![]() 観光産業における人工知能市場:ソリューション別(バーチャルアシスタント&チャットボット、価格設定&収益管理、予約管理システム)、エンドユーザー別(海上旅行、航空、クルーズライン運営会社、リゾート&テーマパーク) - 2030年までの世界予測Artificial Intelligence in Tourism Market by Solution (Virtual Assistant & Chatbots, Pricing & Revenue Management, Booking Management System), End Users (Maritime Travel, Aviation, Cruise Line Operators, Resorts & Theme Parks) - Global Forecast to 2030 観光分野におけるAI市場は、2024年に29.5億米ドル、2030年に133.8億米ドルと推定され、年間平均成長率(CAGR)は28.7%である。AIは、主にライドシェアリングやシャトルバスを通じて、観光分野におけるモビリティ... もっと見る
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サマリー観光分野におけるAI市場は、2024年に29.5億米ドル、2030年に133.8億米ドルと推定され、年間平均成長率(CAGR)は28.7%である。AIは、主にライドシェアリングやシャトルバスを通じて、観光分野におけるモビリティソリューションを大きく改善した。データ分析と機械学習アルゴリズムは、交通データのリアルタイム分析と、最も効率的なルートをたどる車両の過去データに基づいてルート選択を最適化し、移動時間とコストを削減する。待ち時間の短縮や正しい到着予測により、より良い顧客体験を提供しながら、業務効率を向上させることができる。"エンドユーザー別では、旅行業界が予測期間中最大の市場規模を占める" 旅行予約サイトで使用されるアルゴリズムは、よりカスタマイズされた推奨、ダイナミックな価格設定、ユーザーの比較を容易にし、比較的十分な情報に基づいた意思決定を可能にする使いやすいユーザーインターフェイスにつながる。また、AIを活用したソリューションは、車両のリアルタイム稼働率や予知保全に活用されている。海運業界では、クルーズ・ラインやフェリー・サービスがAIを活用し、航路計画や船上での体験、さらにはアナリティクスを通じて安全シナリオの可能性を高めている。航空会社では、チャットボットによる顧客への自動サービスを通じてAIを活用している。フライトの最適化、手荷物の追跡、その他関連することはすべて、より質の高い体験に貢献している。その他にも、鉄道や道路を利用した旅行では、スケジューリング、乗客とのコミュニケーション、強固な安全対策の実施にAIが活用されている。AIは、ビジネスや顧客との関わり方の深い変革、イノベーション、観光分野の成長に一役買っている。 "レンタカー&モビリティプロバイダー部門が予測期間中に最も速い成長率を記録する" 観光分野では、レンタカーやモビリティ・プロバイダーのようなエンドユーザーが、顧客サービスの経験や効率を向上させるためにAIを利用するケースが増えている。需要予測による車両管理、車両稼働率管理、市場状況に応じた価格戦略の自動化は、AI技術によって実現可能である。AIベースのアプリケーションのその他の利点には、ユーザーに合わせた車の選択、ルート、スムーズで効率的な移動を可能にするリアルタイムの交通情報の提供などがある。AIチャットボットやバーチャルアシスタントを使えば、自動車レンタル会社はカスタマーケアサポートを瞬時に提供し、ありとあらゆる質問に答え、営業コストを抑えて予約することができる。シームレスなモビリティ・ソリューションへの需要が高まる中、レンタカーサービスにAIを統合することで、企業は顧客を満足させるだけでなく、このような動きの速い市場でも先手を打つことができる。 "予測期間中、アジア太平洋地域が最も高い市場成長を維持する" シンガポール・チャンギ空港は現在、iFerretと呼ばれる、滑走路のゴミや野生動物をスキャンするAlシステムを導入している。このカメラは高解像度で、4cmの小さな物体も発見できる。2024年末までには完全に機能する予定だ。