年末年始の航空需要増に勝つ：観光現場のAI予約対応

年末年始の移動は、毎年「需要が読みにくい」のに「失敗が許されない」時期です。2025/12/26に公表されたANAの予約状況は、その現実を数字で突きつけます。対象期間（12/26〜1/4）で、国内線の予約数は146万9008人（前年差+1.2%）、国際線は26万7510人（前年差+11.5%）。予約率も国内84.7%、国際**86.5%**と高水準でした。

このニュースが観光・ホスピタリティ側に突き付ける論点はシンプルです。「人の手だけで回す前提」を、需要ピークが壊しに来ているということ。航空便が埋まる＝目的地の宿、交通、体験、飲食も一気に逼迫します。そこで効くのが、予約・問い合わせ・需要予測を支えるAIです。

今回の記事では、ANAの予約動向（関西・北海道が堅調、ハワイ線は過去最多など）をヒントに、観光事業者が年末年始や繁忙期に向けてAIで何を整備すべきかを、現場目線で具体化します。

ANAの予約データが示す「繁忙期の勝ち筋」

結論から言うと、繁忙期は「集客」よりも機会損失の削減が利益を左右します。なぜなら、需要が既に強い局面では、売り切れや対応遅れによる取りこぼしがそのまま損失になるからです。

ANAの国内線では、方面別で関西（+4.8%）、北海道（+2.5%）が堅調。国際線ではハワイ線が2万4774人で過去最多、さらにバンコク、シンガポール、ソウルなどアジア方面も好調とされています。これは、

• 国内：都市圏・観光地の両方で需要が底堅い
• 国際：長距離（ハワイ）と近距離アジアの両輪で動いている

という構図です。

ピーク日が決まっている＝準備の「締切」がある

ピークは国内線の下りが12/27、上りが1/3・1/4。国際線の日本発は12/27、海外発は1/4。こうしたピークが見える時期は、観光側にとっても「人員計画」「在庫（部屋・席・枠）」「問い合わせ対応」を前倒しで固めるチャンスです。

ここでAIが効くポイントは、単なる自動化ではなく、ピークの前に“詰まり”を予告してくれることです。

予約数が増えるほど、問い合わせは指数関数的に増える

結論：繁忙期の問い合わせは、予約数に比例して増えません。予約経路が増えるほど、例外処理が増えて爆発します。

年末年始は「同じ質問」が大量に来る一方で、キャンセル規定、アレルギー、送迎、雪道、遅延、チェックイン遅れなど、個別対応も増えます。しかも今季は国際線の伸びが大きい。つまり、

• 多言語
• 時差
• 決済・本人確認
• 旅程変更

が重なり、フロント・予約担当が詰まりやすい。

AI予約対応でまず効く「3つの自動化」

観光・宿泊の現場で、年末年始に効果が出やすい順に並べます。

1. FAQ自動応答（Web/LINE/メール）：チェックイン、駐車場、雪対策、キャンセル規定、子連れ対応などを即時回答
2. 空室・プラン案内の自動化：条件（人数、予算、禁煙、食事、送迎）から最適プラン提示
3. 変更・キャンセルの一次受付：規定に沿うものは自動処理、例外だけ人へエスカレーション

ポイントは「全部AIに任せる」ではなく、“人がやるべき例外”を残す設計にすること。繁忙期はこれだけで残業が減ります。

繁忙期のAI導入は、売上を増やすより先に「取りこぼしを減らす」投資です。

関西・北海道が堅調：地域観光こそAIの出番が多い

結論：需要が強い地域ほど、AIの価値は「集客」より受け入れ能力の最大化にあります。

関西は都市観光・イベント・帰省の波が混ざり、直前の予定変更が多い。北海道は冬の天候、交通乱れ、装備、体験（スキー等）の確認が必須で、問い合わせが増えます。この2地域はAI活用の相性が良い。

