観光DXの鍵は「回遊率」と「運用定着」。満足度90%超を実現する生成AI活用術

生成AIによる「1対1のコンシェルジュ対応」が、情報の散逸を防ぎ、観光客の回遊と満足度90%超を実現。多忙な担当者でも「運用定着」が可能な自走型ソリューションである。

観光客が動かない真因は「情報の散逸」と「担当者の多忙」

なぜ、観光客は周遊してくれないのでしょうか。最大のボトルネックは「情報の散逸」にあります。

探さないと出てこない情報は「ない」のと同じ

九州観光機構の担当者は、導入前の課題をこう語っています。「窓口やWebサイト、SNSに情報が散らばっており、観光客にタイムリーに届いていないのが現状でした」

旅行者は「検索」に疲れています。膨大な情報の中から自分に合うものを探す手間を嫌い、結果として「有名な場所」にだけ人が集中してしまうのです。これを解決するには、**「バラバラな情報を一元化し、その人が欲しがるタイミングで差し出す」**コンシェルジュのような機能が不可欠です。

現場担当者が抱える「時間がない」という壁

しかし、一人ひとりに手厚い案内をする人手は自治体にはありません。多くのDX担当者は、日々の業務に追われています。実際の運用現場へのインタビューでも、担当者ならではの苦悩が語られています。

「導入当初に比べると利用の幅が広がりましたが、一方で、本業務との兼ね合いでなかなかすぐに動けない部分もあります。」

「改善したいけれど、手動でWebサイトを更新したり、チャットボットのシナリオを修正したりする時間がない」。この**「現場の多忙」こそが、観光DXを阻む最大の要因**なのです。

観光客に必要な情報が届かない現状と、それを改善できない現場のジレンマを解説。

自治体の観光振興における最大の課題は、観光客が有名な観光地（点）だけを見て帰ってしまい、地域全体（面）にお金が落ちないことです。
この原因の一つに、「情報の散逸」があります。

担当者が抱える「情報発信」のジレンマ

九州観光機構の導入背景には、多くの自治体が共感する課題がありました。
「私たちが注力しているのは、九州全域での回遊を生む“きっかけづくり”です。しかし、窓口やWebサイト、SNSに情報が散らばっており、観光客にタイムリーに届いていないのが現状でした」（九州観光機構 インタビューより）
Webサイトに情報を詰め込んでも、スマホ世代の旅行者は検索してくれません。必要なのは、**「バラバラな情報を一元化し、その人が欲しがるタイミングで差し出す」**仕組みです。それを可能にするのが、生成AIを活用したチャットボットです。

「点」から「面」へ。生成AIが実現するパーソナライズ提案

「初めての来訪者」を不安にさせない伴走力

生成AIの真価は、不慣れな旅行者（初心者）へのサポート力にあります。インタビューでは、初めての参加者をサポートする際のAIの役割について、次のように語られています。

「初めての方をターゲットに、事前準備から当日の動き、事後のフォローまでをスムーズにサポートできる仕組みづくりを進めています。AIが“その場の不安に答える”存在になることで、安心して臨んでいただける環境を整えたい」

これを観光に置き換えると、「旅マエ（計画）」から「旅ナカ（現地移動）」まで、AIが常に寄り添うことになります。例えば、「熊本城に行きたい」という人に対し、単に行き方を教えるだけでなく、「今の時間なら、近くでマルシェをやっていますよ」と**“ついで立ち寄り”を提案**する。これにより、「点」の観光が「面」の周遊へと変わるのです。

1. 「南紀白浜空港」での成功事例が決め手に

導入の意思決定において、他地域での成功事例は強力なエビデンスになります。

「南紀白浜空港での導入実績を知り、応答の滑らかさや運用のしやすさに期待が高まりました。最終的には会長の後押しもあり、『まずはさくらさんで進めよう』と決めたんです」（同インタビューより）

