観光・ホテル向け：ISSUES 2026で読むAI戦略の勝ち筋

年末年始の予約データを見ると、同じ「インバウンド回復」の波でも、売れている宿と空室が目立つ宿の差ははっきり出ます。違いは立地や設備だけじゃありません。世界情勢の揺れを、どれだけ早く運用に落とし込めるか。ここが2026年の観光・ホスピタリティで一段と効いてきます。

ニューズウィーク日本版の年末特集『ISSUES 2026』（2025/12/30・2026/1/6合併号）は、ウクライナ戦争、ガザ、米政治、アジア安全保障、そして「AI（中国AI）」など、来年の“前提条件”を左右する論点をまとめて提示しています。私はこの手の特集を読むとき、国際ニュースとして消費するのではなく、需要予測・価格・人員配置・サプライチェーンにどう刺さるかを考えます。

そして、ここが本題。2026年は「読めない世界」を嘆く年ではなく、AIで“読める部分”を増やす年です。観光・ホスピタリティだけでなく、本シリーズのテーマであるAIが日本の製造業をどう変えるかとも同じ構造で、鍵は「予兆をつかみ、標準化し、現場で回す」ことに尽きます。

2026年の観光業は「地政学×規制×AI」が前提になる

結論から言うと、2026年の観光需要は景気循環よりも、**地政学リスクと規制（ビザ・安全保障・制裁・輸出管理）**の影響を強く受けます。『ISSUES 2026』が扱う論点は、観光の現場にとって「突然のキャンセル増」「国別需要の急な偏り」「決済・通信の制約」など、運用上の痛みとして現れやすい。

たとえば、以下は宿・観光事業者が直撃しやすいパターンです。

• 航空便の再編・運航制限：供給（座席数）の変化が予約単価と滞在日数に直結
• 安全保障イベントでの渡航アラート：直前キャンセルや法人需要の凍結
• 国別の景況感と通貨：購買力の変化が「高単価体験」の売れ行きを左右

AIは「予測」より先に「前提の更新」を自動化する

AI活用というと需要予測が目立ちますが、現場で効くのはむしろその前。 前提条件（リスク、規制、世論、路線、為替）の更新を早くすることです。

具体的には、ニュース・公的発表・航空ダイヤ・SNSの言及量・自社の問い合わせ内容をまとめて取り込み、

• どの市場（国・地域）が「来やすい／来にくい」方向に傾いているか
• その兆候が「いつから強まったか」
• 影響が出る商品（客室タイプ、体験、宴会、MICE）はどれか

を自動で可視化します。製造業で言えば、原材料の市況やサプライヤーの遅延兆候を先回りして、生産計画を柔軟に組み替えるのと同じ発想です。

『ISSUES 2026』の論点を、観光KPIに翻訳する方法

答えはシンプルで、「世界の論点」を“観光のKPI辞書”に変換します。私はこれを「ニュース→オペレーション翻訳」と呼んでいます。

翻訳フレーム：論点→KPI→打ち手

以下の3段で整理すると、国際情勢が“使える情報”になります。

1. 論点（例：米政治の混乱、アジア安全保障の再編）
2. 影響KPI（例：国別予約比率、キャンセル率、リードタイム、ADR、RevPAR、体験の成約率）
3. 打ち手（例：販売チャネル配分、キャンセルポリシー、言語別接客導線、価格ルール）

具体例：安全保障リスクが上がったときに見る数字

• 直前キャンセル率（到着7日以内）：上昇を検知したら、柔軟な再販導線が必要
• 法人問い合わせの失注理由：テキストをAIで分類すると、凍結の兆候が早い
• 滞在日数の短縮：移動不安が増えると「短期滞在化」しやすい

ここで重要なのは、AIに丸投げしないこと。AIは検知と分類が得意で、最終判断は人間が行う設計が一番強い。

「世界は複雑な連立方程式だが、現場が見るべき変数は絞れる」──この感覚が2026年の勝ち筋です。

中国AIの論点が、インバウンド接客の現場に刺さる理由

『ISSUES 2026』では「中国AI」が大きなテーマとして挙がっています。観光の文脈でこれが効くのは、AIが単なる技術競争ではなく、言語・決済・プラットフォーム・個人情報と絡んで「旅行体験の標準」を作ってしまうからです。

