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市場調査レポート
商品コード
1982575
旅行における機械学習の世界市場レポート 2026年Machine Learning In Travel Global Market Report 2026 |
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カスタマイズ可能
適宜更新あり
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| 旅行における機械学習の世界市場レポート 2026年 |
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出版日: 2026年03月13日
発行: The Business Research Company
ページ情報: 英文 250 Pages
納期: 2～10営業日
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概要
旅行市場における機械学習の市場規模は、近年急速に拡大しています。2025年の37億8,000万米ドルから、2026年には44億5,000万米ドルへと、CAGR17.7％で成長すると見込まれています。これまでの成長要因としては、オンライン旅行プラットフォームの台頭、旅行者の行動データの入手可能性の向上、パーソナライゼーションを促進する競合の激化、収益管理の高度化へのニーズ、および旅行分野におけるデジタル決済の拡大などが挙げられます。
旅行業界における機械学習市場の規模は、今後数年間で急速な成長が見込まれています。2030年には84億7,000万米ドルに達し、CAGRは17.5%となる見込みです。予測期間における成長要因としては、AIを活用したバーチャル旅行アシスタント、リアルタイム需要検知の普及、パーソナライゼーションのためのマルチモーダルデータの統合、持続可能な旅行最適化の導入拡大、自動化された混乱管理の成長などが挙げられます。予測期間における主な動向には、パーソナライズされた旅行計画とレコメンデーション、ダイナミックプライシングと収益最適化、予約および決済における不正検知、カスタマーサポートのための対話型AI、キャパシティプランニングのための需要予測などが含まれます。
パーソナライズされた顧客体験への需要の急増は、カスタマイズされたインタラクションに対する顧客の期待の高まりにより、市場の成長を後押ししています。パーソナライズされた顧客体験への需要の高まりは、今後、旅行市場における機械学習の成長を促進すると予想されます。パーソナライズされた顧客体験とは、データ駆動型のインサイトを通じて、個々の好みやニーズに合わせてインタラクションやサービスを調整し、あらゆるタッチポイントで関連性が高く魅力的な体験を提供することを指します。顧客のデジタル接続性が高まり、ブランドが自身の好みを理解し、カスタマイズされたソリューションを提供することを期待するにつれて、この需要は増加しています。旅行業界における機械学習は、旅行者のデータや行動を分析することで、旅程全体を通じて満足度とエンゲージメントを高める、パーソナライズされたレコメンデーション、ダイナミックプライシング、カスタマイズされたサービスを提供し、このようなパーソナライゼーションを実現します。例えば、2023年1月、英国の出版会社Marketing Tech Newsが発表したレポートによると、世界中の旅行者の約66％が旅行予約時にパーソナライズされたオファーを受け取ることを好み、世界中の消費者の約61％が、カスタマイズされた旅行体験のために追加料金を支払う意思があることが明らかになりました。したがって、パーソナライズされた顧客体験への需要の高まりが、旅行市場における機械学習の成長を牽引すると予想されます。
旅行市場における機械学習分野で事業を展開する主要企業は、顧客エンゲージメント、業務効率、そしてパーソナライズされた旅行体験を向上させるため、エージェント型AIソリューションの進歩に注力しています。エージェント型AIソリューションとは、望ましい成果を効果的に達成するために、最小限の人為的介入で自律的な意思決定と適応的な行動が可能な、高度な人工知能システムです。例えば、2025年9月、米国に拠点を置くテクノロジー企業であるセイバー・コーポレーションは、独自のModel Context Protocol（MCP）サーバーを基盤とした、エージェント型AI対応APIのセットをリリースしました。SabreMosaicプラットフォームに統合され、50ペタバイトを超える旅行データを活用するSabre IQレイヤーによってサポートされるこれらのAPIにより、旅行代理店は自社のAIシステムを接続し、航空券やホテルのリアルタイム検索、予約、および予約後のワークフローを実現できます。この革新は、複雑な旅行プロセスの自動化や、代理店と顧客へのシームレスでパーソナライズされた体験の提供において、エージェント型AIの応用が拡大していることを示しています。
よくあるご質問
目次
第1章 エグゼクティブサマリー
第2章 市場の特徴
- 市場定義と範囲
- 市場セグメンテーション
- 主要製品・サービスの概要
- 世界の旅行における機械学習市場：魅力度スコアと分析
- 成長可能性分析、競合評価、戦略適合性評価、リスクプロファイル評価
第3章 市場サプライチェーン分析
