目次
第1章 グローバルAI観光市場 概要
1.1. グローバルAI観光市場規模と予測（2022–2032）
1.2. 地域別概要
1.3. セグメント別概要
1.3.1. 提供形態別
1.3.2. 用途別
1.4. 主要な動向
1.5. 不況の影響
1.6. 分析家の推奨事項と結論
第2章 グローバルAI観光市場定義と研究仮定
2.1. 研究目的
2.2. 市場定義
2.3. 研究仮定
2.3.1. 対象範囲と除外項目
2.3.2. 制限事項
2.3.3. 供給側分析
2.3.3.1. 技術の利用可能性
2.3.3.2. インフラストラクチャと接続性
2.3.3.3. 規制環境とデータプライバシー
2.3.3.4. ベンダー競争
2.3.3.5. 経済的実現可能性（提供者視点）
2.3.4. 需要側分析
2.3.4.1. 旅客の期待と体験
2.3.4.2. デジタルプラットフォームの採用
2.3.4.3. スマートツーリズムへの投資
2.3.4.4. 持続可能性と効率性の目標
2.4. 推計手法
2.5. 調査対象期間
2.6. 通貨換算レート
第3章 グローバルAI観光市場動向
3.1. 市場ドライバー
3.1.1. パーソナライズド旅行体験の台頭
3.1.2. インテリジェントな交通・モビリティの拡大
3.1.3. 旅行テクノロジープラットフォームの成長
3.2. 市場課題
3.2.1. データプライバシーと規制遵守
3.2.2. 既存システムとの統合
3.2.3. 中小企業における高い導入コスト
3.3. 市場機会
3.3.1. AI-as-a-Service サービスの拡大
3.3.2. 新興観光市場の成長
3.3.3. テクノロジープロバイダーと旅行オペレーター間の協業
第4章 グローバル観光業界におけるAI市場分析
4.1. ポーターの5つの力モデル
4.1.1. 供給者の交渉力
4.1.2. 購入者の交渉力
4.1.3. 新規参入の脅威
4.1.4. 代替品の脅威
4.1.5. 競合企業の競争
4.1.6. ポーターのモデルへの未来志向的なアプローチ
4.1.7. 影響分析
4.2. PESTEL分析
4.2.1. 政治
4.2.2. 経済的
4.2.3. 社会
4.2.4. 技術的
4.2.5. 環境
4.2.6. 法的
4.3. 主要な投資機会
4.4. 主要な成功戦略
4.5. 破壊的トレンド
4.6. 業界専門家見解
4.7. アナリストの推奨事項と結論
第5章. グローバルAI観光市場規模と予測（2022–2032年）
5.1. セグメントダッシュボード
5.2. ソリューション別売上高動向分析（2022年と2032年、USD億ドル）
5.3. サービス別売上高動向分析（2022年と2032年、USD億ドル）
第6章. グローバルAI観光市場規模と予測（用途別）（2022–2032）
6.1. セグメントダッシュボード
6.2. 輸送・モビリティサービス売上高動向分析（2022年と2032年、USD億ドル）
6.3. 旅行テクノロジープラットフォームおよびソリューションプロバイダーの売上高動向分析、2022年および2032年（USD億ドル）
第7章. グローバルAI観光市場規模と地域別予測（2022～2032年）
7.1. 北米観光分野におけるAI市場
7.1.1. 米国観光分野におけるAI市場
7.1.1.1. 提供サービス別、2022–2032
7.1.1.2. 用途別、2022–2032
7.1.2. カナダ観光業界におけるAI市場
7.2. 欧州の観光業界におけるAI市場
7.2.1. イギリス市場
7.2.2. ドイツ市場
7.2.3. フランス市場
7.2.4. スペイン市場
7.2.5. イタリア市場
7.2.6. 欧州その他の市場
7.3. アジア太平洋地域における観光分野のAI市場
7.3.1. 中国市場
7.3.2. インド市場
7.3.3. 日本市場
7.3.4. オーストラリア市場
7.3.5. 韓国市場
7.3.6. アジア太平洋地域その他の市場
7.4. ラテンアメリカにおける観光分野のAI市場
7.4.1. ブラジル市場
7.4.2. メキシコ市場
7.5. 中東・アフリカにおける観光分野のAI市場
7.5.1. サウジアラビア市場
7.5.2. 南アフリカ市場
7.5.3. 中東・アフリカ（MEA）その他の市場
第8章 競合分析
8.1. 主要企業SWOT分析
8.1.1. アマデウスITグループSA
8.1.2. グーグル・エルエルシー
8.1.3. マイクロソフト・コーポレーション
8.2. 主要な市場戦略
8.3. 企業プロファイル
8.3.1. アマデウスITグループSA
8.3.1.1. 主要情報
8.3.1.2. 概要
8.3.1.3. 財務（データ入手可能性に依存）
8.3.1.4. 製品概要
8.3.1.5. 市場戦略
8.3.2. Google LLC
8.3.3. Microsoft Corporation
8.3.4. IBM コーポレーション
8.3.5. アマゾン ウェブ サービス株式会社（AWS）
8.3.6. エクスピア・グループ
8.3.7. エアビーアンドビー株式会社
8.3.8. サブレ・コーポレーション
8.3.9. トラベルポート・ワールドワイド・リミテッド
8.3.10. オラクル・コーポレーション
