観光・ホスピタリティ産業のDX最新トレンド2026：生成AI・データ連携・省人化で「選ばれる観光地」をつくる

観光DXは、ただ単に業務をデジタル化して効率を上げるだけにとどまりません。デジタル化を通じて集まるデータを分析・利活用し、ビジネス戦略の見直しや新たなビジネスモデルの創出といった変革を行うものと位置づけられています（参照*1）。

観光DXが求められる背景には、観光が「地方創生の切り札」として位置づけられていることがあります。観光庁は、観光分野のDX推進により旅行者の消費拡大や再来訪の促進を図り、観光産業の収益と生産性を向上させることで「稼ぐ地域」を創出する方針を示しています。さらに、事業者間・地域間のデータ連携を強化し、広域で収益を最大化することで、地域活性化と持続可能な経済社会の実現を目指しています（参照*2）。つまり観光DXは、単なるIT導入ではなく、地域全体の経済を底上げするための戦略的な取り組みといえます。

観光DXが急がれる背景には、人口減少に伴う深刻な人手不足があります。2024年10月時点の調査では、非正社員の人手不足割合が全業種平均で29.5%であるのに対し、旅館・ホテル業では60.9%に達しています（参照*3）。全業種平均の約2倍にあたるこの数値は、宿泊業の人材確保がいかに困難かを示しています。

採用が難しい以上、既存の人員で業務を回す仕組みづくりが不可欠です。観光庁もこの構造課題を踏まえ、DX推進による生産性向上を重点施策の一つに掲げました。観光産業が持続的に成長するためには、テクノロジーを活用して1人あたりの生産性を高める取り組みが欠かせません。

観光庁は、観光DXの現状と課題を整理し、2023年3月に「観光DX推進による観光地の再生と高度化に向けて」と題する取りまとめのなかで、ロードマップを公表しています（参照*4）。

このロードマップをもとに、旅行者の利便性向上と周遊促進、観光産業の生産性向上、観光地経営の高度化などに取り組み、稼げる地域の創出とともに、地域間・事業者間の連携を通じた地域活性化や持続可能な経済社会の実現を推進しています（参照*5）。ロードマップが示されたことで、各地域や事業者は自らの取り組みをどの段階に位置づけるか判断しやすくなりました。

観光庁は「稼げる地域・産業」を全国で実現するため、令和7年度に3つの事業を公募しました。具体的には、地域活性化の好循環モデル、生成AI活用モデル、オープンデータ推進モデルの3つです。地域全体の消費拡大やリピーター獲得、観光業の生産性向上を目指す内容となっています（参照*6）。

この3つのモデルは、それぞれ独立した取り組みではなく、相互に補完し合う関係にあります。生成AIがつくる旅行提案はデータ連携基盤の上に成り立ち、オープンデータの整備は地域の好循環モデルに欠かせない土台です。自地域がどのモデルに近い課題を抱えているかを見極めることが、施策を選ぶ出発点になります。

生成AIを組み込んだ「観光AIコンシェルジュ」が、観光地の案内業務を変え始めています。群馬県安中市では、伊藤忠テクノソリューションズと安中市DMO、関東広域観光機構が連携し、生成AIを活用した次世代観光案内サービス「観光AIコンシェルジュ」を開発しました。2026年1月にサービス提供を開始し、多言語かつ24時間対応で旅行者一人ひとりに最適な提案を行い、地域観光の課題解決と消費拡大を支援しています（参照*7）。

熊本県八代市でも、クルーズ船寄港や台湾積体電路製造（TSMC）によるインバウンド増加を背景に、AIチャットボットやAIコンシェルジュなどの観光DXツールを導入しました。非対面かつ多言語で観光案内を実現し、案内業務の効率化とサービス品質の向上を図っています（参照*8）。こうした事例は、人手が限られる地方都市ほどAIコンシェルジュの導入効果が大きいことを示唆しています。

生成AIの活用は案内だけでなく、旅行者の周遊を後押しする仕組みにも広がっています。ある実証事業では、生成AI技術と旅行プランニング機能を組み合わせた「生成AIレコメンドシステム」が開発されました。地元の観光事業者が持つ知見をもとに観光スポット情報を集約し、旅行者の好みに合わせて最適な旅行プランを提案する仕組みです（参照*9）。