ソウル市は、2023年12月のメーデーの連休にソウルに押し寄せる外国人観光客のために、2つのサービスを開始した。特に外国人が利用するタクシー配車アプリ「タボ」と、地下鉄駅でのリアルタイム翻訳サービスである。タボ」アプリは、外国人が簡単にタクシーを注文するためのもので、翻訳サービスは、主要な観光案内所でアルと音声テキスト技術を応用して、韓国語を話さない人々のリアルタイムの会話に対応する。日本政府は4億7,000万米ドルの資金を5社に供与することを承認したが、そのうちのKDDI株式会社は、2024年4月までに、訪問者の体験と持続可能な慣行の開発において観光部門を活用する方法をさらに啓発することを目的としたAI技術を開発している。これらの開発は、今後数年間におけるアジア太平洋地域の有望な成長に寄与するものである。 観光AI市場で事業を展開する様々な主要組織の最高経営責任者(CEO)、取締役、その他の幹部への詳細なインタビューを実施した。 - 企業タイプ別ティア1:20%、ティア2:50%、ティア3:30 - 役職別Cレベル - 73%、Dレベル - 18%、その他 - 9 - 地域別北米:55%、欧州:9%、アジア太平洋地域:36 観光分野におけるAI市場の主要プレーヤーには、Snowflake(米国)、IBM(米国)、NVIDIA(米国)、Microsoft(米国)、AWS(米国)、Salesforce(米国)、Appier(台湾)、Huawei(中国)、Sabre Corporation(米国)、SAS Institute(米国)、[24]7.ai(米国)、Virtusa Corporation(米国)、Travelport(英国)、Amadeus(スペイン)、Devox Software(ポーランド)、AltexSoft(米国)、Jio Haptik Technologies Limited(インド)、SHR Group(米国)、Duve(米国)、Nexscient(米国)、Persado(米国)、Canary Technologies(米国)、Mize(米国)、FLYR(米国)、Geovea(米国)、Layla AI(ドイツ)。これらのプレーヤーは、観光AI市場の足跡を拡大するために、パートナーシップ、契約、提携、新製品の発売、機能強化、買収など、さまざまな成長戦略を採用している。 調査範囲 この調査レポートは、さまざまなセグメントにわたる観光AI市場規模をカバーしています。提供別(ソリューションとサービス)、タイプ別(ジェネレーティブAI、その他のAI)、エンドユーザー別(旅行業界、ホスピタリティ業界)、地域別(北米、欧州、アジア太平洋、中東&アフリカ、中南米)など、さまざまなセグメントにわたる市場規模や成長の可能性を推定することを目的としています。この調査には、主要市場プレイヤーの詳細な競合分析、会社概要、製品および事業提供に関する主な見解、最近の開発、市場戦略が含まれています。 レポート購入の主な利点 本レポートは、世界の観光AI市場の収益数およびサブセグメントの最も近い近似値に関する情報で、市場リーダー/新規参入者を支援します。本レポートは、利害関係者が競争状況を理解し、自社のビジネスをより良く位置づけ、適切な市場参入戦略を計画するためのより多くの洞察を得るのに役立ちます。さらに、本レポートは、市場の脈動を理解し、主要な市場促進要因、阻害要因、課題、および機会に関する情報を提供するために、利害関係者に洞察を提供します。 本レポートでは、以下のポイントに関する洞察を提供しています: 観光AI市場の成長に影響を与える主要促進要因(意思決定プロセスを容易にするデータ自動化ツールの採用の高まり、顧客体験を向上させる高度にパーソナライズされたサービスへの需要の高まり)、阻害要因(高い導入コスト)、機会(顧客との対話に革命をもたらす観光分野へのAIの組み込み、フライト予測のためのAI駆動型アプリケーションの出現)、課題(データプライバシーとセキュリティに関する懸念)の分析。 製品開発/イノベーション:観光AI市場における今後の技術、研究開発活動、新製品・新サービスの発表に関する詳細な洞察。 市場開発:有利な市場に関する包括的な情報を提供し、様々な地域の観光AI市場を分析します。 市場の多様化:観光AI市場における新製品・サービス、未開拓地域、最新動向、投資に関する情報を網羅的に提供します。 