1. AIによる旅行プラン作成の革命
旅行の計画を立てることは楽しくもあり、同時に頭を悩ませる作業でもあります。行きたい場所の情報を調べ、交通手段を比較し、宿泊先を選び、予算を計算する……これらすべてを効率的にこなすのは決して簡単ではありません。
しかし、AI技術の発達により、この状況は大きく変化しています。AIチャットボットを活用することで、この作業を大幅に短縮できるんです。
時間短縮効果
従来の手動作業と比較して、多くの場合で大幅な時間短縮が可能
個別対応
一人ひとりの好みや条件に合わせたカスタマイズされた提案
総合的な視点
交通・宿泊・観光を一括して検討・提案
情報の統合
複数の情報源から最適な組み合わせを提案
2. AIチャットボットの基本的な仕組み

図2: AIチャットボットの基本的な仕組み
AIチャットボットは、大量のテキストデータから学習した人工知能が、人間の質問に対して自然な言葉で回答するシステムです。旅行プラン作成においては、以下のような流れで動作します:
質問の理解
ユーザーの旅行に関する要望や条件を自然言語で理解し、重要な要素を抽出します
情報の検索・分析
学習済みの旅行データベースから最適な情報を検索・分析します
プランの生成
個別の条件に合わせた最適な旅行プランを生成・提案します
ポイント
AIチャットボットは「対話型」のため、最初の提案が完璧でなくても、追加の質問や修正要求を通じて理想のプランに近づけることができます。これが従来の検索エンジンとの大きな違いです。
3. 旅行プラン作成に使えるAIツール一覧
汎用AIチャットボット
ChatGPT
日本語対応
OpenAI社が開発した対話型AI。詳細な旅行プランの作成が得意。
2025年現在、基本機能は無料で利用可能
Gemini
日本語対応
Google社が開発したAI。検索機能と連携し、最新情報の取得が得意。
Google検索との統合により、リアルタイム情報に強み
専用旅行AIツール
AVA Travel
日本語対応
旅行に特化したAI。短時間で詳細な旅行プランを生成。
iOS/Androidアプリとして提供
NAVITIME Travel AI
日本語対応
ナビタイムが提供する旅行プラン自動提案サービス。
交通案内との連携が特徴

図1: AI旅行プラン作成アプリの画面例(AVA Travel)
4. 実践!ステップバイステップの作成方法
ステップ1: 基本情報の整理
AIに旅行プランを質問する前に、あらかじめ以下の情報を整理しておきましょう。
必須情報
- 旅行日程:出発日・帰着日・宿泊数
- 参加者:人数・年齢・関係性
- 目的地:都道府県・市区町村・地域
詳細情報
- 予算:一人当たり・全体予算
- 交通手段:電車・車・飛行機
- 興味・関心:歴史・グルメ・自然・体験
ステップ2: 初回の質問作成
整理した情報をもとに、AIへの最初の質問を作成します。質問する条件やき具体的であればあるほど、適切な回答が得られます。
良い質問の例:
“家族4人(夫婦と小学生の子供2人)で、3月の3連休に京都に2泊3日の旅行を計画しています。桜の開花時期に合わせて、子供も楽しめる観光地と美味しい京料理を堪能できるプランを作成してください。予算は1人あたり5万円程度、交通手段は新幹線を予定しています。”
ステップ3: 対話を通じた調整
AIからの最初の提案をもとに、さらに詳細を詰めていきます。遠慮なく追加の質問や修正要求をしましょう。
“提案された清水寺の見学時間はどのくらい必要ですか?”
