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旅行における機械学習とAI:5つの重要な業界ユースケース

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機械学習AIトラベル
イラスト:©IoT For All

あなたが旅行を計画していると想像してください。 数十年前は、目的地や宿泊施設のオプションを調べたり、フライトを予約したり、ホテルを予約したり、レンタカーを借りたり、その他の旅行関連のアクティビティをたくさん行うには、多くの時間と労力が必要でした。 今日では、機械学習とAIの助けを借りて、ワンストップの旅行プラットフォームを使用して、必要なものすべてを計画および予約できます。 そして最高のことは、あなたはあなたの家やあなたのベッドさえ離れる必要がないということです。 

この便利さは、機械学習と 人工知能技術 近年、旅行、観光、ホスピタリティ業界で積極的に採用されています。 ここでは、旅行でのMLとAIの使用法と、それらがドメインビジネスにもたらす変化について学習します。 

チャットボット

デジタルアシスタントまたはチャットボットは、旅行業界におけるAIアプリケーションの最も顕著な例のXNUMXつです。 によると 統計 Googleが提供する海外旅行者のXNUMX人にXNUMX人は、チャットボットを使用して旅行の計画と予約に関心を持っています。 しかし、なぜ?

チャットボット 人間のような自然な会話をオンラインで再現するコンピュータプログラムです。 これらは、テキストまたは音声ベースのメッセージを介してユーザーのクエリにリアルタイムで応答します。 事前定義されたスクリプトに依存します。 AIチャットボットは、自然言語処理(NLP)に依存して、テキストをマシンが理解できる形式に変換します。 受信メッセージ内のパターンをキャプチャし、単語やフレーズを選び出し、それらを使用して顧客の意図を識別します そして答えを提供します。 

仮想旅行アシスタントのサービスは、単に旅行先をアドバイスすることから、地元の天気予報を提供すること、さらには部屋やフライトを予約したり、レンタカーを借りたりすることまで多岐にわたります。 旅行チャットボットは通常、Skype、Facebook Messenger、Telegram、Slackなどのインスタントメッセージングプラットフォームと統合されています。 

たとえば、世界をリードするオンライン旅行代理店のXNUMXつであるExpediaには、 Facebookメッセンジャー用のボットを立ち上げました 旅行者が適切なホテルオプションを選択し、予約を進めるのに役立ちます。 会話のフィールドに@Expediaと入力するだけで、ボットの使用を開始し、そのガイダンスを使用して、特定の都市と日付に適したホテルオプションを選択できます。 それが完璧に機能するわけではありません—同じ質問に数回続けて答える必要があるかもしれません—しかし、一日の終わりに、ボットは旅行の予約と管理を支援します。 

エディトラベルズ は、AIを利用した旅行チャットボットの別の例で、フライト情報の検索、宿泊施設の検索、24時間年中無休の旅行のインスピレーションの取得に役立ちます。 7億人を超えるアクティブユーザーがいるボットは、専用のWebサイトとTelegramで入手できます。 

エドワーディアンホテルロンドンは、と呼ばれるその仮想ホストを提供しています エドワード。 この人工知能チャットボットアプリケーションは設計されています 特にテキストメッセージング用。 この人工知能チャットボットアプリケーションは、ホテルのゲストに個人情報と支援を提供します。 最寄りのレストランに関する情報からタオルの供給まで、1200を超えるトピックに関する質問に答えることができます。.

旅行会社は、さまざまなインテリジェントアシスタントを組み込むことにより、サービスを改善し続けています。 一部の旅行チャットボットは、「ヨーロッパでのロマンチックな冬休み」などの漠然とした質問を認識して応答することさえできます。 さらに、それらの機能は調査や予約をはるかに超えることができます。 一部のチャットボットは、モバイル旅行ガイドまたはコンパニオンとして使用でき、旅行中に問題を解決したり、情報を提供したりできます。 

テーブルにもたらされるすべての利点があるので、チャットボットが人間の相互作用を完全に置き換えることはまだできないことに注意する価値があります。

音声対応の仮想アシスタント 

AIソリューションは、シームレスなホテル滞在体験の概念をまったく新しいレベルに引き上げます。 音声対応の仮想アシスタントと呼ばれる新しいテクノロジーは、すでに世界中の多くのホテルに導入されています。 これらのアシスタントは、音声認識ソフトウェアのカテゴリに分類されます。 このようなソフトウェアは、自然言語処理と深層学習ニューラルネットワークを使用して、人間の音声から意味を抽出します。 この目的のために、スピーチは別々のオーディオピースに分割され、ソフトウェアはそれに応じて変換、分析、および応答します。  

