海外旅行代理店向けにブラックボックスだった旅程設計の判断基準をMCP化。旅行代理店が自社顧客データベースとYURAGIのKnowledge Layerをもとに優れた旅程を作成することが可能に。
Willverse株式会社（本社：東京都 代表取締役：朝比奈遥人）が運営する訪日インバウンド旅行サービス「YURAGI」は、海外の旅行代理店が利用するAIエージェントから、日本国内の体験・ガイド・旅程設計の判断材料を直接照会できるMCPサーバーを公開します。MCP（Model Context Protocol）は、AIが外部のデータやサービスを呼び出すための標準規格です。
代理店の担当者がAIに「京都と金沢を含む7日間、家族4名、茶道と工芸に関心あり」と伝えれば、AIがYURAGIに問い合わせ、予約可能な体験と空き状況、対応できるガイドの条件、そしてYURAGIがベクトルデータベースに蓄積してきた旅程設計の判断材料を取得します。旅程を組み立てるのは代理店側のAIで、YURAGIは判断材料と実際の手配を担います。汎用のLLMだけでは組めない精度の旅程案が、その場で立ち上がります。
汎用AIに旅程を相談するのと何が違うのか
ChatGPTやClaude、Geminiに「京都と金沢を含む7日間の旅程を作ってほしい」と頼めば、それなりの案は返ってきます。有名な訪問先が、無理のない順番で並びます。違いは3つあります。
予約できるかどうか。 汎用AIが返す旅程は、公開情報から組まれた「もっともらしい案」です。その体験が当日空いているか、最少催行人数を満たすか、休業日でないかは分かりません。手配を始めた段階で組み直しになることが少なくありません。YURAGIのサーバーは、実際に予約可能な在庫から照会します。
富裕層が満足する情報があるかどうか。 Web上にあるのは、大衆向けのうまくいった旅行の記録とレビューです。「この順番で回ると午後に疲れる」「地図上では近いが現地では現実的でない移動」といった、外してから分かったことは公開されませんし、富裕層旅行の情報に限定するとWeb上に落ちている情報は多くありません。私たちが蓄積してきたのは、細かな負担の記録や富裕層に特化した非構造化データです。汎用AIの知識は公開情報の平均であり、旅行の質を決めているのは平均から外れた部分にあります。モデルが賢くなっても、どこにも書かれていない情報は出てきません。
実行する人がいるかどうか。 旅程は、作った時点ではまだ紙です。当日ガイドやハイヤーが来て、車が動き、予定が崩れたら組み替える。ここには責任を持つ主体が必要です。YURAGIのサーバーでは、組み上がった旅程がそのまま手配依頼として起票され、YURAGIの担当者が受け取るところまで繋がっています。判断材料はAIが渡し、実行と責任は人が持つ設計です。
顧客の過去の旅行と地続きの提案ができる
このサーバーが実務で効くのは、代理店が既に持っている顧客情報と組み合わせたときです。
3年前に京都で寺院と庭園を回った顧客から、再訪の相談が入ったとします。代理店のAIは自社の顧客管理システムから過去の旅程を読み、YURAGIに問い合わせます。同じ京都でも前回と重複しない構成、当時は関心が薄かった工芸や食の体験、前回とは別の専門を持つガイド。それらを実際に予約可能な在庫の中から組み立てられます。
「前回ここに行ったから、次はこう」という提案は、これまで担当者が現地会社に問い合わせ、返信を待ち、また尋ねる往復の中で作られてきました。その往復が、AIの一度の照会に置き換わります。
このとき、YURAGIは顧客情報を受け取りません。氏名や連絡先を渡さずに照会でき、顧客データは代理店側に残ります。日本側の判断材料だけが流れる設計です。
旅程設計はブラックボックスだった
訪日需要の拡大とともに、現地手配を担うDMCの役割は年々大きくなっています。一方で、この業務には構造的に不透明な部分が残っています。
旅程がその形になった理由、金額が何で構成されているのか。これらは発注する代理店側から見えにくく、結果として品質が比較できないまま取引が進みます。差は明らかに存在するのに、それを説明する言葉が「担当者の経験」に回収されてしまう。サービス業として、まだ改善できる部分が大きい領域だと考えています。
YURAGIは高単価のテーラーメイド旅行を扱う中で、旅程設計の緻密さと見積もりの妥当さを検証し続けてきました。同じ「京都3日間」でも、初来日の家族と、5回目で寺は見尽くした旅行者に出すべき旅程は異なります。その差を決めているのは知識量ではなく、過去にどう提案し、どこを直したかの積み重ねです。