競合評価:Snowflake(米国)、IBM(米国)、NVIDIA(米国)、Microsoft(米国)、AWS(米国)、Salesforce(米国)、Huawei(中国)、Sabre Corporation(米国)、SAS Institute(米国)、Appier(台湾)、[24]7.ai(米国)、Virtusa Corporation(米国)、Travelport(英国)、Amadeus(スペイン)、Devox Software(ポーランド)、AltexSoft(米国)、Jio Haptik Technologies Limited(インド)、SHR Group(米国)、Duve(米国)、Nexscient(米国)、Persado(米国)、Canary Technologies(米国)、Mize(米国)、FLYR(米国)、Geovea(米国)、Layla AI(ドイツ)。 目次1 導入 321.1 調査目的 32 1.2 市場の定義 32 1.3 調査範囲 1.3.1 市場セグメンテーション 1.3.2 含むものと含まないもの 34 1.4 考慮した年数 35 1.5 考慮した通貨 35 1.6 利害関係者 36 2 調査方法 37 2.1 調査データ 37 2.1.1 二次データ 38 2.1.2 一次データ 38 2.1.2.1 専門家への一次インタビュー 38 2.1.2.2 一次プロファイルの内訳 39 2.1.2.3 業界専門家による主な洞察 39 2.2 市場規模の推定 40 2.2.1 トップダウンアプローチ 41 2.2.2 ボトムアップアプローチ 42 2.2.3 AI観光市場の推定:需要サイド分析 43 2.3 データの三角測量 44 2.4 リスク評価 2.5 リサーチの前提 45 2.6 調査の限界 3 エグゼクティブサマリー 46 4 プレミアムインサイト 48 4.1 観光分野におけるAIの主要プレーヤーにとっての機会 48 4.2 観光AI市場:サービス別 48 4.3 観光AI市場:サービス別 49 4.4 観光AI市場:プロフェッショナルサービス別 49 4.5 観光分野におけるAI市場:トラベルソリューション別 49 4.6 観光分野におけるAI市場:ホスピタリティ・ソリューション別 50 4.7 観光産業におけるAI市場:旅行業界のエンドユーザー別 50 4.8 観光産業におけるAI市場:ホスピタリティ産業のエンドユーザー別 51 4.9 観光分野におけるAI市場:タイプ別 51 4.10 北米:観光分野におけるAI市場:サービス別、エンドユーザー別 52 5 市場概要と業界動向 5.1 はじめに 5.2 市場のダイナミクス 5.2.1 推進要因 54 5.2.1.1 意思決定プロセスを容易にするデータ自動化ツールの採用が増加 54 5.2.1.2 顧客体験を向上させるための高度にパーソナライズされたサービスへの需要の高まり 54 5.2.2 阻害要因 54 5.2.2.1 高い初期コスト 54 5.2.3 機会 55 5.2.3.1 観光分野におけるAIの導入が顧客とのインタラクションに革命をもたらす 55 5.2.3.2 AIを活用したフライト予測アプリケーションの出現 55 5.2.4 課題 55 5.2.4.1 データのプライバシーとセキュリティに関する懸念 55 5.3 観光分野におけるAIの歴史 56 5.4 エコシステム分析 57 5.5 ケーススタディ分析 59 5.5.1 ブッキング・ドットコムはAWSとジェネレーティブAIを活用し、顧客に新しい旅行の世界を体験してもらう 59 5.5.2 トラベルパスが、よりキュレートされた旅行者体験を半額コストで提供する旅 60 5.5.3 A1 inteligencia em viagens 社、パワーオートメイトとコパイロットスタジオでチームの効率と顧客体験を向上 61 5.5.4 ホマリスがデュベイのスマートプライオリティシステムで高い顧客満足度を達成 62 5.6 サプライチェーン分析 63 5.7 関税と規制の状況 64 5.7.1 プロセッサとコントローラに関する関税(HSN:854231) 64 5.7.2 規制機関、政府機関、その他の組織 66 5.7.3 主要規制観光産業におけるAI 69 5.7.3.1 北米 69 5.7.3.1.1 SCR 17:人工知能法案 69 5.7.3.1.2 S1103:人工知能自動決定法案 69 