(6/26 https://www.phocuswire.com/stena-line-jari-virtanen-ai-tool-phocuswright-europe-2025?utm_source=newsletter&utm_medium=email&utm_campaign=Daily&oly_enc_id=9229H9640090J9N )

 

 

21. PhocusWire の週間トラベルテックのまとめ

今週の世界の旅行業界からの人、製品、パートナーのニュースのまとめです。

このまとめはChatGPTの助けを借りて作成されました。

FCMが「Sam」を再開

FCM Travelは、プラットフォーム、アプリ、ブラウザ拡張機能に埋め込まれたインテリジェントな仮想アシスタントとして「Sam」を再開しました。Samのアップデート版では、旅行者、予約者、マネージャーにパーソナライズされたリアルタイムサポートが提供されるようになりました。中断（disruptions）を処理し、コンプライアンスを追跡し、ロイヤルティ特典を表示し、ユーザーが尋ねる前に質問に答えます。

舞台裏では、Samは内部システムを統合し、FCMチームにより良いデータとより迅速な対応能力を提供します。アシスタントの適応性により、旅行マネージャーはプログラムの目標に合わせてユーザーエクスペリエンスを形作ることができます。「Samはゲームチェンジャーです」とFCMの最高経験責任者であるJohn Morhousは言いました。「スマートなだけでなく、旅行をより簡単に、より安全に、より直感的にするように設計されています」

RMSのCFO

RMSは、Chetan Arjunを最高財務責任者に任命しました。彼は、次の段階の世界的な成長と事業拡大指揮を支援します。Arjunは、PwC、Coles Group、Crown Resorts、最近ではLux GroupのグループCFOなど、テクノロジーおよび旅行部門で20年以上の財務リーダーシップの経験を持っています。彼はCEOのAdam Seskisに加わり、RMSが国際的に拡大する戦略を推進するのを手伝います。「Chetanのリーダーシップは、当社の財務業務を戦略的目標に合わせるための鍵となるでしょう」とSeskisは述べています。RMSは現在、Advent Partnersの支援を受けて、70カ国の7,000以上の施設をサポートしています。

Travelodge、Katanox

Travelodgeは、旅行技術プラットフォームKatanoxと提携し、Navanを皮切りに、旅行管理会社（TMC）向けの47,000以上の客室へのアクセスを拡大しました。この統合により、TMCは予約を修正し、より豊富なホテルコンテンツにアクセスし、合理化された予約と支払いプロセスの恩恵を受けることができる、と両社は述べた。Travelodgeの流通範囲は、パートナーシップを通じて拡大し、より多くの企業顧客とのつながりを可能にします。

KatanoxのPaul Beukersは、このコラボレーションがTravelodgeの市場シェアを拡大するのに役立つと述べ、Navanのヨーロッパ、中東、アフリカ地域のCEOであるMichael Riegelは、柔軟性と地域の関連性を高めるための重要なステップであると言いました。

ECTAA、Travel Ledger

欧州旅行代理店およびツアーオペレーター協会であるECTAAは、B2B決済ソリューションプロバイダーであるTravel Ledgerと提携し、ヨーロッパの旅行業界全体で安全なデジタル決済システムを推進しています。

このパートナーシップは、コストを削減し、リスクを軽減し、従来の決済プロセスを近代化することを目的としています。Travel Ledgerのプラットフォームは取引を自動化し、手動調整を排除し、効率的な支払いを可能にします。このイニシアチブには、全国旅行協会、教育ウェビナー、および業界全体の採用を支援するためのケーススタディが含まれます。ECTAAのEric DrésinとTravel LedgerのRoberto Da Reは、旅行部門の効率と回復力を高める上でのパートナーシップの役割を強調しました。

Traveltek、Traverse Automation

TraveltekとTraverse Automationは、自然言語を使用して旅行代理店のクルーズ検索を合理化するために設計された、エージェントAIクルーズ予約アシスタントであるAIVAを発表しました。iSell Connect経由で今年7月にベータ版で開始されるAIVAは、「8月の家族向けの地中海クルーズ」などの音声スタイルのクエリを解釈し、カスタマイズされたオプションを返すため、フィルターやクルーズラインコールが不要になります。

TraverseのCEOであるJohn O'Neillは、エージェントの生産性を高めることを目的とした「未来志向のブレークスルー」と述べています。

SAP Concur、Trainlineパートナーソリューション

SAP ConcurはTrainline Partner Solutionsと提携し、Concur Travelプラットフォームを介してヨーロッパ全土のビジネス旅行者のための国境を越えた鉄道予約を簡素化しました。統合により、複数の鉄道プロバイダーへのアクセスが合理化され、旅の各区間で個別のライセンスと予約が不要になります。