今回のサーバーは、そこから抽出した判断基準を返します。たとえば「混雑を避けるため、嵐山の竹林はその日の最初に、9時前の到着で組む」「ガイドは文化密度の高い都市に配置し、移動日はセルフガイドにする」といった、実際にやってみて分かった水準の材料です。
AI時代に価値が移る場所
AIが扱える情報は、大きく2種類に分かれます。データベースやAPIから取れる構造化データと、文章や記録のまま存在し、ベクトル化して初めて検索可能になる非構造化データです。
旅行業界で構造化されてきたのは、前者だけでした。在庫、空き状況、価格。これらはAPIで流通しており、誰でも取れます。AIエージェントが普及するほど、この層は横並びに比較され、差がつかなくなります。
富裕層向けのテーラーメイド旅行で価値を決めているものは、ほぼ全部が後者側にあります。なぜその順番で回るのか。なぜこの日にガイドを付け、別の日は付けないのか。前回この構成で提案して、どこを外したのか。これらは提案書とメールと担当者の記憶の中にあり、構造化どころか、テキストとして集約されてもいませんでした。
ベクトル検索やRAG（検索拡張生成）の仕組み自体は、すでにコモディティです。整えられた基盤を使えば、誰でも短期間で立てられます。効くのは、そこに入れる中身を自分が持っているかどうかだけです。
そして富裕層旅行の非構造化データは、事業者ごとに散在しているものの、AIが読める形にした事業者は私たちの認識ではまだ確立されていません。この領域は、事実上まだ全員が同じスタートラインに立っています。汎用モデルの性能競争とは別の場所に、まだ手のついていない勝負が残っています。
旅行手配の各レイヤーを、データの性質で整理するとこうなります。
旅行業界のデータレイヤー
YURAGIが取り組んだのは、3番目のレイヤーをベクトル検索基盤に蓄積し、1番目と束ねて同じインターフェースから返すことです。過去にどう提案し、その後どこを直したかの記録が、代理店のAIに渡る判断材料の源泉になっています。エージェントは「予約できるもの」と「なぜそう組むべきか」を、一度の照会で同時に取得できます。
これからの旅行代理店・DMCはどこで戦うか
構造化された在庫データは、いまViator、GetYourGuide、Booking.comといったOTAに集約されています。従来、旅行代理店の価値の一部は、こうした情報にアクセスし、顧客に代わって整理することにありました。情報の非対称性を埋める仕事です。
その部分は、AIエージェントがOTAのデータを直接引けるようになるほど薄くなります。実際、大手OTAはすでにAI経由の送客を計測し始めています。
ではどこで戦うのか。私たちは、顧客側の非構造化データ--誰が何を好み、何に飽き、どう変わってきたか--を蓄積し、コンシェルジュとして提案する側に回ることが勝ち筋だと考えています。この情報はOTAには集まりません。顧客と直接の関係を持つ代理店・DMCにしか溜まらないものです。
プレイヤーごとに、蓄積すべきものが分かれていきます。
YURAGIがMCPを公開するのは、この分業を前提にしています。代理店が自社の顧客理解を持ち、YURAGIが日本側を持つ。両方が揃って初めて、リピーターに「前回ここに行ったから、次はこう」と提案できます。YURAGIは代理店の競合ではなく、日本側を担う接続先として設計しています。
今後の展開
現在は英語圏の代理店・DMCを対象としていますが、今後は台湾・韓国・インドネシアなどアジア各国のVIP市場に向けて、対応言語と現地の商習慣に合わせた応答を順次拡充します。
訪日旅行の高単価層は欧米だけでなくアジア圏でも拡大しており、求められる旅程の組み方は市場ごとに異なります。各市場のパートナーと接続しながら、YURAGIが返す判断材料そのものを市場ごとに育てていきます。
■YURAGIへのお問い合わせはこちらから
YURAGIでは国内旅行代理店、DMC、地域のコンテンツ事業者様と協力しながら、インバウンド旅行客への高付加価値体験のプロデュースに取り組んでおります。海外旅行客の呼び込みに対して前向きな企業様はぜひ一度ご相談くださいませ。
▽以下メールへご連絡ください。
yuragi-support@willverse.io
■会社概要
社 名 ：Willverse株式会社
所在地 ：東京都渋谷区桜丘町31-14SLACK SHIBUYA302
代表者 ：朝比奈 遥人
サービスサイト：https://yuragitravel.com/
コーポレートサイト：https://willverse.io/