好むと好まざるとにかかわらず、 人工知能 （AI）システムは、今や世界中で「最新のクールなツール」として、急速に私たちの日常生活に浸透し始めています。
これを「ツール」と分類することは、実は今日のAIシステムの本質を最も的確に表現する方法ですが、他のツールと同様、特定の業界においてどれほど成功を収められるかは、その最適な活用方法を編み出す人々や、AIがどのタスクに最も適しているかによって大きく左右されるでしょう。
おそらく、AIが得意としないことを検討するのが最善でしょう。そこでまず、AIを「人工的な人間」や「人間のような性格を持つコンピュータ」とするような、SFの陳腐な概念は捨てておきましょう。
確かに、AIは人間のような声を模倣し、ある種の個性を装って言葉で自己表現しようとプログラムすることは可能です。しかし、それはそうするようにプログラムされた場合に限られます。コンピュータが自己認識を獲得し、自発的に個性を発達させるというSF的な発想は、忘れておくべきです。
また、突然「メーガン」のような態度を取り始め、意地悪で皮肉っぽい性格になるようなこともあってはならない。
AIはあくまでツールに過ぎません。運営者はこれをどのように活用して、テーマパークでの体験にどのような影響を与えるのでしょうか？画像提供：PixieMe - stock.adobe.com
現在、私たちが「AI」と呼んでいるものは、実際には人間の開発者によるプログラミングであり、投入された膨大な量のデータを処理できる非常に高速なツールを作り出しているに過ぎません。データを処理するツールは以前から存在していましたが、私たちがどのようにデータを処理してほしいかを理解する能力に限りがありました。
ここで、新しい技術が活躍の場を得ることになります。AIは、人間が特定のデータをどのように分類したいかを「人間の視点」で理解し、かつてない速さで膨大なデータの中から傾向を検出するように設計されたデータ分類ツールへと進化してきたからです。
企業におけるAI
企業環境において、AIが最も役立つのはまさにこの点です。企業は、これまで収集してきた顧客データを詳細に分析し、人々の行動に関する洞察を引き出すことができるようになりました。
例えば、Amazonには、各顧客が長年にわたって購入した商品の膨大なリストに加え、その顧客が購入をためらわなかったブランドや価格帯の情報も記録されています。AIは、過去の購入履歴や検索履歴に基づいて、特定の顧客にとって役立つと思われる商品を提案することができます。
顧客プロファイルを作成することで、AIは、その人が「お買い得品を求めるタイプ」なのか、あるいは「評判が良ければ知名度の低いブランドでも受け入れるタイプ」なのか、それとも「ブランド品を重視し、それには割高な価格を払っても構わないタイプ」なのかを判断できるようになります。
少し気掛かりになるのは、特定の商品やサービスが、すべての人に一律の価格が提示されるのではなく、私たちの利用履歴に基づいて個別に価格が設定され、販売されているのではないかと懸念される場合です。
例えば、約1年前、特定の航空会社がこの種のAIプロファイリングを利用して、顧客の過去の購入履歴に基づいて異なる顧客に異なる航空券価格を提示していたかどうかを明らかにするため、米国議会による調査が行われた。
AIは、ライドシェアアプリから航空会社に至るまで、さまざまなサービスが私たちに提供される方法を変えつつあります
ここ数週間の間に、『コンシューマー・レポート』誌は、UberやLyftといったライドシェアサービスが、顧客に提示する運賃を決定する際にAIアルゴリズムを利用しているようだと示すデータを公表した。
また、同社は同様のプロファイリング手法を用いて、ドライバーが特定の配車依頼を受け入れるための最適な提示価格を決定し、UberやLyftの収益を増やしている。
例えば、『コンシューマー・レポート』誌は、ユーザープロファイルの異なる乗車希望者グループに対し、全員が同じ出発地から同じ目的地へ、同じ時間に同じ乗車を手配するよう依頼したところ、アルゴリズムによって算出された最終的な料金に最大30ドルの差が生じることが判明した。
これはAIアルゴリズム側の悪意によるものではなく、単に、各企業が業務改善のためにこれらの新しいAIベースのツールをどのように活用するのが最善かという判断を反映しているに過ぎません。テーマパーク業界の場合、 テーマパーク業界では、各社がAIを活用してテーマパークの運営のあらゆる側面を改善する最善の方法を模索し始めたばかりです。
テーマパークにおけるAI