5.7.3.1.3 国家人工知能イニシアチブ法(NAIIA) 69 5.7.3.1.4 人工知能およびデータ法(AIDA) 70 5.7.3.2 欧州 70 5.7.3.2.1 欧州連合(EU) - 人工知能法(AIA) 70 5.7.3.2.2 一般データ保護規則(General Data Protection Regulation) 71 5.7.3.3 アジア太平洋地域 71 5.7.3.3.1 生成型人工知能サービスの暫定行政措置 71 5.7.3.3.2 国家AI戦略 72 5.7.3.3.3 広島AIプロセス総合政策フレームワーク 72 5.7.3.4 中東・アフリカ 73 5.7.3.4.1 人工知能国家戦略 73 5.7.3.4.2 国家人工知能戦略 73 5.7.3.4.3 AI倫理原則とガイドライン 74 5.7.3.5 ラテンアメリカ 74 5.7.3.5.1 サンティアゴ宣言 74 5.7.3.5.2 ブラジルの人工知能戦略(EBIA) 74 5.8 価格分析 75 5.8.1 主要企業の平均販売価格動向(ソリューション別) 75 5.8.2 指標価格分析(オファリング別) 76 5.9 テクノロジー分析 76 5.9.1 主要テクノロジー 76 5.9.1.1 会話型AI 76 5.9.1.2 自律型AIと自律型エージェント 76 5.9.1.3 AutoML 77 5.9.1.4 因果的AI 5.9.1.5 MLOps 77 5.9.2 補完技術 77 5.9.2.1 ブロックチェーン 77 5.9.2.2 エッジコンピューティング 78 5.9.2.3 センサーとロボティクス 78 5.9.2.4 サイバーセキュリティ 78 5.9.3 隣接技術 79 5.9.3.1 ビッグデータ 79 5.9.3.2 IoT 79 5.9.3.3 拡張現実(AR)/仮想現実(VR) 79 5.10 特許分析 79 5.10.1 主要特許のリスト 80 5.11 ポーターのファイブフォース分析 82 5.11.1 新規参入企業の脅威 83 5.11.2 代替品の脅威 83 5.11.3 買い手の交渉力 84 5.11.4 供給者の交渉力 84 5.11.5 競争相手の強さ 84 5.12 顧客ビジネスに影響を与えるトレンド/混乱 84 5.13 主要ステークホルダーと購買基準 85 5.13.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー 85 5.13.1.1 購入基準 86 5.14 主要な会議とイベント(2025年) 87 5.15 観光市場におけるAIの技術ロードマップ 87 5.15.1 短期ロードマップ(2024~2025年) 87 5.15.2 中期ロードマップ(2026~2028年) 88 5.15.3 長期ロードマップ(2029-2030年) 88 5.16 観光市場におけるAIのベストプラクティス 88 5.16.1 パーソナライゼーションと顧客中心アプローチ 88 5.16.2 既存システムとのシームレスなAI統合 88 5.16.3 リアルタイムのデータ活用 88 5.16.4 業務効率の向上 88 5.16.5 データプライバシーとセキュリティの遵守 89 5.16.6 持続可能性のためのAI 89 5.16.7 継続的な学習と改善 89 5.16.8 人間とAIのコラボレーション 5.16.9 透明性と信頼 89 5.16.10 モニタリングとメンテナンス 5.17 現在のビジネスモデルと新たなビジネスモデル 89 5.17.1 サブスクリプション・サービス 5.17.2 ダイナミック・プライシング 5.17.3 サービス料金 89 5.17.4 データの収益化 90 5.17.5 AI を活用したロイヤルティプログラム 90 5.17.6 カスタマイズされた旅行パッケージ 90 5.17.7 アンシラリー収入の流れ 90 5.17.8 AIを活用した旅行分析 90 5.18 観光市場におけるAI:ツール、フレームワーク、テクニック 90 5.19 貿易分析(8542) 91 5.19.1 加工業者とコントローラーの輸出シナリオ 91 5.19.2 加工業者とコントローラーの輸入シナリオ 92 5.20 投資と資金調達のシナリオ 94 5.21 人工知能(AI)/ジェネレーティブAIが観光に与える影響 