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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

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)。

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目次

1 導入 32
1.1 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

 

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Summary

The 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.
"By end user, travel industry segment to hold the largest market size during the forecast period.”
Algorithms used by travel booking sites lead to more customized recommendations, dynamic pricing, and easier-to-use user interfaces that ease users' comparisons and allow them to make relatively well-informed decisions. It utilizes AI-driven solutions for providing real-time availability and predictive maintenance for its vehicles. In the maritime industries, cruise lines and ferry services use AI to enhance route planning, onboard experiences, and even the possibilities of a safety scenario through analytics. Airlines utilize AI through automated service to customers in the form of chatbots. Optimization of flights, tracking baggage, and other related things all contribute to a better-quality experience. Others include rail and road travel, using AI for scheduling, communicating with passengers, and implementing robust safety measures. AI plays a role in the deep transformation of businesses and how they interact with customers, innovation, and growth in the tourism sector.
“The car rental & mobility providers segment to register the fastest growth rate during the forecast period.”
In the tourism sector, end users like car rental and mobility providers have increasingly used AI to improve experience and efficiency in customer services. Fleet management through demand prediction, vehicle availability management, and automation of pricing strategies depending on market conditions is achievable through AI technologies. Some of the other advantages of AI-based applications include providing users with tailored car picks, routes, and real-time traffic updates to make travel smooth and efficient. With AI chatbots and virtual assistants, automobile rental companies can be able to instantaneously provide customer care support, answer all possible questions, and be able to make a booking at reduced operating costs. With increased demand for a seamless mobility solution, AI integration into the car rental service will help companies satisfy their customers but also be ahead of the curve in such fast-moving markets.
“Asia Pacific to hold the highest market growth during the forecast period.”
Singapore Changi Airport now has an Al system scanning its runways for debris and wildlife, called iFerret. The cameras come with high definition for the spotting of objects of as small a size of 4 cm. It will be fully functional by end 2024. The Seoul Metropolitan Government launched two services for the foreign visitors who began flocking to the city on the May Day holiday in December 2023. It includes taxi-hailing application, especially used by foreigners, called Tabo, and the real-time translation services at subway stations. The Tabe app is intended for easy ordering of taxis by foreigners, while the translation service will cater to real-time conversations among non-Korean-speaking people through application of Al and voice-to-text technology at major tourist information center. The Japanese government approved a funding of about USD 470 million to be granted to five companies, among them the KDDI Corporation is developing AI technology intended to further enlighten the country on how to leverage tourism sectors in developing visitor experiences and sustainable practices by April 2024. These developments contribute to the promising future growth of Asia Pacific region in the coming years.

In-depth interviews have been conducted with chief executive officers (CEOs), Directors, and other executives from various key organizations operating in the AI in tourism market.

• By Company Type: Tier 1 – 20%, Tier 2 – 50%, and Tier 3 – 30%
• By Designation: C-level –73%, D-level – 18%, and Others – 9%
• By Region: North America – 55%, Europe – 9%, Asia Pacific – 36%
The major players in the AI in tourism market include Snowflake (US), IBM (US), NVIDIA (US), Microsoft (US), AWS (US), Salesforce (US), Appier (Taiwan), Huawei (China), Sabre Corporation (US), SAS Institute (US), [24]7.ai (US), Virtusa Corporation (US), Travelport (UK), Amadeus (Spain), Devox Software (Poland) , AltexSoft (US), Jio Haptik Technologies Limited (India), SHR Group (US), Duve (US), Nexscient (US), Persado (US), Canary Technologies (US), Mize (US), FLYR (US), Geovea (US), Layla AI (Germany). These players have adopted various growth strategies, such as partnerships, agreements and collaborations, new product launches, enhancements, and acquisitions to expand their AI in tourism market footprint.

