観光庁予算2.4倍で加速するAI活用：混雑対策と体験向上

2026年度、観光庁の当初予算案は1383億円。2025年度当初比で2.4倍という伸びです。背景にあるのは、国際観光旅客税（旅客税）の引き上げで、2026年7月から出国1回1000円→3000円になる見込み。観光業にとってこれは「負担増」だけの話ではありません。現場目線で言うと、受入環境の整備に本気で予算が付く局面が来た、ということです。

ただし、予算が増えたからといって、混雑やマナー問題、人手不足、多言語対応が自然に解決するわけではありません。むしろここで差がつきます。人が足りない現場ほど、AIで“運用”を作れるかが勝負になります。

この投稿は「観光・ホスピタリティ業界におけるAIの役割」シリーズの一編として、今回の予算増が意味するところをかみ砕きつつ、**オーバーツーリズム対策／地方誘客／顧客体験（CX）**をAIでどう前に進めるかを、実務レベルで整理します。

予算2.4倍の中身は「混雑対策」と「地方分散」に寄っている

結論から言うと、今回の予算のメッセージは明確です。**“人気観光地の受入を強くする”と“需要を地方へ流す”**の両輪。ここにAIの出番が大きく生まれます。

観光庁が2026年度に執行する大型事業のひとつは、 「オーバーツーリズムの未然防止・抑制をはじめとする観光地の受入環境整備の促進」100億円。 混雑、マナー違反、交通の詰まり、住民生活への影響など、いわゆる“受入のひずみ”に正面から予算を当てています。

一方で、「戦略的な訪日プロモーションの実施」136億円など、地方誘客・市場多様化も強化。これは宿泊・交通・体験の現場にとって、需要の作り方が「広告」だけでなく、データと運用の設計に移っていく合図でもあります。

旅客税財源は“観光庁だけ”の話ではない

旅客税財源は1300億円（一般財源83億円）で、観光庁に一括計上された後、関係省庁にも配分されます。配分例として、

• 観光庁：468億円
• 文化庁：224億円
• 環境省：178億円
• 外務省：175億円
• 出入国在留管理庁：128億円
• 財務省：71億円

つまり現場の課題（文化財の保全、国立公園の利用、入国手続き、情報発信）に対して、複数省庁が同時に動きやすい。 このときに厄介なのが、データが縦割りになりやすいことです。AIを入れる価値は、単にチャットボットを置くことより、データを使える形に整えて、現場運用を回すところにあります。

オーバーツーリズムは「禁止」より「設計」で解く。AIはその道具

答えはシンプルで、オーバーツーリズム対策は「来ないで」では終わりません。成功するのは、 **“混雑する瞬間と場所を予測し、分散の導線を設計し、現場負荷を下げる”**地域です。

AIが効くのは「予測」「制御」「案内」「学習」の4点

現場で効きやすい順に並べると、私はこの4つだと思っています。

1. 需要予測（予測）：

   • 日時別の来訪推定（天候・イベント・クルーズ寄港・航空便・SNS投稿量などを加味）
   • 宿泊稼働や客層の変化を早めに掴む

2. 予約・入場・配車の最適化（制御）：

   • 体験や施設の枠を「固定枠」から「需要連動枠」にする
   • 混雑が読めた時点で、前売り比率や当日枠を調整

3. 多言語コミュニケーション（案内）：

   • 交通遅延・臨時導線・マナー啓発を、状況に合わせて多言語で即時配信
   • よくある質問対応をAIで吸収し、スタッフを“現場判断”に集中させる

4. 事後分析と改善（学習）：

   • 苦情・レビュー・アンケートを自然言語処理で分類
   • 「何が不満か」だけでなく「どのタイミングで崩れたか」を特定

オーバーツーリズムの本質は、来訪者数の多さよりも「運用の許容量を超える瞬間」が繰り返されることです。

ありがちな失敗：AIを“導入”して満足する

現場でよく起きる失敗は、

• チャットボットを置いたが、FAQが古くて結局クレームになる
• 混雑予測のダッシュボードを作ったが、誰も見ない
• データが点在して、意思決定に使えない

解決策は泥臭いですが効きます。

• 運用責任者を決める（1人でいい）
• 毎日見る指標を3つに絞る（例：来訪見込み、待ち時間、苦情件数）
• 予測→施策→結果のループを週次で回す

AIは“賢い機能”ではなく、改善ループの燃料です。

地方誘客は「広告」より「体験設計×多言語×予約導線」で決まる

地方誘客の勝ち筋は、露出を増やすことだけではありません。答えは、選ばれる理由を言語化し、予約まで迷わせず、満足度を上げて再訪・紹介に繋げることです。

AIで伸びるのは、地方の弱点になりやすい領域

地方ほど効くポイントがあります。

• 多言語コンテンツ作成：体験の魅力を“直訳”ではなく、文化差を踏まえて表現する
• 問い合わせ対応の省力化：交通手段、食事制限、チェックイン方法などの反復質問を自動化
• 周遊提案：1泊2日ではなく、2泊3日・3泊4日を前提にしたモデルコースを動的に提案

