JP2018180719A - 客室単価設定支援システムおよびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】リアルタイムの市場の需要に対応して適切な客室単価の設定を行う。【解決手段】宿泊施設における客室単価の設定を支援するための客室単価設定支援システムであって、予め設定した条件に基づいて、他の宿泊施設を抽出する競合宿泊施設抽出部と、抽出された各々の他の宿泊施設の対象日における客室単価の情報を取得する客室単価取得部と、抽出された各々の他の宿泊施設の所定期間における対象日の客室在庫数の減少量を算出する客室在庫減少量算出部と、他の宿泊施設の中から、対象日の客室単価が対象宿泊施設よりも高く、且つ、所定期間における客室在庫数の減少量が対象宿泊施設以上の宿泊施設を抽出し、抽出した宿泊施設の客室単価の中で最も高い客室単価を、対象宿泊施設の対象日の客室単価に設定する客室単価設定部とを備える。【選択図】図２

Description

本発明は、宿泊施設における客室単価の設定などを支援するシステムおよびプログラムに関する。

宿泊施設においては、市場の需要を反映した適切な客室単価の設定は経営上の重要な課題である。例えば特許文献１には、対象ホテルに対する市場の評価情報に基づいて客室料金を設定するシステムが記載されている。具体的には、対象ホテルの客室料金が競合先ホテルの平均客室料金よりも高いにもかかわらず所定の期間に満室予約が予想される場合には評価を上げ、逆に、対象ホテルの客室料金が競合先ホテルの平均客室料金よりも安いにもかかわらず所定の期間に満室予約が予想されない場合には評価を下げることが記載されている。

特開２００６−１７２０８２号公報

しかし、特許文献１に記載されたシステムでは、他の宿泊施設を含む市場全体の予約状況については考慮していないため、市場の需要の変動に対応できなかった。

そこで本発明の目的は、リアルタイムの市場の需要に対応して適切な客室単価の設定を行えるようにすることである。

本発明に係る客室単価設定支援システムは、宿泊施設における客室単価の設定を支援するための客室単価設定支援システムであって、
予め設定した条件に基づいて、他の宿泊施設を抽出する競合宿泊施設抽出部と、
抽出された各々の他の宿泊施設の対象日における客室単価の情報を取得する客室単価取得部と、
抽出された各々の他の宿泊施設の所定期間における前記対象日の客室在庫数の減少量を算出する客室在庫減少量算出部と、
他の宿泊施設の中から、前記対象日の客室単価が前記対象宿泊施設よりも高く、且つ、前記所定期間における客室在庫数の減少量が前記対象宿泊施設以上の宿泊施設を抽出し、抽出した宿泊施設の客室単価の中で最も高い客室単価を、前記対象宿泊施設の前記対象日の客室単価に設定する客室単価設定部と、を備えたものである。

本発明に係るプログラムは、宿泊施設における客室単価の設定を支援するためのコンピュータを、
予め設定した条件に基づいて、他の宿泊施設を抽出する競合宿泊施設抽出部と、
抽出された各々の他の宿泊施設の対象日における客室単価の情報を取得する客室単価取得部と、
抽出された各々の他の宿泊施設の所定期間における前記対象日の客室在庫数の減少量を算出する客室在庫減少量算出部と、
他の宿泊施設の中から、前記対象日の客室単価が前記対象宿泊施設よりも高く、且つ、前記所定期間における客室在庫数の減少量が前記対象宿泊施設以上の宿泊施設を抽出し、抽出した宿泊施設の客室単価の中で最も高い客室単価を、前記対象宿泊施設の前記対象日の客室単価に設定する客室単価設定部と、して機能させるものである。

本発明によれば、リアルタイムの市場の需要に対応して適切な客室単価の設定を行うことができる。

本発明の実施の形態による、客室単価設定支援システム１の構成を示すブロック図。 本発明の実施の形態による、競合宿泊施設の料金と予約状況に基づいた客室単価設定処理のフローチャート。 本発明の実施の形態による、競合宿泊施設の料金と予約状況に基づいた客室単価設定処理を説明する図。 本発明の実施の形態による、民泊の利用状況に基づいた客室単価設定処理のフローチャート。 本発明の実施の形態による、宿泊施設のレビューサイトから取得される評価データ基づいた客室単価設定処理のフローチャート。

