Googleによると、AIの進化は旅行者の選択肢発見の方法を大きく変えています。具体的には、対話型AIが旅行計画での利用を増やす一方、予約段階では依然として伝統的なGoogle検索が重要な役割を果たしています。Googleトラベル部門のジェイ・ショーハン氏は、旅行者はAIを使って情報を収集した後、信頼できるサイトで検証する傾向があると述べています。

最近の傾向として、検索キーワードの使用が変化し、「オールインクルーシブ休暇」などの一般的な用語の検索が減少しています。代わりに、特定のホテル名の検索が増加しており、これは旅行者が事前に情報を調べた後、通常の検索に戻ることを示しています。さらに、AIは写真や動画を「読む」能力が高まり、例えば特定の用語がなくても、視覚的な情報を分析してユーザーの質問に応じた回答を提供できます。

また、構造化データと非構造化データの融合が進んでおり、レビューなどの非構造化データが旅行者の判断において重要な役割を果たしています。AIは宿泊客からのフィードバックを分析し、感情を推測することで、旅行者の意図に合わせた情報を提供することが可能です。

ショーハン氏は旅行・観光事業者に対して、変化に対して柔軟に対応し、「完璧なAI戦略を待つべきではない」とアドバイスしています。状況に応じて迅速に取り組みを始め、改善を続けることが重要です。

Hacobuは1月20日、トラック予約サービス「MOVO Berth」とセーフィーの「AI-Appナンバープレート認識」を連携させることを発表しました。この革新的な統合は、物流センターや工場での車両荷待ち時間を改善し、生産性の向上に寄与します。具体的には、「ムーボ・バース」に登録された車両情報が、セーフィーのカメラによって自動的に取得され、入退場時に正確にマークされます。このプロセスの自動化により、入退場管理が効率化され、時間記録の正確性が向上します。

2026年4月から義務化される物流効率化の中長期計画の策定に必要なエビデンスデータの整備にもこの連携は貢献します。また、2025年11月から2026年1月には、MonotaROの笠間ディストリビューションセンターで実証実験が行われ、高精度なナンバー読み取り能力が確認されました。さらに、視認性が低い環境でもAIが車両情報を正確に捕捉できることが証明され、人的確認作業の効率化が実現しました。

このシステムの導入により、手動受付の手間が軽減され、待機時間の短縮と業務生産性が向上し、ドライバーの労働環境も改善されます。今後、Hacobuとセーフィーは、対象となる物流拠点への導入提案を進め、持続可能な物流の実現を目指します。

企業がブランドの一貫性と独自性を維持することが難しくなっている現代のデジタル環境で、AIを活用したブランディングが注目されています。博報堂の中島優人氏は、2025年の「宣伝会議サミット」で、AIが「ブランドらしい対話」を生み出す可能性を示しました。

具体的な応用として、博報堂はAIエージェントのプロトタイプ「tsubuchigAI」を公開。このAIは、旅好きや哲学的な性格を持つエージェントたちが対話し、来場者に独自の知見を提供します。例えば、哲学好きAIは深い問いかけをし、ブランドの個性を生かした対話を実現しています。これにより、顧客とのエンゲージメントを強化し、ブランド価値を高めることが期待されています。

中島氏は、ブランドの「動的な定義」が必要であり、AIエージェントがその「命」を担い、生活者との対話を通じてブランドらしさを形作ると指摘しました。データを蓄積することで、AIが社会の関心を捉え、ブランドのメッセージを強化する仕組みも提案されています。

さらに、AIを通じて健康オタクや旅行好きAIなどが生活者の行動動機を高め、ブランドの理念を日常生活に浸透させることが可能です。中島氏は、AIがますます自律的になり、企業や地域と連携しながら、生活者に価値を提供する未来を展望しています。このようなアプローチが、ブランドの個性や対話体験を豊かにし、効果的なブランディングにつながると考えられます。

韓国のファッション企業「BABA FASHION」は、「AI自律走行物流ロボット（AAGV）」を活用し、物流効率を従来の約4倍に向上させることに成功した。新たに導入したAAGVロボットは、既存の無人搬送車（AGV）にビッグデータを利用したAI自律判断機能を組み合わせており、従来の人力作業と比較して、最大3500点の処理速度を実現している。この技術により、437店舗への商品の出荷を最小限の人員で行えるようになり、人材依存を大幅に低減させた。

BABA FASHIONは、ハンガー商品の自動分配システムや箱の開封から配送ラインまでの自動化も進めており、これにより精度と効率性を向上させている。特に、AAGVロボットは注文に基づいて商品を自動で分類できるため、重複や誤ピッキングのエラーが削減され、出荷リードタイムも短縮されている。

同社は「ファッション物流の標準」を構築することを目指しており、今回のAI技術は単に作業速度を向上させるだけでなく、現場に適した効率的なプロセスを設計する手助けとなっている。これにより、ロスゼロ環境の実現を目指し、ますます進化するファッション物流の未来を築いている。