“1日目の予定が詰まりすぎているので、もう少しゆったりしたプランにしてください”
“雨が降った場合の室内で楽しめる代替プランも教えてください”
ステップ4: 詳細情報の収集
プランが固まったら、実際の予約や準備に必要な詳細情報を収集します。
交通情報
- 出発・到着時刻
- 乗り換え情報
- 料金・予約方法
宿泊情報
- ホテル・旅館の詳細
- 料金・プラン内容
- 予約方法・キャンセル規定
観光情報
- 営業時間・定休日
- 入場料・予約の要否
- アクセス方法
ステップ5: 最終確認と保存
完成したプランを整理し、旅行当日に使いやすい形で保存します。
おすすめの保存方法:
5. プロンプト(指示文)の効果的な使い方
AIから最適な回答を得るためには、質問の仕方(プロンプト)が重要です。曖昧な質問では曖昧な回答しか得られませんが、具体的で構造化された質問をすることで、詳細で実用的なプランを得ることができます。
避けるべきプロンプト例
“東京の観光地を教えて”
→ 抽象的すぎて具体的なプランになりません
“いい旅行プランを作って”
→ 条件が不明で適切な提案ができません
“安くて楽しい旅行”
→ 「安い」「楽しい」の基準が不明確です
効果的なプロンプト例
“30代夫婦、2月の3連休、箱根、温泉とグルメ重視、予算8万円”
→ 具体的な条件で適切な提案が可能
“小学生2人連れ、USJ、1泊2日、効率的な周遊重視”
→ ターゲットと目的が明確
“シニア夫婦、体力配慮、京都、歴史と庭園、バリアフリー”
→ 特別なニーズも含めて明確化

図1: ChatGPTで悪い例の質問をした場合の回答)
プロンプト作成のテンプレート
基本テンプレート:
“【参加者】が【時期】に【目的地】で【宿泊数】の旅行を計画しています。【重視するポイント】を中心に、予算【金額】で【交通手段】を使った旅行プランを作成してください。【特別な要望・制約】も考慮してください。”

図1: ChatGPTでテンプレートで質問をした場合の回答)
シーン別プロンプト例集
ファミリー旅行
カップル旅行
シニア旅行
一人旅
6. AIを使うメリットとデメリット
メリット
時間短縮効果
従来の情報収集と比較・検討にかかる時間を大幅に短縮
個人に最適化された提案
年齢、興味、予算、体力レベルなど個別の条件に合わせたプランを生成。
簡単な修正・調整
対話形式で簡単にプラン調整でき、複数のバリエーションも瞬時に作成。
新しい発見
自分では思いつかない組み合わせや穴場スポットを提案。
多言語対応
海外旅行時の現地情報も日本語で詳しくピックアップ。
デメリット・注意点
情報の鮮度問題
営業時間の変更や閉店など、最新情報が反映されていない場合がある。
混雑状況の未考慮
季節やイベントによる混雑を十分に考慮しない場合がある。
非現実的なスケジュール
移動時間や休憩時間が最適化されておらず、タイトすぎるプランになることがある。
地域の特殊事情
地元の人だけが知る情報や、微妙な地域事情を見落とす場合がある。
情報の信頼性
間違った情報や存在しない店舗・施設を提案する場合がある。
項目 | AIプラン作成 | 従来の方法 |
---|---|---|
作成時間 | 多くの場合で大幅短縮 | 数時間〜数日 |
カスタマイズ性 | 高い(対話で調整可能) | 中程度 |
情報の網羅性 | 非常に高い | 調査範囲による |
最新情報 | 要確認 | 自分で確認可能 |
地元情報 | 限定的 | 口コミ等で収集可能 |
コスト | 無料〜月額数千円 | 時間コスト大 |
7. 安全に使うための注意点
重要な注意事項
AI旅行プランニングツールは非常に便利ですが、安全で快適な旅行のためには以下の点に十分注意してください。
個人情報保護
避けるべき情報
- クレジットカード番号
- パスポート番号
- 詳細な住所
- 電話番号
- 具体的な出発・帰着時刻
安全な伝え方
- 「東京から」→「関東から」
- 「3月15日出発」→「3月中旬出発」
- 「家族4人」→「年齢層のみ記載」
情報の二重確認
必ず確認すべき項目:
技術的な注意点
システムの限界を理解
- 学習データの期限切れ
- 地域特有の事情の未反映
- 複雑な条件での誤判断
- ネットワーク接続の必要性
安全利用のチェックリスト
プラン作成時
プラン確定前
8. よくある失敗例と対策
AI旅行プランニングを実際に使った多くの人が経験する典型的な失敗例を、具体的な対策とセットで紹介します。これらを事前に知っておくことで、同じ失敗を避けることができます。
失敗例1: 非現実的なタイムスケジュール
実際の失敗ケース
AIの提案:
- 9:00 浅草寺参拝
- 10:30 スカイツリー展望台
- 12:00 銀座でランチ
- 14:00 皇居東御苑
- 16:00 渋谷・原宿散策
→ 移動時間と待ち時間がタイトに!
