している 。この事実は、AIが単なる情報収集ツールを超え、より「代理店」的な機能へと応用範囲を拡大していることを示唆している。

表1.1：世代別旅行行動とAI利用の比較

AIの急速な普及は、単に若者がテクノロジーに慣れているからという単純な理由だけでは説明できない。より深いレベルの分析では、Z世代の「経験重視」や「自己発見」といった価値観が、彼らの行動を根本的に規定していることがわかる。彼らは、既存の旅行代理店やOTAの画一的なパッケージではなく、個性的で「オフ・ザ・ビートゥン・パス」な体験を求める傾向にある 。AIは、ユーザーの嗜好をプロンプトとして取り込み、独自の旅程を生成できるという本質的な能力によって、このニーズと完璧に合致する。

また、Z世代が旅行計画に際してインフルエンサーやソーシャルメディアを主要な情報源としている事実も、AIの導入を加速させている。AI旅行計画ツールの中には、ソーシャルメディアのコンテンツを基に実用的な旅程を作成する機能を持つものまで登場している 。この関係は一方通行ではない。ソーシャルメディアで「映える」ユニークな体験を探すという行動がAIツールの利用を促し、AIが生成したパーソナライズされた旅程が、さらにソーシャルメディアで共有されるというエコシステムが形成されつつある。これは、単なるツールとしての利用を超えた、ライフスタイルの統合を意味している。

さらに、若年層（特にZ世代）は年間の旅行総支出額が最も少ないにもかかわらず、所得に占める旅行の割合は最も高いという興味深いパラドックスが見られる 。これは、彼らが「お金がないから旅行しない」のではなく、「旅行のためにお金を貯め、賢く使う」という戦略的支出行動をとっていることを示唆する。AIが提供する「コスト削減」や「ダイナミックな価格比較」といった機能は、この行動様式と深く結びついている 。彼らは、高価なサービスではなく、より多くの旅行体験を積み重ねることを重視しており、AIはこれを実現するための強力な手段となっている。

第2部：AI旅行ツールの現状と主要なユースケース

主要なAI活用シーンと具体的な利用例

AIが旅行計画において最も利用されている機能は、データによると多岐にわたる。最も一般的な活用法は、ユーザーの好みや制約（日数、予算、関心事）に基づいて詳細な旅程を瞬時に生成する「旅程作成」である 。Canvaの「Magic Write™」やVacayなどのツールは、この機能をコアとして提供している 。例えば、Bryant Universityの専門家は、パリ旅行のプロンプトに「コーヒーとアート」というキーワードを加えることで、AIがルーブル美術館やエッフェル塔といったメジャーな観光地を外し、よりニッチなスポットを提案する可能性を指摘している。

また、AIは一般的なリサーチやレコメンデーションにおいても広く利用されている。Kasperskyの調査では、AI利用者の70%がアクティビティや観光ルートの発見にAIを信頼しており、60%がレストランのリスト作成に利用している 。AIはさらに、フライト情報、ホテルの予約、レンタカーの情報を一元管理し、多数のアプリやタブを切り替える手間を省くことで、旅行準備の効率化にも貢献している 。これらの機能は、旅行計画という時間のかかる「雑務」を大幅に軽減し、より手軽なものにしている。

若年層は、AIをさらに高度なユースケースにまで応用している。彼らは、従来の専門家に頼っていたビザ情報（38%）や安全に関するアドバイス（35%）といった、より複雑で高リスクなタスクにもAIを活用していることがGlobal Rescueの調査で明らかになっている 。この事実は、AIの応用範囲が単なるレコメンデーションから、より「代理店」的な機能へと拡大していることを示唆する。

表2.1：AI旅行計画の主要な活用法と世代別利用度（Global Rescue調査に基づく）

AIに対するユーザーの満足度と今後の展望

AI旅行ツールのユーザーは、その利便性に高い満足を示している。Global Rescueの調査によると、AIを一度でも利用した人の89%が「再び利用する可能性が高い」と回答している 。Kasperskyの調査でも、AI旅行計画の利用者の96%が「満足している」と答え、そのうち44%が「完璧だった」と評価している。

この高い満足度は、AI旅行計画が強力な「プロダクト・マーケット・フィット」を達成しつつあることを示している。旅行計画は、リサーチ、情報収集、比較、旅程作成といった多くの面倒な作業を伴う 。AIは、この時間と労力を要する作業を自動化することで、計画そのもののハードルを劇的に下げている。この「面倒な作業からの解放」という価値が、多忙な若年層にとって特に魅力的であり、今後の普及の鍵は、いかにして最初の体験機会を創出し、この高い満足度をマスに広げられるかにかかっている。

