推し活ID×AIが観光の顧客体験を変える現実的な道筋

年末年始の観光は、現場がいちばん苦しい時期です。問い合わせは増えるのに人手は増えない。多言語対応は「やらなきゃ」と分かっていても、育成と運用コストで止まる。しかも顧客は、SNSや動画で「自分向けの体験」を見慣れている。

そんな矛盾をほどくヒントが、金融×ID×ファンダムの領域から出てきました。2025/12/26、NTT西日本の出資確約型事業共創プログラム「Spark-Edge」第1弾（テーマ② 推し活IDビジネス）で採択された株式会社BEAMINGに対し、NTTファイナンスが出資を実行しています。BEAMINGは、ファンダム運営効率化アプリ「STAN」を通じてクラウドファンディング、応援広告、ファングッズ企画などを支援する企業です。

ここで大事なのは「推し活」そのものより、**“IDを核に、個別の関係を長期で育てる仕組み”**が、観光・ホスピタリティの課題と驚くほど重なる点です。AIは、その仕組みを現実の運用コストで回すためのエンジンになります。

推し活IDビジネスは「一人ひとりの熱量の違い」を前提に設計される。観光に置き換えると「旅の目的の違い」を前提に、体験を出し分ける設計になる。

Spark-EdgeとBEAMING出資が示す「金融×共創」のトレンド

まず結論から。今回のニュースは、金融機関がAIやデータ活用を自前主義で抱え込むのではなく、スタートアップと共創し、事業化までの速度を上げにいく流れを示しています。

Spark-Edgeは2025/04/21に募集開始し、書類選考→面談選考を経て約3カ月で採択まで進めたとされています。さらに2026年度の事業化をめざし、NTT西日本と採択企業でビジネスモデルや技術検証を行う計画です。金融（NTTファイナンス）が出資まで実行したことは、PoCで終わらせず「実装」へ寄せる意思表示として読みやすい。

なぜ金融が「ID」に強いのか

観光事業者から見ると意外かもしれませんが、金融の得意領域は次の3つです。

• 本人確認・不正対策（なりすまし、チャージバック、アカウント乗っ取り）
• 決済・ポイント・与信（“払う”を支える仕組み）
• 継続関係の運用（会員、明細、問い合わせ、同意管理）

つまり金融は、**「個人を正しく識別し、安心して継続取引する」**設計のプロです。推し活IDビジネスが伸びるほど、決済・本人性・トラストの重要度が上がる。だから金融が関わるのは自然です。

そしてこの構図は、観光の会員化・パーソナライズ・サブスク化にもそのまま転用できます。

「推し活IDビジネス」を観光に翻訳すると何が起きる？

結論はシンプルで、“ファン運営”は“ゲスト運営”に似ているということです。推し活の運営側は、熱量の高いファンほど細かい要望が出る一方、全員に手厚く対応すると運用が破綻します。観光も同じで、旅の目的（家族旅行、推し旅、記念日、出張、インバウンド）で期待値がまったく違う。

推し活IDが解く「観光の3つの分断」

観光の現場が抱える分断はだいたいこの3つです。

1. 予約前と予約後がつながらない（SNSで興味→予約→当日→帰宅後の関係が途切れる）
2. 施設内がつながらない（宿・交通・体験・飲食が別々で、データも別々）
3. 言語と文化がつながらない（翻訳はできても、意図・文脈が伝わらない）

推し活IDの発想は、IDを中心に「接点」を束ね、関係を継続させます。観光に置くなら、**旅マエ（検討）→旅ナカ（滞在）→旅アト（共有・再訪）**をIDでつなげる。

ここにAIを入れると、運用が現実になります。

AIで実現する「1対1の接客」を、運用コストで成立させる

結論から言うと、観光・ホスピタリティにおけるAIの役割は、単なる自動応答ではありません。“個別対応の設計”を、人的コストを爆発させずに回すための運用装置です。

1）多言語対応：翻訳ではなく「意図の解釈」へ

多言語対応は「翻訳精度」だけだと詰みます。現場で困るのは、

• 交通の遅延や欠航の“代替案”
• 食の禁忌（宗教・アレルギー）と提供可否
• 文化的なNG（マナー、撮影可否、入浴ルール）

のように、状況に応じた説明・判断が必要なケースです。

推し活の世界でも、規約・二次創作・応援広告のルールなど「説明が難しいグレーゾーン」が多い。ここで役立つのが、AIによる

• 問い合わせ内容の分類（緊急度・担当部署）
• 定型回答＋施設固有ルールの差し込み
• 会話履歴を踏まえた“言い直し”

