投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用は、単なるコンテンツ生成やチャットボットによる応答から、複雑なタスクを自律的に遂行する「Agentic AI（エージェンティックAI）」へと進化しつつあります。IDCの最新の予測記事を起点に、2026年に向けて旅行・ホスピタリティ業界で起きる変革と、そこから見えてくる日本企業のAI実装における機会とリスクについて解説します。
Agentic AIとは何か：情報の「提示」から「行動」へのシフト
これまでの大規模言語モデル（LLM）を中心とした生成AIブームは、主に「情報の要約」「文章作成」「質問応答」といったタスクに焦点を当てていました。しかし、現在グローバルなテックトレンドの中心にあるのは「Agentic AI（エージェンティックAI / AIエージェント）」です。
Agentic AIとは、単にユーザーの問いかけに答えるだけでなく、ユーザーの目標を達成するために自律的に計画を立て、外部ツールやAPIを操作し、一連のタスクを「完遂」するAIシステムを指します。
IDCの記事では、旅行・ホスピタリティ業界における2026年の姿として、AIエージェントが「複数の情報源を照会し、空き状況と価格を評価し、個人の好みを比較検討した上で、自律的に予約を完了する」シナリオを描いています。これは、従来の「検索結果をリストアップして人間に選ばせる」検索型AIとは一線を画す体験です。
日本市場における「おもてなし」と自動化の融合
日本国内に目を向けると、観光立国としてのインバウンド需要の増加に対し、深刻な人手不足がボトルネックとなっています。ここにAgentic AIが介入する余地は極めて大きいと言えます。
例えば、日本の旅行予約プロセスは、旅館特有の複雑なプラン設定や、交通機関との乗り継ぎ調整など、高度な知識を要する場面が多々あります。熟練のコンシェルジュが行ってきたこれらの調整業務をAIエージェントが代替、あるいは強力に支援することで、従業員は人間にしかできない「情緒的なおもてなし」や「イレギュラー対応」に注力できるようになります。
また、B2B領域、特に企業の出張手配や経費精算プロセスにおいても、社内規定（ガバナンス）を遵守しながら最適なプランを自動予約するエージェントの導入は、バックオフィスの生産性を劇的に向上させる可能性があります。
実装に向けた「和製」課題：レガシーシステムと責任分界点
しかし、Agentic AIの実装には、日本企業特有のハードルも存在します。
第一に「システム連携の壁」です。AIが自律的に予約や決済を行うためには、各システムがAPIを通じてシームレスに連携している必要があります。しかし、日本の多くの企業や宿泊施設、交通機関では、依然としてレガシーなシステムやFAX文化が残っており、AIが直接操作できるデジタル環境が整っていないケースが少なくありません。Agentic AIを活用するには、AIモデルの選定以上に、自社サービスのAPI化やデータ基盤の整備が急務となります。
第二に「ハルシネーション（もっともらしい嘘）による実害」への懸念です。文章の誤りであれば修正で済みますが、AIが勝手に「間違った日付でホテルを予約した」「誤った金額で決済した」場合、その金銭的損害や責任は誰が負うのかという法的・倫理的な問題が生じます。日本の商習慣において、ミスの許容度は低いため、AIにどこまでの「決済権・実行権」を与えるかというガバナンス設計が極めて重要になります。
日本企業のAI活用への示唆
Agentic AIの潮流を踏まえ、日本の意思決定者やエンジニアは以下の3点を意識して準備を進めるべきです。
- 「Human-in-the-loop」の設計：AIに完全に任せきりにするのではなく、最終的な予約確定や高額決済の直前には人間が確認・承認するフロー（Human-in-the-loop）をUI/UXに組み込むことで、リスクを制御しながら利便性を享受するアプローチが現実的です。
- APIエコノミーへの参画：自社のサービスやデータをAIエージェントから「利用される側」になる準備が必要です。外部のAIが自社の商品を検索・予約できるようにAPIを整備することは、将来的な販売チャネルの確保と同義になります。
- タスクの粒度分解と権限管理：業務フローの中で「AIに自律実行させてよいタスク（例：空き状況確認、仮予約）」と「人間が判断すべきタスク（例：最終決済、特記事項の確認）」を明確に切り分け、AIに対する権限付与（ガバナンス）をルール化することが、現場への導入を成功させる鍵となります。