旅行先のホテルや航空券を、自分で探さずAIエージェントに任せる。そんな行動が当たり前になれば、企業は人の記憶に残るだけでなく、AIが旅行者に合った選択肢を探すときにも、その候補に入る必要があります。

では、AIが一人ひとりの好みを理解する時代に、旅行サービスの提供者は何を設計すべきなのでしょうか。ポイントや利用回数を中心に顧客を捉えるのではなく、その人が何に価値を感じるのかを理解し、サービスや特典をどう結びつけるか。その設計自体が変わろうとしています。

IDEOとExpediaのチームが、AIエージェント時代のパーソナライゼーションやロイヤルティ、そして効率化だけでは語れない旅行の人間らしさを考察します。

※本稿はIDEO.comで2026年8月に掲載されたIDEOとExpedia Groupによる共著記事の翻訳転載です。

旅行は、本質的に人間的な体験です。

そして、パーソナライゼーションは昔から旅行サービスが目指してきた理想でもあります。名前を覚えているコンシェルジュ、こちらが言う前にニーズを察してくれるホスト、自分の好みに合わせて整えられた完璧な部屋ーー。

しかし、本当の意味でのパーソナライゼーションは、これまで富裕層や上級会員に限られた贅沢な体験でした。

テクノロジーによって大規模な旅行が可能になり、ビッグデータやCRMによってパーソナライゼーションの基盤が整っても、企業は一人ひとりに高度に個別化された体験を提供することに苦戦してきました。

この難しさを補うために、旅行業界が発達させてきたのが、ロイヤルティプログラムです。ポイントや会員ランクによって、誰がどの特典を受けられるのかを数値化する。ステータスは、顧客との本当の関係性や理解の代わりとして機能してきました。

AIでパーソナライゼーションを一人ひとりへ

しかし、AIエージェントの登場によって、「一人ひとりに合わせたサービスを大規模に提供するのは難しい」という前提が変わろうとしています。

AIエージェントを使えば、パーソナライゼーションを顧客セグメント単位から、一人ひとりの旅行者へと広げられる可能性があります。うまく設計できれば、これまで贅沢品だった「自分のことを分かってもらえている」という体験を、より多くの旅行者に提供できるかもしれません。

旅行には偶然性や驚きも欠かせません。地元の店員から思いがけず教えてもらったレストランや、道を間違えた先で見つけた場所。知らない人との会話が、大切な旅の記憶になることもあります。

私たちの調査では、特にZ世代の旅行者にとって、自分自身で選ぶことや偶発性が、好みやアイデンティティを形づくるうえで大きな役割を果たしています。

AIに求められるのは、旅行者を十分に理解し、体験を一人ひとりの好みに合わせること。同時に、AIが介入せず、旅行者本人の判断や偶然に任せるべき場面を理解することでもあります。

AIによる一人ひとりへのパーソナライゼーションを実現するには、旅行業界のロイヤルティプログラムそのものを再設計する必要があります。

実現したいのは、AIエージェントが特典の内容を理解し、一人ひとりの好みに合う特典を選び、旅行者が本当に価値を感じる体験と結びつけられる仕組みです。AIエージェントがこうしたマッチングを担うことで、旅行業界が長く理想としてきたパーソナライゼーションを、本当の意味でスケールさせられるのかもしれません。

「人」と「AI」、2つの利用者を設計する

これからの旅行・ホスピタリティ企業は、2種類の異なる利用者に向けてサービスを設計することになります。

ひとりは、ホテルのベッドで気持ちよく目覚め、ロビーのブランチから漂うコーヒーの香りを楽しみ、旅先で出会った新しい友人とビールを飲む人間の旅行者。

もうひとりは、旅行者に代わって検索し、比較し、予約を進めるAIエージェントです。

人間の旅行者とAIエージェントでは、優先するものも、注意を向ける時間も、情報の評価方法も異なります。

人間だけ、あるいはAIエージェントだけにWebページを最適化しすぎれば、もう一方からの流入を妨げてしまう可能性さえあります。

「人とAIの両方に情報を届ける」という課題を、単なるマーケティング上の問題と考えたくなるかもしれません。つまり、人間にとって使いやすいまま、AIエージェントにも読み取りやすいページをつくればいい、と考えることです。