効果的な対策
- 各地点間の実際の移動時間をGoogleマップで確認
- 観光地での滞在時間を1.5倍で計算
- 休憩時間を必ず組み込む
- 「ゆったりしたスケジュール」を明示してAIに再依頼
失敗例2: 閉店・休業情報の見落とし
実際の失敗ケース
AI推奨の「老舗うなぎ店」を訪問したら…
- 1年前に閉店していた
- 月曜日が定休日だった
- コロナで営業時間が短縮
- 改装中で一時休業
→ 希望の店が閉店!
効果的な対策
- 公式サイトで最新情報を確認
- 電話で営業状況を問い合わせ
- GoogleマップやSNSの投稿をチェック
- 代替候補を3つ以上準備
失敗例3: 混雑時期・イベントの未考慮
実際の失敗ケース
GWの京都旅行で…
- 清水寺まで2時間待ち
- 嵐山の竹林は人で埋め尽くされ写真撮影不可
- レストランは全て予約満席
- 交通機関も大混雑
→ 予定外のスケジュールに!
効果的な対策
- 「○○時期の混雑状況を考慮して」と明示
- 早朝・夕方など時間帯を分散
- 穴場スポットを積極的に選択
- 事前予約が必要な場所は早めに手配
失敗例4: 予算オーバー
実際の失敗ケース
「予算5万円」の提案が実際は…
- 交通費が想定の1.5倍
- レストランの料金が曖昧
- 入場料・体験費用が抜けている
- お土産代が未計上
→ 実際は8万円オーバー!
効果的な対策
- 項目別の詳細予算を明示依頼
- 予算の10-20%を予備費として確保
- 食事・交通・宿泊・観光・お土産を分けて算出
- 各項目の上限金額を事前に設定
失敗を防ぐ総合対策
プラン作成時
- 条件を詳細に指定する
- 複数パターンを要求する
- 時間的余裕を強調する
確認・調査時
- 複数情報源で照合
- 最新情報を重視
- 現地の声を参考に
実行時
- 柔軟性を保つ
- 代替案を準備
- 現地で最終確認
9. 実際の成功事例
AIを活用して実際に素晴らしい旅行を実現する事例を紹介します。これらの成功例から、効果的な活用方法のヒントを得ることができます。
ケース1: 3世代家族旅行の成功
旅行者プロフィール
- 参加者:祖父母(70代)、両親(40代)、子供2人(10歳・7歳)
- 目的地:熱海・箱根
- 期間:2泊3日
- 課題:年齢層が幅広く、全員が楽しめるプラン作成
AIへの質問内容
ポイント
段階的調整
初回提案を家族で検討し、細かく修正依頼
世代間配慮
各世代の体力と興味を考慮したバランス良いプラン
ケース2: インスタ映え重視の女子旅
旅行者プロフィール
- 参加者:20代女性3人
- 目的地:沖縄本島
- 期間:3泊4日
- 目的:SNS映えする写真撮影
AIへの質問内容
ポイント
撮影時間重視
ゴールデンタイムに合わせたスケジュール調整
穴場スポット
混雑を避けて撮影できる隠れた名所を発掘
ケース3: グルメツアーの最適化
旅行者プロフィール
- 参加者:30代夫婦
- 目的地:大阪・京都
- 期間:2泊3日
- 目的:関西グルメの完全制覇
AIへの質問内容
ポイント
食事間隔の調整
消化時間を考慮した無理のないスケジュール
地域性の活用
各エリアの特色を活かした効率的なルート設計
事例から学ぶ共通要素
プラン作成時のポイント
- 参加者全員の特性を詳細に伝達
- 目的と優先順位を明確化
- 制約条件を具体的に指定
- 複数回の対話で最適化
実行時のポイント
- 事前の詳細確認を怠らない
- 現地での柔軟な対応
- 予備プランの準備
- 参加者全員での情報共有