次に、本発明を実施するための形態について、図面を参照して詳細に説明する。
図１は、本発明の実施の形態による客室単価設定支援システム１の構成を示すブロック図である。図１に示すように、客室単価設定支援システム１は、サーバ１０、及び端末装置２０を備えている。サーバ１０と端末装置２０は、通信ネットワークＮを介して接続されている。通信ネットワークＮは、例えば、インターネット、ＬＡＮ、専用線、電話回線、企業内ネットワーク、移動体通信網、ブルートゥース（登録商標）、ＷｉＦｉ（Wireless Fidelity）、その他の通信回線、それらの組み合わせ等のいずれであってもよく、有線であるか無線であるかを問わない。

客室単価設定支援システム１は、ホテルや旅館等の宿泊施設（対象宿泊施設）に、宿泊プランに応じた適切な客室単価を提示する。客室単価の設定は、対象宿泊施設と競合する競合宿泊施設（他の宿泊施設）の料金と予約状況のデータや、民泊の利用状況のデータや、宿泊施設のレビューサイトなどから取得される評価データに基づいて設定する。なお、競合宿泊施設には、対象宿泊施設の系列施設（チェーン店等）も含まれていてもよい。

図１に示すように、サーバ１０は、制御装置１１と、外部記憶装置１２を備えている。制御装置１１は、ハードウェアとして、ＣＰＵ、ＲＯＭやＲＡＭ等のメモリ、入力インタフェース、出力インタフェース、通信インタフェース及びこれらを結ぶバス等を備えている。制御装置１１は、ＣＰＵがＲＯＭ等に格納されたプログラムを実行することにより各種機能を実現する。制御装置１１によって実現される機能モジュールには、対象宿泊施設情報取得部、競合宿泊施設抽出部、客室単価取得部、客室在庫減少量算出部、客室単価設定部、客室単価検証部、民泊物件抽出部、民泊在庫数取得部、評価データ取得部、評価スコア決定部、客室単価情報出力部が含まれる。外部記憶装置１２は、ハードディスクドライブ等であり、宿泊施設情報記憶部１２１、民泊情報記憶部１２２、評価情報記憶部１２３を実装している。サーバ１０は、１台のコンピュータで構成される必要はなく、通信ネットワークＮ上に分散する複数のコンピュータや外部記憶装置から構成されてもよい。

宿泊施設情報記憶部１２１には、所定期間（例えば、過去６ヶ月及び６ヶ月先まで）における日本全国宿泊施設の宿泊プラン毎の日別客室単価の情報が保持されている。また、各宿泊施設の詳細データとして、客室に用意されているアメニティ類の情報、宿泊施設の所在地（住所）、電話番号、宿泊可能人数、部屋数、部屋タイプ等の情報が保持されている。

民泊情報記憶部１２２には、所定期間（例えば、過去３年及び６ヶ月先まで）における日本全国の民泊に関する情報が保持されている。具体的には、各民泊の月別稼働率、月別収益額、日別客室単価、日別宿泊状況、滞在可能人数、所在地情報、アメニティ類、清掃料金、物件に関わるレビュー情報等が含まれる。

評価情報記憶部１２３には、インターネット上のレビューサイトに掲載されている、日本国内の宿泊施設に関するレビューの内容に基づいてサーバ１０が算出した評価スコアの情報が保持されている。具体的には、まず、各種の言語で記載された各レビューサイトのレビュー内容を人工知能や自然言語処理などを利用してカテゴリーに分類する。カテゴリーの例としては、部屋に関するレビュー、価格に関するレビュー、サービスに関するレビュー、清潔さに関するレビュー等が挙げられる。次に、カテゴリーに分類した各レビューについて、プラス評価の内容かマイナス評価の内容かを判定し、カテゴリー全体での評価値を得る。さらに、各カテゴリーの評価値に基づいて、各宿泊施設の評価スコアを算出する。

端末装置２０は、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、ノートＰＣ、タブレット端末、スマートフォン、携帯電話機、携帯情報端末（ＰＤＡ）など、通信ネットワークＮを介してサーバ１０とデータの授受が可能なあらゆる端末装置を利用することができる。端末装置２０は、プロセッサ、キーボードやマウス、各種操作ボタンやタッチパネルなどの入力装置、液晶ディスプレイなどの表示装置、通信ネットワークＮに接続するための通信インタフェース、ディスクドライブまたは半導体メモリ（ＲＯＭ、ＲＡＭなど）などの記憶資源を備えている。

