箱根登山電車の新型車両とAIで変わる観光体験設計

2025/12/24、小田急箱根が「箱根登山電車に新型車両『4000形』を2028年度に導入する」と発表しました。ポイントは、流線形デザインや寄木細工の内装といった“見た目の刷新”だけじゃありません。展望座席、ラゲッジスペース、車いすスペースなど、旅のストレスを減らす機能が最初から設計思想に入っていることです。

観光・ホスピタリティの現場で私が強く感じるのは、設備投資は「箱」を新しくする話ではなく、体験を一段上に設計し直すチャンスだということ。さらに今は、そこにAIが加わる。物理（車両・駅・動線）とデジタル（予約・需要予測・案内）が噛み合った瞬間、同じ観光地でも“満足度の出方”が変わります。

この投稿は「AIが日本の製造業をどのように変革しているか」シリーズの文脈で、新型車両導入という“ものづくり”の成果を、観光の現場でAIがどう活かすべきかに踏み込みます。箱根のニュースを題材に、導入前の今から準備できる打ち手も具体化します。

新型「4000形」が示す“観光体験の設計思想”

結論から言うと、4000形の価値は「新しい車両」ではなく、混雑・手荷物・眺望という観光地の三大ストレスを先回りして潰しにいく設計にあります。

小田急箱根の発表では、4000形は3両固定編成、ステンレス製車体で環境負荷低減にも配慮。外観は箱根登山電車として初の流線形デザインで、カラーは赤基調（姉妹鉄道のイメージ）＋オリジナルカラー「バーミリオンはこね」。

でも観光実務の目線で刺さるのは、むしろ車内のほうです。

展望車・大型窓・角度付き座席＝「滞在価値」の延長

先頭車両を展望車にし、大型窓を配置し、窓に向けて角度を付けた座席も採用。これは移動時間を“単なる移動”から、景色を売る時間に変える仕掛けです。箱根のように滞在単価が高いエリアでは、移動の満足度が口コミの熱量を左右します。

ラゲッジスペース初導入＝インバウンド動線の現実対応

大型手荷物を収納できるラゲッジスペースを初導入した点も大きい。インバウンドはもちろん、年末年始（2025/12/27時点でまさにピーク）や連休の国内客でも、キャリーケースは普通に増えています。

「荷物を置く場所がない」「足元に挟んで窮屈」「通路が塞がる」——この不満が減るだけで、体験の印象はかなり改善します。

寄木細工の内装＝地域の物語を“車内で完結”させる

寄木細工のデザインを内装に取り入れるのは、地域文化の提示としてわかりやすい。旅館のロビーや土産物店だけでなく、移動体験の中に工芸を溶かすことで、「箱根らしさ」を接触回数ごとに積み上げる設計になっています。

物理の刷新だけでは足りない：AIが埋める“運用の穴”

答えはシンプルで、新型車両が整えてくれた器を、AIが“混雑・案内・収益”で埋めるのが次の一手です。車両は一度作ると変えづらい。一方、AIを含むデジタルは運用で改善できる。だから相性がいい。

需要予測×運行・配置：混雑の「体感」を下げる

観光地の混雑対策は、人数を減らすより体感を下げるほうが効きます。

• 時間帯別の乗降データ
• 天候（雨・降雪・気温）
• 学校休暇・祝日・イベント
• 宿泊予約の入り（旅館・ホテル）

これらを入力に、AIで需要を予測し、運行計画や駅スタッフ配置、案内表示の内容まで連動させる。例えば、混雑が読めるなら「駅での列形成」「乗車位置の誘導」「先頭車の展望席周りの導線」を先に整えられます。

混雑は“人数”より“想定外”で不満になる。予測できる混雑は、設計できる。

荷物の可視化：ラゲッジスペースを「あるのに使われない」にしない

ラゲッジスペースは作っただけでは機能しません。現場でありがちなのは、

• 場所がわからず客が足元に置く
• 置き方が不安で使わない
• 混雑時に誰の荷物か曖昧になる

この“使われない設備”問題を、AIと運用で潰します。

• 多言語での車内サイネージ（混雑時だけ強調表示）
• 車両内の簡易センサーで「空き/混雑」を推定し、乗車前に案内
• 忘れ物/取り違えを減らすための運用設計（色分け、置き場ルールの提示）

