旅行会社カウンター係の将来性 — AIに奪われる業務・残る業務
最終更新: 2026/03/24
旅行会社のカウンター業務は、AI旅程提案システムやチャットボットが経路検索・料金見積もり・予約代行を自動化する一方で、『予算が限られているが満足度高い旅を』といった曖昧な要望を汲み取りオーダーメイド提案できるのは人間です。特別対応が必要な顧客への丁寧な対応はAIには実現困難な領域です。
旅行会社カウンター係とは
支店や営業所において、旅行の行程や価格などが既に決まっている「パッケージツアー」と、旅行者の希望や計画に合わせて手配する「手配旅行」を、お客のニーズに合わせてアドバイスしながら販売する。
この職種のAI浸透度は25%。 21件の業務のうち3件でAIが活用され、18件は人間が中心です。 対面対応などAIには代替できない要素も多く、 将来性の高い職種です。
なるには
入職にあたって、特に資格や学歴は必要とされないが、大手旅行会社では、専門学校・短大・大学卒業者が多い。また、「国内旅行業務取扱管理者」、「総合旅行業務取扱管理者」等の国家資格を取得すると仕事の幅が広がるため、これらの資格を取ることが旅行会社社員の目標ともなっている。海外旅行の需要もあり、外国語（特に英語）を身につけておいた方が有利である。旅行が好きであること、人と接することが好きな人、社交性や積極性を持ち合わせた人に向いている。 個人によるインターネットを利用した情報収集、宿、旅券等の検索、予約が普及する中、カウンター係もより深い知識や一般の人が知らない情報を求められる。お客の多様な注文や相談に対応できる接客能力や様々な情報からプランを組み立てられる力も必要である。対面サービスならではの安心感をお客に提供できることが重要となる。
AI時代に伸ばすべきポイント
- 旅客の書類を確認し、目的地を特定して搭乗券を発行する・紛失・遅延・誤送された手荷物を追跡調査するを極める — AIでは代替できない領域
- 顧客と相談し、サービス要件や旅行の希望を確認するのAIツールを習得 — 効率化の武器に
- 傾聴力・説明力の重要性が今後さらに高まる
AIはどこまで浸透しているか
旅行会社カウンター係の業務全体のうち、実際にAIが使われている割合です。
旅行会社カウンター係の業務の75%は、まだ人間が担っています。AIの影響を受けにくい職種です。
業務ごとのAI浸透度
旅行会社カウンター係の業務を、情報処理面でのAI浸透度で分類しました。身体作業や対面業務の実行は含みません。
AIが担う業務
人間が担っている業務
この分析の見方
各業務のAI浸透度はAnthropic Economic Indexの実測データに基づきます。
※ AI浸透度は業務の情報処理・判断面への浸透を測定しています。身体作業や対面対応など物理的な実行はAIでは代替できないため、浸透度が高くても人間の作業が不要になるわけではありません。
- AIが担う業務
- 情報処理面でAIが50%以上浸透している業務。ただし身体作業を伴う場合、実行は引き続き人間が担います。
- 人間が担っている業務
- AI浸透度が50%未満の業務。対面対応・信頼関係・判断力など人間ならではの強みが求められるか、AI技術がまだ追いついていない領域です。
カラーバーは業務ごとの「AIの使われ方」を示します:
- AI直接指示（赤系）
- AIに直接タスクを指示する自動化的な利用。この割合が高いほど、AIが主導的に業務を行っています。
- やり取り改善（青系）
- 人間とAIが対話しながら成果を改善していく協働型の利用。
- フィードバック（紫系）
- AIの出力に対して人間がフィードバックを返す利用パターン。
- 学習（緑系）
- AIを通じて知識やスキルを習得する目的の利用。
- 検証（黄系）
- AIの出力を人間が確認・検証する利用。
なぜAIが入り込めないのか
AIの浸透を阻む「人間の強み」
75%の業務がAIに浸透していない理由は、以下の人間ならではの要素です。
非常に高い対面でのやりとりが求められる仕事
この仕事では他者とのかかわり、対面での議論といった場面があり、AIだけでは対応が難しい領域です。
求められる力: 傾聴力、説明力
この仕事の原動力: 周囲や組織の支援
具体的な業務: 「出発までの手続きやサービスの利用方法をお客に説明する。」「お客の渡航中や帰国後にトラブルが発生した場合は、現地のスタッフと連絡をとるなどの対応をとる。」
高い責任を伴う判断が求められる
この仕事ではミスの影響度、結果・成果への責任、意思決定の自由、意思決定と問題解決を行うといった場面があり、AIだけでは対応が難しい領域です。
AIが追いつきつつある領域
ただし以下の領域は、今後のAI進化でギャップが縮まる可能性があります。
正解のない状況での判断力が求められる
この仕事では優先順位や目標の自己設定、意思決定の自由、意思決定と問題解決を行うといった場面があり、AIだけでは対応が難しい領域です。