多言語対応は「翻訳」から「意図理解」に移行する

2026年に求められるのは、メニューや館内案内の翻訳精度だけでは足りません。

• 何を不安に感じているか（騒音、宗教、アレルギー、決済）
• 何を重視しているか（時短、写真映え、静けさ、温浴）

を会話やチャットの文脈から意図として理解し、提案につなげること。

実装イメージはこうです。

• 予約前：多言語チャットで条件をヒアリング→最適プラン提示
• 滞在中：問い合わせの一次対応→必要時だけスタッフへ引き継ぎ
• 滞在後：口コミやアンケートを要約→改善タスクに自動変換

製造業で言うところの、検査画像の判定をAIが支援し、不良の原因を工程改善に戻す流れに近いです。

個人情報と規制の違いが「運用コスト」になる

国や地域によって、データの扱い（保存先、同意、開示要求）が違います。ここを軽く見ると、AI導入は速いのに運用で止まります。 2026年は特に、

• どのデータを学習に使うのか
• どこに保存するのか
• 誰がアクセスできるのか

を「規程＋システム＋現場教育」でセットにする必要があります。

2026年に向けたAI導入：観光・ホテルの実行ロードマップ

答えは、小さく始めて、KPIで勝てる領域から太くする。これが最短です。

ステップ1：まずは「問い合わせ」と「キャンセル」から着手

ここは投資対効果が出やすい。

• 多言語問い合わせの自動分類（料金、アクセス、食事、アレルギー等）
• キャンセル理由の自動要約（航空便、体調、治安、仕事都合等）
• 返信テンプレの改善（言語・トーン・提案の一貫性）

現場の体感が変わるので、社内合意も取りやすいです。

ステップ2：次に「需要予測→価格→人員配置」をつなぐ

需要予測だけ入れても、価格と人員が動かなければ成果は出ません。

• 需要予測：国別・曜日別・イベント別のブレを早期検知
• 価格：ADR/RevPARを守るルール（下げ過ぎ防止）を設計
• 人員：清掃・フロント・レストランのシフトを変動需要に合わせる

製造業の生産計画と同じで、予測→計画→実行が一本でつながって初めて強い。

ステップ3：最後に「体験のパーソナライズ」で単価を上げる

売上を伸ばすAIは、派手なレコメンドよりも地味な設計が勝ちます。

• 滞在目的（記念日、出張、サウナ、スパ、食）に合わせた提案
• 追加購入の導線（チェックイン前・滞在中・チェックアウト後）
• スタッフの提案品質の平準化（新人でも同水準に）

年末年始は温浴・サウナ・冬スパの需要も高まりやすい季節です。こういう季節性をAIが整理し、提案のタイミングまで含めて運用できると、2026年の単価は作れます。

よくある質問：AIを入れると「接客が冷たく」ならない？

結論は逆で、AIは人の温度を上げるための裏方に置くべきです。

AIが得意なのは、

• 繰り返し質問への即答
• 情報の要約と整理
• ルールに沿った案内

一方で、人が強いのは、

• 旅の気分を受け止める
• 失敗をリカバリーする
• その人の背景を汲んだ提案をする

だから設計としては、AIに一次対応を任せて、スタッフが「大事な瞬間」に集中できる状態を作るのが正解です。

2026年は「読む力」より「更新して動く力」が差になる

『ISSUES 2026』が示すのは、世界が落ち着く見通しではありません。むしろ、複数の火種が絡み合い、前提が頻繁に更新されるという現実です。観光・ホスピタリティはその影響を受けやすい一方で、AIで“更新”を運用に組み込めた企業は、強い。

私は、観光と製造業のAI活用がここでつながると考えています。製造業は、変動する需要と供給の中で、品質とコストを守るためにAIを使い始めています。観光も同じ。需要の変動を前提に、体験品質を落とさず利益を確保する。その手段がAIです。

年明けの計画づくりで、あなたの組織は「ニュースを読む」だけで終わりますか。それとも、AIで前提を更新し、販売・現場・体験を動かしますか。2026年の差は、そこから生まれます。