例えば、AIを活用すれば、過去の傾向や長年にわたる修理履歴に基づいて、アトラクションのメンテナンススケジュールを最適化することができるでしょう。
The 来園者の体験 は、AIを活用して、特定の時間帯や特定の日にパークが抱えるニーズをより的確に把握し、パーク内の各拠点への人員配置を効率化することで、向上させることができる。
AIは、どのテーマパークにおいても、バックステージ業務からフロント業務に至るまで、運営者がより賢明な意思決定を行えるよう支援すると同時に、効率性と収益性の両方を向上させることができます。
その結果、表には現れない一連の微妙な変化がもたらされ、業務に複雑な改善をもたらし、ゲストが気づくことのない形で全体的な体験を向上させることがあります。
これまで、テーマパークは、没入感のある体験を提供するために、高度な技術に依存してきました。
ディズニーは、AIを活用して旅行の計画や予約を簡素化し、ゲストが最も望むものに沿ったパーソナライズされた体験の創出を目指していると述べている 画像提供：ディズニー
高度なライド制御システム、RFIDチケット、モバイルアプリ、デジタル待ち行列管理は、業界の多くの分野で標準的なものとなっています。人工知能（AI）ツールの導入は、その進化における次の段階となるでしょう。
AIは、従業員に取って代わるというよりは、業務上の意思決定を支援するために導入されるケースが増えています。AIシステムは、膨大な量のリアルタイムデータを分析することで、人間が見落としがちなパターンを特定し、オペレーターが状況の変化により迅速に対応できるよう支援します。
また、公園やアトラクション施設が、運営コストの上昇、人手不足、来園者の期待の高まりに加え、過度に野心的な持続可能性目標といった要因から、ますます大きな圧力に直面している今、このタイミングはまさに適切だ。
AIを活用することで、高い安全基準と顧客満足度を維持しつつ、手元にあるリソースを最適化することが可能になります。
現在、大規模なリゾート施設がAIを活用した技術の導入を牽引していますが、クラウドコンピューティングやソフトウェアプラットフォームの普及により、小規模な地方の公園、ウォーターパーク、ファミリーエンターテインメントセンターでも同様の機能を利用できるようになっています。
メンテナンスなど
テーマパークにおけるAIの活用の中で、おそらく最も価値のあるものは予知保全だろう。
また、どのアトラクションでも、日々の運営を通じて膨大な量の運用データが生成されます。センサーは、振動、動作温度、油圧、モーターの性能、その他数え切れないほどの変数を継続的に監視しています。
従来、保守チームは、問題を事前に発見するために定期点検に頼るか、あるいは何かが故障して修理が必要になった時点で対応を取るかのいずれかでした。
ここにAIが加わることで、このモデルは根本的に変わります。学習アルゴリズムを活用することで、長年にわたる運用記録や修理記録を、センサーの測定値と組み合わせて分析し、 機械的な不具合の兆候を示す微細な変化を を十分に早い段階で検知できるようになります。
D-Tex Visual は、テーマパークや遊園地における安全性と効率性の向上を図るAIセンサーを開発しています。 画像提供：D-Tex Visual
部品が故障するのを待つのではなく、保守チームには事前に通知が行われるため、事前の計画を立てることができ、予定された停止時間中に修理を完了させることができます。
そのメリットは、予期せぬ問題による故障の削減にとどまらず、さらに幅広い範囲に及びます。
アトラクションの信頼性を高めることで、摩耗や損傷を軽減し、極めて高価な設備の寿命を延ばすことができます。また、メンテナンスチームは、あらかじめ決められたメンテナンススケジュールのチェックリストに従うだけでなく、設備の実際の状態に基づいて今後の作業計画を立てることが可能になります。
毎週数千回の稼働が見込まれる大規模なアミューズメント施設においては、稼働時間のわずかな向上でさえ、来園者の満足度や収益に大きな影響を与える可能性があります。
AIとゲストの体験
何と言っても、 ゲストの満足度は は、アトラクションそのものよりも、ゲストがそれを待つ時間に大きく左右されることが多いのです。
データ分析ツールとして、AIアルゴリズムは、パーク内や1日を通じた来園者の動線パターンについて、経営陣がより深く理解する手助けとなります。
モバイルアプリ、チケットのスキャンデータ、改札機のカウントデータ、園内Wi-Fiネットワーク、アトラクションの利用状況などのデータを活用することで、AIシステムを学習させ、任意のテーマパークについて、高い精度で来場者数の予測や動線の傾向を算出することが可能になります。