Research Coverage
The market study covers the AI in tourism market size across different segments. It aims at estimating the market size and the growth potential across various segments, including by offering (solutions and services) by type (Generative AI, other AI), by end user (travel industry, hospitality industry) and Region (North America, Europe, Asia Pacific, Middle East & Africa, and Latin America). The study includes an in-depth competitive analysis of the leading market players, their company profiles, key observations related to product and business offerings, recent developments, and market strategies.

Key Benefits of Buying the Report
The report will help the market leaders/new entrants with information on the closest approximations of the global AI in tourism market’s revenue numbers and subsegments. This report will help stakeholders understand the competitive landscape and gain more insights to position their businesses better and plan suitable go-to-market strategies. Moreover, the report will provide insights for stakeholders to understand the market’s pulse and provide them with information on key market drivers, restraints, challenges, and opportunities.
The report provides insights on the following pointers:

Analysis of key drivers (rising adoption of data automation tools to ease the decision-making process, rising demand for highly personalized services to enhance customer experience), restraints (high implementation costs), opportunities (incorporation of AI in areas of tourism revolutionizing customer interaction, emergence of AI-driven applications for flight forecasting), and challenges (concerns related to data privacy and security) influencing the growth of the AI in tourism market.

Product Development/Innovation: Detailed insights on upcoming technologies, research & development activities, and new product & service launches in the AI in tourism market.
Market Development: The report provides comprehensive information about lucrative markets and analyses the AI in tourism market across various regions.
Market Diversification: Exhaustive information about new products & services, untapped geographies, recent developments, and investments in the AI in tourism market.
Competitive Assessment: In-depth assessment of market shares, growth strategies and service offerings of leading include Snowflake (US), IBM (US), NVIDIA (US), Microsoft (US), AWS (US), Salesforce (US), Huawei (China), Sabre Corporation (US), SAS Institute (US), Appier (Taiwan), [24]7.ai (US), Virtusa Corporation (US), Travelport (UK), Amadeus (Spain), Devox Software (Poland) , AltexSoft (US), Jio Haptik Technologies Limited (India), SHR Group (US), Duve (US), Nexscient (US), Persado (US), Canary Technologies (US), Mize (US), FLYR (US), Geovea (US), Layla AI (Germany).



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Table of Contents

1 INTRODUCTION 32
1.1 STUDY OBJECTIVES 32
1.2 MARKET DEFINITION 32
1.3 STUDY SCOPE 33
1.3.1 MARKET SEGMENTATION 33
1.3.2 INCLUSIONS & EXCLUSIONS 34
1.4 YEARS CONSIDERED 35
1.5 CURRENCY CONSIDERED 35
1.6 STAKEHOLDERS 36
2 RESEARCH METHODOLOGY 37
2.1 RESEARCH DATA 37
2.1.1 SECONDARY DATA 38
2.1.2 PRIMARY DATA 38
2.1.2.1 Primary interviews with experts 38
2.1.2.2 Breakdown of primary profiles 39
2.1.2.3 Key insights from industry experts 39
2.2 MARKET SIZE ESTIMATION 40
2.2.1 TOP-DOWN APPROACH 41
2.2.2 BOTTOM-UP APPROACH 42
2.2.3 AI IN TOURISM MARKET ESTIMATION: DEMAND-SIDE ANALYSIS 43
2.3 DATA TRIANGULATION 44
2.4 RISK ASSESSMENT 45
2.5 RESEARCH ASSUMPTIONS 45
2.6 RESEARCH LIMITATIONS 45
3 EXECUTIVE SUMMARY 46
4 PREMIUM INSIGHTS 48
4.1 OPPORTUNITIES FOR KEY PLAYERS IN AI IN TOURISM MARKET 48
4.2 AI IN TOURISM MARKET, BY OFFERING 48
4.3 AI IN TOURISM MARKET, BY SERVICE 49
4.4 AI IN TOURISM MARKET, BY PROFESSIONAL SERVICE 49
4.5 AI IN TOURISM MARKET, BY TRAVEL SOLUTION 49
4.6 AI IN TOURISM MARKET, BY HOSPITALITY SOLUTION 50
4.7 AI IN TOURISM MARKET, BY END USERS IN TRAVEL INDUSTRY 50
4.8 AI IN TOURISM MARKET, BY END USERS IN HOSPITALITY INDUSTRY 51

