(12/19 https://www.phocuswire.com/bridge-leveling-up-travel-pain-points-ai-phocuswright-conference-2025?utm_source=newsletter&utm_medium=email&utm_campaign=pcww_daily&pk=pcww_email_newsletter_pcww-daily&oly_enc_id=9229H9640090J9N )

 

 

24. AF/KLM、AmadeusテックでLTB（予約率）改善

AF/KLMは、Amadeusの技術を実装した後、システムへの無関係なトラフィックの70%をブロックできたと述べた。

機械学習を活用した「Advanced Airline Profile」フィルタリング技術は、5月に2つの航空会社で公開されました。新しい流通能力（NDC）のボリュームが増加するにつれて、航空会社が検索トラフィックを管理するのを支援することを目的としています。

「これにより、最も関連性の高いNDCショッピングリクエストに集中することができ、コンバージョン率が高くなり、システムの負担が軽減されました。これは、私たちにとってよりシャープなパフォーマンス、旅行販売者にとってより有意義な問い合わせ、旅行者にとってよりスムーズな体験を意味します」と、AF/KLMのNDCプログラムディレクターであるMaxime Boussardは述べています。

Amadeusによると、このソリューションは機械学習アルゴリズムを使用して、航空会社のシステムに問い合わせる前に、旅行販売者からの無関係なリクエストをフィルタリングします。運賃の種類や曜日などの高度なパラメータも適用できます。

同社は、これはlook-to-book（LTB）比率が大幅に低下し、航空会社のシステムへの負担が軽減されることを意味すると述べた。

Amadeusによると、この技術は現在、NDCソリューションを使用して航空会社全体に展開されているという。

「毎日、航空会社にはNDCのショッピングリクエストが殺到しています。そのリクエストの多くは無関係または単に実行不可能なものです。これは、航空会社と旅行販売者の両方にとって最適でないプロセスにつながり、業界全体にとって重大なコスト問題を表しています。Amadeus Advanced Airline Profileは、大規模なNDC検索を可能にすることで、この課題に対処するのに役立ちます」と、Amadeusの旅行流通製品マーケティング管理責任者であるDelphine Dominguesは述べています。

第3四半期の決算説明会で、Amadeusの社長兼CEOのLuis Marotoは、NDCとのLTB比率はすでに取引量の面で課題であり、人工知能（AI）によって悪化する可能性があることを認めました。

PhocusWireの最近の記事では、LTBとAIの問題と、その技術がどのように救済策になるかを探りました。また、ショッピングに料金がかかる可能性についても議論しました。

Sabreも最近この問題を強調し、2026年の旅行小売トレンドにおける問題の規模を強調しました。

「1990年代、平均は約10:1でした。2025年末までに、1,000:1以上に達すると推定され、より豊富なオファーとパーソナライゼーションが指数関数的に拡大するにつれて、すぐに20,000:1または200,00:1に達する可能性があります」とレポートは述べています。

同社は、需要を予測するためのAIを備えたインテリジェントなキャッシュ技術が解決策になる可能性があると述べた。

(12/19 https://www.phocuswire.com/look-to-book-ratio-volumes-ndc-amadeus-sabre?utm_source=newsletter&utm_medium=email&utm_campaign=pcww_daily&pk=pcww_email_newsletter_pcww-daily&oly_enc_id=9229H9640090J9N )

 

 

25. どれだけエージェンティックAIに準備できている？

議論の余地はありません：旅行における多くの機能がエージェンティック人工知能（AI）に置き換えられ、それはすでに起こっています。AIが支配する新しいエージェンティックエコシステムが地平線上にあり、多くのビジネスリーダーが未来がどうなるかを見て、次の質問をするように促します。私の会社はこの新しい世界でどのように優れたことができますか？

エージェンティックAIが旅行のB2BとB2Cのバリューチェーンに深く埋め込まれるにつれて、この答えの必要性が高まっています。Phocuswrightの最近の調査によると、ヨーロッパと米国の旅行者の3人に1人がジェネレーティブAIを使用して旅行を計画または強化し、エージェンティックAIが参入し、より多くのことを行うための市場を作り出しています。

同時に、エージェンティックAIは、新しいユースケースを推進する新しい機能をもたらし、より多くのタスクを置き換えるだけでなく、イノベーションの余地を創出しながら、すでに人間の能力を増幅している分野で改善され続けています。

すべてのビジネスには独自のチェックリストがありますが、考慮すべきいくつかの定数があります。エージェンティックAIは、旅行分野でその潜在力を最大限に発揮するためには、AIがタスクを実行するために使用できるツールを必要とします。ここでいうツールとは、AIがタスクを遂行するために利用できるあらゆるものを指す。新しいユースケースの多くは、エージェンティックAIが割り当てられた特定のタスクに適したツールを持っている場合にのみ提供できます。

AIの時代において、ツールこそが差別化要因となるでしょう。すべてのエージェントは、他のエージェントまたはツールを呼び出す必要があります。

基礎的思考

Foundational thinking

出発点として有効なのは、大規模言語モデル（LLM）が直接置き換え可能な領域に自社がどれほどさらされているのか、そして自社の「堀（競争優位）」がどこにあるのかを考えることです。

現状では、コンテンツに関連するもの（翻訳、新しいコンテンツの生成、声のトーンや文体の調整など）は、エージェンティックAIとその基盤となるLLMの能力の範囲内です。ニューラルネットワークに基づくこれらのモデルは、パターン認識、推論、問題解決、派生的なコンテンツ生成といった作業を、幅広いコンテンツ領域で得意としています。

