ProsusによるDespegar買収は、旅行AIの競争が“運用力”へ移ったサイン。多言語対応と例外処理を軸に、現場で効くAI実装手順を解説。
旅行AIとM&Aの現実：Prosus×Despegarが示す次の競争軸
2025年の旅行市場で目立つのは、「需要回復」そのものより供給側の再編です。オンライン旅行代理店（OTA）や旅行テックに資本が集まり、買収で一気に規模を取りにいく動きが加速しています。そんな流れを象徴するニュースが、Prosusによる中南米の大手OTA「Despegar」を約17億ドルで買収するという話です。
ここで大事なのは、「OTAがまた伸びるらしい」という表層ではありません。M&Aが狙っているのは“AIで儲かる構造”を作ること。旅行は検索・比較・予約・変更・問い合わせと、顧客接点が多くデータも豊富です。つまりAIの効果が出やすい。観光・ホスピタリティ業界にいる私たちにとって、これは対岸の火事ではなく、次の競争軸が“AIを組み込んだ運用力”に移ったというサインです。
ProsusがDespegarを買う意味：答えは「データ」と「流通」
結論から言うと、ProsusがDespegarを取りにいく意味は中南米での旅行流通（需要の入口）を押さえ、AI最適化の土台を作ることです。AIは魔法ではなく、
- ユーザー行動（検索・クリック・離脱）
- 価格・在庫・キャンセルの履歴
- 問い合わせログ（チャット、通話、メール）
- 旅行中のトラブル対応データ
こうした“現場の泥臭いデータ”が揃って初めて強くなります。
Despegarは中南米で存在感のあるOTAとして、国ごとの商習慣・決済・言語・サポート事情を踏まえた運用を積み上げてきました。Prosusは巨大テック投資会社として、資本・人材・プロダクト統合を得意とするプレイヤーです。両者が組むと、「地域に根ざした旅行流通 × 大規模投資 × AI活用」が成立します。
旅行テックのM&Aが増える理由
旅行はパンデミック後に需要が戻っただけでなく、コスト構造が厳しい産業でもあります。
- サポート人員の確保が難しい（多言語・24時間対応）
- 価格変動が激しく、薄利になりやすい
- 返金・変更・欠航など例外処理が多い
こうした“運用の重さ”を、AIで標準化・自動化・最適化できる企業が強い。だから資本が集まり、M&Aでスケールを取りにいきます。
中南米の旅行市場でAIが効く領域：多言語と「例外処理」
答えはシンプルで、中南米はAIの価値が出る摩擦が多い市場です。言語の壁（スペイン語・ポルトガル語）に加え、国ごとの決済手段や与信、カスタマーサポートの期待値が異なります。
観光・ホスピタリティの現場でAIが効くのは、派手な“パーソナライズ”より先に、まず問い合わせと変更対応です。ここを落とすと、口コミもリピートも崩れます。
1) 多言語CSの自動化：一次対応をAIに寄せる
ホテルや航空、ツアーの問い合わせは「よくある質問」が多い一方、夜間や繁忙期に集中します。AIの出番は、
- 予約確認、領収書、チェックイン案内
- 変更・キャンセル条件の案内
- 空港送迎、アクセス、現地での注意事項
などの一次対応を即時に返すこと。ここで重要なのは、AIに全部丸投げしないことです。
AIは“即レス担当”、人は“例外処理担当”。役割分担が設計できた会社から強くなる。
2) 例外処理（欠航・返金・オーバーブッキング）に強いAI
旅行は「想定外」が起きます。生成AIを使うなら、FAQ回答だけでなく、
- 規約（キャンセルポリシー）
- 予約ステータス
- 代替案（別便・別日・別ホテル）
を組み合わせて、次に取るべきアクションを提示できる設計が要です。
現場で効くのは、チャットボットというより**“オペレーター支援AI”**です。オペレーターの画面に、回答案・確認事項・優先順位を出す。これだけで処理時間が短くなり、教育コストも下がります。
3) ローカル決済・不正検知：売上を守るAI