従来のガイドブックやウェブ検索では、旅行者自身が多くの情報を比較し、行程を組み立てる手間がかかりました。AIレコメンドは、この手間を省きつつ、地元事業者が届けたい情報を組み込める点に特徴があります。旅行者の利便性向上と地域の消費拡大を両立させる手段として、各地での導入が広がりつつあります。

AIを使うのは事業者側だけではありません。旅行者自身もAIを旅の計画に取り入れています。2026年の春節期間に訪日予定の中国人観光客を対象にした調査では、全体の90.4%が訪日旅行の計画に生成AIまたはAIアシスタントを活用していました。「積極的に利用した」との回答が53.4%と過半数を占め、「部分的に利用した」が37.0%でした（参照*10）。

9割を超える旅行者がAIを活用している事実は、観光事業者にとって無視できないものです。旅行者がAI経由で情報を得る以上、AIに正確かつ魅力的なデータを渡せる地域ほど選ばれやすくなります。観光DXの推進は、事業者の業務改善だけでなく、旅行者の行動変化への対応としても欠かせない取り組みです。

データ連携を進めるうえで、宿泊施設が使うPMS（顧客予約管理システム）の標準化は避けて通れない課題です。観光庁は、宿泊事業者のPMSと各種システムがデータ連携するための標準仕様について技術的な基準を検討しており、標準仕様を作成・普及させる体制の構築と中長期ロードマップの策定を進めています。宿泊事業者やデジタルツール事業者を含めた新たな推進体制の構築も予定しています（参照*4）。

兵庫県豊岡市の実証事業では、各宿泊施設のPMSを統一し、データを可視化するマーケティングシステム「豊岡観光DX基盤」を活用しました。その結果、リピーター率はKPI目標の39.4%を上回る41.4%を達成し、宿泊客1人1泊あたりの観光消費額は目標の23,580円に対し32,438円、顧客データ数も目標の5,000件に対し8,393件と、複数の指標で高い成果が得られています（参照*11）。PMS統一によってデータが一元化されると、地域全体で消費動向を把握し、施策を打ちやすくなることがこの事例から読み取れます。

地域全体のデータを集約する基盤として、データマネジメントプラットフォーム（DMP）の整備も進んでいます。観光地経営の高度化を目的に、地域が共通で利用できる「全国観光DMP」や「高度化地域DMP」が構築されました。観光事業者・自治体・DMOなどが、集約されたデータをターゲット戦略や施策立案、マーケティングに活用し、効率的かつ戦略的な事業推進を実現しています（参照*12）。

福井県では、データを活用したマーケティング活動を通じて観光地経営の高度化に取り組んでいます。たとえば、あわら温泉エリアの宿泊予約情報をオープンデータ化することで、周辺事業者が仕入れや人員手配に役立てられる環境を整えました。宿泊事業者にとっても、需要に応じた柔軟な価格設定が可能になるため、稼働率や消費額の向上につなげられる仕組みです（参照*6）。データを「地域の共有財産」として開放することで、個別事業者の最適化にとどまらず、地域経済全体の底上げが期待できます。

宿泊業の人手不足を補う具体策として、無人フロントの導入が広がっています。無人フロントとは、フロントに常駐するスタッフがいない体制のことです。セルフチェックイン・チェックアウト機やタブレット端末などで通常のフロント業務を代替し、宿泊客はスタッフを介さずに手続きを済ませられます。ただし完全な無人化ではなく、少数のスタッフが別室で待機し、緊急時やトラブル発生時に対応できる体制を整えている場合もあります（参照*3）。

こうした省人化の取り組みを後押しするため、観光庁は経営ガイドラインに登録された宿泊事業者に対し、PMSやAIチャットボット、レベニューマネジメントシステム、電話音声応答システム、混雑状況可視化システム、労務管理システムなど、デジタルツール導入にかかる経費の一部を補助しています。省人化補助の採択総数は、2024年11月時点で830施設に達しました（参照*4）。補助制度の活用は、初期費用の負担を抑えてDXに踏み出す有力な手段です。

省人化はフロント業務だけでなく、データ分析の領域にも及んでいます。ある自治体とDMOでは、AIダッシュボードとAI検知アラートを活用し、従来人手で行っていたデータの抽出・分析・整理の作業を大幅に削減しました。観光統計データやウェブ行動データ、口コミ情報などを横断的に分析し、重要指標と施策の振り返り指標を一体的に把握できる仕組みを構築しています。その結果、分析業務にかかる工数は最大で90分の1にまで削減され、複数の施策を同時並行で検証できるようになりました（参照*13）。