4.9 AI IN TOURISM MARKET, BY TYPE 51
4.10 NORTH AMERICA: AI IN TOURISM MARKET, BY OFFERING AND END USER 52
5 MARKET OVERVIEW AND INDUSTRY TRENDS 53
5.1 INTRODUCTION 53
5.2 MARKET DYNAMICS 53
5.2.1 DRIVERS 54
5.2.1.1 Rising adoption of data automation tools to ease decision-making process 54
5.2.1.2 Increasing demand for highly personalized services to enhance customer experience 54
5.2.2 RESTRAINTS 54
5.2.2.1 High initial costs 54
5.2.3 OPPORTUNITIES 55
5.2.3.1 Incorporation of AI in areas of tourism revolutionizing customer interaction 55
5.2.3.2 Emergence of AI-driven applications for flight forecasting 55
5.2.4 CHALLENGES 55
5.2.4.1 Concerns related to data privacy and security 55
5.3 BRIEF HISTORY OF AI IN TOURISM 56
5.4 ECOSYSTEM ANALYSIS 57
5.5 CASE STUDY ANALYSIS 59
5.5.1 BOOKING.COM HELPS CUSTOMERS EXPERIENCE NEW WORLD OF TRAVEL USING AWS AND GENERATIVE AI 59
5.5.2 TRAVELPASS’ JOURNEY TO DELIVER MORE CURATED TRAVELER EXPERIENCES — AT HALF COST 60
5.5.3 A1 INTELIGENCIA EM VIAGENS BOOSTS TEAM EFFICIENCY AND CUSTOMER EXPERIENCE WITH POWER AUTOMATE AND COPILOT STUDIO 61
5.5.4 HOMARIS ACHIEVED HIGHER GUEST SATISFACTION RATES WITH SMARTPRIORITY BY DUVEAI 62
5.6 SUPPLY CHAIN ANALYSIS 63
5.7 TARIFF AND REGULATORY LANDSCAPE 64
5.7.1 TARIFF RELATED TO PROCESSORS AND CONTROLLERS (HSN: 854231) 64
5.7.2 REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES, AND OTHER ORGANIZATIONS 66
5.7.3 KEY REGULATIONS: AI IN TOURISM 69
5.7.3.1 North America 69
5.7.3.1.1 SCR 17: Artificial Intelligence Bill 69
5.7.3.1.2 S1103: Artificial Intelligence Automated Decision Bill 69
5.7.3.1.3 National Artificial Intelligence Initiative Act (NAIIA) 69
5.7.3.1.4 The Artificial Intelligence and Data Act (AIDA) 70
5.7.3.2 Europe 70
5.7.3.2.1 The European Union (EU) - Artificial Intelligence Act (AIA) 70
5.7.3.2.2 General Data Protection Regulation 71
5.7.3.3 Asia Pacific 71
5.7.3.3.1 Interim Administrative Measures for Generative Artificial Intelligence Services 71
5.7.3.3.2 The National AI Strategy 72
5.7.3.3.3 The Hiroshima AI Process Comprehensive Policy Framework 72
5.7.3.4 Middle East & Africa 73
5.7.3.4.1 The National Strategy for Artificial Intelligence 73
5.7.3.4.2 The National Artificial Intelligence Strategy 73
5.7.3.4.3 The AI Ethics Principles and Guidelines 74
5.7.3.5 Latin America 74
5.7.3.5.1 The Santiago Declaration 74
5.7.3.5.2 The Brazilian Artificial Intelligence Strategy (EBIA) 74
5.8 PRICING ANALYSIS 75
5.8.1 AVERAGE SELLING PRICE TREND AMONG KEY PLAYERS, BY SOLUTION 75
5.8.2 INDICATIVE PRICING ANALYSIS, BY OFFERING 76
5.9 TECHNOLOGY ANALYSIS 76
5.9.1 KEY TECHNOLOGIES 76
5.9.1.1 Conversational AI 76
5.9.1.2 Autonomous AI & autonomous agent 76
5.9.1.3 AutoML 77
5.9.1.4 Causal AI 77
5.9.1.5 MLOps 77
5.9.2 COMPLEMENTARY TECHNOLOGIES 77
5.9.2.1 Blockchain 77
5.9.2.2 Edge computing 78
5.9.2.3 Sensors and robotics 78
5.9.2.4 Cybersecurity 78
5.9.3 ADJACENT TECHNOLOGIES 79
5.9.3.1 Big Data 79
5.9.3.2 IoT 79
5.9.3.3 Augmented Reality (AR)/Virtual Reality (VR) 79
5.10 PATENT ANALYSIS 79
5.10.1 LIST OF MAJOR PATENTS 80
5.11 PORTER’S FIVE FORCES ANALYSIS 82
5.11.1 THREAT OF NEW ENTRANTS 83
5.11.2 THREAT OF SUBSTITUTES 83
5.11.3 BARGAINING POWER OF BUYERS 84
5.11.4 BARGAINING POWER OF SUPPLIERS 84
5.11.5 INTENSITY OF COMPETITIVE RIVALRY 84
5.12 TRENDS/DISRUPTIONS IMPACTING CUSTOMER BUSINESS 84