中南米は国によって決済の主流が違い、チャージバックや不正利用リスクも課題になりやすい。AIは
- 不正取引のパターン検知
- 追加認証の出し分け
- 与信の最適化
で、売上と顧客体験を両立させます。決済で躓くと、広告費が無駄になります。ここは地味ですが最重要です。
「買収後にAIで伸ばす」ための統合ポイント
結論として、M&Aで勝つ会社は、買って終わりではなく統合（PMI）でAIを回せる会社です。旅行業界の統合は難易度が高い。理由は、在庫・料金・規約・サポートが複雑に絡むからです。
PMIで最初にやるべきは「データの共通言語化」
AI導入で多い失敗は、モデル以前にデータの粒度が揃っていないことです。
- 予約ID体系がバラバラ
- 国ごとに商品定義が違う（部屋タイプ、食事条件）
- キャンセル理由が自由記述で分析不能
ここを整備して、
- 予約・在庫・価格のマスタ統一
- 問い合わせ分類の標準化（タグ設計）
- 変更/返金フローの可視化
を先にやる。AIはその上に載せる。
旅行AIは「検索」より「運用」に投資すると回収が速い
旅行AIと聞くと、レコメンドや旅程生成を思い浮かべがちです。でも現実には、最初にROIが出やすいのは運用領域です。
- AHT（平均処理時間）の短縮
- 返金対応の自動化
- 連絡漏れ・二重対応の削減
こうした改善は、売上を増やすというより利益率と満足度を守る。結果としてLTVが上がります。
観光・ホスピタリティ企業が今すぐできる「AI実装」3ステップ
答えは、「大規模投資を待たずに、小さく始めて運用で勝つ」です。私が現場でおすすめする順番はこれです。
ステップ1：問い合わせログを“使える形”にする（2〜4週間）
まずは過去3〜6か月の問い合わせを集めて、
- 多いテーマ上位20
- 例外処理のパターン（欠航、遅延、返金）
- 対応に時間がかかるケース
を棚卸しします。分類ルールを作って、テンプレ回答とエスカレーション条件を決める。ここがAIの土台です。
ステップ2：生成AIを「回答」ではなく「下書き」に使う（4〜8週間）
いきなり自動送信にすると事故ります。最初は
- オペレーター向け回答案の提示
- 規約引用の候補提示
- 必要確認事項のチェックリスト生成
に限定する。人が最終確認する設計なら、品質を保ったまま速度が上がります。
ステップ3：KPIを決めて、月次で改善する（継続）
AI導入はプロジェクトではなく運用です。KPIは売上より先に、
- 一次解決率（FCR）
- 平均処理時間（AHT）
- CSAT/レビュー評価
- 返金・変更のリードタイム
を追うのが現実的です。
AIは“導入したか”ではなく、“毎月よくなっているか”で差がつく。
よくある疑問：OTAの再編は、ホテル直販に不利？
答えは「直販の価値が下がるわけではないが、戦い方は変わる」です。OTAがAIで強くなるほど、
- 価格比較の精度
- 代替提案の上手さ
- 問い合わせ対応の速さ
で優位に立ちます。一方でホテル直販が勝てる領域も明確です。
- 会員体験（滞在前後のコミュニケーション）
- アップセル（部屋・食事・アクティビティ）
- ロイヤル顧客の囲い込み
直販側は、予約エンジン刷新より先に**AIで“多言語コミュニケーション”と“滞在価値の提案”**を磨くのが得策です。
年末年始の繁忙期こそ、AI運用の差が出る
2025/12/27のいま、年末年始の旅行需要がピークに向かうタイミングです。この時期に増えるのは、
- 直前キャンセル
- 天候や遅延による変更
- チェックイン前後の問い合わせ
つまり“例外処理”の嵐です。AIはここで真価を発揮します。自動化できる部分を増やせば、現場は消耗しにくくなり、顧客の不満も減ります。
ProsusによるDespegar買収は、「中南米で旅行が伸びる」以上に、旅行体験の品質をAIで作り込む競争が本格化する合図だと私は見ています。あなたの組織では、問い合わせ対応・多言語・変更返金のどこが一番ボトルネックでしょうか。そこが、最初にAIを入れる場所です。