94 5.21.1 AI/ジェネレーティブAIが観光に与える影響 94 5.21.2 観光業における生成AIの使用例 95 6 観光分野におけるAI市場、サービス別 96 6.1 はじめに 6.1.1 オファリング観光産業におけるAIの推進力 97 6.2 ソリューション 98 6.2.1 旅行 99 6.2.1.1 予約管理システム 100 6.2.1.1.1 AIを活用した自動予約が市場成長を促進する 100 6.2.1.2 バーチャルアシスタント&チャットボット 101 6.2.1.2.1 AIを活用したチャットボットが旅行者の好みに合わせた提案を行い、満足度と市場成長を高める 101 6.2.1.3 価格設定と収益管理 102 6.2.1.3.1 AIベースのソリューションは市場のシフトや需要の変化に迅速に適応し、市場成長を促進する 102 6.2.1.4 顧客体験管理 103 6.2.1.4.1 AIが問い合わせやプロセスを自動化することで、スタッフは複雑なニーズに集中し、サービス品質を高めることが可能になり、成長を促進する 103 6.2.1.5 セキュリティ・監視システム 104 6.2.1.5.1 AIが脅威の早期発見と旅客体験の向上に役立ち、成長を牽引 104 6.2.1.6 その他の旅行ソリューション 105 6.2.2 ホスピタリティ 106 6.2.2.1 予約管理システム 107 6.2.2.1.1 AI主導のシステムが予約プロセスを合理化し、手作業によるミスを減らして効率を高め、成長を牽引 107 6.2.2.2 バーチャルアシスタント&チャットボット 108 6.2.2.2.1 チャットボットはリアルタイムでゲストからのフィードバックを収集し、サービスを向上させ市場成長を促進する洞察を提供する 108 6.2.2.3 価格設定と収益管理 109 6.2.2.3.1 価格決定の自動化と収益の最適化が利益率を高め、市場を牽引 109 6.2.2.4 顧客経験管理 110 6.2.2.4.1 自動化されたセンチメント分析が顧客満足度を高め、市場を牽引 110 6.2.2.5 セキュリティ・監視システム 111 6.2.2.5.1 AI活用による顔認識・行動分析の向上が市場成長を牽引 111 6.2.2.6 業務効率化とリソース管理 112 6.2.2.6.1 AIを活用した設備の故障やメンテナンスの必要性を予測するシステムが市場成長を牽引 112 6.2.2.7 その他のホスピタリティ・ソリューション 113 6.3 サービス 114 6.3.1 プロフェッショナル・サービス 115 6.3.1.1 個別化されたトレーニングプログラムと既存インフラへのAIソリューションのシームレスな統合が市場成長を促進 115 6.3.1.2 コンサルティング 117 6.3.1.3 システム統合と実装 118 6.3.1.4 サポート&メンテナンス 119 6.3.2 マネージドサービス 120 6.3.2.1 経験豊富なプロバイダーによるシステム障害や混乱を減らすAI管理のアウトソーシングが市場成長を牽引 120 7 観光AI市場:タイプ別 121 7.1 はじめに 122 7.1.1 タイプ別観光分野におけるAIの推進力 122 7.2 その他のAI 123 7.2.1 mlやNLPなどの技術が顧客の行動傾向を特定することでサービスを向上させ、市場を牽引する 123 7.2.2 機械学習 124 7.2.3 自然言語処理 124 7.2.4 予測分析 125 7.2.5 コンピュータ・ビジョン 125 7.3 ジェネレーティブAI 126 7.3.1 AIベースのバーチャルツアー、パーソナライズされたコンテンツと推薦の生成が市場を牽引 126 8 観光分野におけるAI市場(エンドユーザー別) 127 8.1 はじめに 128 8.1.1 エンドユーザー:観光分野におけるAIの推進力 128 8.2 旅行業界 129 8.2.1 航空業界 130 8.2.1.1 AIは運航を最適化し、遅延を削減する 130 8.2.2 レンタカーとモビリティ・プロバイダー 131 8.2.2.1 AIを活用したチャットボットとバーチャルアシスタントが成長を牽引 131 8.2.3 海上旅行 132 8.2.3.1 AIアルゴリズムが天候や交通パターンを分析して最適なルートを推奨することで、時間と燃料を節約 