空港という「絶対に誤案内が許されない場所」での稼働実績が、組織としての導入決断を後押ししました。

2. 生成AIによる「自然な対話」の実現

従来のシナリオ型チャットボット（選択肢を選ぶタイプ）では、複雑な観光相談には対応できません。生成AIを搭載した「AIさくらさん」は、以下のように進化しています。
特徴
従来のチャットボット
生成AI搭載（AIさくらさん）
回答方式
事前に決めた答えのみ
文脈を理解し、その場で生成
提案力
受け身（聞かれたら答える）
能動的（「お祭りがありますよ」と提案）
メンテナンス
手動でシナリオ修正が必要
データを読み込ませるだけで学習

実証事例：位置情報×AIで実現する「1対1の提案」

生成AIの真価は、画一的な案内ではなく、「コンテキスト（文脈）を読んだ提案」にあります。九州観光機構が目指すのは、まさにこのユーザー体験（UX）の変革です。

「熊本でイベントある？」に即答できるか

インタビューでは、具体的な利用シーンが語られています。
「目指しているのは、来訪者と1対1で向き合う案内です。たとえば熊本にいる方が『この近くでイベントある？』と聞けば、AIが『午後は徒歩圏内でお祭りがありますよ』と提案できる状態です」（同インタビューより）
このように、「位置情報（どこにいるか）」×「時間（今から行けるか）」×「興味（イベント好き）」を掛け合わせて提案することで、観光客の行動を変え、新たな立ち寄りスポットを生み出すことができます。

将来展望：自治体・交通をつなぐ「広域観光プラットフォーム」へ

AIチャットボット導入のゴールは、単なる「案内所の無人化」ではありません。九州観光機構が見据えているのは、データ連携による「観光MaaS（Mobility as a Service）」のような未来です。

同意に基づく「パーソナライズ案内」

「今後は、利用者の同意のもとで“今いる場所”“関心ごと”“これまでの行動履歴”を勘案し、最適な提案につなげたいと考えています」（同インタビューより）

自治体・交通事業者とのデータ連携

一自治体だけで観光客を囲い込むのは困難です。
今後は「AIさくらさん」を基盤として、周辺の自治体、観光施設、交通事業者が連携し、「九州広域で一貫した案内ができる基盤」へと育てる構想があります。これにより、県をまたいだ周遊ルートの提案や、公共交通機関へのスムーズな誘導が可能になります。

運用定着の秘訣。「満足度90%」を生む現場のリアル

「高機能なAIを入れても、使いこなせるか不安」。そんな担当者のために、実際に成果を出している現場のデータと運用法を紹介します。

数字が証明する「満足度90%超」の実力

適切なAIを選び、運用を定着させた現場では、以下のような具体的な成果が出ています。

• 満足度90％超: ユーザーがAIの対応に高い評価を示している。
• 離脱率の低下: サイトに来た人がすぐに帰らず、情報を深く知ろうとしてくれる。

「数字だけでなく、現場での『使いやすくなった』という声も増えていて、サポートの一部としてしっかり根付いてきた印象です」

「半年ごとの振り返り」でOK。無理のない運用サイクル

成功の秘訣は、AIに任せられる部分は任せ、人間は要所だけをチェックすることです。

「最近は半年ごとに定例会でAIチャットボットの利用状況を振り返りました。(...) 運用がしっかり定着してきたと感じています。」

「AIさくらさん」のような自己学習型AIであれば、担当者が毎日つきっきりでメンテナンスする必要はありません。半年に一度のチェックでも、ここまでの高評価を維持できるのです。これは多忙な自治体職員にとって、非常に現実的で持続可能な運用モデルと言えます。

よくある質問（FAQ）

Q1: 生成AIが間違った観光情報を案内しませんか？

A: 生成AIには「ハルシネーション（嘘をつく）」リスクがありますが、「AIさくらさん」はRAG（検索拡張生成）という技術を用い、登録された正しいガイドラインやデータベースのみを参照して回答するように制御可能です。空港や駅での採用実績がその安全性を証明しています。

Q2: 自治体ごとに独自の観光情報を学習させられますか？

A: 可能です。各自治体が持つ観光パンフレットのデータやイベント情報をAIに学習させることで、その地域特有の「コアな情報」も案内できるようになります。

Q3: 導入の効果はどう測定しますか？

A: AIとの会話ログを分析することで、「観光客が何に興味を持っているか」「どの提案で行動したか」を可視化できます。これにより、次の観光施策をデータに基づいて立案できるようになります。