ゲストは、Amazon Alexa(同社のEchoスピーカーの背後にあるAIシステム)などのツールを使用して、ホテルの部屋のさまざまな設備を制御できます。 アイデアは次のとおりです。部屋にはさまざまな設備が整っています IoT 中央ハブに接続されたデバイス。 デバイスは音声アシスタントによって制御されます。 そのため、ゲストは、音声コマンドを入力するだけで、寝室の照明の調整やテレビの電源のオンなど、多くのホテルのルームサービスを管理できます。 

ウィンラスベガス すべてのホテルの部屋にAmazonのAlexa音声コマンドシステムを装備するパイオニアでした。 仮想ホテルコンシェルジュを使用するホテルのその他の例は次のとおりです。 セーフコフィールドスイーツ シアトルと クラリオンホテルアマランテン スウェーデンのストックホルムで。 

  ホスピタリティ業界はよりIoTフレンドリーになっています とデジタル的に進んだ。 最近の報告 オラクルが150のホテル運営者から視点を集めたところ、回答者の78%が、部屋のデバイス、照明、エアコンを制御するための音声アシスタントの大量採用を信じていると述べています。 

顔認識 

旅行で大きな人気を得ているもうXNUMXつのAIテクノロジーは、顔認識です。 

顔認識ソフトウェアは、顔のパターンをキャプチャ、分析、比較することで、個人の身元を識別または検証できます。 それは使用しています 人工神経回路網 生体認証データを処理し、画像から顔の詳細を数値の特徴に変換するフィルターを生成します。 次に、システムはこれらの機能をデータベースと比較して、類似性を判断します。

たとえば、世界中の多くの空港では、顔認識テクノロジーを使用して、観光客がチェックインを通過し、精査をより迅速かつ便利に文書化できるようにしています。 ジェットブルーエアウェイズ ペーパーレスの搭乗体験のために顔認識を利用します。 米国税関国境警備局(CBP)と協力して、この航空会社は、ニューヨークのジョンF.ケネディ国際空港(JFK)を含む、米国中のいくつかの空港に完全に統合された生体測定のセルフボーディングゲートを設置しました。

大手旅行テクノロジー企業、アマデウス、 協力して リュブリャナ空港、アドリア航空、LOTポーランド航空と協力して生体認証搭乗パイロットプログラムを開始しました。 トライアル中、プログラムに登録した乗客は、Amadeusスマートフォンアプリを使用して、自分撮りと搭乗券とパスポートの写真を撮りました。 このデータは安全なリモートに送信されました サーバ。 次に、搭乗ゲートのIoT搭載カメラも各乗客の写真を撮り、同じサーバーに送信しました。 写真とデータのマッチングが成功すると、アプリは乗客の出発制御システムにメッセージを送信しました 身元と飛行状況が検証されており、搭乗を許可される可能性があります。 その結果、搭乗時間が75%短縮されました。 

エンジンとパーソナライズ 

間違いなく、これまでの旅行とホスピタリティにおけるAIの最も価値のあるアプリケーションは、パーソナライズされた推奨事項を生成することであり、それには正当な理由があります。 

Oracleレポートに戻ると、 「消費者の47%は、過去の購入に基づくAIベースのプロモーションがエクスペリエンスを向上させると述べ、ホテルがこのサービスを提供した場合、26%がより頻繁に訪問するでしょう。」

AmazonやNetflixでよく知られている推奨事項と同様に、多くのオンライン旅行代理店、航空会社、ホテルは、機械学習アルゴリズムを適用して顧客データを分析し、洗練された推奨エンジンを構築し、カスタマイズされた提案を自動的に提供します。 

たとえば、ニューヨークからロサンゼルスへのフライトを検索する場合 スカイスキャナー、プラットフォームは、旅行中に滞在できるロサンゼルスのいくつかのホテルオプションを推奨しています。 