この動きは、特に2.5時間未満の旅行の場合、空の旅に代わるシームレスで持続可能な交通手段に対する需要の高まりに対応します。SNCF、Renfe、Eurostarの鉄道コンテンツは9月までに公開され、IryoとTrenitaliaは年末までに公開されます。

WTTCの議長

World Traveler & Tourism Councilは、 Manfredi Lefebvre d’Ovidioを議長に任命しました。この組織は、彼が「旅行と観光への生涯にわたる情熱」だけでなく、業界の洞察、リーダーシップ、戦略的ビジョンももたらしてくれると述べました。Lefebvre d'Ovidioは、Heritage Groupの創設者兼会長、およびAbercrombie & Kentの会長でもあります。

Mize、Juniper Travel Technology

Mizeは、SmartRate製品をJuniperのプラットフォームに統合することで、Juniper Travel Technologyとのパートナーシップを拡大しました。この動きにより、JuniperのコネクテッドクライアントはSmartRateの予約最適化ツールにアクセスして、マージンを改善し、エラーの予約を回復し、より広範な在庫にアクセスし、中断のない予約フローを維持することができます。統合は、予約時にMizeの最適化モダリティを適用します。

SITAのチェックイン技術

SITAは、台北松山空港（TSA）によって、FlexプラットフォームやSmart Path生体認証キオスクなどのチェックイン技術を導入するために選ばれました。このプロジェクトにより、TSAで運航するすべての国際航空会社のセルフサービスチェックインプロセスが高速化されます。同社は、乗客は携帯電話でチェックインし、顔認識を使用してわずか70秒でチェックインとバッグドロップを完了できると述べた。SITAのSelf Bag Drop とMaestro Departure Control System は、業務を合理化し、混雑を軽減し、航空会社にリアルタイムの洞察を提供し、人員配置と乗客の取り扱いを最適化します。

Transfeeroが目的地を追加

Transfeeroは、テネリフェ南、ジローナ、パロス、ペルージャの4つの新しい目的地をネットワークに追加し、スペイン、ギリシャ、イタリアでカバー範囲を拡大しました。この動きは、需要の高い観光地をターゲットにし、柔軟で顧客中心の民間輸送に同社の焦点を当てることを強化します。Transfeeroは、地元のドライバーと提携して24時間年中無休のカスタマーサポートを提供すると述べた。この拡張は、都市部、島、地域の両方で、進化するモビリティのニーズと信頼性の高いサービスを一致させるための継続的な取り組みを促進することを目的としています。

HBX Group

B2Bの高級旅行プラットフォームであるLuxuristは、HBX Groupの小売部門であるBedsonlineに統合され、世界中の旅行アドバイザーが5,000以上の高級物件の厳選されたポートフォリオにアクセスできます。この動きは、Luxuristがメキシコ、スペイン、オーストラリアなどの追加のグローバル市場への拡大に取り組んでいる中で行われます。

HBX Groupはまた、Fairfaxが支援する組み込み保険会社であるWallbidと提携し、ヨーロッパの企業にホスピタリティセクター向けのサイバーリスク評価サービスであるCybersentialへのアクセスを提供しています。このセクターのデジタルニーズに合わせて設計されたCybersentialは、ホテルが脆弱性を特定し、サイバーセキュリティの実践を改善し、進化するデータ保護基準を満たすのに役立ちます。

Travelport、EVA Air

Travelportは、Travelport+プラットフォームにEVA Air New Distribution Capability（NDC）コンテンツを追加し、代理店の顧客がパーソナライズされたオファーや付加物にアクセスしてサービスできるようにしました。

この統合は、グローバルなリーチを拡大し、予約効率を向上させることで、Eva Airの現代的な小売戦略をサポートすることを目的としています。旅行代理店は、動的なNDCオファーを比較し、変更やキャンセルを含む予約を管理できるようになりました。この展開は、マルチソースコンテンツを提供するTravelportの取り組みの一環として意図されています。香港、台湾、カナダ、米国で利用可能で、今後追加の国があります。

https://www.phocuswire.com/travel-tech-news-briefs-june-27-20251?utm_source=newsletter&utm_medium=email&utm_campaign=Daily&oly_enc_id=9229H9640090J9N

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22. Chatlyn、800万ドル調達でホテルと宿泊客の会話改善

