投稿者 global-ai-media 
北米の旅行者が生成AIを活用して「予算と時間」を最適化している現状は、単なるトレンドではなく、B2Cサービスのインターフェースが根本から変化していることを示唆しています。Expedia等の最新事例をもとに、非構造化データ（SNS動画など）を購買行動に結びつける新たなUX設計と、日本企業が留意すべき実装上のポイントを解説します。
「インスピレーション」を「プラン」に直結させるマルチモーダル体験
The Globe and Mailの記事によると、カナダの旅行者たちは今、ChatGPTのような汎用チャットボットだけでなく、Expediaなどが提供する旅行特化型の生成AIツールを駆使し、予算と時間を最大限に活用しています。特筆すべきは、Instagramで見かけた旅行動画をAIチャットボットに入力することで、そこから具体的な旅行日程（アイテナリー）を自動生成する機能です。
これは、従来の「キーワード検索」や「フィルタリング機能」による能動的な情報収集から、ユーザーの曖昧なインスピレーションをAIが具体的な購買行動へと翻訳するフェーズへの移行を意味します。技術的には、テキストだけでなく画像や動画を理解する「マルチモーダルAI」の活用が進んでおり、これがユーザー体験（UX）の敷居を劇的に下げています。
キーワード検索の限界と「意図理解」の価値
日本の多くのB2Cサービス（旅行、不動産、Eコマースなど）では、依然としてユーザーに多数のチェックボックスや条件入力を求めるUIが主流です。しかし、今回の旅行業界の事例が示すのは、ユーザーは「条件」ではなく「実現したい体験」を持っているという点です。
生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）の強みは、ユーザーの「ふわっとした要望」から文脈を読み取り（意図理解）、データベース内の在庫情報とマッチングさせる能力にあります。「3泊4日で10万円以内」という条件だけでなく、「SNSで見たあの動画のようなリラックスした雰囲気で、かつ移動時間が少ないプラン」といった定性的な要求に応えられるかどうかが、今後の競争優位性を左右することになります。
実務的課題：ハルシネーションとリアルタイム性の確保
一方で、実務的な視点に立つと、このようなシステムの実装には慎重な設計が求められます。生成AI最大のリスクである「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」は、旅行予約や高額商品の購入においては致命的です。存在しないホテルや、すでに満席のフライトを提案することは許されません。
これを防ぐためには、LLM単体で回答させるのではなく、RAG（検索拡張生成）の技術を用い、自社のAPIやデータベースから取得した最新の事実情報に基づいて回答を生成させるアーキテクチャが必須です。また、SNS上のコンテンツ（動画など）を解析する際は、プラットフォーム側の利用規約や著作権への配慮も、コンプライアンスの観点から欠かせません。
日本企業のAI活用への示唆
以上のグローバルトレンドを踏まえ、日本の事業会社がとるべきアクションと視点を整理します。
1. UI/UXの再定義：「検索窓」から「コンシェルジュ」へ
既存の検索システムをAIに置き換えるだけでなく、ユーザーが言語化できていないニーズを汲み取る「コンシェルジュ」としてのUXを設計してください。特に日本では「おもてなし」の文脈で、きめ細やかな提案が好まれる傾向にあり、生成AIとの親和性は高いと言えます。
2. 外部データと内部データの連携強化
Expediaの事例のように、外部（SNS）の刺激と、内部（予約システム）の実行機能をAIでつなぐことが価値を生みます。自社データだけでなく、顧客が普段接しているメディアやフォーマットをどう取り込むかという視点が必要です。
3. リスク許容度に応じた段階的導入
AIによる完全自動提案は魅力的ですが、責任問題への懸念も残ります。まずは「プラン作成の補助」や「候補の提示」といった意思決定支援から導入し、最終的な予約確定はユーザーの確認プロセスを経るなど、リスクコントロールを組み込んだ設計が現実的です。