（競合宿泊施設の料金と予約状況に基づいた客室単価設定処理）
次に、競合宿泊施設の料金と予約状況に基づいた客室単価設定支援システム１の客室単価設定処理について、図２のフローチャートを用いて説明する。
まず、サーバ１０は、客室単価を算出する際の条件として用いる項目の情報を取得する（ステップＳ２１）。情報は、端末装置２０を介して利用者が入力する。入力される情報は、例えば、宿泊施設の所在地、客室単価、施設のカテゴリー、宿泊プラン、及び利用日である。所在地は、住所でもよいし、地図上で所在地を指定してもよい。また、最寄駅やエリアを選択する方法でもよい。

客室単価は、特定の宿泊プランの客室単価である。または、サーバ１０が提示する複数の価格帯の中から選択するようにしてもよい（例えば、７５００円未満、７５００円〜１２０００円、１２０００円〜１６０００円、１６０００円〜２２０００円、２２０００円〜３００００円、３００００円以上等）。

施設のカテゴリーは、サーバ１０が提示する複数のカテゴリーの中から選択するようにしてもよい（例えば、和風旅館、シティホテル、リゾートホテル、民宿等）。宿泊プランは、サーバ１０が提示する複数の宿泊プランの中から選択するようにしてもよい。また、複数の選択項目を指定するようにしてもよい。例えば、ベッドサイズ（シングル、ダブル、ツインのいずれか）と朝食の有無等を選択できるようにする。利用日は、客室単価を設定する対象日である。

次に、サーバ１０は、設定された条件に基づいて、競合宿泊施設を抽出する（ステップＳ２２）。具体的には、宿泊施設情報記憶部１２１に記憶されている宿泊施設の中から、所在地、価格帯、施設のカテゴリーが条件を満たす施設を抽出する。所在地については、例えば、対象宿泊施設の所在地から所定の距離の範囲内（例えば、半径３ｋｍ以内）に位置する宿泊施設を抽出する。価格帯については、対象宿泊施設と同じ価格帯に属する宿泊施設を抽出する。例えば、対象宿泊施設の客室単価が９５００円なら、客室単価が７５００円〜１２０００円の価格帯に属する施設を抽出する。施設のカテゴリーについては、対象宿泊施設と同じカテゴリーに属する宿泊施設を抽出する。なお、上記の条件のすべてを満たす宿泊施設を抽出対象としてもよいし、一部の条件（例えば、所在地と価格帯）を満たしていれば抽出対象とするようにしてもよい。

次に、サーバ１０は、抽出された競合宿泊施設が提供する宿泊プランの中から、ステップＳ２１で指定された宿泊プランと同じ内容の宿泊プランの情報を抽出する（ステップＳ２３）。さらに、サーバ１０は、宿泊施設情報記憶部１２１を参照し、抽出された競合宿泊施設の対象となる宿泊プランの対象日における客室単価の情報を取得する（ステップＳ２４）。

次に、サーバ１０は、抽出された競合宿泊施設の対象となる宿泊プランの所定期間における客室在庫数の減少量（予約数）を算出する（ステップＳ２５）。

次に、サーバ１０は、ステップＳ２４〜ステップＳ２５で取得した情報に基づいて、対象宿泊施設の対象日の客室単価を設定する（ステップＳ２６）。具体的には、競合宿泊施設の中から、対象日の客室単価が対象宿泊施設よりも高く、且つ、所定期間における客室在庫数の減少量が対象宿泊施設以上の宿泊施設を抽出し、それらの競合宿泊施設の客室単価の中で最も高い客室単価を、対象宿泊施設の対象日の客室単価に設定する。

客室単価の設定処理について、図３に示す具体例を用いて説明する。図３は、対象宿泊施設Ｘと抽出された競合宿泊施設（ホテルＡ、ホテルＢ、ホテルＣ、ホテルＤ）の、対象日（１月１日）における客室単価と、１１月１日時点での客室残数及び１１月１５日時点での客室残数を示している。ここでは、価格帯が７５００円〜１２０００円（対象宿泊施設Ｘの客室単価が９５００円）、宿泊プランがシングルプランの条件で抽出されている。