人工知能（AI）を活用したホテルのゲストコミュニケーションハブであるChatlynは、シリーズAの資金で800万ユーロを確保しました。オーストリアを拠点とする事業へのこの投資は、Smedvig Venturesが主導し、輸送スペシャリストのBlagussと多くのビジネスエンジェルが参加しました。同社はまた、オーストリア研究振興庁（FFG）からイノベーション助成金も受け取りました。

Chatlynによると、この投資は、フロントデスク、予約、マーケティング、ゲストサービスをサポートし、ゲストコミュニケーションを最適化してエクスペリエンスを向上させ、収益を増やすなど、「ホテルのAIの頭脳」になるための推進に役立つとのことです。このスタートアップは、資金を地理的拡大、採用、および電話サポートや予約アシスタント向けのエージェンティックAIを含むプロダクトの革新を推進するために使用する予定です。

2022年後半に立ち上げたChatlynによると、ホテルは現在、ゲストメッセージングのために8〜12の異なるプラットフォームをジャグリングしており、ゲストにとっては不便であり、スタッフにとっては非効率的です。Chatlynの共同創設者兼CEOであるNicolas Vorsteherは次のように述べています。「毎日、ゲストの問い合わせが午前に入ってきて、処理の中で見失ったり、スタッフが適切な言語で適切な回答をすぐに見つけられなかったりするため、ホテルは収益を失っています。「今日の世界では、すぐに応答しないと、潜在的なゲストが失われます。私たちは、ホスピタリティ業界に有意義な会話を復活させ、ゲストとの対面でのやり取りのためにスタッフの貴重な時間を解放したいと考えています。」

このスタートアップは現在、30カ国の1,000以上の不動産にサービスを提供し、Apaleo、Mews、Oracle Opera、PlanetのProtelテクノロジーなどの不動産管理システムと統合されています。

「ホスピタリティ部門はオンライン予約以来最大の技術変革を経験しており、ChatlynはこのAI革命の中心に位置しています」とSmedvig VenturesのプリンシパルであるFreddie Kalfayanは述べています。「プレミアムホテルブランドによる迅速な採用、業界初のAI機能、優れた創設チームは、ゲストコミュニケーションの未来を定義するプラットフォームを構築していると確信しています。」

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23. Sonder共同創業者、Marriott 合併完了で退社

Sonderの共同創設者であるFrancis Davidsonは、Marriottとの統合が完了した同じ週に、この事業を辞めることを発表しました。2014年にテクノロジーを活用したホスピタリティ主導のビジネスを共同設立し、CEOとして率いたDavidsonは、LinkedInの投稿でSonderの多くのマイルストーンをリストアップしました。同社は5年間で1億4,300万ドルの収益に成長し、COVIDの間に収益はほぼ無に減少し、2022年に特別目的買収会社（SPAC）を通じて上場しました。Davidsonは、それは1年前は良いアイデアに見えたが、同社は予想よりも4億ドル少ない調達額だったと述べた。「利益を出せていなかったため、投資家はこのビジネスに基本的な価値を見出すのに苦労していました。成長率は意味をなさなかった」とDavidsonは投稿で述べています。「取引量が少なく、株価の下落により、機関資本がこの株式を保有することは事実上不可能になりました。時価総額の低さは、今後資金調達のために株式を発行せざるを得ない場合、既存株主の希薄化リスクを招き、それがさらなる売り圧力と悪循環を生んでいました。

6億ドルの収益に成長したにもかかわらず、同社はパンデミック後の数年間に厳しい状況が続きました。2022年に従業員を22%削減し、昨年はさらに17%削減しました。また、2023年と2024年にNASDAQから上場廃止されるリスクにも直面しました。

しかし昨年、Marriott Internationalとのライセンス契約により、10,000以上のSonderユニットがMarriottのポートフォリオに統合され、Sonder by Marriott Bonvoyにブランド変更され、同社の新しい章が開かれました。

「このグローバルホスピタリティリーダーの広範な流通、ロイヤリティプログラム、販売能力の恩恵を受けることで、収益とコスト効率を向上させるための重要な機会を解き放ちながら、独自のゲストエクスペリエンスを含むコアバリュードライバーを優先することができる」とDavidsonは当時述べています。

Marriottの統合に先立ち、今年初めにレイオフを含むさらに5,000万ドルのコスト削減が行われました。Davidsonは、共同創設者、チームメイト、投資家に感謝し、リーダーシップを変える適切な時期であり、「過去10年間を反省し、学んだことをすべて文章にまとめ、新しいアイデアを探求する」ために時間を取る予定だと述べました。