AIエージェントが読み取りやすい情報設計は、多くのサービスが抱える課題のひとつになるでしょう。Stripeはすでにエージェント向けのウォレットを開発しており、AIによる複数ステップの予約も始まりつつあります。

しかし、技術面の対策以上に課題として大きいのが、消費者からの信頼です。

旅行者がどこまでをAIエージェントに任せるのか。任せる範囲は旅行者が好きなブランド、旅行の目的、ロイヤルティポイントの使い方などにまで及ぶのか。　旅行業界には、これを見極めるための十分なデータがまだありません。

AIエージェントが崩す、3つの前提

人間の旅行者とAIエージェントという2つの利用者に対応しようとすると、現在の旅行・ホスピタリティ業界のロイヤルティプログラムが前提としてきた3つの考え方が見えてきます。

1つ目は、利用実績こそが顧客との関係を測る最良の指標であること。
2つ目は、一人ひとりへのパーソナライゼーションは大規模には実現できないこと。
3つ目は、ポイントや特典そのものが顧客をつなぎ止めること。

3つの前提を問い直すと、ポイントや利用実績とは異なる価値が見えてきます。

そこで重要になるのは、旅行そのものから得られる体験です。

AI時代のロイヤルティプログラムには、AIによる分析や最適化を活かしながらも、旅行者の感情や文脈をくみ取り、偶然の出会いや発見を損なわない設計が必要になります。

古びた前提1｜利用実績だけで、顧客との関係は測れる

American Airlinesが1981年にAAdvantageを開始したとき、予約システムに記録された電話番号を分析することで、初めて大規模なマイレージプログラムを実現しました。AAdvantageによって同航空会社は、旅行代理店ではなく、繰り返し利用する顧客本人を識別し、直接関係を築けるようになりました。

当時利用できた顧客データは、主に「取引」でした。

それから45年が経った今も、多くのロイヤルティプログラムは似た仕組みを採用しています。支払額に応じてポイントを付与し、ホテルの宿泊数で会員ランクを決め、移動距離に応じてマイルを与える、という仕組みです。

しかし、取引履歴を中心とした仕組みは次第に機能しにくくなっています。

平均的なアメリカ人は17.4個のロイヤルティプログラムに加入していますが、実際に利用しているのは加入しているプログラムの半分以下です。米国の成人総人口に匹敵するほどの会員数を掲げるブランドさえあります。

ポイントの獲得や利用、宿泊回数といった利用実績は、一見するとブランドとの強い関係を示しているように見えます。しかし、本当に利用実績だけで顧客との関係を測れるのでしょうか？

次世代の旅行者には、現在なら熱心なポイント愛好家だけが行っている比較や最適化を、AIエージェントが代わりに行うようになるでしょう。

AIエージェントは、旅行者が何に価値を感じるのかを見極め、旅行者の好みに合った選択肢を提示します。例えば、過酷な出張日程をこなしながら、観光地に近いホテルを探しているゴールド会員がいるとします。通常の検索なら、価格、レビュー、立地で絞り込みます。

AIエージェントなら、これらの条件に加えて、夜行便から降りて眠たい目をこすりながら朝6時に到着する旅行者に、本当に必要な特典まで見つけられます。例えば、早めのチェックインや、エレベーターから離れた静かな部屋、といった特典です。

AIエージェントが旅行者の状況や好みまで考慮するようになれば、旅行サービスの提供者側が見るべきものは単なる取引履歴だけではなくなります。

より重要性が高まるのは、旅行者が「自分のことを分かってもらえている」「大切にされている」と感じられるかどうかまで含めて、どのサービスが本当に価値を提供しているのか、を見極めること。