5.13 KEY STAKEHOLDERS AND BUYING CRITERIA 85
5.13.1 KEY STAKEHOLDERS IN BUYING PROCESS 85
5.13.1.1 Buying criteria 86
5.14 KEY CONFERENCES AND EVENTS, 2025 87
5.15 TECHNOLOGY ROADMAP FOR AI IN TOURISM MARKET 87
5.15.1 SHORT-TERM ROADMAP (2024–2025) 87
5.15.2 MID-TERM ROADMAP (2026–2028) 88
5.15.3 LONG-TERM ROADMAP (2029–2030) 88
5.16 BEST PRACTICES IN AI IN TOURISM MARKET 88
5.16.1 PERSONALIZATION AND CUSTOMER-CENTRIC APPROACH 88
5.16.2 SEAMLESS AI INTEGRATION WITH EXISTING SYSTEMS 88
5.16.3 REAL-TIME DATA UTILIZATION 88
5.16.4 ENHANCING OPERATIONAL EFFICIENCY 88
5.16.5 DATA PRIVACY AND SECURITY COMPLIANCE 89
5.16.6 AI FOR SUSTAINABILITY 89
5.16.7 CONTINUOUS LEARNING AND IMPROVEMENT 89
5.16.8 HUMAN-AI COLLABORATION 89
5.16.9 TRANSPARENCY AND TRUST 89
5.16.10 MONITORING AND MAINTENANCE 89
5.17 CURRENT AND EMERGING BUSINESS MODELS 89
5.17.1 SUBSCRIPTION SERVICES 89
5.17.2 DYNAMIC PRICING 89
5.17.3 SERVICE FEES 89
5.17.4 DATA MONETIZATION 90
5.17.5 AI-ENHANCED LOYALTY PROGRAMS 90
5.17.6 CUSTOMIZED TRAVEL PACKAGES 90
5.17.7 ANCILLARY REVENUE STREAMS 90
5.17.8 AI-POWERED TRAVEL ANALYTICS 90
5.18 AI IN TOURISM MARKET: TOOLS, FRAMEWORKS, AND TECHNIQUES 90
5.19 TRADE ANALYSIS (8542) 91
5.19.1 EXPORT SCENARIO OF PROCESSORS AND CONTROLLERS 91
5.19.2 IMPORT SCENARIO OF PROCESSORS AND CONTROLLERS 92
5.20 INVESTMENT AND FUNDING SCENARIO 94
5.21 IMPACT OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI)/GENERATIVE AI ON TOURISM 94
5.21.1 IMPACT OF AI/GENERATIVE AI ON TOURISM 94
5.21.2 USE CASES OF GENERATIVE AI IN TOURISM 95