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24. 旅行AI脆弱、敵対的トレーニングで修正できるか？

人工知能（AI）が汎用能力に向かって進化を続けるにつれて、旅行業界はその可能性に心を奪われていますが、足元を縛られてもいます。一方では、AIは摩擦のない旅、高度にパーソナライズされたオファー、業務の効率を約束します。しかし他方では、このセクターの頑固なレガシーインフラストラクチャとデータの断片化により、最も強力な大規模な言語モデル（LLM）でさえ、プレッシャーの下で幻覚を発しています（hallucinating ）。

これは単なるスケーリング（拡張性）の問題ではなく、トレーニングの問題です。旅行業界は、単なる好奇心ではなく、敵対的なトレーニング（敵対的な深層学習とも呼ばれます）を必須要件にする時が来ました。

敵対的なトレーニングadversarial training = 敵対的サンプルの防御手法。AIの学習時に、通常の学習データに敵対的サンプルを加え、敵対的サンプルの特徴を学習することで、敵対的サンプルによる誤分類を抑制します。

敵対的なトレーニングとは何か？ なぜそれが重要なのか？

What is adversarial training and why does it matter?

敵対的なトレーニングでは、意図的に細工された「エッジケース」入力（モデルを曖昧さ、エラー、混乱に陥らすシナリオ）を使用して、パフォーマンスを強化します。

エッジケース edge case = 製品のテストなどでは、通常の想定から大きく外れたパラメータを設定したテストケースを指す。 極端な条件には、動作が切り替わる境界条件の値や、定義域や値域の端にあたる最大値や最小値、仕様上や想定上の上限値や下限値などが含まれる。

これらの例は単なるノイズではなく、モデルの盲点を突き、修正を促し、最終的にモデルをより堅牢にするように設計されています。特にハイステークスの意思決定において。エッジケースを使用して障害を見つけることは新しいことではありませんが、AIはそのプロセスをより高いレベルとより速く行えます。それは旅行のような複雑な環境にとって非常に適しています。

他の分野、例えば医学では、GoogleのDeepMindは敵対的な例を使用して、AI診断の推論を洗練させています。金融では、JPMorganは、リスクの高いジェネレーティブアウトプットから保護するために、同様のフレームワークをテストしています。OpenAIは、GPT-4のリリースにレッドチーム（red-team攻撃側）の敵対的なプロンプトを組み込んで、幻覚が発生しやすいユースケースを事前検証しました。MicrosoftのGitHub Copilotでさえ、この手法を使用して、本番に到達する前にコーナーケースのバグを特定します。

コーナーケース corner case = システムやソフトウェアが、通常の使用状況とは異なる特殊な状況や、極端なパラメータ、または組み合わせによって発生する問題のことです。具体的には、入力値の境界値や、通常は想定されない組み合わせなど、システムの想定外の状況で発生するバグや不具合を指します。

エッジケースとコーナーケースは、どちらもソフトウェア開発における特殊な状況を指しますが、その意味合いが少し異なります。エッジケースは、入力値が境界値（最大値や最小値など）に近い場合に発生する問題を指し、コーナーケースは、複数の条件が同時に極端な状態になることで発生する、より稀で複雑な問題を指します。

しかし、旅行業界では？ 旅行のユニークで複雑で相互依存的なシステムにもかかわらず、敵対的なトレーニングの正式な採用はほとんどありません。

えーと...旅行に行ってもいいのでしょうか？

なぜ旅行は敵対的な地雷原なのか

Why travel is an adversarial minefield

旅行は単なる産業ではありません。それは規則を装った例外と不規則性の網の構造体なのです。オファーとオーダーが進展しないのも、不要に複雑すぎるこの構造のせいであることが証明されています。その結果、この進歩の旅は十分に速く進んでいません。

ユニークさとレガシープロセスが豊富であることを覚えておく必要があります。すべての旅程は、動的な価格設定、断片化された在庫、重複する規制体制、およびこれらのレガシーフレームワークに組み込まれている制約に依存しています。それらは、真にダイナミックな市場の力によってのみ制約されるべきです。本来なら、そうした制約は純粋に市場の力学に従っているべきですが、実際はそうなっていません。その「本来あるべき姿」は、まだ遠いのです。ナイロビからシドニーまでの単一の旅程を可能にするために、これをキャプチャするグローバルなスキーマも存在しています。これは、4つの大陸、5つの規制ゾーンに接触し、インターラインまたはコードシェアロジックを含みます。しかし、それはロンドンからローマへのシングルフライトに必要ですか？もしそうなら、なぜですか？