多言語対応は「翻訳」より「意図の理解」が本体

インバウンド対応でよくある誤解は、多言語対応＝翻訳ツール導入、で終わってしまうことです。実務では、

• お客様の要望の意図（静かな部屋、宗教食、雪道不安）
• 施設側の制約（対応可能/不可、代替案）
• 規約（キャンセル料、返金条件）

を同時に扱う必要があります。

AIチャットボットやAIエージェントは、単純翻訳よりも、

• 質問を分類（送迎/食事/アクセス/決済）
• 必要情報を聞き返す（到着便、人数、希望時間）
• 代替提案を生成（別時間、別プラン、提携体験）

ができるように設計すると、現場の負担が一気に下がります。

国際線+11.5%が示す「体験・宿の売り方」の変化

結論：航空の国際需要が伸びる局面では、宿泊・体験は検索起点ではなく旅程起点で売るほうが強い。

国際線が増えると、旅行者は「いつ・どこに着いて、いつ帰るか」が先に決まります。すると、

• 到着日：空港→ホテル→夕食
• 中日：体験（観光・雪遊び・温泉）
• 出発日：荷物預かり→移動

のように、時間割で意思決定します。

AIでできる「旅程ベースの提案」

宿・DMO・体験事業者が今すぐ試せる形に落とすと、次のようになります。

• 予約確認メールやLINEに、到着便の時間に合わせた提案を差し込む
• 雪や混雑を考慮した「おすすめ出発時刻」を提示する
• 滞在日数と属性（家族/カップル/一人）で、体験を自動バンドルする

AIは、顧客データと運用ルールがそろうと「提案の自動化」が進みます。特に年末年始は、提案が刺さると単価が上がりやすい。

需要予測×ダイナミックプライシング：やらない方が損

結論：繁忙期に価格を固定すると、売上も満足度も落ちます。理由は「需要の波」が日ごとに違うから。

ANAのピーク日が明確なように、宿泊も体験もピークが存在します。AI需要予測で、

• 予約ペース
• 曜日配列
• 直前キャンセル率
• 天候・交通（特に北海道）

を加味して、価格と在庫配分を動かすと、過剰な値上げではなく適正化ができます。

現場に合う最小構成（スモールスタート）

「いきなり高度なAIは無理」という現場は多いので、最小構成を提案します。

• まずは需要の見える化（日別の予約推移、キャンセル、問い合わせ件数）
• 次にルールベース価格（ピーク日だけ上げる、連泊割の条件を変える）
• その後にAI予測を足す（直前需要とキャンセルの補正）

この順番だと失敗しにくいです。私は「データがないからAIできない」より、「取れてるのに見てない」を先に潰す方が効くと感じています。

よくある質問（現場がつまずくポイント）

Q. AI導入で、接客の温かさは失われない？

失われません。むしろ、AIに定型対応を渡すほど、スタッフは“人でしかできない接客”に集中できます。重要なのは、AIの口調や案内ルールを施設のトーンに合わせて設計することです。

Q. 多言語は何語から始めるべき？

関西・北海道の実務では、まず英語、次に需要が強い地域に合わせて中国語（簡体）・韓国語が現実的です。優先度は「問い合わせ比率」と「誤解が事故につながる領域（送迎・食事・アクセス）」で決めます。

Q. 年末年始に間に合う最短の一手は？

問い合わせの上位20件をFAQ化し、WebとLINEに同時掲載。そこにAIチャットの一次対応をつける。これだけで電話が減ります。

繁忙期の成功は「AIで忙しさを減らす」発想から始まる

ANAの年末年始予約が国内・国際ともに前年を上回った事実は、観光業全体にとって追い風です。ただ、追い風は同時に「現場を苦しめる風」でもあります。予約が増えるほど、問い合わせ・変更・例外対応が増え、品質がぶれやすい。

だから私は、観光・ホスピタリティ業界におけるAIの役割を、派手な販促よりも先に予約対応の自動化、多言語対応、需要予測に置くべきだと思っています。繁忙期ほど、その差が粗く出ます。

年末年始が終わった後こそ、来季に向けて仕込み時です。あなたの施設・地域では、次の繁忙期に向けて「人がやらなくていい仕事」が、まだ電話口やメール受信箱に残っていないでしょうか。