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【ホテル業界×AI】AIが客室単価を決めて、ホテルの収益アップ

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AI・機械学習×ビジネスをテーマにうまく活用していく方法についてお届けします!

普段、AI・機械学習の導入支援コンサルティングをさせていただいているのですが、「他社では、どういった事例がありますか」というご相談をいただくことが増えてきました。

どのあたりにAI・機械学習を利用し、ビジネスに活かしているかを機械学習エンジニア、コンサルタントの目線から分析し、応用できるようにまとめています!

メトロエンジン株式会社のダイナミックプライシングサービスのメトロエンジンを紹介します。

https://metroengines.jp/

サービス概要

メトロエンジンは、「担当者が経験と勘で決めていた宿泊料金」をダイナミックプライシングによって最適な料金と効率化を図り、収益向上と人件費削減につなげるSaaSです。

価値:空室率を下げ、ホテルの収益をあげる

ホテルは、単価設定が経営に直結します。ホテルの主な収益は、宿泊料金です。お客さんに宿泊してもらい、代金をいただくことで収益をあげています。つまり、お客さんで常に客室を満室を目指すことがホテルの収益アップにつながります。
空室を防ぐ方法は様々ありますが、最も効果的なのが宿泊料金の値下げでしょう。多くの人にとって、宿泊施設を選ぶ基準は宿泊料金です。実際に旅行代理店では予算を入力することが多いはずです。

ただ、宿泊料金を下げることは、宿泊者数を増やすことにはつながりますが、下げすぎると収益が落ちます。需要に合わせた妥当な価格設定が求められています。需要予測とダイナミックプライシングによって解決を図ったのがメトロエンジンです。

ダイナミックプライシングは数量と期間が限定されているものに有効

ダイナミックプライシングはホテルのように「数量と期間が限定されいる」業界にとっては、収益アップに有効的な手段です。
よくダイナミックプラシングは、コンサートやスポーツ観戦に導入されています。
それは、コンサートは、座席数が決まっており、指定日にしか実施されないものです。だから、座席を奪い合う競争が起きます。

この奪い合いを監視し、予測する必要があります。それが需要予測です。

これまで需要予測のシステム化は難しかった

ホテルなどの宿泊施設の需要予測は、需要に影響する変数が多くシステム化が難しいのが難点でした。例えば、「休日」や「天気」「近隣のホテルの価格」「口コミ情報」「近隣イベント」「宿泊履歴」「予約情報」等、多くの変数から予測をしなければなりませんでした。

システム化できない場合、たいていこれまで単価を決めてきた担当者の経験や勘にもとづく決定がなされます。これはこれで良いのですが、デメリットしてリアルタイム性の欠如と担当者がいないと困るといった属人性を生んでしまいます!

AI化されることでリアルタイムに需要に合わせた価格設定が可能に

AI化する大きなメリットの一つは、「リアルタイム性」です。
人間が判断し、それを反映するには時間がかかる。だから、ホテルの価格変更は、できても1ヶ月やシーズン単位での変更となります。
しかし、それだと需要に合わせた変更は難しいです。
1日や1時間単位で変化するお客さんの需要を予測し、捉えることができるのがAI化での大きなメリットです。

ダイナミックプライシングの勢いは続く

今や、ダイナミックプライシングは多くの分野で取り入れられています。
コンサートやスポーツ、駐車場、高級レストラン、航空券、スーパーの刺身やお惣菜といった様々な業界で取り入れられています。
将来、定価といった言葉はなくなるかもしれないですね。

問題の定式化してAI・機械学習で解く

AI・機械学習で解決する場合、問題設定が肝となります。この問題設定がよくないと意味もない分析やモデル化をしても「結局何がしたかったんだっけ」となってしまいます。今回の場合、目的はホテルの収益向上なので、宿泊してくれてかつ宿泊料金が最適であることを問題と設定します。

「宿泊料金を〇〇円にした場合に、××部屋の1日の売り上げが最大となる」

のような問題設定をされていると思われます。
複雑なモデルを構築するのではなく問題を細分化して問題設定をしていく方がシンプルになります。

AI・機械学習の適用可能性のチェックポイント

需要予測やダイナミックプライシングを導入するには。

  • 需要予測が収益に結びつくか。
  • 数量や期間が限定されているか。
  • リアルタイム化によるメリットはあるか。