しかし、AIの出力はプロンプトの質に大きく依存するという重要な側面がある 。例えば、「コーヒーとアートが好き」という漠然としたプロンプトでは、AIがエッフェル塔やノートルダム大聖堂といった有名なランドマークを旅程から外し、代わりにコーヒーショップや美術館ばかりを提案する可能性がある 。これは、AIがユーザーの真の意図を正確に読み取る能力の限界を示しており、同時に、より効果的なプロンプトの作成方法を学ぶ必要性を示唆している。AIの限界を理解し、人間が適切なパラメータ設定（例：「ダウンタイムを含める」「特定の曜日の閉館情報を考慮する」）を行うことが、満足のいく結果を得るために不可欠である。

また、AIは現在主にテキストや画像を生成する「Generative AI」の段階にあるが、今後は実際にタスクを実行する「Agentic AI」へと進化すると予測されている 。Agentic AIは、ユーザーの要望に応じてフライト予約、ホテル変更、緊急時の再手配といった「行動」を自律的に実行する能力を持つ 。この進化は、オンライン旅行代理店（OTA）のビジネスモデルを根本から揺るがす可能性を秘めている。

第3部：AI旅行市場の成長動向と投資環境

市場規模と予測：爆発的な成長の軌跡

AIの旅行計画への浸透は、業界全体の市場成長として明確に表れている。HTF Market Intelligenceの予測によると、世界のAI in Travel Planning市場は2025年の52億ドルから2032年までに183億ドルへと、年平均成長率（CAGR）28.50%で拡大する見込みである 。MarketsandMarketsのレポートも同様に、AI in Tourism市場が2024年の29.5億ドルから2030年には133.8億ドルに達し、CAGR 28.7%で成長すると予測している 。これらの数値は、AIが旅行業界において一時的なブームではなく、長期的な成長を約束する重要な投資領域であることを明確に示している。

表3.1：AI in Travel Planning市場予測（2024-2032）

市場を牽引する主要要因と革新的な動向

AI旅行市場の成長は、単に消費者の需要によってのみ推進されているわけではない。市場を牽引する主な要因には、消費者側の要求とビジネス側の戦略の両方が含まれている。まず、顧客は画一的な旅行体験から、個人の嗜好や過去の行動に基づいた、高度にカスタマイズされたサービスを求めている 。AIは、膨大なデータを分析し、このニーズを満たすための最適な手段となる。これにより、顧客満足度とコンバージョン率が向上する。

また、業界各社はAIを導入して業務効率を向上させようとしている。航空会社、ホテル、OTAといった各プレーヤーは、顧客サービス、ダイナミックプライシング、予約管理などの業務効率をAIによって向上させることが可能となる 。例えば、デルタ航空は2025年末までに運賃の20%をAIによる個別設定にすると発表しており、静的な価格設定から完全に脱却することを目指している 。これは、AIが単なるツールではなく、もはや競争戦略の核心となっていることを象徴している。

AIの導入は、業界における「競争優位性」を再定義している。従来、優位性は価格やブランド力に依存してきたが、AIの普及により、「どれだけ高度なパーソナライゼーションを提供できるか」「どれだけシームレスなサービスを自動化できるか」という軸へとシフトしている。この動きは、旅行関連企業がAIを導入して業務効率を向上させているという事実と密接に関連している。AIによる予測分析は、航空機の空席率を最適化したり、ホテルの人員配置を効率化したりする 。これにより生まれたコスト削減分が、最終的に消費者向けの革新的なサービスやパーソナライズされた体験という形で還元され、AIの需要をさらに高めるというポジティブな循環が生まれている。

Google, Expedia, TripAdvisor, Kayak, Airbnbといった既存の巨大企業に加え、CanvaやClickUpといった新興企業もAI機能を武器に旅行計画市場に参入している 。これは、旅行計画が単一の産業にとどまらず、広範なエコシステムの一部となりつつあることを示している。

第4部：AIと人間の比較分析：利点、課題、そして信頼の壁

AI旅行ツールの利点：スピードとスケール

AIの旅行計画への活用には、人間にはない明確な利点が多数存在する。第一に、その圧倒的な「スピードと効率性」である。AIは膨大な情報を瞬時に処理し、旅程、価格、レビューを比較できる 。これは人間が何時間もかけて行う作業を数秒で完了させる能力であり、旅行準備の「雑務」を大幅に削減する 。第二に、高度な「パーソナライゼーション」である。AIはユーザーの過去の行動やリアルタイムの状況（例：雨天での旅行）を分析し、それに合わせたきめ細かなレコメンデーションを提供できる 。第三に、24時間365日の「可用性」である。チャットボットや仮想アシスタントは、人間の営業時間や時差に縛られず、いつでもどこからでもアクセス可能である。

