品質管理のAIデータ基盤から学ぶ、観光業の業務改革

品質管理で一番コストが高いのは、機器でも人件費でもなく、**「手作業でデータを写す時間」**だったりします。医薬品の現場ではそれがバッチリリースの遅延やコンプライアンスリスクに直結しますが、観光・ホスピタリティでも同じ構造が起きています。予約チャネルごとの転記、問い合わせの二重入力、紙の引継ぎメモ、部門ごとに分断された顧客情報——。この“データの摩擦”が、現場の疲弊と顧客体験のムラを生みます。

2025/12/25に発表されたニュースでは、米製薬OrganonがTetraScienceの「Scientific Data Foundry」を品質管理（QC）業務に導入し、分析時間を最大30％削減しつつ、データ完全性を高めたとされています。医療・ヘルスケア分野で進む「データの産業化」は、観光・ホスピタリティにとっても他人事ではありません。

この投稿は「AIが医療・ヘルスケア分野を支援する方法」シリーズの一編として、医薬品の品質管理データ基盤の考え方を、宿泊・観光のオペレーションと顧客体験（CX）改善に置き換えて解説します。私の結論は明確で、AI導入の成否は“モデル”ではなく“データの流れ”で決まる、です。

製薬のQCが直面していた課題は、観光現場にもある

答えから言うと、Organonの事例が示す核心は「AI以前に、データがつながっていないと改善が起きない」という点です。製薬のQCでは、手作業の転記や紙ベース運用がリードタイムを延ばし、監査対応の負担を増やしてきました。

観光・ホスピタリティでも、似た“分断”が日常です。たとえば、同じお客様なのに以下がバラバラに存在します。

• 予約情報：PMS／予約サイト／旅行会社
• 要望情報：電話メモ／メール／チャット
• 現地体験：アクティビティ事業者の台帳
• クレーム・忘れ物：紙の報告書／Excel
• マーケ：CRMやMAツール（入っていても現場が見ない）

「手作業の転記」が生むのは、遅さより“ミスの連鎖”

現場にとって痛いのは、転記の手間そのものよりも、

• 入力漏れで当日の手配が崩れる
• 同姓同名の取り違え
• アレルギーや配慮事項の共有ミス
• 部門ごとの「正解データ」が食い違う

といった連鎖的な事故です。医療・ヘルスケアで言う「データ完全性」が、観光では「安全・安心」と「信頼」に直結します。

TetraScienceのポイントは「AIより先にデータを整流化」

今回の発表で注目すべきは、Scientific Data Foundryが“AIの魔法”ではなく、科学機器とLIMSを双方向につなぎ、データをAIネイティブな形に変換するところに価値が置かれている点です。Organonでは、手作業の排除によって分析時間を最大30％削減したとされています。

観光・ホスピタリティに置き換えるなら、こう言い換えられます。

AIを賢くする前に、予約・接客・清掃・問い合わせのデータが「同じ言語」で流れる状態をつくる。

観光業版「Data Foundry（データ鋳造）」のイメージ

医薬品の世界で機器データを整えるのと同様に、観光業でも“ばらけたイベント”を整形します。

• 予約（予約確定／変更／キャンセル）
• チェックイン（本人確認／支払い／同意）
• 滞在中（客室リクエスト／館内導線／アクティビティ）
• 清掃・保全（清掃完了／故障／備品補充）
• 問い合わせ（言語／要件分類／解決状況）

これらを「誰が・いつ・何を・どのチャネルで」行ったかという粒度で整え、後から分析・自動化できる形にする。ここができると、生成AIや予測AIが初めて効きます。

データ完全性は「お客様の信頼」を守る設計思想

結論から言うと、観光・ホスピタリティで最初に投資すべきAIは、派手な接客チャットよりもデータ完全性を担保する仕組みです。製薬ではデータ完全性が監査・規制対応の生命線ですが、観光でも同じくらい重要です。