6 AI IN TOURISM MARKET, BY OFFERING 96
6.1 INTRODUCTION 97
6.1.1 OFFERING: AI IN TOURISM DRIVERS 97
6.2 SOLUTIONS 98
6.2.1 TRAVEL 99
6.2.1.1 Booking management system 100
6.2.1.1.1 AI-powered automated booking to drive market growth 100
6.2.1.2 Virtual assistants & chatbots 101
6.2.1.2.1 AI-driven chatbots tailor suggestions to traveler preferences, enhancing satisfaction and market growth 101
6.2.1.3 Pricing & revenue management 102
6.2.1.3.1 AI-based solutions rapidly adapt to market shifts and demand changes, driving market growth 102
6.2.1.4 Customer experience management 103
6.2.1.4.1 AI automates inquiries and processes, enabling staff to focus on complex needs and enhance service quality, driving growth 103
6.2.1.5 Security & surveillance systems 104
6.2.1.5.1 AI helps in early threat detection and improves passenger experience, driving growth 104
6.2.1.6 Other travel solutions 105
6.2.2 HOSPITALITY 106
6.2.2.1 Booking management system 107
6.2.2.1.1 AI-driven systems streamline reservation process, reducing manual errors and increasing efficiency, driving growth 107
6.2.2.2 Virtual assistant & chatbots 108
6.2.2.2.1 Chatbots collect real-time guest feedback, delivering insights that enhance services and drive market growth 108
6.2.2.3 Pricing & revenue management 109
6.2.2.3.1 Automating pricing decisions and optimizing revenue enhances profit margins, driving market 109
6.2.2.4 Customer experience management 110
6.2.2.4.1 Automated sentiment analysis enhances guest satisfaction, driving market 110
6.2.2.5 Security & surveillance system 111
6.2.2.5.1 Improved facial recognition and behavior analysis by leveraging AI to drive market growth 111
6.2.2.6 Operational efficiency and resource management 112
6.2.2.6.1 AI-driven systems predicting equipment failures and maintenance needs driving market growth 112
6.2.2.7 Other hospitality solutions 113

6.3 SERVICES 114
6.3.1 PROFESSIONAL SERVICES 115
6.3.1.1 Personalized training programs and seamless integration of AI solutions in existing infrastructure to drive market growth 115
6.3.1.2 Consulting 117
6.3.1.3 System integration & implementation 118
6.3.1.4 Support & maintenance 119
6.3.2 MANAGED SERVICES 120
6.3.2.1 Outsourcing AI management that reduces system failures and disruptions through experienced providers to drive market growth 120
7 AI IN TOURISM MARKET, BY TYPE 121
7.1 INTRODUCTION 122
7.1.1 TYPE: AI IN TOURISM DRIVERS 122
7.2 OTHER AI 123
7.2.1 TECHNOLOGIES SUCH AS ML AND NLP IMPROVE SERVICES BY IDENTIFYING CUSTOMER BEHAVIOR TRENDS TO DRIVE MARKET 123
7.2.2 MACHINE LEARNING 124
7.2.3 NATURAL LANGUAGE PROCESSING 124
7.2.4 PREDICTIVE ANALYTICS 125
7.2.5 COMPUTER VISION 125
7.3 GENERATIVE AI 126
7.3.1 AI-BASED VIRTUAL TOURS AND GENERATION OF PERSONALIZED CONTENT AND RECOMMENDATION TO DRIVE MARKET 126
8 AI IN TOURISM MARKET, BY END USER 127
8.1 INTRODUCTION 128
8.1.1 END USER: AI IN TOURISM DRIVERS 128
8.2 TRAVEL INDUSTRY 129
8.2.1 AVIATION 130
8.2.1.1 AI optimizes operations and reduces delays 130
8.2.2 CAR RENTAL AND MOBILITY PROVIDERS 131
8.2.2.1 AI-powered chatbots and virtual assistants to drive growth 131
8.2.3 MARITIME TRAVEL 132
8.2.3.1 AI algorithms save time and fuel by analyzing weather and traffic patterns to recommend optimal routes 132
8.2.4 OTHER END USERS 133
8.3 HOSPITALITY INDUSTRY 134
8.3.1 HOTELS 136
8.3.1.1 AI analyzes occupancy patterns to optimize staff scheduling, reducing costs and driving market growth 136