AIの限界と課題：信頼の壁とデータの闇

しかし、AIの利便性には重大な課題も伴う。最大の懸念は、情報の不正確性とバイアスである。AIは古い情報や誤った情報に基づいて回答を生成することがあり、USFの教授もAIが時折「幻覚」を起こすことを警告している 。また、アルゴリズムは人気のある場所や過去のデータに偏った提案をしがちで、ユーザーが本当に求めている隠れた名所を見逃す可能性がある。

さらに深刻な問題は、プライバシーとデータセキュリティである。AIは高度なパーソナライゼーションのために、ユーザーの検索履歴、位置情報、さらには金融情報まで収集する 。これにより、データの流出や悪用、そしてユーザーが気づかないうちにプロファイリングされるリスクが生じる 。IBMのセキュリティ専門家は、AIモデルが攻撃者にとって魅力的な標的となり、プロンプトインジェクション攻撃によって機密データが流出する危険性を指摘している。

これらの課題は、AIに対するユーザーの信頼に直接影響を与える。Global Rescueの調査では、AIの提供する旅行アドバイスを「ほとんど常に信頼する」と回答したユーザーはわずか7%に過ぎない 。また、AI利用の牽引役である35歳未満のユーザーでさえ、海外での緊急時にAIを信頼すると答えたのは30%に留まっている 。このデータは、ユーザーがAIを日常的なリサーチ（例：旅程作成、レストラン探し）には利用しつつも、緊急時には信頼しないという矛盾した態度をとっていることを示している。この背景には、AIが「不確実性」や「高リスクな状況」に対応する能力に、本質的な限界があるという認識がある。

人間の旅行代理店の永続的な価値

AIがこれらの課題に直面する一方で、人間の旅行代理店は永続的な価値を提供し続ける。第一に、人間の専門家は、アルゴリズムにはない専門知識、経験、そして顧客の微妙なニーズを「読み取る」能力を持つ 。彼らは、データだけでは分からない「隠されたコスト」や詐欺のリスクを警告することができる。

第二に、危機管理と問題解決能力である。予期せぬフライトのキャンセルや緊急事態が発生した際、AIはインプットされた情報しか提供できないが、人間の代理店はサプライヤーとの個人的な関係を利用して、交渉や再手配といった現実的な問題解決を迅速に行うことができる 。第三に、旅行は本質的に感情的な体験であり、人間は共感を通じて顧客と深い関係を築くことができる。AIは「ロマンチックな休暇」のデータを処理できても、その背後にある「感情」や「期待」を理解することは難しい。

AIに対する信頼の壁は、緊急時の機能不全に対する認識から生まれている。AIはデータに基づいて予測や推奨を行うが、予期せぬ事態（例：フライトの遅延、医療上の問題）が発生した場合、その枠組みの外にある「人間的な問題解決」や「共感」が求められる。また、AIのアルゴリズムは、なぜ特定の提案を行ったのか、その理由をユーザーが完全に理解することは難しい。この「ブラックボックス」性は、プライバシーへの懸念（データ収集の範囲）や、提案のバイアス（なぜこのホテルが選ばれたのか）といった不信感につながる 。この不信感を払拭するためには、AIが意思決定のプロセスをより透明化し、ユーザーにコントロール権を与えることが不可欠である。

表4.1：AIと人間の旅行専門家：機能・価値の比較

第5部：人間とAIの協業：未来の旅行産業モデル

「AIが旅行代理店を代替する」という誤解

AIは人間の旅行代理店を完全に置き換えるものではない 。むしろ、AIがデータ処理や単純作業を担い、人間がより創造的で感情的な価値提供に注力するという「ハイブリッド」なモデルが主流になる。このモデルでは、AIは「データに強い助手」、人間は「共感性豊かなコンシェルジュ」として役割を分担する。AIの強みである膨大なデータ処理、リアルタイム情報更新、自動化機能を活用することで、人間の専門家は顧客との関係構築や、より複雑な問題解決に時間を費やすことができる。

「フィジタル」なサービスモデルの台頭

USFのSeden Dogan教授が提唱する「フィジタル（Phygital）」は、物理的なサービスとデジタル技術を融合させた新しい顧客体験を意味する 。未来の旅行サービスは、この概念によって形作られていくと考えられる。AIが個人の嗜好に基づき旅程を自動生成し、旅先では人間がその旅程に合わせたリアルタイムのサポートや特別な体験を提供する。例えば、AIが雨天を予測して代替案を提示し、地元のガイドがその提案を基に隠れたカフェへ案内するといった協業が可能となる。これにより、旅行計画の効率性と、体験の人間的な豊かさが両立する。