132 8.2.4 その他のエンドユーザー 133 8.3 ホスピタリティ産業 134 8.3.1 ホテル 136 8.3.1.1 AIは稼働パターンを分析してスタッフのスケジューリングを最適化し、コスト削減と市場成長を促進する 136 8.3.2 リゾート&テーマパーク 137 8.3.2.1 AIアプリはリアルタイムナビゲーションを提供し、ゲストがアトラクションやサービスを効率的に見つけられるよう支援し、市場成長を牽引 137 8.3.3 クルーズライン事業者 138 8.3.3.1 AIが資源利用を最適化し、持続可能性を支援、市場成長を牽引 138 8.3.4 その他のエンドユーザー 139 9 観光分野におけるAI市場(地域別) 140 9.1 はじめに 141 9.2 北米 142 9.2.1 北米:マクロ経済見通し 142 9.2.2 米国 149 9.2.2.1 ホスピタリティ分野におけるAI導入の増加が市場成長を牽引 149 9.2.3 カナダ 155 9.2.3.1 AI技術への政府投資が市場成長を後押し 155 9.3 欧州 160 9.3.1 欧州:マクロ経済見通し 160 9.3.2 英国 167 9.3.2.1 顧客体験と旅客の安全性向上に強く注力し、市場成長を牽引 167 9.3.3 ドイツ 172 9.3.3.1 インダストリー4.0とスマート製造への強い注目が市場成長を牽引 172 9.3.4 フランス 172 9.3.4.1 航空業界におけるAIの採用拡大と大手企業による投資が成長を牽引 172 9.3.5 イタリア 173 9.3.5.1 公的投資と民間企業間の連携が市場成長を牽引 173 9.3.6 スペイン 173 9.173 3.6.1 人気観光スポットにおけるAI統合の進展とAIを活用したバーチャルガイドが市場成長を牽引 173 9.3.7 北欧諸国 174 9.3.7.1 航空・海運分野におけるAI需要の増加が市場成長を牽引 174 9.3.8 その他の欧州 174 9.4 アジア太平洋地域 175 9.4.1 アジア太平洋地域:マクロ経済見通し 175 9.4.2 中国 182 9.4.2.1 セキュリティ需要の高まりと観光客の急増が市場成長を牽引 182 9.4.3 日本 188 9.4.3.1 日本はAIを活用して観光客の体験を向上させ、持続的な市場成長を促進する 188 9.4.4 インド 188 9.4.4.1 旅行体験を向上させるスマートインフラへの需要の高まりが市場成長を牽引 188 9.4.5 オーストラリア・ニュージーランド 188 9.4.5.1 AIベースのソリューションによる空港での顧客体験の向上が成長を牽引 188 9.4.6 韓国 189 9.4.6.1 AIベースの翻訳サービスが市場成長を牽引 189 9.4.7 ASEAN 189 9.4.7.1 観光客増加に向けた政府の取り組みが観光AI市場の成長を牽引 189 9.4.8 その他のアジア太平洋地域 190 9.5 中東・アフリカ 190 9.5.1 中東・アフリカ:マクロ経済見通し 190 9.5.2 KSA 197 9.5.2.1 ビジョン2030の下でのデジタルトランスフォーメーションの必要性が観光AI市場を促進 197 9.5.3 UAE 202 9.5.3.1 AIと医療ツーリズムへの投資が市場成長を牽引 202 9.5.4 クウェート 202 9.5.4.1 観光都市構想が観光AI市場の成長を後押し 202 9.5.5 カタール 202 9.5.5.1 政府主導のデジタル化が成長を牽引 202 9.5.6 南アフリカ 203 9.5.6.1 空港での顧客体験を変革するAI導入の増加が市場を牽引 203 9.5.7 その他の中東・アフリカ 203 9.6 ラテンアメリカ 203 9.6.1 ラテンアメリカ:マクロ経済見通し 203 9.6.2 ブラジル 210 9.6.2.1 ブラジル観光セクターのデジタル変革が市場成長を牽引 210 9.6.3 メキシコ 215 9.6.3.1 ホスピタリティ分野における大手企業の投資とAIベースのソリューション活用の増加が市場を牽引 215 9.6.4 アルゼンチン 215 9.6.4.1 デジタル経済の成長と技術に精通した人口の増加が普及に寄与 215 9.6.5 その他のラテンアメリカ 215 10 競争環境 216 