です。観光でも、施設ごとのローカルルールを学習データとして整備し、**“その施設の言葉で話せるAI”**に寄せるのが実務的です。

2）パーソナライズ：属性より「目的」で出し分ける

観光のパーソナライズは、年齢や国籍よりも旅の目的で当てたほうが当たります。推し活も同様で、ファン歴や購買額だけでなく「何をしたい人か」で施策が変わる。

例：

• 推し旅：聖地巡礼の動線、撮影スポット、混雑回避
• 家族旅：移動負荷、食事の選択肢、雨天プラン
• 記念日：サプライズ、写真、部屋の演出

AIは、予約情報・チャット内容・行動ログから「目的」を推定し、提案を出し分けられます。ポイントは、提案を増やしすぎないこと。3つまでに絞ると現場も回ります。

3）エンゲージメント：旅アトの関係が再訪を作る

推し活は“終演後”が本番です。観光も“帰宅後”が再訪の起点になります。

• 体験写真の整理・共有テンプレ
• 次回の季節イベント案内
• 近隣エリアの提案（回遊）

を、IDに紐づく嗜好で届ける。ここでAIは、配信内容の生成よりも、配信のタイミングと頻度の最適化に強みが出ます。やりすぎるとブロックされるので、頻度制御は絶対に入れたい。

観光で「推し活ID×AI」を始めるなら、最初に決める3つ

結論：失敗する会社は、いきなりチャットボットから入ります。順番が逆です。先に設計すべきはIDと同意、そしてKPIです。

1）IDの設計：一つに統一しなくていい

現実の観光は、宿・体験・交通・飲食が分かれています。最初から統一IDを目指すと遅い。

• まずは**“連携できるID”**（会員ID＋予約番号＋メール/電話の紐づけ）
• 重要なのは同一人物だと判断できる確度

を段階的に上げるのが現場向きです。

2）同意管理：AI活用は「説明できる」が勝つ

AIでパーソナライズするなら、どのデータを何のために使うかを明確にしておく。これができている事業者は強いです。

• 収集するデータ（予約、嗜好、会話）
• 利用目的（提案精度、緊急対応）
• 保管期間（いつ消すか）

この3点が説明できれば、インバウンドにも国内にも通ります。

3）KPI：まずは「問い合わせ削減」より「自己解決率」

AI導入の評価を「問い合わせ件数の削減」に置くと揉めます。繁忙期は件数が増えて当然だからです。

おすすめは次の3つ。

• 自己解決率（チャット/FAQで解決した割合）
• 一次応答時間（人に繋ぐまでの時間含む）
• NPS/CSの改善（特に多言語導線）

自己解決率が上がると、スタッフは“本当に人が必要な接客”に寄せられます。

金融業界のAI活用が、観光のAI導入を現実にする

この投稿が「金融業界におけるAI活用の進化」シリーズの中で面白いのは、金融のAIが“守り（不正・本人性）”から“関係づくり（エンゲージメント）”へ広がっている点です。

推し活IDビジネスは、熱量を扱うぶん、不正や転売、なりすましのリスクも抱えます。そこに金融の知見が入ると、トラストが上がる。トラストが上がると、観光でも

• 事前決済の心理的ハードルが下がる
• 高単価体験の購入が増える
• 会員化が進み、再訪を設計できる

という形で効いてきます。

年末の現場が欲しいのは、派手なデモじゃなくて「明日から事故らず回る仕組み」です。推し活ID×AIのアプローチは、その現実解に近い。

次の一手として、あなたの施設・DMO・旅行会社で「IDでつながる接点」を1つだけ選ぶならどこですか。予約後の案内、チェックイン、体験の受付、旅アトのフォロー。私は、まず予約後の多言語案内から始めるのがいちばん費用対効果が高いと思っています。