サーバ１０は、対象日の客室単価が対象宿泊施設Ｘよりも高い宿泊施設（ホテルＢ，Ｃ，Ｄ）であって、且つ、所定期間（１１月１日〜１１月１５日）の客室在庫数の減少量が対象宿泊施設Ｘ以上の宿泊施設を抽出する。ここでは、ホテルＢ，Ｃ，Ｄの客室在庫数の減少量はそれぞれ「５」であり、いずれも対象宿泊施設Ｘの在庫減少量「５」と同じであるため、ホテルＢ，Ｃ，Ｄが抽出される。さらに、サーバ１０は、抽出されたホテルＢ，Ｃ，Ｄの中で最も高い客室単価を、対象宿泊施設Ｘの対象日の客室単価に設定する。ここでは、ホテルＤの１１０００円に設定される。

次に、設定した客室単価の検証作業を行う（ステップＳ２７）。サーバ１０は、人工知能による機械学習処理を実行し、設定した客室単価において客室在庫が想定どおりの減り方（ここでは、ホテルＤと同水準の減り方）で減るかどうかを検証する。具体的には、人工知能による機械学習処理によって、以下の（１）、（２）を繰り返す。
（１）想定どおりの減り方で在庫数が下がった場合、さらに客室単価を高く設定して検証する。
（２）想定どおりの減り方で在庫数が下がらなかった場合、客室単価を下げて検証する。
上記の（１）、（２）の処理を繰り返すことによって、最終的に客室在庫が想定した減り方で減る最も高い客室単価を確定する。

以上のように本実施形態によれば、対象宿泊施設よりも高い客室単価を設定し、且つ所定期間における客室在庫の減り方が対象宿泊施設と同程度以上の競合宿泊施設の中から、最も高い客室単価を設定している施設の価格に合わせて客室単価を設定するようにした。これにより、リアルタイムの市場の需要に対応して適切な客室単価の設定を行うことができる。さらに、上記の手順で新たな客室単価を設定した後、人工知能による機械学習処理によって、設定した客室単価での客室在庫の減り方を検証した上で客室単価を確定するようにしたので、より実効性のある客室単価の設定を行うことができる。

（民泊の利用状況に基づいた客室単価設定処理）
次に、民泊の利用状況に基づいた客室単価設定支援システム１の客室単価設定処理について、図４のフローチャートを用いて説明する。
まず、サーバ１０は、客室単価を算出する際の条件として用いる項目の情報を取得する（ステップＳ４１）。情報は、端末装置２０を介して利用者が入力する。設定する項目は、例えば、宿泊施設の所在地、客室単価、宿泊プランにおける利用可能人数、及び利用日である。所在地、客室単価、及び利用日については、競合宿泊施設の料金と予約状況に基づいた客室単価設定処理と同様に設定することができる。宿泊プランにおける利用可能人数は、特定の宿泊プランにおける利用可能人数（滞在可能人数）である。

次に、サーバ１０は、設定された条件に基づいて、競合する民泊物件を抽出する（ステップＳ４２）。具体的には、民泊情報記憶部１２２に記憶されている民泊物件の中から、所在地、価格帯、滞在可能人数が条件を満たす施設を抽出する。所在地と価格帯については、競合宿泊施設の抽出と同様の基準で抽出する。滞在可能人数については、対象宿泊施設の特定の宿泊プランにおける利用可能人数と同じ施設を抽出する。なお、上記の条件のすべてを満たす民泊物件を抽出対象としてもよいし、一部の条件（例えば、所在地と滞在可能人数）を満たしていれば抽出対象とするようにしてもよい。

次に、サーバ１０は、民泊情報記憶部１２２を参照し、抽出された民泊物件の対象日における在庫数の情報を取得する（ステップＳ４３）。次に、サーバ１０は、取得した対象日における民泊の在庫数の情報に基づいて、対象宿泊施設の対象日の客室単価を設定する（ステップＳ４４）。

具体的には、宿泊施設の客室単価と競合する民泊の稼働率（対象日における利用物件の割合）の相関性を利用し、対象宿泊施設の収益額（対象宿泊施設の客室単価×対象宿泊施設の稼働率）が最大となる客室単価を下記の手順によって求める。

