残室・予約ペース・季節・曜日・部屋タイプなど様々なポイントを考慮し、AIが最適な売り出し戦略や値段を決定します。
対象業界、解決した課題、現在のフェーズ、採用したソリューションと得られた結果を、まずはサマリとしてまとめています。
ラグジュアリーホテルリゾート
スコアリングによって需要予測による料金設定と客室開放の最適化
ホテルの料金設定と在庫開放を、AIスコアリングとRPAで自動化する仕組みを提案しました。
曜日、季節、残室数、予約ペース、競合価格などをもとに日付ごとの需要スコアを出し、推奨価格や売り方を管理画面に表示します。担当者が内容を確認・承認したうえで、満室御礼や関連する販売管理画面へ反映する構成です。
また、最初からすべての空室を出さず、売れ行きに応じて少しずつ在庫を開放する売り方や、高単価の部屋・優先したいプランを先に売る仕組みも設計しました。
料金設定、在庫開放、販売戦略をまとめて管理できる「AI販売コントローラー」として、開発内容と見積もり方針を整理しました。
特に、AIが勝手に価格を変えるのではなく、推奨価格と理由を表示し、人が承認してから反映する形にしたことで、現場でも安心して使える設計にしました。
料金カレンダー、日別詳細、戦略テンプレート、承認画面、実行ログなどのUIも整理し、ホテル側が実際の運用をイメージしやすい提案資料に落とし込みました。
なぜこのプロジェクトが立ち上がったのか、その背景を整理します。
ホテルの料金設定は、曜日、季節、残室数、予約ペース、周辺イベント、競合価格など、さまざまな要素を見ながら判断する必要があります。
しかし実際には、担当者の経験や勘に頼る部分が多く、判断基準が人によって変わりやすいという課題があります。また、価格変更や在庫調整を手作業で行うため、作業負荷も大きくなります。
今回の相談では、満室御礼を利用しているホテル顧客から、予約枠の作成、料金設定、在庫開放をAIで自動化したいという要望がありました。
そこで、ホテル独自の売り方をスコア化し、管理画面で確認しながら運用できる仕組みを提案しました。
過去の課題や、これまでの方法で解決しきれなかった理由を明確にします。
課題は、料金設定、在庫開放、販売する部屋の優先順位が、担当者の手作業と判断に依存していることでした。
たとえば、人気を演出するために最初は空室を少なく表示し、予約が入るたびに少しずつ在庫を開放したいという売り方があります。また、高単価の部屋や優先したいプランを先に販売したいケースもあります。
しかし、これらを手動で行うと、日付・部屋タイプ・プランごとの確認作業が多くなり、対応漏れや判断のばらつきが起こりやすくなります。
そのため本提案では、需要スコアをもとに推奨価格と売り方を表示し、担当者が承認した内容をRPAで反映する構成にしました。これにより、業務効率化だけでなく、判断基準の統一や誤操作防止にもつながる設計としています。
クライアントが抱えていた状況と、それに対して弊社が提供できる強みの両面から整理します。
基本方針から提案ポイント、発注者にとっての価値、そしてなぜこの方法を選んだのかという判断根拠までを順に示します。
AIが推奨価格や売り方を提案し、担当者が確認してから反映する構成にしました。これにより、現場が安心して使える仕組みにしています。
また、料金だけでなく、空室を少しずつ開放する売り方や、優先したい部屋を先に販売する仕組みも含めて設計しました。
最初からすべてを自動化するのではなく、対象範囲を絞って検証しながら、段階的に機能を広げていく方針です。
本プロジェクトで我々がスクラッチから設計・実装したコンポーネントを、主要なものから順に列挙します。
モデルが判断を行うために必要なデータと、その形式・取得元を整理します。
推論結果としてどのような形でデータを外部へ渡すか、その形式と活用法を示します。
社内系統及び外部サービスとの接続点と、その接続方式をまとめます。
見えずらい部分で効いた設計・実装上のポイントを大きなものから順に記します。
キックオフから本番稼働までに要した期間と、本プロジェクト全体の費用感をまとめます。