8.3.11. セールスフォース・インク
8.3.12. Baidu Inc.
8.3.13. テンセント・ホールディングス・リミテッド
8.3.14. ホッパー・インク
8.3.15. トリップドットコム・グループ・リミテッド
第9章 研究プロセス
9.1. 研究プロセス
9.1.1. データマイニング
9.1.2. 分析
9.1.3. 市場推定
9.1.4. 検証
9.1.5. 公開
9.2. 研究属性
9.1.2. 分析
表の一覧
表1. 観光分野におけるグローバルAI市場、報告の範囲
表2. グローバルAI観光市場の見積もりおよび予測（地域別、2022年～2032年）（USD億ドル）
表3. グローバルAI観光市場の見積もりおよび予測（提供別、2022–2032年、USD億ドル）
表4. グローバルAI観光市場規模推計と予測（用途別、2022～2032年）（USD億ドル）
表5. グローバルAI観光市場 セグメント別推定値と予測、2022–2032年（USD億ドル）
表6. 北米観光業界におけるAI市場規模推計と予測（2022～2032年）（USD億ドル）
表7. 欧州観光業界におけるAI市場規模推計と予測（2022年～2032年）（億ドル）
表8. アジア太平洋地域観光業界におけるAI市場規模推計と予測（2022～2032年、億ドル）
表9. ラテンアメリカにおける観光業界のAI市場規模推計と予測（2022年～2032年）（億ドル）
表10. 中東・アフリカにおける観光分野のAI市場規模推計と予測（2022～2032年、億ドル）
表11. アメリカ合衆国観光業界におけるAI市場規模推計と予測（2022～2032年）（USD億ドル）
表12. カナダにおける観光業界のAI市場規模予測（2022～2032年、億ドル）
表13. イギリス AI観光市場の見積もりおよび予測（2022～2032年、億ドル）
表14. 中国の観光業界におけるAI市場規模推計と予測（2022年～2032年）（億ドル）
表15. インドの観光業界におけるAI市場規模推計と予測（2022～2032年、億ドル）
表16. アジア太平洋地域（その他）の観光分野におけるAI市場規模推計と予測（2022～2032年）（億ドル）
表17. ブラジルにおける観光分野のAI市場規模推計と予測（2022～2032年、億ドル）
表18. メキシコにおける観光分野のAI市場規模推計と予測（2022～2032年、億米ドル）
表19. サウジアラビアの観光業界におけるAI市場規模推計と予測（2022～2032年、億米ドル）
表20. 中東・アフリカ（MEA）地域における観光業界のAI市場規模推計と予測（2022～2032年）（億ドル）

図表一覧
図1. グローバル観光業界におけるAI市場、研究手法
図2. グローバル観光業界におけるAI市場、市場推計手法
図3. グローバル市場規模推計および予測方法
図4. グローバルAI観光市場、2023年の主要動向
図5. グローバルAI観光市場、成長見通し（2022年～2032年）
図6. グローバルAI観光市場、ポーターの5つの力モデル
図7. グローバルAI観光市場、PESTEL分析
図8. グローバルAI観光市場、バリューチェーン分析
図9. グローバルAI観光市場（提供別）、2022年と2032年（USD億ドル）
図10. グローバルAI観光市場：用途別市場規模（2022年と2032年、USD億ドル）
図11. グローバルAI観光市場、地域別概要 2022年と2032年
図12. 北米観光業界におけるAI市場 2022年と2032年（USD億ドル）
図13. 欧州観光業界におけるAI市場 2022年と2032年（億米ドル）
図14. アジア太平洋地域における観光分野のAI市場 2022年と2032年（億米ドル）
図15. ラテンアメリカ AI観光市場 2022年と2032年（億ドル）
図16. 中東・アフリカ地域における観光業界のAI市場規模（2022年と2032年、億米ドル）
図17. グローバル観光業界におけるAI市場、企業別市場シェア分析（2023年）
図18. グローバルAI観光市場、技術採用曲線
図19. グローバルAI観光市場、地域別投資動向
図20. グローバルAI観光市場、ステークホルダーエコシステムマップ

Table of Contents
Chapter 1. Global AI in Tourism Market Executive Summary
1.1. Global AI in Tourism Market Size & Forecast (2022–2032)
1.2. Regional Summary
1.3. Segmental Summary
1.3.1. By Offering
1.3.2. By End Use
1.4. Key Trends
1.5. Recession Impact
1.6. Analyst Recommendation & Conclusion
Chapter 2. Global AI in Tourism Market Definition and Research Assumptions
2.1. Research Objective
2.2. Market Definition
2.3. Research Assumptions
2.3.1. Inclusion & Exclusion
