目次
第1章.旅行・観光分野における人工知能の世界市場 エグゼクティブサマリー
1.1.旅行・観光分野における人工知能の世界市場規模・予測（2022年～2032年）
1.2.地域別概要
1.3.セグメント別概要
1.3.1.コンポーネント別
1.3.2.用途別
1.4.主要トレンド
1.5.景気後退の影響
1.6.アナリストの提言と結論
第2章.旅行・観光分野における世界の人工知能市場の定義と調査前提
2.1.調査目的
2.2.市場の定義
2.3.調査の前提
2.3.1.包含と除外
2.3.2.限界
2.3.3.供給サイドの分析
2.3.3.1.入手可能性
2.3.3.2.インフラ
2.3.3.3.規制環境
2.3.3.4.市場競争
2.3.3.5.経済性（消費者の視点）
2.3.4.需要サイド分析
2.3.4.1.規制の枠組み
2.3.4.2.技術の進歩
2.3.4.3.環境への配慮
2.3.4.4.消費者の意識と受容
2.4.推定方法
2.5.調査対象年
2.6.通貨換算レート
第3章.旅行・観光分野における人工知能の世界市場ダイナミクス
3.1.市場促進要因
3.1.1.自動化されパーソナライズされたサービスに対する需要の高まり
3.1.2.AI技術への投資の増加
3.1.3.AIアプリケーションのためのデータ利用可能性の増加
3.2.市場の課題
3.2.1.データプライバシーへの懸念
3.2.2.レガシーシステムとの統合問題
3.3.市場機会
3.3.1.新興市場での拡大
3.3.2.AI技術の進歩
3.3.3.ジェネレーティブAIの採用拡大
第4章.旅行・観光産業における世界の人工知能分析
4.1.ポーターのファイブ・フォース・モデル
4.1.1.サプライヤーの交渉力
4.1.2.バイヤーの交渉力
4.1.3.新規参入者の脅威
4.1.4.代替品の脅威
4.1.5.競合他社との競争
4.1.6.ポーターのファイブ・フォース・モデルの影響分析
4.2.PESTEL分析
4.2.1.政治的要因
4.2.2.経済
4.2.3.社会
4.2.4.技術
4.2.5.環境
4.2.6.法律
4.3.主な投資機会
4.4.勝つための戦略
4.5.AIアプリケーションの破壊的トレンド
4.6.アナリストの提言
第5章.旅行・観光分野における人工知能の世界市場 コンポーネント別市場規模・予測（2022年～2032年）
5.1.セグメントダッシュボード
5.2.旅行・観光分野における人工知能の世界市場コンポーネント別売上動向分析、2022年および2032年 (億米ドル)
5.2.1.高度なAI機能
5.2.2.自動化ツール
5.2.3.カスタマー・エクスペリエンスの強化
5.2.4.業務の効率化
第6章.旅行・観光分野における人工知能の世界市場規模・用途別予測（2022年～2032年）
6.1.セグメントダッシュボード
6.2.旅行・観光分野における人工知能の世界市場アプリケーション別売上動向分析、2022年及び2032年 (億米ドル)
6.2.1.航空会社
6.2.2.空港
6.2.3.宿泊施設
6.2.4.交通機関
第7章.旅行・観光分野における人工知能の世界市場規模・地域別予測（2022年～2032年）
7.1.北米
7.1.1.米国
7.1.1.1.コンポーネント内訳（2022年～2032年）
7.1.1.2.用途別内訳 (2022-2032)
7.1.2.カナダ
7.1.2.1.コンポーネントの内訳（2022年～2032年）
7.1.2.2.アプリケーションの内訳（2022-2032）
7.2.欧州
7.2.1.英国
7.2.2.ドイツ
7.2.3.フランス
7.2.4.スペイン
7.2.5.イタリア
7.2.6.その他のヨーロッパ
7.3.アジア太平洋
7.3.1.中国
7.3.2.インド
7.3.3.日本
7.3.4.オーストラリア
7.3.5.韓国
7.3.6.その他のアジア太平洋地域
7.4.ラテンアメリカ
7.4.1.ブラジル
7.4.2.メキシコ
7.4.3.その他のラテンアメリカ
7.5.中東・アフリカ
7.5.1.サウジアラビア
7.5.2.南アフリカ
7.5.3.その他の中東・アフリカ
第8章 競争力コンペティティブ・インテリジェンス
8.1.主要企業のSWOT分析
8.1.1.アコー
8.1.2.Airbnb
8.1.3.ブッキング・ホールディングス
8.2.トップ市場戦略
8.3.企業プロフィール
8.3.1.アコー
8.3.2.Airbnb
8.3.3.ブッキング・ホールディングス
8.3.4.デルタ航空
8.3.5.ドバイ・エアポーツ・カンパニー
8.3.6. イージージェット
8.3.7.エクスペディア
8.3.8.ホッパー
8.3.9.インターコンチネンタルホテルズグループ
8.3.10.マリオット・インターナショナル
8.3.11.トルコ航空
第9章.研究プロセス
9.1.調査方法
9.1.1.データマイニング
9.1.2.分析
9.1.3.市場推定
9.1.4.バリデーション
9.1.5.出版
9.2.研究属性
表一覧
表1.旅行・観光分野における世界の人工知能市場レポートスコープ
表2.旅行・観光分野における人工知能の世界市場：2022年～2032年（億米ドル）、コンポーネント別推定・予測
表3.旅行業と観光業における人工知能の世界市場：2022年〜2032年（億米ドル）用途別推計・予測
表4.コンポーネント別地域市場分析、2022年～2032年
表5.アプリケーション別地域市場分析、2022年～2032年
図表一覧
図1.旅行・観光における人工知能の世界市場調査手法
図2.旅行・観光分野における人工知能の世界市場推定手法
図3.世界の市場規模推計と予測手法
図4.旅行・観光分野におけるAIアプリケーションの主要動向
図5.旅行・観光分野におけるAI導入の地域別内訳（2022年～2032年）
図6.コンポーネント別の収益分析（2022年～2032年）
図7.アプリケーション別収益分析（2022年～2032年）
The global Artificial Intelligence (AI) in Travel and Tourism Market was valued at approximately USD 109.92 billion in 2023 and is projected to experience a robust CAGR of 35.20% from 2024 to 2032, reaching a market size of USD 1659.08 billion by 2032. AI in travel and tourism is revolutionizing how services are delivered, ensuring streamlined operations, enhanced customer experiences, and better decision-making through the analysis of vast data sets. With its ability to automate and customize services, AI has become indispensable in this industry, driving innovation and operational efficiency.