- サプライチェーンとエコシステムの概要
- 一覧：主要原材料・資源・供給業者
- 一覧：主要な流通業者、チャネルパートナー
- 一覧：主要エンドユーザー
第4章 世界の市場動向と戦略
- 主要技術と将来動向
- 人工知能（AI）と自律型AI
- デジタル化、クラウド、ビッグデータ、サイバーセキュリティ
- 没入型技術（AR/VR/XR）とデジタル体験
- サステナビリティ、気候技術、循環型経済
- フィンテック、ブロックチェーン、レグテック、デジタルファイナンス
- 主要動向
- パーソナライズされた旅行計画とレコメンデーション
- ダイナミックプライシングと収益最適化
- 予約および決済における不正検知
- カスタマーサポート向け対話型AI
- キャパシティプランニングのための需要予測
第5章 最終用途産業の市場分析
- オンライン旅行プラットフォーム
- 航空会社
- 旅行代理店
- 宿泊施設事業者
- 教育・調査機関
第6章 市場：金利、インフレ、地政学、貿易戦争と関税の影響、関税戦争と貿易保護主義によるサプライチェーンへの影響、コロナ禍が市場に与える影響を含むマクロ経済シナリオ
第7章 世界の戦略分析フレームワーク、現在の市場規模、市場比較および成長率分析
- 世界の旅行における機械学習市場：PESTEL分析（政治、社会、技術、環境、法的要因、促進要因と抑制要因）
- 世界の旅行における機械学習市場規模、比較、成長率分析
- 世界の旅行における機械学習市場の実績：規模と成長, 2020-2025
- 世界の旅行における機械学習市場の予測：規模と成長, 2025-2030, 2035F
第8章 市場における世界の総潜在市場規模（TAM）
第9章 市場セグメンテーション
- コンポーネント別
- ソフトウェア、ハードウェア、サービス
- 展開モード別
- オンプレミス、クラウド
- 用途別
- パーソナライズド・レコメンデーション、ダイナミック・プライシング、不正検知、カスタマーサービス、予測分析、その他の用途
- エンドユーザー別
- 旅行代理店、航空会社、レンタカー会社、オンライン旅行プラットフォーム、その他のエンドユーザー
- サブセグメンテーション、タイプ別：ソフトウェア
- 人工知能プラットフォーム、予測分析ツール、データ管理ソリューション、機械学習フレームワーク、自然言語処理ツール
- サブセグメンテーション、タイプ別：ハードウェア
- サーバー、ストレージデバイス、グラフィックスプロセッシングユニット、ネットワーク機器、エッジコンピューティングデバイス
- サブセグメンテーション、タイプ別：サービス
- プロフェッショナルサービス、マネージドサービス、コンサルティングサービス、トレーニングおよびサポートサービス、システムインテグレーションサービス
第10章 市場・業界指標：国別
第11章 地域別・国別分析
- 世界の旅行における機械学習市場：地域別、実績と予測, 2020-2025, 2025-2030F, 2035F
- 世界の旅行における機械学習市場：国別、実績と予測, 2020-2025, 2025-2030F, 2035F
第12章 アジア太平洋市場
第13章 中国市場
第14章 インド市場
第15章 日本市場
第16章 オーストラリア市場
第17章 インドネシア市場
第18章 韓国市場
第19章 台湾市場
第20章 東南アジア市場
第21章 西欧市場
第22章 英国市場
第23章 ドイツ市場
第24章 フランス市場
第25章 イタリア市場
第26章 スペイン市場
第27章 東欧市場
第28章 ロシア市場
第29章 北米市場
第30章 米国市場
第31章 カナダ市場
第32章 南米市場
第33章 ブラジル市場
第34章 中東市場
第35章 アフリカ市場
第36章 市場規制状況と投資環境
第37章 競合情勢と企業プロファイル
- 旅行における機械学習市場：競合情勢と市場シェア、2024年
- 旅行における機械学習市場：企業評価マトリクス
- 旅行における機械学習市場：企業プロファイル
- Amazon.com Inc.
- Microsoft Corporation
- Hitachi Ltd.
- Accenture plc
- International Business Machines Corporation
第38章 その他の大手企業と革新的企業
- Oracle Corporation, Salesforce Inc., SAP SE, Tata Consultancy Services Limited, NEC Corporation, Booking Holdings Inc., Tencent Holdings Limited, Infosys Limited, DXC Technology Company, Expedia Group Inc., Wipro Limited, Trip.com Group Limited, AMADEUS IT GROUP SOCIEDAD ANONIMA, LG CNS Co. Ltd., Sabre Corporation
第39章 世界の市場競合ベンチマーキングとダッシュボード
第40章 主要な合併と買収
第41章 市場の潜在力が高い国、セグメント、戦略
- 旅行における機械学習市場2030：新たな機会を提供する国
- 旅行における機械学習市場2030：新たな機会を提供するセグメント
- 旅行における機械学習市場2030：成長戦略
- 市場動向に基づく戦略
- 競合の戦略
