Dana Dunne氏、eDreams ODIGEOのCEO。
絶え間ない技術革新が続く時代において、企業の持続可能性は、もはや現在の製品力や市場シェアの強さだけに依存するものではない。ビジネスモデルの適応力にも左右される。私の経験では、これは旅行業界において常に真実であった。新しい技術に最も速く適応する企業が、長期的な成功を収める最良の機会を得るのだ。旅行業界が過去にどのように進化してきたかを振り返り、私たちがどこに向かっているのかを考えてみよう。
EU航空業界の進化
欧州の航空業界は、1990年代に大きな変革を遂げた。一連のEU改革パッケージによって推進された欧州空域の自由化と民主化は、市場に競争をもたらした。これらの改革は、長年にわたり国営航空会社の独占が支配していたシステムを解体し、新規参入企業の台頭を可能にした。
運賃は急速に競争力を増したが、消費者を取り巻く環境ははるかに複雑になった。航空会社と路線の急増により、航空券の予約はもはや単純なものではなくなった。同時に、低運賃により、これまで航空券を予約したことのない何百万人もの人々が飛行機を利用できるようになり、新たな顧客層が市場に参入した。
この選択肢の爆発的増加は、旅行代理店の急成長に理想的な条件を生み出した。ますます細分化され、混乱した環境に直面した旅行者は、ワンストップショップを求めた。複雑さを乗り越え、最良の取引を確保し、旅行計画に伴う管理上の負担の多くを吸収してくれる存在である。
この傾向は、1990年代後半から2000年代初頭にかけてのインターネットの普及により加速した。オンライン旅行代理店（OTA）の台頭により、消費者は何百もの路線と何千もの目的地を比較できるようになり、旅行の計画と購入方法が根本的に変化した。
AIが推進するEU鉄道の民主化
今日、私たちは歴史が鉄道で繰り返されるのを目の当たりにしている。数十年前の航空業界と同様に、欧州の鉄道市場は自由化に向けた大規模な変革を遂げている。2030年までに輸送排出量を少なくとも55%削減するという積極的なEUの義務により、鉄道はレガシーな公共事業というイメージを払拭しつつある。これにより、高速鉄道ネットワークが新たな民間事業者に開放され、欧州全体で価格が下がり、サービス頻度が増加している。
しかし、1990年代の移行がインターネットの出現に依存して複雑さを管理したのに対し、現在の鉄道革命はAI（人工知能）によって加速されている。業界での私の観察によれば、現代のマルチモーダル旅行に関わるデータ量は、手動システムや初期のデジタルツールが管理できる範囲をはるかに超えている。AIは、これらの新しく断片化された鉄道オプションをシームレスな消費者体験に統合することを可能にする重要な架け橋となる可能性が高い。
断片化、規制変更、構造的複雑性を特徴とする市場において、AIはすでに単純な効率化ツールから戦略的柔軟性の推進力へと進化している。効果的に適用されれば、AIツールは企業が新たな分野に進出し、変化する市場状況に適応し、これまで十分に対応されていなかった顧客層にサービスを提供するのを支援できる。AIを中核的な運用能力として組み込んだプラットフォームは、レガシーインフラに依存する企業に対し、このシステム的複雑性を明確な優位性に変えることができる。
ビジネスモデルが市場の機敏性を決定する理由
欧州の接続鉄道市場が2030年までに691億7000万ドルに達すると予測される中、この新時代における成功は、技術力だけでなく、それを支えるビジネスモデルによって決定されると私は考えている。
私は、単発の取引型販売から長期的な顧客関係への移行が、ブランドが市場参入をどのように進めるかを決定する決定的要因となっていることを目の当たりにしてきた。企業が顧客と直接的で継続的な対話を維持する場合、受容性の高いエコシステムに新しい製品を導入する機敏性を獲得できる。これらの確立された関係は、ゼロから始める摩擦なしに新製品を拡大するために必要な初期フィードバックと初期採用を提供できる。
この技術変革に向けてビジネスモデルを適応させる方法
市場が規制された独占から高選択肢環境へと移行する中、適応可能な技術への早期投資と、永続的な顧客ロイヤルティの構築・活用を組み合わせたビジネスモデルを形成することが、ますます重要になっていると私は考えている。以下は、私が効果的であると判断したいくつかのステップである。
1. スケーラブルなAIシステムに投資する。特にカスタマーサービス、製品開発、マーケティングの各部門にAIを統合することを推奨する。これにより、新製品をより迅速に開発・発売できる。チームに対し、AIを単なる機能ではなく、基本原則として採用するよう教育する。
2. AIスキル開発を優先する。多角化の可能性を真に活用するには、技術リテラシーがあるだけでなく、AI主導のイノベーションに熟達した労働力を育成する必要がある。これは、基本的な自動化トレーニングを超えて、エージェントAIと機械学習が複雑なビジネス問題の解決にどのように適用できるかについての深い理解を促進することを意味する。しかし、このステップを踏むことで、技術と並行して自らを拡大するために必要なスキルをチームに装備させることができる。
3. 顧客ニーズを理解する。顧客が企業と持つ多くのタッチポイント全体で一貫して洞察を収集・分析し、将来のニーズを予測する。顧客を念頭に置いて、傾聴し、学び、リードする。
無限の選択肢がある世界において、企業が保有できる最も価値ある資産は、もはや他を探す必要のない顧客の信頼であると私は考えている。