センサーやサイネージはAIの得意領域というより、AIを入れる前の“データが取れる状態”を作るのが勝負です。

多言語案内の品質：翻訳より「意図」を合わせる

観光案内で本当に必要なのは、流暢な翻訳より、

• どこに並ぶのか
• どの車両が眺望に向くのか
• 荷物はどこに置くのか
• 乗り換えは何分見ればいいのか

といった行動の確定です。生成AIを使うなら、単発翻訳ではなく、駅・車内・Web・宿の案内文を同じ意図で統一するほうが効果が出ます。

観光地の収益を上げるAI活用：車両導入と“同時設計”が正解

結論は、4000形のような設備刷新のタイミングで、AIを「後付け」ではなく同時に設計した企業が勝ちます。理由は、体験が分断されると顧客は迷うから。

予約体験と移動体験をつなぐ（旅館・DMO・交通の連携）

箱根は「宿泊」「周遊」「体験」が密接です。だから、次の連携が現実的に効きます。

1. 旅館の予約確認メール/LINEに、混雑が少ない到着時間帯の提案
2. 荷物が多い客には、ラゲッジスペース利用案内と乗車位置を提示
3. 乗車後は、展望の見どころ（季節のおすすめ）を音声/テキストで案内

ここまでやると、顧客は「箱根は移動まで気が利く」と感じます。体験価値は、施設の豪華さより、迷わないことで上がる。

ダイナミックプライシングより先に「混雑の平準化」

価格で需要を動かす前に、まずやるべきは混雑の平準化です。現場では、価格調整よりも、

• 推奨時間帯の提示
• 周遊ルートの提案
• 迂回動線（バス、徒歩、別駅）案内

のほうがクレームを生みにくい。AIはこの“提案の精度”を上げる役目です。

現場のオペレーションを守る：AI導入のKPIは「人時」

観光のAI導入は、派手なチャットボットより、現場の人時（ひととき）を守る設計が効きます。

• 問い合わせの一次対応をAIで吸収（ただし最終判断は人）
• 混雑時の案内文を自動生成し、スタッフは掲出と誘導に集中
• 遅延・運休時の案内テンプレを整備し、SNS/館内/駅で矛盾をなくす

KPI例はわかりやすく、

• 「ピーク時の窓口待ち時間」
• 「問い合わせ件数（カテゴリ別）」
• 「案内の更新頻度と作業時間」

この3つを追うだけで、AIは“導入した感”ではなく“効いた感”になります。

製造業の視点で見る：新車両は「ものづくり×データ活用」の教材

このシリーズのテーマに引き寄せるなら、4000形はまさに日本の製造業が強い領域（品質・安全・耐久）を、体験価値に翻訳した例です。

車両は長寿命資産で、運用しながら改善するのが前提。製造業でも同じで、設備を入れたら終わりではなく、稼働データを使って改善し続ける企業が収益性を上げています。

観光交通でも同じ構造が作れます。

• 車両や駅の稼働データ → 混雑の予測と平準化
• 顧客の行動データ → 案内の最適化
• 現場の業務データ → 人員配置と教育の改善

つまり、観光は“製造業的な改善”がそのまま効く産業です。AIはそれを速く、細かく、継続的に回すための道具になります。

現場が明日からできる：AI×観光交通の実装チェックリスト

ここからは実務向けに、すぐ使える形に落とします。2028年度導入はまだ先ですが、準備は早いほど楽です。

1. 問い合わせログを分類（荷物、乗換、混雑、運休、料金）
2. 案内文を統一（駅・車内・Web・宿で言い回しを揃える）
3. 混雑の“予兆”指標を決める（天候、宿泊予約、イベント）
4. サイネージ運用の責任者を固定（誰がいつ更新するか）
5. AIは小さく試す（1路線、1駅、1チャネルから）

この5つが揃うと、AIツール選定が一気に現実的になります。逆に、データも運用も曖昧なままツールを買うと、だいたい失敗します。

箱根の新型車両は“完成”ではなく、観光DXのスタート地点

4000形の導入は、箱根の魅力を上げるニュースであると同時に、観光地が「移動」まで含めて体験を設計し直す合図です。展望座席やラゲッジスペースは、単体でも便利。でも本当の効果は、予約・案内・混雑対策をAIでつないだときに出ます。

もし自社が旅館・ホテル、DMO、交通、アクティビティ事業者のどれであっても、やることは同じです。体験の“つなぎ目”を減らし、現場の負担を軽くし、顧客の迷いを消す。私はこれが、観光・ホスピタリティにおけるAI活用の本筋だと思っています。

2028年度に箱根で新型車両が走り始める頃、選ばれる事業者は「設備が新しい」ではなく、体験が一貫しているところです。あなたの現場では、その一貫性を邪魔している“つなぎ目”はどこにありますか。