8.3.2 RESORTS & THEME PARKS 137
8.3.2.1 AI apps offer real-time navigation, helping guests find attractions and services efficiently, driving market growth 137
8.3.3 CRUISE LINE OPERATORS 138
8.3.3.1 AI optimizes resource use, supporting sustainability and driving market growth 138
8.3.4 OTHER END USERS 139
9 AI IN TOURISM MARKET, BY REGION 140
9.1 INTRODUCTION 141
9.2 NORTH AMERICA 142
9.2.1 NORTH AMERICA: MACROECONOMIC OUTLOOK 142
9.2.2 US 149
9.2.2.1 Increased AI adoption in hospitality sector to drive market growth 149
9.2.3 CANADA 155
9.2.3.1 Government investments in AI technologies to boost market growth 155
9.3 EUROPE 160
9.3.1 EUROPE: MACROECONOMIC OUTLOOK 160
9.3.2 UK 167
9.3.2.1 Strong focus on improving customer experiences and passenger safety to drive market growth 167
9.3.3 GERMANY 172
9.3.3.1 Strong focus on Industry 4.0 and smart manufacturing to drive market growth 172
9.3.4 FRANCE 172
9.3.4.1 Increasing adoption of AI in aviation and investments by major players to drive growth 172
9.3.5 ITALY 173
9.3.5.1 Public investments and collaboration between private players to drive market growth 173
9.3.6 SPAIN 173
9.3.6.1 Rising integration of AI in popular tourist spots and AI-powered virtual guides to drive market growth 173
9.3.7 NORDIC COUNTRIES 174
9.3.7.1 Increasing demand for AI in aviation and maritime sector to drive market growth 174
9.3.8 REST OF EUROPE 174
9.4 ASIA PACIFIC 175
9.4.1 ASIA PACIFIC: MACROECONOMIC OUTLOOK 175
9.4.2 CHINA 182
9.4.2.1 Rising security demands and surge in tourism to drive market growth 182
9.4.3 JAPAN 188
9.4.3.1 Japan leveraging AI to enhance visitor experiences to drive sustainable market growth 188

9.4.4 INDIA 188
9.4.4.1 Growing demand for smart infrastructure for enhancing travel experience to drive market growth 188
9.4.5 AUSTRALIA & NEW ZEALAND 188
9.4.5.1 Enhanced customer experience at airports through AI-based solution to drive growth 188
9.4.6 SOUTH KOREA 189
9.4.6.1 AI-based translation services to drive market growth 189
9.4.7 ASEAN 189
9.4.7.1 Government initiatives for increasing tourism to drive AI in tourism market growth 189
9.4.8 REST OF ASIA PACIFIC 190
9.5 MIDDLE EAST & AFRICA 190
9.5.1 MIDDLE EAST & AFRICA: MACROECONOMIC OUTLOOK 190
9.5.2 KSA 197
9.5.2.1 Need for digital transformation under Vision 2030 to propel AI in tourism market 197
9.5.3 UAE 202
9.5.3.1 Investments in AI and medical tourism to drive market growth 202
9.5.4 KUWAIT 202
9.5.4.1 Tourism city initiative to boost AI in tourism market growth 202
9.5.5 QATAR 202
9.5.5.1 Government-driven digitalization to drive growth 202
9.5.6 SOUTH AFRICA 203
9.5.6.1 Increasing AI adoption to transform customer experiences in airports to drive market 203
9.5.7 REST OF MIDDLE EAST & AFRICA 203
9.6 LATIN AMERICA 203
9.6.1 LATIN AMERICA: MACROECONOMIC OUTLOOK 203
9.6.2 BRAZIL 210
9.6.2.1 Digital transformation in Brazilian tourism sector to drive market growth 210
9.6.3 MEXICO 215
9.6.3.1 Investments by major players and increasing utilization of AI-based solutions in hospitality sector to drive market 215
9.6.4 ARGENTINA 215
9.6.4.1 Growing digital economy and increasing tech-savvy population contributing to the adoption 215
9.6.5 REST OF LATIN AMERICA 215