高い学歴が求められる傾向がある
業界で変わるAIの影響
同じ旅行会社カウンター係でも、働く業界によってAIの影響度は異なります。デジタル化が進んだ業界ほど、AIとの接点が多くなります。
この分析の見方
- すでにAI化
- AIが直接代行している業務の割合。どの業界でも共通です。
- AI活用で伸びる
- AIツールを使いこなすことで生産性を上げられる領域。個人のスキルと業界のIT環境に左右されます。
- 組織のAI導入で恩恵
- 会社がAIシステムを導入することで、自然と恩恵を受けられる領域。
- 人間のみ
- 身体作業・対面・感情など、現在のAI技術では対応できない領域。
この職種の年収
厚生労働省「賃金構造基本統計調査」に基づく旅行会社カウンター係の給与水準です。
業界で変わる年収
同じ旅行会社カウンター係でも、働く業界によって年収は大きく異なります。
出典: 厚生労働省「賃金構造基本統計調査」(2023年)
この職種に向いている人
ホランドの職業興味理論（RIASEC）に基づく適性タイプです。
人と関わり、助け、教えることが好きなタイプが向いています。
求められるスキルと知識
旅行会社カウンター係に求められる主要スキルと専門知識です。スコアは5段階評価。
スキル
知識
働く環境と雇用形態
働く環境
雇用形態
必要な学歴・資格
AIでは代替できない専門性の証明。資格保持はAI時代の差別化要因になります。
関連資格
- 総合旅行業務取扱管理者
- 国内旅行業務取扱管理者
近い職種のAI浸透度
旅行会社カウンター係とキャリアが近い職種を、AI浸透度の違いで比較できます。
AIがより浸透している職種
AI浸透度が低い職種
旅行会社カウンター係の将来性とAIの影響
「旅行会社カウンター係はAIに代替されるのか？」という不安を持つ方に向けて、データに基づく分析をお届けします。
AI代替率: 25%
AI代替率は25%で一部の業務は自動化が進みますが、対面対応が求められる領域は引き続き人間が中心です。
AIが変える業務
顧客と相談し、サービス要件や旅行の希望を確認する、時刻表や料金表を用いて経路・旅程・宿泊先を計画し、運賃や料金を算出する、電話・FAX・メール・PCを使い交通機関や宿泊施設の予約・確認を行うなどはAIの活用が進んでいます。これらの業務は効率化される一方、新たな役割が生まれます。
AI時代に求められるスキル
傾聴力・説明力・文章力といったスキルの重要性が高まっています。AIを補完する人間の強みを伸ばすことがキャリアの鍵になります。
よくある質問
旅行会社カウンター係はAIでなくなりますか？
旅行会社カウンター係がAIで完全になくなる可能性は低いです。AI代替率は25%で、18件の業務は引き続き人間が担います。ただしAI活用スキルが将来性を左右します。
旅行会社カウンター係はAIに代替される？
経路・料金計算・予約確認といった情報処理業務はAIでも対応できますが、『この顧客の潜在ニーズは何か』を引き出し最適な旅を創作するのは人間にしかできません。特に法人営業や高額受注では、カウンター係の提案力が売上を左右します。
旅行会社カウンター係でAIはどう活用される？
業種により異なりますが、AI総合活用度は75%です。すでにAI化されている部分が25%、AI活用で伸ばせる部分が32%、組織のAI導入で恩恵を受ける部分が18%です。
旅行会社カウンター係の将来性は？
旅行業界全体は、ネット予約の普及で従来型カウンター需要が縮小しています。ただし個別対応・特別企画・トラブル対応といった高付加価値領域では、カウンター係の専門性が活躍の場を広げています。地域密着や法人営業に注力する企業での需要は堅調です。
AI時代に旅行会社カウンター係に必要なスキルは？
旅行会社のシステム・予約サイト・AI提案ツールを使いこなすITスキルはもちろん、顧客心理の読み取り力・交渉力・問題解決能力が差別化要素です。加えて多言語対応や地域知識を深掘りすることで、AIでは代替不可能なコンサルタント業務へのポジショニングが重要です。
旅行会社カウンター係で生成AIをどう活用できる？
旅行会社カウンター係では3件の業務でAIが活用されています。主な活用領域は顧客と相談し、サービス要件や旅行の希望を確認する、時刻表や料金表を用いて経路・旅程・宿泊先を計画し、運賃や料金を算出する、電話・FAX・メール・PCを使い交通機関や宿泊施設の予約・確認を行うなどです。
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最終更新: 2026/03/24
AI浸透度はAnthropicのAnthropic Economic Index (AEI)の観測値（CC-BY）に基づく。業種別分析は独立行政法人労働政策研究・研修機構（JILPT）作成「職業情報データベース」のデータを加工して算出。JILPTおよびAnthropicの見解ではありません。分析方法の詳細