AI technologies are reshaping travel operations across various sectors. Budget providers are increasingly leveraging automation for cost efficiencies, while premium travel service providers emphasize the human touch for a seamless, personalized experience. Advanced AI capabilities, such as machine learning algorithms, predictive analytics, and generative AI, are enabling businesses to meet customer expectations through tailored recommendations and improved operational efficiency.
The exponential growth in AI adoption is also fueled by significant investments in the technology across travel sectors. For example, AI-powered chatbots and virtual assistants are helping businesses manage customer inquiries 24/7, thus improving service reliability. These technologies enable businesses to forecast customer behavior, optimize pricing strategies, and enhance overall travel experiences. However, challenges like data privacy concerns and the integration of AI solutions with existing systems may limit the full-scale adoption of AI.
Regional dynamics in the AI in travel and tourism market underscore its global significance. North America leads the market due to high adoption rates of AI technologies among key players, including airlines, hotels, and travel platforms. Europe follows closely, benefiting from government initiatives to encourage digital transformation in tourism. Meanwhile, Asia-Pacific is projected to exhibit the fastest growth, driven by rising digitalization, increased travel demand, and advancements in AI technologies.
Major market players included in this report are:
• Accor
• Airbnb
• Booking Holdings
• Delta Air Lines
• Dubai Airports Company
• easyJet
• Expedia
• Hopper
• InterContinental Hotels Group
• Marriott International
• Turkish Airlines
• Sabre Corporation
• Amadeus IT Group
• IBM Corporation
• Google LLC
The detailed segments and sub-segment of the market are explained below:
By Components
• Advanced AI Capabilities
• Automation Tools
• Customer Experience Enhancements
• Operational Efficiencies
By Application
• Airlines
• Airports
• Lodging
• Transportation
By Region
• North America
o U.S.
o Canada
• Europe
o UK
o Germany
o France
o Spain
o Italy
o Rest of Europe
• Asia Pacific
o China
o India
o Japan
o Australia
o South Korea
o Rest of Asia Pacific
• Latin America
o Brazil
o Mexico
o Rest of Latin America
• Middle East & Africa
o Saudi Arabia
o South Africa
o Rest of MEA
Years considered for the study are as follows:
• Historical year – 2022
• Base year – 2023
• Forecast period – 2024 to 2032
Key Takeaways:
• Market Estimates & Forecast for 10 years from 2022 to 2032.
• Annualized revenues and regional-level analysis for each market segment.
• Detailed analysis of the geographical landscape with country-level analysis of major regions.
• Competitive landscape with information on major players in the market.
• Analysis of key business strategies and recommendations on future market approaches.
• Analysis of the competitive structure of the market.
• Demand-side and supply-side analysis of the market.
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