これにより、運営側は混雑が発生する前に、人員配置やエンターテインメントのスケジュール、飲食サービスの運営を調整することができるようになります。
運営チームも、同様のデータストリームを活用して、過去の来場者数の推移に基づきアトラクションのスタッフ配置に関する最適な戦略を分析したり、数週間先までのパーク全体の来場者数の急増を予測したりすることで、必要に応じてピーク時のスタッフ配置計画を立てることができます。
一部のテーマパークやアトラクションでは、すでに人工知能が活用され、来園者の体験をパーソナライズし、スムーズなものにする取り組みが進められています。画像提供：FORREC
エンターテインメント部門も、同様のデータを活用して、1日のさまざまな時間帯にパーク内の各エリアを訪れる客の流れのピークを分析し、最適なショーの開催スケジュールを策定できるほか、ゲストが次にどこへ向かうかを予測することで、アトラクションチームや飲食チームに対し、客の集中が予想されるタイミングを事前に知らせることができる。
その結果、AIはパークの最も経験豊富なスタッフや意思決定者を置き換えるのではなく、彼らが業務を遂行するために必要な、最良かつ最新の情報を提供する、より優れたツールを彼らに提供することになります。
また、園内の動的サイネージやモバイルアプリのプッシュ通知と連携して、非常に積極的なアプローチをとるための興味深い方法も実現可能です。
パークのニーズに応じて、ゲストに動的な提案を行うことができます。これにより、待ち時間の短いアトラクションへの訪問を促したり、パーク内の混雑の少ないエリアを探索してもらったり、さらには期間限定の特別オファーを通じて、利用率が低い飲食店やグッズショップへの集客を促進したりすることが可能です。
これにより、ゲストの体験が向上するだけでなく、小売店や飲食店での消費機会も増え、1人あたりの平均消費額も押し上げられます。
バーチャル待ち行列の進化
おそらく、ここ数年の開発成果の中で最も広く普及しているもののひとつといえば、 バーチャルキュー技術の台頭でしょう。
従来のディズニーの「ファストパス」は、ゲストを近隣の飲食店やグッズ販売店に誘導し、何時間も列に並ばずに済むことで消費を促すものでしたが、AIを活用した新しいシステムは、それよりもはるかに効果的になっています。
静的な運行時間を設定するのではなく、インテリジェントな待ち行列管理プラットフォームは、乗車定員、気象条件、運行中断、および来場者数の変動に応じて、スケジュールを継続的に調整することができます。
その結果、待ち時間の予測精度が向上し、利用可能な乗車定員をより効率的に活用できるようになります。
将来的には、バーチャルキューの仕組みがゲストの行動プロファイルと連携し、よりパーソナライズされた体験を提供できるようになるかもしれません。こうしたシステムは、ゲストの好みや年齢層、さらには過去のパーク内での行動パターンに基づいて、最適化された旅程全体を提案することさえ可能になるでしょう。
AIツールによって、従来のテーマパークやアトラクションの待ち行列は過去のものになるのでしょうか？
ゲストが、煩わしいアプリ上のアンケートに次々と答えて、あらゆる細部を自分で判断し、事前に計画しようとするのではなく、AIが生成するシステムが、まるでリアルタイムのデジタルコンシェルジュのように機能し、パークでの1日をサポートし、案内することができるでしょう。
これは、AIを活用したシステムが公園の顧客サービスの向上において主導的な役割を果たすことができる分野の一つです。
AIアシスタントは、あらかじめプログラムされた定型的な対話セグメントに依存し、より複雑なニーズや要望、質問に直面するとすぐにその能力の限界が露呈してしまう旧来の「チャットボット」に比べ、はるかに洗練されており（そして、はるかに煩わしさも少ない）。
最新の「会話型」AIアシスタントは、配車状況、レストランの予約オプション、エンターテインメントのスケジュールなどに関する質問を投げかけられた際、はるかに豊富な知識を持ち、より役立つ存在となるでしょう。
特に留意すべき点の一つは、AIシステムが、過去のやり取りに基づいて個々のゲストのニーズを学習していくにつれて、より賢くやり取りを行い、より迅速に対応できるようになるということです。
また、AIシステムは多言語対応が可能であり、必要に応じてさまざまな言語で貴重なゲストサポートを提供できます。特に、スタッフとの直接のやり取りでは意思疎通が図れないような状況において、その真価を発揮します。