たとえば、同じお客様に対して

• レイトチェックアウトが通っている（フロント）
• 清掃は通常通りに手配されている（ハウスキーピング）

という矛盾が起きると、現場の負担も顧客の不満も一気に増えます。これはAIの問題というより、データが一貫していない問題です。

観光業での「データ完全性」チェックリスト

医療・ヘルスケアで培われた考え方は、そのまま応用できます。

• 単一の顧客ID：チャネルをまたいで同一人物を識別できる
• 変更履歴：誰がいつ何を変えたか追える（監査ログ）
• 入力の強制と例外処理：必須項目と例外時の運用が決まっている
• 二重入力の排除：転記を前提にしない設計
• 権限管理：見えていい情報だけが見える（個人情報・決済情報）

この土台があると、パーソナライズも、インバウンド対応も、クレーム予防も、強くなります。

“業務の自動化”を、予約や多言語対応に落とし込む

答えはシンプルで、医薬品のQCがやった「手作業の排除」を、観光では予約・オペレーション・CSに広げればいい。ここでのAIは、何でも自動化するのではなく、人が判断すべきところに時間を戻すために使います。

1) 予約〜滞在前：自動化の主戦場は「確認と整合」

• OTA/公式/旅行会社の予約を統合し、重複や矛盾を検知
• 到着前メッセージを、属性（家族・出張・長期滞在）と国籍/言語に合わせて自動生成
• 食事制限・アレルギー・バリアフリー要望を構造化して部門連携

ここで効くのは、生成AIそのものよりも、イベントデータが整理されていることです。

2) 滞在中：現場は「次の一手」が見えれば強い

• 客室トラブルの受付→自動分類→担当アサイン→完了報告までを一本化
• 混雑（朝食・大浴場・送迎）をセンサー/予約状況から予測し、案内文を自動で出し分け
• VIPや記念日を確実に拾い、過不足のないサプライズに寄せる

医薬品でいうテレメトリー（機器の稼働データ）に相当するのが、施設内オペレーションの稼働データです。ここが取れないと、改善は勘頼みになります。

3) 多言語CS：FAQ生成より先に「正しい答えの保管庫」を作る

インバウンドが戻り、年末年始（2025/12末〜2026/01）に向けて問い合わせが増える時期ほど、AIチャットを入れたくなります。でも、私は順番を間違えると失敗すると見ています。

• まず、規約・料金・キャンセル・送迎などの“正”を一箇所に集める
• 次に、回答テンプレートを言語別に整備（日本語→英語→繁体字…）
• その上で、生成AIに「社内の正解だけで答える」運用をさせる

製薬の「データ完全性」が、ここでは案内の一貫性になります。

90日で始める「観光版データ基盤」導入ロードマップ

結論として、観光・ホスピタリティが医療・ヘルスケアの成功パターンから学ぶなら、いきなり大型刷新より**90日で“使える一本化”**を作るのが現実的です。

フェーズ1（1〜30日）：転記ポイントを可視化する

• 予約、問い合わせ、清掃、保全のどこで転記が起きているか棚卸し
• 「二重入力の回数」「確認電話の件数」「当日トラブル件数」を指標化
• まずは1施設・1業務（例：問い合わせ分類）に絞る

フェーズ2（31〜60日）：データの“整形”を最優先にする

• 顧客ID、予約ID、案件IDの設計
• イベント（いつ、誰が、何を）の定義
• ログと権限の設計（個人情報・決済）

フェーズ3（61〜90日）：AIは「提案」と「監視」から入れる

• 返信案の自動生成（送信は人が承認）
• 予約矛盾や二重計上の自動検知
• 現場KPIの自動レポート（毎朝 06:00 など）

医薬品の事例が示す通り、成果は“派手さ”ではなく、処理時間の短縮とミスの減少として出ます。

現場に効くAIは、データを「正しく流す」ところから始まる

OrganonがScientific Data Foundryを導入し、手作業の排除で最大30％の時間短縮とデータ完全性向上を狙ったのは、AI活用を「後工程」に置いたからです。私はこの順序が、観光・ホスピタリティでもそのまま当てはまると思っています。

観光の顧客体験は、1回の神対応で決まるというより、小さな矛盾が起きないことで評価されます。予約内容が合っている、案内が一貫している、現場の引継ぎが正確。これを支えるのがデータ基盤で、AIはその上で初めて武器になります。

年末年始の繁忙期が終わったタイミングこそ、次の繁忙期に向けて仕組みを変える好機です。あなたの現場で一番「転記が多い」業務はどこでしょう？そこが、最初にAIを効かせるべき場所です。