AIを利用したレコメンダーエンジンは、実行している検索クエリに基づいて提案を自動的に生成しますが、これに限定されません。 エンジンは、ユーザーのすべてのデジタルフットプリントを含む履歴データとリアルタイムデータの両方から学習します。 典型的な検索を選び出し、適切なユーザーに適切な推奨事項を提供できます。

簡単に言えば、ニューヨークを訪れる旅行者がタイムズスクエアと自由の女神を一緒に検索すると、システムはこのパターンを認識し、ニューヨーク港のリバティ島の彫刻に興味のある人にタイムズスクエアをお勧めします。

感情分析 

ソーシャルメディアと旅行レビュープラットフォームは、近年非常に影響力があります。 NS 2019レポート 86%の人(Z世代では96%まで増加)が、他のユーザーの投稿をオンラインで見た後、特定の旅行先に興味を持つようになることを示しました。 その周り ミレニアル世代の60% アイデアについては、FacebookまたはInstagramにアクセスしてください。

ご覧のとおり、顧客は旅行体験についての痕跡を残す傾向があるため、ブランドはこの貴重なデータを使用してサービスを改善し、より良いオファーを提供できます。 トリップアドバイザーだけでも、884年の時点で2020億XNUMX万人のユーザーの意見とレビューがありました。この量のデータを手動で処理することは不可能です。 これは、機械学習技術、つまり感情分析と最新の強力なコンピューターが ブランド関連のレビューを迅速かつ効率的に分析するために活用できます。 

感情分析 ポジティブ、ネガティブ、またはニュートラルな感情を検出するためにテキストをマイニングするプロセスです。 感情AIと呼ばれることもあり、自然言語処理と教師あり機械学習を使用して、顧客が製品やサービスについてどう思うかを検出、抽出、調査します。 ホテル、航空会社、およびその他の旅行会社は、顧客フィードバック分析を使用して、サービスをパーソナライズおよび強化できます。 

たとえば、 Google自然言語API ユーザーが既成のML機能を使用してテキストを分析できるようにします。 

多くの旅行関連企業は、すでに感情分析を使用して、自社の製品やサービスに対するソーシャルメディアの反応を追跡しています。 たとえば、高級ホテルのオペレーターであるドーチェスターコレクションは AIプラットフォームを活用して感情分析を実行しました ブランド調査のためのさまざまな地域の7,454の異なるホテルからの28件のレビュー。 

旅行におけるAIの将来はどうなるか

2018年、国際航空運送協会(IATA) 予測 航空旅客は8.2年までに2037億人に達するだろう。旅客数は再び増加しているが、世界的大流行は間違いなくその予測を変えた。 これは、未来を正確に予測することが不可能であることを証明する一例にすぎません。 同時に、これを行おうとすると、何が期待できるかを描くことができます。 旅行業界におけるXNUMXつの主要なAIトレンドを見てみましょう。 

よりパーソナライズされた旅行計画 

旅行計画ですでに利用可能なパーソナライズのレベルに加えて、それは個々のニーズにさらに合わせられるようになることが期待されています。 AIおよびML機能を搭載し、ウェアラブル健康測定デバイスと統合されたモバイルアプリケーションは、乗客の健康状態を追跡し、より安全な目的地での活動と混雑の少ない経路をその場で提案します。

手荷物処理のための人工知能システム

空港は毎日何千もの手荷物を扱っているので、手荷物の取り扱いが自動化されるのは時間の問題でした。 の成功したパイロットはすでにありました アイントホーフェン空港の手荷物ラベルのないAI駆動の手荷物処理システム。 このシステムは、チェックインから飛行機の外と飛行機の両方で荷物を追跡するため、乗客は荷物の場所を正確に知ることができます。 より多くの空港が先導に従うと予測されています。 

セルフサービス用のロボットと仮想アシスタント 

COVID-19は旅行業界に復讐をもたらしたため、企業は、人間との対話の必要性を回避するために、セルフサービスプロセスのためのスマートで非接触のメカニズムにもっと関心を持つようになることは理にかなっています。 その理由だけで、ロボットと仮想アシスタントの両方が将来的に大きな需要を見ることを期待してください。 

PlatoAi。 Web3の再考。 増幅されたデータインテリジェンス。
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出典:https://www.iotforall.com/machine-learning-and-ai-in-travel-5-essential-industry-use-cases

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