ブランドン・マコーネル氏は、企業商業担当エグゼクティブ兼ホスピタリティリーダー。
数十年にわたり、ホスピタリティと複合開発における市場選定は、科学であると同時に芸術でもあった。このプロセスへのアプローチ方法はいくつかあり、直感に基づくもの、信頼できるブローカーの見解を活用するもの、あるいは第三者による静的なスナップショット型の実現可能性調査に大きく依存するものなどがある。2026年を迎えるにあたり、このパラダイムは急速に崩壊しつつある。AI（人工知能）は、高度なデータ分析とシナリオプランニングと組み合わせることで、市場選定を単発の瞬間的な意思決定から、生きた、リアルタイムの規律へと変革している。
特にホスピタリティ主導の複合開発にとって、これらの影響は業界を変革している。プロジェクトは歴史的に、単一の需要要因ではなく、宿泊、飲食、小売、住宅を含む複数の分野間の相互作用の成功によって成否が決まってきた。
AIにより、開発業者はこれらの相互依存関係を、5年前には単純に不可能だったレベルの厳密性で評価できるようになった。特に、意思決定の背後にある推論に焦点を当てるニューロシンボリックAIを活用する場合はなおさらである。その結果は、より良い仮定的な推測ではなく、複数の未知数のより良いガバナンスである。
ホスピタリティ実現可能性調査の歴史的な基礎ステップは、設計上エピソード的である。これらは、平均客室単価（ADR）、稼働率、利用可能客室あたり収益（RevPAR）の仮定について、過去のデータと予測成長に基づくスナップショットを提供するが、状況が変化しても有意義な時間枠内で適応することはほとんどない。現在、AIは、すべての実現可能な目的地にわたる常時稼働型インテリジェンスという、根本的に異なる運用モデルを可能にしている。
トップクラスのAI駆動型プラットフォームは、航空旅行パターン、予約ペース、地域および広域のイベントカレンダー、飲食需要、旅行トレンド、消費者のデジタル検索行動などの業界全体のデータを継続的にアップロード、レビュー、照合している。この情報により、需要の弾力性と変曲点を、財務諸表上で認識可能な財務トレンドになるはるか前に、リアルタイムで監視できる。
競争優位性としてのAI
JLLの調査は、多くの不動産組織がAIの価値を認識している一方で、ほとんどが実行の初期段階にあることを概説している。このギャップは、実験を超えてAIを中核的な意思決定ワークフローに運用化する意欲のあるホスピタリティ開発業者にとって、短期的な競争優位性を生み出す。
AIにより、開発業者は需要をその重要なサブマーケット層に分解し、それらの層が季節、曜日、さらには時間帯ごとにどのように相互作用するかをより適切に評価できる。強力なレジャー訪問者がいるが平日の企業需要が弱い市場でも、プログラミング、価格設定、ミックスが各グループのニーズに適切に調整されていれば、ホスピタリティ主導の複合プロジェクトを支えることができる。逆に、AIは構造的に脆弱な市場や特定市場への過度の依存を迅速にフラグ付けできる。
当然ながら、このレベルの厳密性はデータ統合に依存する。業界は、AI採用における制限要因はモデリングの洗練度ではなく、断片化されたデータと弱いガバナンスであることをますます認識している。
ホスピタリティ開発業者は季節性モデリングに精通しており、AIによりシナリオプランニングをシステマティックなストレステストに拡張できる。高度な分析により、チームは航空会社の輸送能力削減、コンベンション需要のボラティリティ、企業旅行サイクル、労働力不足、気候による季節シフト、消費者のトレードアップ・ダウン行動などのシナリオをシミュレートできる。単純な「イエス、ノー、メイビー」の取り組みに頼るのではなく、AI対応モデルは数千の結果を生成し、どの変数が下振れリスクを支配するかを定量化できる。
このシフトは、資本配分の規律を大幅に改善し、単純な感情的楽観主義ではなく分布やその他のKPIに議論を根拠づけることで、投資に関する会話を強化する。
不動産における生成AIに関するマッキンゼーの調査は、孤立した分析から組み込み型意思決定システムへのこの移行を、業界がリスクと機会を評価する方法の進化として強調している。
ホスピタリティと複合開発において、ミクロロケーションは市場選定と同じくらい重要である。AIにより、歩行可能性、歩行者の流れ、アトラクションへの近接性、競合のクラスタリングなどの項目の詳細なレベルの評価が可能になる。これを行動データと迅速に重ね合わせて、サイトが隣接する用途の集合ではなく、真に統合された目的地として機能できるかどうかを評価できる。
同時に、ホスピタリティ業界はAIが万能ではないことを学んでいる。実証済みの検証なしにアルゴリズム出力に過度に依存すると、特に新しいサイトを検討する際の複雑な管轄区域や権利付与が重い管轄区域において、盲点につながる可能性がある。
ホスピタリティ資産は気候リスク、保険のボラティリティ、規制上の義務に独自にさらされており、この時点で、これらの要因はもはや二次的または三次的な考慮事項ではなく、市場選定における門番基準に近づいている。
AIにより、開発業者は物理的ハザードへの露出、保険市場シグナル、エネルギーインフラの制約、将来のコンプライアンスコストを、引受とシナリオプランニングに直接統合できる。長期的なホスピタリティと複合プロジェクトにとって、この統合は出口流動性と長期的な実行可能性を維持するために不可欠である。
改善されたガバナンス
おそらく、AI対応の市場選定の最も過小評価されている影響は、改善されたガバナンスである。主要なホスピタリティ開発業者は、AIを使用して、需要予測、価格弾力性、吸収のための予測AI、シナリオナラティブ、メモ、要約のための生成AI、そして最近では設定されたルール、制約、説明可能性、ガバナンスを確立するためのニューロシンボリックAIの採用を含む、複数の形式のAIを使用して、仮定がどのように生成、文書化、検証、修正されるかを標準化している。
今年末までに、私たちが普遍的に「クラス最高」と考えるホスピタリティおよび複合開発業者は、市場選定を、AIからの統一された目的地データ、開発および収益チームによる需要スタックモデリング、法務および保険からの確率的シナリオプランニング、運用グループからの人間による検証を組み合わせた、複数の内部チーム間の統合された意思決定プラットフォームとして扱うだろうと予測できる。
その結果は、単により良い予測や教育的な勘を提供するだけではない。意思決定エラーの余地が縮小し続ける環境において、より回復力のある目的地、より適切に調整された複合エコシステム、優れた資本効率をどこで見つけるかを示してくれるだろう。
市場選定は、もはや一度だけ正しいことではない。それは、私たちの決定を定義するために使用された条件付き入力が必然的にリアルタイムで変化しても、時間の経過とともに目標とする的の中心にできるだけ近い状態を維持する内部エコシステムを構築することである。