分析業務の工数が90分の1になるという数値は、限られた人員で多くの施策を回す必要がある地方自治体やDMOにとって大きな意味を持ちます。AIダッシュボードは、データの収集と整理を自動化することで、人間が「何を読み取り、どう動くか」という判断に集中できる環境をつくり出しています。

観光DXの導入は成功事例ばかりではありません。生成AIを導入した際に、「利用者に適切な返答ができない」という問題が起きることがあります。原因として挙げられるのが、データ不足や質の低いデータの存在です。生成AIはデータに基づいて判断を行うため、不完全または不正確なデータを使用すると、旅行者に対して適切な提案や返答を行えません（参照*14）。

さらに、生成AIは旅行者の利便性や観光産業の生産性向上に貢献する可能性を持つ一方、学習させる情報の取り扱いや、偽情報・誤情報がインターネット上に流通・拡散されるリスクも抱えており、対策が必要です（参照*4）。AIを導入する前に、まず学習用データの品質と量を確保し、情報の正確性を担保する体制を整えることが求められます。

導入時のつまずきは、データ面だけに限りません。豊岡市の実証事業では、すべての現場で取り組みが完全に周知されていたとは言い難く、宿泊者の生年月日や年齢といった情報が採取できないなど、データ収集に欠落が生じました。次年度以降はデータ収集の項目を改善し、さらに詳細なデータ収集に努めてマーケティングの強化に臨む方針が示されています（参照*11）。

この事例からわかるのは、システムを導入するだけでは不十分で、現場スタッフが「何のデータを、なぜ集めるのか」を理解していなければ、必要な情報が抜け落ちるという点です。導入後に定期的なフィードバックの場を設け、収集項目や運用方法を継続的に見直す仕組みが欠かせません。

生成AI・データ連携・省人化という3つの柱は、それぞれ単独で機能するものではなく、組み合わせることで観光地の競争力を高めます。AIが提案する旅行プランはデータ基盤に支えられ、省人化で生まれた余力は顧客接点の強化に振り向けられます。

導入にあたっては、データの質と量の確保、現場への周知、フィードバック設計といった基本を押さえることが成否を分けます。自地域の課題がどこにあるかを見極め、今回紹介した事例や施策を参考にしながら、一歩ずつ取り組みを進めてみてください。

▼参照

(*1) 観光庁 – 観光DX（デジタルトランスフォーメーション）の推進
(*2) 観光分野のDX推進に向けた優良事例集 ～地域一体で進める観光DX～
(*3) aipass – ホテルの無人フロントとは？旅館業法のフロント無人化要件と導入システムを解説
(*4) 観光DX推進のあり方に関する検討会 フォローアップ会議（第２回）
(*5) 観光庁 – 「観光分野のDX推進に向けた優良事例集 ～地域一体で進める観光DX～」を作成いたしました
(*6) 観光ONE – 【2025年3月7日更新】「観光DX推進による地域活性化モデル実証事業」について、超分かりやすくまとめました！
(*7) CTC – 伊藤忠テクノソリューションズ – 安中市に「観光AIコンシェルジュ」のサービス提供開始（2026年02月10日）
(*8) 観光DX – 観光DX
(*9) ナビタイムジャパン – NAVITIME JAPAN – 九州観光機構・JTB・ナビタイムジャパンなど、九州全域の観光活性で連携｜プレスリリース/おしらせ｜ナビタイムジャパン
(*10) プレスリリース・ニュースリリース配信シェアNo.1｜PR TIMES – ＜中国インバウンドの最新動向＞ 訪日予定の中国人観光客の9割以上がAI活用、 旅行計画は“検索からAIで設計へシフト！” ～インタセクト、中国人観光客のAI活用に関する最新調査を発表
(*11) 観光DX – 観光庁「観光DX」成果報告会イベントレポート――実証事業成果報告
(*12) 観光DX – 日本観光振興デジタルプラットフォーム推進コンソーシアム
(*13) プレスリリース・ニュースリリース配信シェアNo.1｜PR TIMES – インバウンド強化に取り組む観光地で来訪者数が前年比約2倍 じゃらんリサーチセンターと熱海市、AIエージェントで観光DXを実証
(*14) 東武トップツアーズDX・GXサービスサイト – – 観光業での生成AI活用例とは？ AIコンシェルジュ・チャットボット・来客予測などの活用例について解説