2.3.2. Limitations
2.3.3. Supply Side Analysis
2.3.3.1. Technology Availability
2.3.3.2. Infrastructure & Connectivity
2.3.3.3. Regulatory Environment & Data Privacy
2.3.3.4. Vendor Competition
2.3.3.5. Economic Viability (Provider Perspective)
2.3.4. Demand Side Analysis
2.3.4.1. Traveler Expectations & Experience
2.3.4.2. Adoption of Digital Platforms
2.3.4.3. Investment in Smart Tourism
2.3.4.4. Sustainability & Efficiency Goals
2.4. Estimation Methodology
2.5. Years Considered for the Study
2.6. Currency Conversion Rates
Chapter 3. Global AI in Tourism Market Dynamics
3.1. Market Drivers
3.1.1. Rise of Personalized Travel Experiences
3.1.2. Expansion of Intelligent Transportation & Mobility
3.1.3. Growth of Travel Technology Platforms
3.2. Market Challenges
3.2.1. Data Privacy & Regulatory Compliance
3.2.2. Integration with Legacy Systems
3.2.3. High Implementation Costs for SMEs
3.3. Market Opportunities
3.3.1. Expansion of AI-as-a-Service Offerings
3.3.2. Growth in Emerging Tourism Markets
3.3.3. Collaboration between Tech Providers and Travel Operators
Chapter 4. Global AI in Tourism Market Industry Analysis
4.1. Porter’s Five Forces Model
4.1.1. Bargaining Power of Suppliers
4.1.2. Bargaining Power of Buyers
4.1.3. Threat of New Entrants
4.1.4. Threat of Substitutes
4.1.5. Competitive Rivalry
4.1.6. Futuristic Approach to Porter’s Model
4.1.7. Impact Analysis
4.2. PESTEL Analysis
4.2.1. Political
4.2.2. Economic
4.2.3. Social
4.2.4. Technological
4.2.5. Environmental
4.2.6. Legal
4.3. Top Investment Opportunities
4.4. Top Winning Strategies
4.5. Disruptive Trends
4.6. Industry Expert Perspectives
4.7. Analyst Recommendation & Conclusion
Chapter 5. Global AI in Tourism Market Size & Forecasts by Offering (2022–2032)
5.1. Segment Dashboard
5.2. Solution Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
5.3. Services Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
Chapter 6. Global AI in Tourism Market Size & Forecasts by End Use (2022–2032)
6.1. Segment Dashboard
6.2. Transportation & Mobility Services Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
6.3. Travel Technology Platforms & Solution Providers Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
Chapter 7. Global AI in Tourism Market Size & Forecasts by Region (2022–2032)