年末年始（2025/12〜2026/01）は特に、

• 冬季の交通（降雪・運休）
• 温泉地の混雑
• インバウンドの長期休暇 が重なり、“案内の遅れ”がそのままクレームになります。AIでリアルタイムの案内と代替提案（別ルート・別時間・別体験）を出せるだけで、体験価値が目に見えて変わります。

例：温泉地の「廃屋撤去・再生」支援は、AIで価値が増える

新規事業として、「廃屋撤去・再生による地方温泉地等のまちづくりへの支援」10億円が示されています。 ここは私は強く推したい領域で、ハード整備に加えて、AIで以下をセットにすると投資効率が上がります。

• 再生後の施設コンセプトを、レビュー分析で“刺さる軸”に寄せる
• 回遊の動線を、位置データ（匿名化）や混雑データから設計
• 外国語の注意喚起（静けさ、撮影、入浴マナー）を、摩擦が少ない言い回しに最適化

「建て直したのに、客層が合わない」はよくある悲劇です。再生×データで回避できます。

DMO・宿泊事業者が2026年度までにやるべきAI実装ロードマップ

結論として、2026年度の追い風を取りにいくなら、**大規模AIより“つながる小さなAI”**が現実的です。ここではDMOや自治体、宿泊・観光施設が取りやすい順で整理します。

フェーズ1：問い合わせ・多言語を先に固める（0〜3カ月）

最初にやるべきは、顧客接点の渋滞解消です。

• 多言語FAQの整備（館内ルール、交通、キャンセル、アレルギー対応）
• AIチャット/メール下書き支援を導入
• 案内文をテンプレ化（緊急時・遅延時・混雑時）

狙う成果：電話・メール工数を減らし、現場のストレスを落とす。

フェーズ2：混雑・需要の“見える化”を運用に落とす（3〜6カ月）

次は、数字を眺めるのではなく意思決定に使います。

• 日次の来訪・稼働予測
• 体験枠・入場枠の調整ルール
• 住民苦情やレビューを週次で分析

狙う成果：待ち時間・クレームの減少、スタッフ配置の最適化。

フェーズ3：周遊・単価・再訪を作る（6〜12カ月）

最後に収益と持続性に効く領域。

• パーソナライズされた周遊提案
• 客層別のアップセル（食、体験、送迎）
• 体験満足の要因分析（何が「また来たい」を作ったか）

狙う成果：地方でありがちな「入込は増えたが儲からない」を解消。

現場が気になるQ&A：AI導入でまず何が変わる？

Q1. 小規模旅館でもAIは意味ある？

あります。むしろ小規模ほど、問い合わせと多言語の負荷が経営者に直撃します。予約導線と案内文の整備だけで、繁忙期の疲弊が変わります。

Q2. オーバーツーリズム対策で最初に測るべき数字は？

私は次の3つに絞るのが現実的だと思っています。

• 日時別来訪見込み（予測）
• 待ち時間 or 滞留時間（現場負荷）
• 苦情・低評価レビュー件数（体験の崩れ）

Q3. 旅客税引き上げで「高くなった」と言われるのが不安

料金への不満はゼロにはできません。でも納得感は作れます。受入環境が整い、待たずに楽しめる体験になれば、価格より評価が上がることは珍しくありません。そのための投資が、今まさに動き始めています。

予算増の追い風を、現場の強さに変える

観光庁の2026年度予算案1383億円と旅客税引き上げは、観光を“量”で伸ばすというより、混雑を制御し、地域に分散し、体験の質で選ばれる方向に舵を切ったサインです。そして、その実装手段としてAIは相性がいい。私はここに賭ける価値があると思っています。

もしあなたがDMO、自治体、宿泊・観光施設の立場なら、次の一歩は難しくありません。まずは、

• 多言語案内の整備
• 問い合わせ対応の省力化
• 混雑と苦情の“毎週の見える化” から始めてください。

2026年夏（旅客税引き上げのタイミング）に向けて、受入の品質が問われます。あなたの地域は「また来たい」を増やす準備ができていますか。