ホテル業界におけるデジタルトランスフォーメーション（DX）はここ数年で急速に加速しています。中でも、生成AI（Generative AI）の導入は、顧客体験の向上から業務効率化まで、多岐にわたる変革をもたらしています。
本記事では、2025年に入ってからの最新事例をもとに、生成AIがどのようにホテル運営に貢献しているのかを深掘りして紹介します。国内外のホテルチェーンの事例を取り上げ、導入背景、活用方法、成果、そして今後の展望までを整理しました。
事例1：マリオット・インターナショナルのAIコンシェルジュ「Marriott AI Butler」
導入背景
世界最大級のホテルチェーンであるマリオット・インターナショナルは、年間約1億5,000万件以上の予約を取り扱っています。従来、宿泊前後のゲストとのコミュニケーションは、コールセンターやEメールでの対応が中心でしたが、多言語対応の遅延や、FAQ対応の属人化が課題でした。
2025年初頭、同社はOpenAIの最新GPTモデルと独自CRMを連携させた「Marriott AI Butler」を全世界の主要ホテルに導入しました。
活用方法
- 多言語リアルタイム応答：100以上の言語に即時対応。宿泊客の母国語で自然な文章を生成。
- パーソナライズされた提案：過去の宿泊履歴・嗜好データをもとに、レストランやアクティビティを自動提案。
- チェックイン前後の自動案内：空港送迎案内、周辺観光情報、ホテル内イベント情報などを自動送信。
- ボイスアシスタント統合：Amazon AlexaやGoogle Assistant経由での音声リクエストにも対応。
得られた効果
- 問い合わせ対応時間が平均70%短縮
- 顧客満足度（CSAT）が8.2→9.1に向上
- 人件費の年間削減効果：約1,200万ドル
特に多言語サポートの即時化が好評で、アジア圏からの旅行者によるオンライン予約率が前年比15%増加しました。
今後の展望
マリオットは今後、生成AIによるリアルタイム旅行プランニング機能を強化し、航空券やイベントチケットの手配まで一括サポートする「トラベルスーパーアプリ」構想を進めています。
事例2：星野リゾートのAIマーケティング自動化
導入背景
日本を代表する高級リゾート運営会社である星野リゾートは、全国60施設以上で異なる顧客層に向けたプロモーションを展開しています。
従来はマーケティングチームがキャンペーン文章やSNS投稿を手作業で作成しており、年間3,000本以上のコンテンツ制作がボトルネックになっていました。
2025年2月、星野リゾートは生成AIを活用したマーケティングオートメーションシステムを導入。これにより、マーケティング業務の大幅な効率化とパーソナライズ精度の向上を実現しました。
活用方法
- 自動コンテンツ生成：施設ごとのイベント情報や季節の写真をもとにブログ記事・SNS投稿を自動作成。
- ターゲット別コピー最適化：訪日外国人向けには英語・中国語で文化的背景に配慮した文章を生成。
- 広告文のABテスト自動化：AIが複数パターンを生成し、CTR（クリック率）の高いものを自動選定。
- 宿泊後アンケートの感情分析：生成AIがレビューのポジ・ネガ要素を分類し、改善施策を提案。
得られた効果
- コンテンツ制作時間を約80%削減
- 広告クリック率が平均1.6倍に向上
- 訪日外国人宿泊者数が前年比12%増
また、SNS上でのブランドエンゲージメントも向上し、「旅マエ」段階からのファン化が進みました。
今後の展望
星野リゾートは生成AIを用いた需要予測モデルの開発も進めており、繁忙期・閑散期の価格調整をより高度に行うことで、RevPAR（客室1室あたり売上）の最大化を目指しています。
事例3：ヒルトンのAI運営最適化プラットフォーム
導入背景
ヒルトン・ホテルズ＆リゾーツは、世界122か国に7,000以上のホテルを展開しています。施設規模の拡大に伴い、在庫管理・清掃スケジュール・メンテナンス計画などのオペレーション効率化が喫緊の課題となっていました。
2025年1月、ヒルトンは生成AIを組み込んだ運営最適化プラットフォーム「Hilton AI Ops」を稼働開始しました。
活用方法
- 需要予測と人員配置の最適化：過去の稼働率、イベントスケジュール、天候データを解析し、最適なスタッフ数を自動算出。
- 清掃タスクの自動割当：AIが退室時刻や清掃難易度を予測し、清掃員にリアルタイムでタスク配分。
- メンテナンス予測：設備稼働データを解析し、故障前に修理提案を生成。
- ダイナミックプライシング：需要の急変に応じてリアルタイムで宿泊料金を自動調整。
得られた効果
- 清掃効率が25%向上
- 人員配置ミスマッチによるコストが年間約500万ドル削減
- メンテナンス関連の稼働停止時間を40%削減
また、価格変動の最適化により、稼働率は前年同月比で平均4ポイント上昇しました。
今後の展望
ヒルトンは、AIによるカーボンフットプリント削減計画も推進中で、エネルギー使用量の最適化に生成AIを組み合わせることで、2030年までにCO2排出量を半減させる目標を掲げています。
総括：生成AIは「ホテルの裏方」を劇的に変える
今回紹介した3つの事例に共通するのは、生成AIが単なる接客サポートに留まらず、運営全体の効率化と収益向上に直結している点です。
特に2025年の傾向としては、
- 顧客体験の高度パーソナライズ化
- マーケティング自動化による即時施策展開
- オペレーション全体の最適化
が一層加速しています。
ホテルDX担当者にとっては、生成AIはもはや「試験的導入」ではなく、「事業戦略の中核」になりつつあります。今後は、旅行全体のバリューチェーンをAIがつなぎ、チェックイン前からチェックアウト後までシームレスな体験を提供する時代が訪れるでしょう。
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