10 COMPETITIVE LANDSCAPE 216
10.1 INTRODUCTION 216
10.2 KEY PLAYER STRATEGIES/RIGHT TO WIN 216
10.3 MARKET SHARE ANALYSIS 218
10.3.1 MARKET RANKING ANALYSIS 220
10.4 REVENUE ANALYSIS 221
10.5 COMPANY EVALUATION MATRIX: KEY PLAYERS, 2024 221
10.5.1 STARS 221
10.5.2 EMERGING LEADERS 221
10.5.3 PERVASIVE PLAYERS 222
10.5.4 PARTICIPANTS 222
10.5.5 COMPANY FOOTPRINT: KEY PLAYERS, 2024 223
10.5.5.1 Offering footprint 224
10.5.5.2 End user footprint 225
10.5.5.3 Region footprint 226
10.6 COMPANY EVALUATION MATRIX: STARTUPS/SMES, 2024 226
10.6.1 PROGRESSIVE COMPANIES 226
10.6.2 RESPONSIVE COMPANIES 226
10.6.3 DYNAMIC COMPANIES 227
10.6.4 STARTING BLOCKS 227
10.6.5 COMPETITIVE BENCHMARKING: STARTUPS/SMES, 2024 228
10.6.5.1 Detailed list of key startups/SMEs 228
10.6.5.2 Competitive benchmarking of key startups/SMEs 229
10.7 COMPETITIVE SCENARIO AND TRENDS 230
10.7.1 PRODUCT LAUNCHES 230
10.7.2 DEALS 231
10.8 BRAND/PRODUCT COMPARISON 232
10.9 COMPANY VALUATION AND FINANCIAL METRICS OF KEY AI IN TOURISM SOLUTION PROVIDERS 233
11 COMPANY PROFILES 234
11.1 KEY PLAYERS 234
11.1.1 SNOWFLAKE INC. 234
11.1.1.1 Business overview 234
11.1.1.2 Products/Solutions/Services offered 235
11.1.1.3 Recent developments 236
11.1.1.3.1 Product launches and enhancements 236
11.1.1.3.2 Deals 236
11.1.1.4 MnM View 237
11.1.1.4.1 Key strengths 237
11.1.1.4.2 Strategic choices 237
11.1.1.4.3 Weaknesses and competitive threats 237
11.1.2 SALESFORCE, INC. 238
11.1.2.1 Business overview 238
11.1.2.2 Products/Solutions/Services offered 239
11.1.2.3 Recent developments 240
11.1.2.3.1 Deals 240
11.1.2.4 MnM View 240
11.1.2.4.1 Key strengths 240
11.1.2.4.2 Strategic choices 240
11.1.2.4.3 Weaknesses and competitive threats 240
11.1.3 AMAZON WEB SERVICES, INC. 241
11.1.3.1 Business overview 241
11.1.3.2 Products/Solutions/Services offered 242
11.1.3.3 Recent developments 242
11.1.3.3.1 Deals 242
11.1.3.4 MnM View 243
11.1.3.4.1 Key strengths 243
11.1.3.4.2 Strategic choices 243
11.1.3.4.3 Weaknesses and competitive threats 243
11.1.4 IBM 244
11.1.4.1 Business overview 244
11.1.4.2 Products/Solutions/Services offered 246
11.1.4.3 Recent developments 247
11.1.4.3.1 Deals 247
11.1.4.4 MnM View 247
11.1.4.4.1 Key strengths 247
11.1.4.4.2 Strategic choices 247
11.1.4.4.3 Weaknesses and competitive threats 247
11.1.5 MICROSOFT CORPORATION, INC. 248
11.1.5.1 Business overview 248
11.1.5.2 Products/Solutions/Services offered 249
11.1.5.3 Recent developments 250
11.1.5.3.1 Deals 250
11.1.5.4 MnM View 250
11.1.5.4.1 Key strengths 250
11.1.5.4.2 Strategic choices 250
11.1.5.4.3 Weaknesses and competitive threats 250
11.1.6 NVIDIA CORPORATION 251
11.1.6.1 Business overview 251
11.1.6.2 Products/Solutions/Services offered 253
11.1.6.3 Recent developments 253
11.1.6.3.1 Deals 253