AIとセキュリティ
テーマパークやアトラクションでの利用はそれほど多くないものの、AIはセキュリティ業務、特に空港などの大規模な交通拠点において、ますます活用されるようになっている。
AIを搭載した防犯カメラシステムは、広範囲にわたる人混みの監視に役立ち、警備隊の出動を要する不審な動きを検知したり、公共の場所に放置された不審な物体を特定して調査を要請したりすることも可能です。
その目的は、既存のセキュリティチームのニーズを支援・強化することにあります。AIは数百もの映像フィードからのデータを同時に処理し、早急な対応が必要な箇所を特定するのに役立つからです。
AIは、カメラからのデータをはるかに高速に処理することで、人混みの監視を支援し、テーマパークの警備チームをサポートすることができます。
これまで、AIがテーマパークの日常的な運営においてどのように役立つかについてあらゆる側面から議論してきましたが、将来のパークアトラクションやエンターテインメントのニーズに向けた創造的な開発や企画を促進するために、AIを活用できる方法は無限にあります。
ウォルト・ディズニー・カンパニーは、自社の AIを活用する計画について について、自社の5つの事業分野——コンテンツ制作、収益化の拡大、従業員の生産性向上、顧客体験、および企業運営——にわたり検討した。
しかし、これは人間の雇用が失われることを意味するわけではありません。むしろ、「私たちは、人間の創造性をあらゆる活動の中心に据え、クリエイターや知的財産の価値を尊重するような形でAIを導入することに尽力しています。」
そして、先ほども述べたように、重要なのは、AIを単なるツールとして認識し、AIに手間のかかる作業や単調なデータ処理の一部を代行させることで、各従業員の生産性をいかに高めることができるかを判断することです。
創造性の面では、主導権やビジョンを握っているのは依然として人間ですが、AIは創造的なプロセスを加速させることができます。
その一例として、ディズニーとアドビの提携が挙げられます。この提携では、アドビの「Firefly Foundry」を活用し、ディズニーのライセンス資産や独自資産の一部に基づいてAIモデルを生成しています。
これにより、ディズニーのパークおよび体験制作チームは、ブレインストーミングセッションの初期段階で、初期のデザイン案やプレビジュアライゼーションのアートワークのバリエーションを迅速に検討することが可能になります。
テクノロジーと創造性のバランス
人間の創造性 アトラクションのデザインにおいて、人間の創造性は依然として中核をなしていますが、AIは創造プロセスの特定の側面を加速させ、実際の建設が始まる前にチームがより多くのアイデアや選択肢を検討できるようにします。
同様に、AIを活用したシミュレーションツールを活用すれば、設計者は実際の工事が始まる前に、計画中のエリア内での来園者の行動をモデル化し、設計段階のうちに、潜在的な混雑箇所や対処すべき運営上の課題を特定することができるでしょう。
とはいえ、AIはまだ発展の初期段階にあり、早期導入にはその過程でさまざまな障害や難関が付き物です。AIシステムの品質は、学習に用いるデータの質に左右されるものであり、そのデータの整備にも多大な時間と投資が必要となります。
また、あらゆる種類のサイバーセキュリティ上の脅威が問題となるのを防ぐため、特に個々のゲストに関するデータについては、すべてのデータを保護し、安全を確保する必要があります。
チャットボットのような客向けの事例から、コースターの監視やメンテナンスといった運営面の事例に至るまで、テーマパークではすでにAIが活用されています
AIシステムを倫理的に活用するための適切なスタッフ研修は、将来的に生じうる別の課題を防ぐことにもつながります。というのも、ゲストは自身の個人情報がどのように収集・利用されるかについて、透明性を求めるようになるからです。
事業者は、データのプライバシー、アルゴリズムによる意思決定、および責任あるAIの導入に関する明確な方針を策定する必要がある。
最後に、あらゆる事柄において、人間の監督が依然として不可欠であることを念頭に置いておいてください。AIが日常的な分析、反復的な事務作業、データ集約型の意思決定をますます担うようになることで、従業員は創造性やお客様との接点、そして業務の質向上に注力できるようになります。
おもてなし、物語の語り、エンターテインメント、そして感情的なつながりは、依然として人間ならではの体験であり、AIでは再現できないものである。
少なくとも今のところは……