10.1 はじめに 216 10.2 主要プレーヤーの戦略/勝利への権利 216 10.3 市場シェア分析 218 10.3.1 市場ランキング分析 220 10.4 収益分析 221 10.5 企業評価マトリックス:主要プレーヤー、2024年 221 10.5.1 スター企業 221 10.5.2 新興リーダー 221 10.5.3 浸透型プレーヤー 222 10.5.4 参加企業 222 10.5.5 企業フットプリント:主要プレーヤー、2024年 223 10.5.5.1 オファリングのフットプリント 224 10.5.5.2 エンドユーザーのフットプリント 225 10.5.5.3 地域別フットプリント 226 10.6 企業評価マトリックス:新興企業/中小企業、2024年 226 10.6.1 進歩的企業 226 10.6.2 反応企業 226 10.6.3 ダイナミックな企業 227 10.6.4 スタートアップ・ブロック 227 10.6.5 競争ベンチマーク:新興企業/SM、2024年 228 10.6.5.1 主要新興企業/中小企業の詳細リスト 228 10.6.5.2 主要新興企業/中小企業の競争ベンチマーク 229 10.7 競争シナリオと動向 230 10.7.1 製品上市 230 10.7.2 取引 231 10.8 ブランド/製品の比較 232 10.9 主要観光ソリューション・プロバイダーの企業評価と財務指標 233 11 企業プロファイル 234 11.1 主要プレーヤー 234 11.1.1 スノーフレーク234 11.1.1.1 事業概要 234 11.1.1.2 提供する製品/ソリューション/サービス 235 11.1.1.3 最近の動向 236 11.1.1.3.1 製品の発売と機能強化 236 11.1.1.3.2 取引 236 11.1.1.4 MnMビュー 237 11.1.1.4.1 主要な強み 237 11.1.1.4.2 戦略的選択 237 11.1.1.4.3 弱点と競争上の脅威 237 11.1.2 株式会社セールスフォース238 11.1.2.1 事業概要 238 11.1.2.2 提供する製品/ソリューション/サービス 239 11.1.2.3 最近の動向 240 11.1.2.3.1 取引 240 11.1.2.4 MnMの見解 240 11.1.2.4.1 主要な強み 240 11.1.2.4.2 戦略的選択 240 11.1.2.4.3 弱点と競争上の脅威 240 11.1.3 アマゾン ウェブ サービス(株241 11.1.3.1 事業概要 241 11.1.3.2 提供する製品/ソリューション/サービス 242 11.1.3.3 最近の動向 242 11.1.3.3.1 取引 242 11.1.3.4 MnMの見解 243 11.1.3.4.1 主要な強み 243 11.1.3.4.2 戦略的選択 243 11.1.3.4.3 弱点と競争上の脅威 243 11.1.4 IBM 244 11.1.4.1 事業概要 244 11.1.4.2 提供する製品/ソリューション/サービス 246 11.1.4.3 最近の動向 247 11.1.4.3.1 取引 247 11.1.4.4 MnMビュー 247 11.1.4.4.1 主要な強み 247 11.1.4.4.2 戦略的選択 247 11.1.4.4.3 弱点と競争上の脅威 247 11.1.5 マイクロソフト・コーポレーション248 11.1.5.1 事業概要 248 11.1.5.2 提供する製品/ソリューション/サービス 249 11.1.5.3 最近の動向 250 11.1.5.3.1 取引 250 11.1.5.4 MnMの見解 250 11.1.5.4.1 主要な強み 250 11.1.5.4.2 戦略的選択 250 11.1.5.4.3 弱点と競争上の脅威 250 11.1.6 エヌビディア・コーポレーション 251 11.1.6.1 事業概要 251 11.1.6.2 提供する製品/ソリューション/サービス 253 11.1.6.3 最近の動向 253 11.1.6.3.1 取引 253 11.1.7 サス・インスティテュート 254 11.1.7.1 事業概要 254 11.1.7.2 提供する製品/ソリューション/サービス 254 11.1.7.3 最近の動向 