11.1.7 SAS INSTITUTE 254
11.1.7.1 Business overview 254
11.1.7.2 Products/Solutions/Services offered 254
11.1.7.3 Recent developments 254
11.1.7.3.1 Deals 254
11.1.8 SABRE CORPORATION 255
11.1.8.1 Business overview 255
11.1.8.2 Products/Solutions/Services offered 257
11.1.8.3 Recent developments 258
11.1.8.3.1 Product launches and enhancements 258
11.1.9 HUAWEI 259
11.1.9.1 Business overview 259
11.1.9.2 Products/Solutions/Services offered 260
11.1.9.3 Recent developments 261
11.1.9.3.1 Deals 261
11.1.10 [24]7.AI 262
11.1.11 VIRTUSA CORPORATION 263
11.1.12 APPIER INC. 264
11.1.13 TRAVELPORT WORLDWIDE LTD 265
11.1.14 AMADEUS IT GROUP, S.A. 265
11.1.15 ZENDESK 266
11.2 STARTUPS/SMES 267
11.2.1 DEVOX SOFTWARE 267
11.2.2 ALTEXSOFT 268
11.2.3 JIO HAPTIK TECHNOLOGIES LIMITED 269
11.2.4 SHR GROUP 270
11.2.5 DUVE 271
11.2.6 NEXSCIENT 272
11.2.7 PERSADO 273
11.2.8 CANARY TECHNOLOGIES 274
11.2.9 MIZE 275
11.2.10 FLYR 276
11.2.11 GEOVEA 276
11.2.12 LAYLA AI 277

12 ADJACENT/RELATED MARKETS 278
12.1 INTRODUCTION 278
12.1.1 MARKET DEFINITION 278
12.2 CONVERSATIONAL AI MARKET 278
12.2.1 MARKET OVERVIEW 278
12.2.2 CONVERSATIONAL AI MARKET, BY OFFERING 279
12.3 SERVICES 279
12.3.1 CONVERSATIONAL AI MARKET, BY BUSINESS FUNCTION 280
12.3.2 CONVERSATIONAL AI MARKET, BY INTEGRATION MODE 281
12.3.3 CONVERSATIONAL AI MARKET, BY VERTICAL 281
12.4 CUSTOMER EXPERIENCE MANAGEMENT MARKET 283
12.4.1 MARKET DEFINITION 283
12.4.2 MARKET OVERVIEW 283
12.4.3 CUSTOMER EXPERIENCE MANAGEMENT MARKET, BY OFFERING 283
12.4.4 CUSTOMER EXPERIENCE MANAGEMENT MARKET, BY DEPLOYMENT TYPE 284
12.4.5 CUSTOMER EXPERIENCE MANAGEMENT MARKET, BY ORGANIZATION SIZE 285
12.4.6 CUSTOMER EXPERIENCE MANAGEMENT MARKET, BY VERTICAL 285
13 APPENDIX 287
13.1 DISCUSSION GUIDE 287
13.2 KNOWLEDGESTORE: MARKETSANDMARKETS’ SUBSCRIPTION PORTAL 291
13.3 CUSTOMIZATION OPTIONS 293
13.4 RELATED REPORTS 293
13.5 AUTHOR DETAILS 294

 

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