未来のAIエージェントと業界への影響

AIは単なるチャットボットから、ユーザーの意図を理解し、自律的に行動する「エージェント」へと進化する 。2030年までには、これらのAIエージェントが、フライトやホテルの自動予約、グループ旅行の調整、フライト遅延時の再手配といった複雑なタスクを、ユーザーの介入なしに実行できるようになる 。この進化は、オンライン旅行代理店（OTA）のビジネスモデルを根本から揺るがす可能性を秘めている。AIエージェントがユーザーの代理として直接サプライヤー（航空会社、ホテル）とやり取りできるようになれば、ExpediaやOrbitzといったOTAの仲介機能が不要になる可能性がある 。これにより、旅行業界の収益モデルやサプライチェーンが根本から再編されることとなる。

AIと人間の共存は「新たなキャリアパス」を生み出す。AIの導入は一部の定型業務を自動化し、既存の職務を消滅させる可能性がある一方で、AIを管理し、倫理的な問題を監督し、AIの出力を解釈して顧客に伝える「AIマネージャー」や「AIコンサルタント」といった新たな専門職が生まれる 。これは、AIが「仕事を奪う」のではなく、「仕事の本質を変える」というより建設的な視点を示唆している。

また、現在の旅行計画は、SNS、予約サイト、レビューサイト、カレンダー、メールといった多くの情報源に分散しており、管理が煩雑である 。未来のAIエージェントは、これらの断片化した情報を統合し、一貫した「コネクテッド・トリップ」体験を提供する 。これにより、ユーザーは計画のストレスから解放され、旅そのものの体験に集中できるようになる。この「リアルタイムの適応性」（例：悪天候時の代替案提示）は、AIが人間を超える価値を提供する領域となる。

表5.1：AIと人間の旅行計画プロセスにおける役割分担

結論と戦略的提言：未来に向けたロードマップ

AIは、特にデジタルネイティブ世代の価値観と行動様式に深く根差す形で、旅行計画のあり方を劇的に変えている。市場は指数関数的な成長を遂げており、既存の旅行企業からテクノロジー企業まで、多様なプレーヤーがAIの活用を加速させている。AIには即時性、効率性、パーソナライゼーションという圧倒的な利点がある一方で、情報の不正確性、プライバシーリスク、そして人間的な共感の欠如という課題も存在する。未来の旅行産業は、AIがデータ処理と自動化を担い、人間が共感、創造性、危機管理といった高付加価値な役割を果たす「ハイブリッド」モデルへと向かう。

この変革期において、旅行関連企業が優位性を確立するためには、以下の戦略的提言をロードマップに組み込むことが不可欠である。

1. 「信頼」を最優先したAI戦略の構築: AIサービスを導入する際は、その利便性だけでなく、データ収集の透明性を確保し、ユーザーがコントロールできる仕組みを設けることが不可欠である。プライバシー保護を明確に訴求することで、AIに対する信頼の壁を乗り越え、長期的な顧客関係を築くことができる。
2. 「フィジタル」モデルへの投資: AIを顧客体験のフロントエンドではなく、バックエンドの効率化ツールとして位置づけるべきである。AIが煩雑なタスクを処理することで、人間が提供する価値（例：パーソナライズされたコンシェルジュ、現地での緊急対応）を強化し、他社との差別化を図る。
3. 新たなスキルセットへの適応: AIの導入は一部の定型業務を自動化する一方で、AIツールを使いこなし、その出力を解釈し、倫理的な問題を監督する新たな専門職の需要を生み出す。企業は、データ分析、プロンプトエンジニアリング、AI倫理といった新たなスキルを持つ人材を育成するための社内トレーニングプログラムを整備する必要がある。
4. AIの限界を明確に伝える: ユーザーに対し、AIが提供する情報の正確性を自分で確認することの重要性を伝え、高リスクなタスク（例：ビザ、緊急対応）では人間の専門家を頼るよう促すことが、無用なトラブルを防ぎ、サービスの健全な成長を促す上で重要である。

AIは、単なるテクノロジーではなく、旅行の「体験」そのものを再定義する不可逆的な変革である。この変革を主導できる企業は、未来の旅行市場において優位性を確立するだろう。

参考サイト

SCRIPPS NEWS「AI is becoming the new travel agent for younger generations, survey finds」