さらに、これらのLLMは、ツールによって強化することができます。最近リリースされたChatGPTエージェントのように、ツールがエージェンティックAIに直接埋め込まれた場合もあれば、エージェンティックAIによって検出および呼び出し可能なツールとして存在する場合もある。LLMとツールの組み合わせは、エージェンティックAIの応用分野を大幅に拡大し、バリューチェーンにパラダイムシフトを生み出すことができます。

エージェンティック、API、データ

Agentic, AOIs and data

この新しい世界で重要な役割を果たすためには、企業は強力なデータ基盤を必要とします。良いニュースは、エージェンティックAIシステムが既存の旅行技術エコシステム内で動作できることです。これは、データを整然とする（および維持する）という困難な作業を成し遂げた企業にとって大きな利点です。

データが高品質であれば、AIエージェントは比較的簡単に非構造化を構造化に変換できます。さらに難しいのは、低品質で不完全で一貫性のないデータを、堅牢でクリーンなデータに変えることです。それは本質的にエントロピーの問題であり、無秩序から秩序を作ろうとしています。

（entropy=平均情報量は、その情報源がどれだけ情報を出しているかを測る尺度）

APIの出現以来、より良いデータに対する需要は、旅行技術の会話の一部でした。APIはバリューチェーン全体で多くのタッチポイントを変革しましたが、旅行のような広大な業界では、エージェンティックAIの利点を逃す危険にさらされている弱いAPIを持つ多くのサプライヤーが残っています。企業は尋ねるべきです：私のビジネスには、AIエージェントやツールと互換性のあるデータ構造と必要なAPIがありますか？

APIはエージェンティックシステムのバックボーンです。堅牢なAPIがない場合、AIエージェントとそのツールはあなたを見つけることはできません。既存の API を書き直して再構築して、エージェンティック AI をさらに最適にする方法はありますが、API の背後にある基本原則は前提条件です。

Model Context Protocol（MCP）の立ち上げは、強力なAPIの必要性を強化します。 MCPは、LLMとAIシステムがデータを統合および共有する方法を標準化します。 簡単に言えば、「ユニバーサルトランスレータ」として機能します。APIは主要なインターフェースであり、エージェンティックAIとそれらが対話する必要があるコンテンツの間の出入り口です。APIは実行できることを公開し、MCPはそれを要求する方法の標準を提供します。

旅行の選択肢とオプション

Travel choices and options

旅行では、MCPは、サプライヤーの在庫、価格設定、アベイラビリティAPIを中心に構築されたツールに接続できるため、エージェンティックAIをトランザクション化できるようにします。 LLMに基づくAIエージェントは、旅行者が何を望んでいるかを知り、静的な旅程を返すことができますが、旅行者がその旅程を予約、管理、サービスできるようにツールが必要です。

ツールは、旅行中に「サプライヤー意識」が高まっています。機械学習を使用して、ライブ価格とアベイラビリティにリアルタイムでアクセスできるように設計されたAPIを特定し始めている人もいます。アクセスは、完全なデータベースではなく、キャッシュである可能性があります。これらの結果が、信頼性の低いソースから表面化された結果よりも優先されると、エンドユーザーエクスペリエンスが向上します。

したがって、すべての旅行リーダーが尋ねるべき質問は、彼らのデータとAPIがこの新しい現実に十分強力であるかどうかです。答えが「はい」の場合、次の手順は次のとおりです。API/MCPのインタラクションをより良く、より速く、より速くするにはどうすればよいですか？答えが「いいえ」の場合、ギャップを埋めるために何ができますか？そのギャップが広すぎるか深すぎる場合、どのような選択肢がありますか？

業界のリーダーたちが尋ねているもう一つの基本的な質問があります：旅行者は実際にどの程度エージェンティックAIを使用したいのですか？旅行者が自分の旅行を喜んで作成しているという証拠がある場合、旅行を自動的に見つけ、計画し、予約できるツールに対する大規模な需要はありますか？

答えは、エージェンティックAIはあらゆるシナリオを支援できるべきだ、ということです。ツールを呼び出し、旅行者の入力に基づいて「これが望ましい」とAIエージェントが判断した旅程を提示しつつ、旅行者自身、あるいはAIエージェントをツールとして使う人間の旅行代理店が、その旅程をいじり、リアルタイムの価格や空室・空席情報を反映させながら、さらにカスタマイズできるようにします。ユーザー中心のエージェンティックAIシステムには、「自律性スライダー」があり、ユーザーがどの程度プロセスに関与したいかを調整できます。

最後の考え

Final thoughts

AIの世界における変化のペースは減速する気配がない。どちらかというと、それは加速しています。つまり、企業は、従来の価値提案（proposition）がまだ残っている場合、AIの新時代における自分の立場を内部および外部で明確にする必要があります。

この対話には多くの可動部分（moving parts）があり、10か月前にMCP、ChatGPTエージェント、GPT-5で最近見たように、企業は状況が変化したときに適応するのに十分な柔軟性も必要です。これは課題ですが、データの重要性を理解し、APIの堅牢性を確保し、どのAIエージェントを使用するか、どのツールを呼び出すか、どの機能を提供するかに関して正しい選択をすれば、企業が繁栄するチャンスでもあります。

著者について...

Manuel HiltyはNezasaのCEO兼共同創設者です。

(12/19 https://www.phocuswire.com/travel-company-agentic-ai-readiness?utm_source=newsletter&utm_medium=email&utm_campaign=pcww_daily&pk=pcww_email_newsletter_pcww-daily&oly_enc_id=9229H9640090J9N )

 

 

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