7.1. North America AI in Tourism Market
7.1.1. U.S. AI in Tourism Market
7.1.1.1. By Offering, 2022–2032
7.1.1.2. By End Use, 2022–2032
7.1.2. Canada AI in Tourism Market
7.2. Europe AI in Tourism Market
7.2.1. UK Market
7.2.2. Germany Market
7.2.3. France Market
7.2.4. Spain Market
7.2.5. Italy Market
7.2.6. Rest of Europe Market
7.3. Asia Pacific AI in Tourism Market
7.3.1. China Market
7.3.2. India Market
7.3.3. Japan Market
7.3.4. Australia Market
7.3.5. South Korea Market
7.3.6. Rest of Asia Pacific Market
7.4. Latin America AI in Tourism Market
7.4.1. Brazil Market
7.4.2. Mexico Market
7.5. Middle East & Africa AI in Tourism Market
7.5.1. Saudi Arabia Market
7.5.2. South Africa Market
7.5.3. Rest of MEA Market
Chapter 8. Competitive Intelligence
8.1. Key Company SWOT Analysis
8.1.1. Amadeus IT Group SA
8.1.2. Google LLC
8.1.3. Microsoft Corporation
8.2. Top Market Strategies
8.3. Company Profiles
8.3.1. Amadeus IT Group SA
8.3.1.1. Key Information
8.3.1.2. Overview
8.3.1.3. Financial (Subject to Data Availability)
8.3.1.4. Product Summary
8.3.1.5. Market Strategies
8.3.2. Google LLC
8.3.3. Microsoft Corporation
8.3.4. IBM Corporation
8.3.5. Amazon Web Services Inc. (AWS)
8.3.6. Expedia Group
8.3.7. Airbnb Inc.
8.3.8. Sabre Corporation
8.3.9. Travelport Worldwide Ltd.
8.3.10. Oracle Corporation
8.3.11. Salesforce Inc.
8.3.12. Baidu Inc.
8.3.13. Tencent Holdings Ltd.
8.3.14. Hopper Inc.
8.3.15. Trip.com Group Ltd.
Chapter 9. Research Process
9.1. Research Process
9.1.1. Data Mining
9.1.2. Analysis
9.1.3. Market Estimation
9.1.4. Validation
9.1.5. Publishing
9.2. Research Attributes

※参考情報 AI観光は、人工知能技術を活用して観光業界を革新する取り組みやサービスを指します。近年、多くの観光関連企業やサービスがAIを導入し、旅行者や観光地、そして観光業界自体に新たな価値を提供しています。これにより、旅行者はより快適で便利な旅を楽しむことができ、観光業界は効率的な運営と収益の向上を図ることが可能となっています。 AI観光の種類には、チャットボット、画像解析、予測分析、パーソナライズドサービスなどがあります。チャットボットは、顧客からの問いかけに自動応答するシステムで、24時間利用可能であり、観光地やホテルの情報提供、予約手続きのサポートを行います。旅行者は、質問を入力することで迅速に情報を得ることができ、利便性が向上します。 画像解析は、観光地の写真や動画を解析し、訪問者の好みに応じたおすすめスポットを提案する技術です。特にSNSや旅行関連のサイトでの活用が進んでおり、画像から特定の景観やアクティビティの人気を把握することで、より精度の高い情報提供が可能になります。 予測分析は、過去のデータを基に未来のトレンドや旅行者の行動を推測する手法です。観光業界は季節ごとの需要を予測し、適切なマーケティング戦略を立てることができます。また、これにより人員配置や在庫管理などの最適化が図られます。例えば、特定の季節やイベントにおける宿泊需要を予測することで、適切な料金設定やプロモーションが可能になります。 パーソナライズドサービスは、旅行者の嗜好や行動データを分析することで、個々人に合った情報やサービスを提供するものです。これにより、旅行者は自分に最適な旅程やアクティビティを見つけやすくなり、満足度を高めることができます。例えば、過去の旅行履歴や嗜好を基に、次回の訪問先や宿泊施設を推薦するサービスがあります。 AI観光の用途は多岐にわたります。例えば、観光地のプロモーション活動において、AIを活用したデータ分析によりターゲット層を特定し、効果的なマーケティング戦略を立てることが可能です。加えて、旅行会社の業務効率化や、旅行者向けの情報提供、そして観光地の管理や保全にもAIは利用されています。 関連技術としては、機械学習、自然言語処理、画像認識、ビッグデータ解析などが挙げられます。機械学習は、大量のデータからパターンを学び、将来の推測や意思決定を支援します。自然言語処理は、ユーザーの発言を理解し、適切な応答を生成する技術で、チャットボットや音声アシスタントに活用されています。画像認識は、ビジュアル情報を解析し、画像内の物体や顔を特定する技術で、観光地やイベントのプロモーションに役立ちます。ビッグデータ解析は、多様なデータを扱い、旅行者の傾向や市場の動きを把握するために不可欠な技術です。 AI観光の今後の展望として、さらなる技術の進化や普及が期待されます。特に、AR（拡張現実）やVR（仮想現実）とAIを組み合わせた新しい観光体験の提供が注目されています。これにより、リアルな観光体験を超えた、新たな形の観光の楽しみ方が広がると考えられています。また、データセキュリティやプライバシーの問題に対する取り組みも重要な課題です。AIを活用することで、旅行者のデータを適切に管理し、信頼性の高いサービスを提供することが求められます。 総じて、AI観光は観光業界におけるイノベーションの一端を担い、旅行者に新たな価値を提供する可能性を秘めています。今後の展開に注目が集まる分野です。