重要なデータの多くは、数十年前に定義されたこれらの難解なルールの多くで相互運用する、グローバルな流通システム、航空会社の予約システム、ロイヤリティプラットフォームなど、独自のサイロ内にあることがわかっています。何と、私たちはまだ蒸気船のアナロジーを使用しています。変化の時です。私たちは、これらの埋め込まれたレガシーエッジケースに怯えているため、これを一掃することを恐れてしまっています。

敵対的な訓練こそが必要だ

Adversarial training is made for this

AIが文脈や希望からこれらすべてを推測できるふりをする代わりに、オープンジョーチケット、分割された乗客名レコード（PNR）、ネストされた運賃ルール（nested fare rules）、混合キャリアの搭乗拒否ルール（denied boarding rules on mixed carriers）などの、エッジケースに対してモデルを意図的にストレステストする必要があります：。

それらをトレーニングに戻すことで、流暢なだけでなく信頼できるAIを作成します。さて、それは航空会社が何十年も逃れてきたことです。航空会社は、誰の頭も回転させる可能性のある業界の規範と規則によって保護されています。

旅行会社はまだこれをやっていますか？

Are travel companies doing this yet?

レポートは次のように示唆しています。

• Amadeusは、コールセンターやB2Bサービス環境におけるエージェント支援ワークフローのLLMの内部テストを開始しました。そこでは、運賃規則の正確性とリコールが重要です。敵対的なトレーニングとしてラベル付けされていませんが、これらの品質保証プロセスは、モデル評価中に構造化されたエッジケースシナリオを注入することで、（敵対的なトレーニングと）同じ効果の多くをシミュレートします。

• Hopper、Google Travelなどは、ボットが価格を捏造したり、返金可能性を誤って解釈したりした、生産におけるAI幻覚のコストを直接見ています。これらの事件は、AIストレステストフレームワークの緊急の必要性を強調しています。

パフォーマンスの問題も同じように現実です

The performance problem is just as real

事実の幻覚だけではありません。今日、多くの旅行モデルは「沈黙型エラー」を引き起こします。タイムアウトしたり、長い旅程で失速したり、曖昧なプロンプトで停止したりします。敵対的な入力手法はこれらの問題を暴露し、開発者がメモリ割り当て、コンテキストスレッド、またはバックエンド依存関係を調整できるようにします。この種の現実世界の「負荷テスト（load testing）」は、マルチターン旅行計画（multi-turn = 複数回のやり取り）に不可欠です。特に、旅行を自律的に予約、再予約、またはエンドツーエンドで管理するエージェンティックAIモデルに移行する場合に不可欠です。

個人的なメモ：エッジケースが重要な理由

A personal note: Why edge cases matter

独立した航空会社間で真にオープンなインターラインを可能にする最初のプラットフォームの1つであるAir Black Box（ABB）の創設者として、エッジケースの考え方が業界を前進させる方法を直接学びました。ABBの特許取得済みのソリューションが展開される前は、現状はジョイントベンチャーまたは厳格に制限されたインターライニングであり、リージョナル、LCC、またはスタートアップのキャリアを除外したモデルでした。インフラストラクチャがサポートしていないため、とにかくそれらを接続する機能を構築しました。

今日、同じ考え方が当てはまります。AIが旅行代理店を真似るだけでなく、旅行者のニーズに真に応えたいのであれば、複雑さと正面から向き合う必要があります。それは、パッチとしてではなく、戦略的な方法として、敵対的なトレーニングから始まります。

最後の考え：砂の上に建てるな

Final thought: Don’t build on sand

AIロードマップに敵対的なトレーニングが含まれていない場合、モデルが「よりよく知る」という希望に頼っています。しかし、旅行では、幻覚は恥ずかしいだけでなく、操作上危険です。そして、それらは起こります。

旅行におけるAIの未来は、より大きなモデルではなく、よりスマートなトレーニングにかかっています。敵対的な深層学習は、この業界が必要とするストレステストです。待つのはやめましょう。今回は、より速く、より信頼性が高く、より低コストで、正しく行うことができるはずです。

著者について...

Timothy O'Neil-Dunneは、シアトルを拠点とする旅行および航空コンサルタント会社T2Impactのプリンシパルです。

(6/27 https://www.phocuswire.com/can-adversarial-training-fix-travel-ai?utm_source=newsletter&utm_medium=email&utm_campaign=Daily&oly_enc_id=9229H9640090J9N )

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