AIエージェントは、どのロイヤルティプログラムやサービスが旅行者に実際の価値を提供しているかを見極めながら、一回一回の旅行で、旅行者が大切にするものと最適なサービスを結びつけていくからです。

古びた前提2｜一人ひとりへのパーソナライゼーションはスケールしない

Amazon Primeのような代表的なロイヤルティプログラムには、およそ30種類もの特典があります。翌日配送無料、キャッシュバック、動画配信サービスなど、特典の内容はさまざまです。

ブランドが長い特典一覧を提示するのは、どの特典が個々の会員に響くか分からないからでもあります。長い特典一覧は、企業側が十分にパーソナライズできないこと、そして顧客側も企業が提供するすべての特典を覚えていられないことへの対処法にもなっているのです。

マーケターは従来、コンジョイント分析のような大規模な定量調査を使って、消費者の好みを理解してきました。十分な数の旅行者に、十分な数の特典の組み合わせを提示すれば、どの組み合わせが最も評価されるかを統計的に推定できます。マーケティングチームでは今でも、「メールでどの特典を何番目に並べるべきか」といった細かな議論が行われています。

しかしAIエージェントが旅行者本人の好みに応じて特典を選べるなら、特典の表示順を人間が一律に決める必要はなくなるかもしれません。

パーソナライゼーションが実現しうる規模を考えてみましょう。

Expedia Groupだけでも、ホテルやバケーションレンタルなど350万件を超える宿泊施設を扱っています。将来的には、膨大な宿泊施設に対する旅行者の過去の予約やレビューを分析し、運営会社がどこであっても、一人ひとりの旅行者の好みを優先した予約をAIエージェントが実現できるかもしれません。

AIエージェントがマッチングを担えば、パーソナライゼーションは大規模に実現できます。そこで新たに生まれるデザイン課題は、数百通りにも及ぶ個人の好みや特典の組み合わせをAIエージェントが解釈し、旅行者の代理として適切な選択肢を選び、旅行者に分かりやすく伝えられるようにすることです。

古びた前提3｜ポイントや特典そのものが、顧客をつなぎ止める

出張を繰り返してきた人に「また使いたいと思うサービスとは何か」と尋ねても、溜まったホテルポイントが真っ先に挙がることは多くありません。

むしろ思い出されるのは、自分の好みを覚えてくれているフロントスタッフのような存在です。

高い階の部屋が好きなこと。硬めの枕を好むこと。眺望よりも広い部屋を選ぶこと。そうした自分の好みを覚えていてくれる。旅行者にとって価値があったのは、ポイントではなく、自分を覚えてもらえているという体験そのものでした。

「自分を覚えてもらえている」という体験は、取引の履歴だけでは語れない、顧客とサービスの関係性から生まれます。

しかし長い間、一人ひとりの好みを覚えたサービスを上級顧客以外にも提供するにはコストがかかりすぎました。

AIの進化によって、一人ひとりを理解するためのコスト構造が変わりつつあります。

以前は、何度も宿泊したり同じサービスを継続的に利用したりすることで、顧客自身がサービス側に好みを覚えてもらうための行動を取る必要がありました。現在は、AIによって過去のデータから顧客の好みを把握できる可能性が生まれています。

同時に、現代の消費者は以前ほど特定のブランドやロイヤルティプログラムに縛られず、選択肢の多さ、柔軟性、シンプルさ、利便性を求めるようになっています。12月にステータスを獲得するためだけに飛行機へ乗るような行動も減りつつあります。

旅行者が求めているのは、ポイントや会員ランクだけではありません。自分の好みや状況を理解し、その時々に合ったサービスを提供してもらえる体験です。AIの進化によって、企業は一人ひとりに合わせた体験を、より多くの旅行者に提供できるようになりつつあります。

単一ブランドから、旅全体のエコシステムへ

ExpediaとCLEAR（米国の空港を中心に、本人確認技術を使った保安検査の優先レーンや空港内コンシェルジュサービスなどを提供するサービス）の最近の提携は、旅行における顧客との関係がどう変わるか、その一端を示しています。