254 11.1.7.3.1 取引 254 11.1.8 セイバー株式会社 255 11.1.8.1 事業概要 255 11.1.8.2 提供する製品/ソリューション/サービス 257 11.1.8.3 最近の動向 258 11.1.8.3.1 製品の発売と機能強化 258 11.1.9 HUAWEI 259 11.1.9.1 事業概要 259 11.1.9.2 提供する製品/ソリューション/サービス 260 11.1.9.3 最近の動向 261 11.1.9.3.1 取引 261 11.1.10 [24]7.ai 262 11.1.11 ヴィルトゥサ・コーポレーション 263 11.1.12 株式会社アピエ264 11.1.13 トラベルポート・ワールドワイド・エルエルシー 265 11.1.14 アマデウス・イット・グループ 265 11.1.15 ゼンデスク 266 11.2 新興企業/中小企業 267 11.2.1 デボックス・ソフトウェア 267 11.2.2 アルテックスソフト 268 11.2.3 ジオ・ハプティック・テクノロジーズ 269 11.2.4 シュアー・グループ 270 11.2.5 DUVE 271 11.2.6 ネクスシエント 272 11.2.7 ペルサード 273 11.2.8 カナリー・テクノロジーズ 274 11.2.9 MIZE 275 11.2.10 FLYR 276 11.2.11 ジオベア 276 11.2.12 レイラ・アイ 277 12 隣接/関連市場 278 12.1 はじめに 278 12.1.1 市場の定義 278 12.2 会話型AI市場 278 12.2.1 市場概要 278 12.2.2 会話型AI市場、オファリング別 279 12.3 サービス 279 12.3.1 会話型AI市場:ビジネス機能別 280 12.3.2 会話型AI市場:統合モード別 281 12.3.3 会話型AI市場:業種別 281 12.4 顧客体験管理市場 283 12.4.1 市場の定義 283 12.4.2 市場の概要 283 12.4.3 顧客体験管理市場:提供サービス別 283 12.4.4 顧客体験管理市場:展開タイプ別 284 12.4.5 顧客経験管理市場:組織規模別 285 12.4.6 カスタマー・エクスペリエンス管理市場:業種別 285 13 付録 287 13.1 ディスカッションガイド 287 13.2 Knowledgestore:Marketsandmarketsの購読ポータル 291 13.3 カスタマイズオプション 293 13.4 関連レポート 293 13.5 著者の詳細 294
SummaryThe AI in tourism market is estimated at USD 2.95 billion in 2024 and USD 13.38 billion in 2030 at a Compound Annual Growth Rate (CAGR) of 28.7%. AI has largely improved mobility solutions in the tourism sector, primarily through ridesharing and shuttles. Data analytics and machine learning algorithms optimize the choice of route based on real-time analysis of the traffic data and historical data on vehicles following the most efficient routes to reduce travel time and costs. It can improve operational efficiency, all the while offering the ability for better customer experiences by reducing waiting time and correct arrival estimates. Table of Contents1 INTRODUCTION 32
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