個々のブランドが単独で特典を提供するのではなく、複数のサービスをつなぎ、旅行全体を通じて価値を提供するエコシステムへと移っていく可能性があります。

複数サービスを連携させる発想は、Appleのエコシステムに似ています。Appleは端末、ソフトウェア、各種サービスを連携させ、利用者が個々のサービスを強く意識しなくても、全体として一貫した体験を得られるようにしています。旅行でも同様に、航空、宿泊、空港サービスなどをつなぎ、旅全体で一貫した価値を提供する仕組みが考えられます。

例えばCLEARは、Expedia会員にCLEAR+の割引会員資格やコンシェルジュサービスへのアクセスを提供しています。

複数の旅行サービスから成るエコシステムをつなぐ役割を担うのが、背後にあるAIエージェントです。AIエージェントは複数ブランドをまたいで旅行者の好みを読み取り、旅行の各場面で最も適した特典を提示します。旅行者自身が、ブランドごとの特典を調べて組み合わせる必要はありません。

「自分のことを分かってもらえている」という体験は、出張の多い一部の上級会員だけのものではなく、あらゆる旅行者が旅のさまざまな場面で得られるものになるでしょう。

旅行を、より人間らしいものにする

お金については、「複利」の力がよく語られます。少額を投資し、投資したお金が時間とともに成長していくのが複利の力です。

私たちは、旅行によって生まれる記憶や物語、友情は、お金の複利以上に強く積み重なっていくものだと考えています。

何年も経ってから、ある匂い、友人、メニューの一品——どんなきっかけであれ——が、突然その旅の瞬間へ連れ戻してくれることがあります。

顧客と旅行サービスとの関係値は、たまったポイントだけに表れるものではありません。

家を離れているときに大切にしてもらった記憶。新しく予想外のものを発見したこと。自分のことを理解し、覚えてもらえた感覚。

旅行中に積み重なった記憶が旅の喜びとして残るからこそ、旅行者は同じ場所やサービスを再び選びたいと思うのです。

宿泊日数、マイル、支払額は、旅行をしたという「レシート」にすぎません。旅のあとに残る記憶や感覚は、宿泊日数や支払額よりもはるかに感覚的で、個人的です。会員ランクの仕組みだけでは、旅行者に残る価値を捉えきれません。

次の時代の旅行ロイヤルティに求められるのは、AIが得意とする分析や最適化と、人だからこそ生み出せる気づかいや偶然性を組み合わせ、旅行をより人間らしいものにすることなのです。

※本記事はIDEO.comで2026年8月に掲載されたものの翻訳版です。原文はこちら：Preserving the humanity of travel in the agentic AI era by Diana Tobey, Elise Craig, Daniel Shin Un Kang, Casey Lehman, Gloria Koh

イラストレーション：Gloria KohがAIを用いて作成

D4Vより｜サービス提供者への示唆

本記事から見えてくるのは、AIエージェント時代には、ロイヤルティの設計そのものを見直す必要があるということです。

これまで企業は、利用回数や支払額、ポイントといった取引データをもとに顧客との関係を捉えてきました。AIが一人ひとりの好みや状況を理解できるようになると、サービス提供者側にも、顧客が何を価値と感じるのかをより細かく捉え、サービスや特典をAIが理解・比較できる形で設計することが求められます。

ただし、AIが理解しやすく、比較しやすい価値だけが、顧客にとっての価値ではありません。旅行サービスでは、記事内にあったような「自分を理解してもらえた」と感じる気づかいや、「偶然の出会い」、「自分で選ぶ余地」など、システマチックな選択そのものの外側にある要素も、旅の満足度を左右します。だからこそ、AIによる最適化を進める一方で、こうした定量化しにくい体験価値をサービス設計にどう織り込むかが、これからの差別化につながっていくのです。

「どうすればAIに選ばれるか」だけでなく、「AIが顧客を深く理解する時代に、自社は何をその人にとっての価値として提供するのか」。旅行業界に限らず、AIエージェントが比較や選択を担うサービスに共通する問いになりそうです。