まず、対象宿泊施設の客室単価と、民泊物件数の相関性（相関係数）を求める。具体例を用いて説明すると、現在から６０日後の民泊の在庫数が５０戸（稼働率５０％）、その後の３０日間で民泊の在庫数が３０戸（稼働率７０％）となり、この期間における客室単価の変化率は−１０％であった。この場合、この期間（３０日間）における、宿泊施設の客室単価と競合する民泊の稼働率の相関係数は−０．９である。すなわち、宿泊施設の客室単価があがれば、民泊物件の在庫の減り方は早くなる。

サーバ１０は、人口知能を用いて、客室単価に複数の値を設定し、上記の相関性と対象宿泊施設の稼働率の変化を見る。その上で、対象宿泊施設の収益額が最も高くなる客室単価を探索する。その上で、収益額が最も高くなる時の客室単価が既存の客室単価より高い場合には、新たな客室単価に設定する。

以上のように、本実施形態によれば、対象宿泊施設の客室単価と競合する民泊の稼働率の相関性を利用し、人工知能を用いて、対象宿泊施設の収益額が最大となる客室単価を求め、既存の客室単価より高い場合には、新たな客室単価に設定するようにした。これにより、リアルタイムの市場の需要に対応して適切な客室単価の設定を行うことができる。

（宿泊施設のレビューサイトから取得される評価データに基づいた客室単価設定処理）
次に、宿泊施設のレビューサイトから取得される評価データに基づいた客室単価設定支援システム１の客室単価設定処理について、図５のフローチャートを用いて説明する。
まず、サーバ１０は、図２のステップＳ２１〜Ｓ２３と同様の処理で、競合宿泊施設と宿泊プランの情報を抽出する（ステップＳ５１）。次に、サーバ１０は、図２のステップＳ２２と同様に、競合宿泊施設を抽出する（ステップＳ５２）。

次に、サーバ１０は、評価情報記憶部１２３を参照し、対象宿泊施設と競合宿泊施設の評価スコアを取得する（ステップＳ５３）。

次に、サーバ１０は、対象宿泊施設の評価スコアと競合宿泊施設の評価スコアとの比率に基づいて、対象宿泊施設の客室単価を設定する（ステップＳ５４）。具体的には、例えば対象宿泊施設Ｘの評価スコアが３．３、競合宿泊施設Ａの評価スコアが３．０の場合には、対象宿泊施設Ｘの客室単価を競合宿泊施設Ａの客室単価よりも１０％高く設定する。

以上のように、本実施形態によれば、レビューサイトの評価内容に基づいて算出した宿泊施設の評価スコアを用いて、競合宿泊施設の評価スコアとの比較で客室単価を設定するようにした。これにより、リアルタイムの市場の評価に対応して適切な客室単価の設定を行うことができる。

なお、上記の競合宿泊施設の料金と予約状況に基づいた客室単価設定処理、民泊の利用状況に基づいた客室単価設定処理、および宿泊施設のレビューサイトから取得される評価データに基づいた客室単価設定処理を組み合わせて最適な客室単価の設定を行うようにしてもよい。

なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において、他の様々な形で実施することができる。このため、上記実施形態はあらゆる点で単なる例示にすぎず、限定的に解釈されるものではない。例えば、上述した各処理ステップは処理内容に矛盾を生じない範囲で任意に順番を変更し、または並列に実行することができる。

１…客室単価設定支援システム
１０…サーバ
２０…端末装置
１１…制御装置
１２…外部記憶装置
１２１…宿泊施設情報記憶部
１２２…民泊情報記憶部
１２３…評価情報記憶部

Claims (7)

1. 宿泊施設における客室単価の設定を支援するための客室単価設定支援システムであって、
   予め設定した条件に基づいて、他の宿泊施設を抽出する競合宿泊施設抽出部と、
   抽出された各々の他の宿泊施設の対象日における客室単価の情報を取得する客室単価取得部と、
   抽出された各々の他の宿泊施設の所定期間における前記対象日の客室在庫数の減少量を算出する客室在庫減少量算出部と、
   他の宿泊施設の中から、前記対象日の客室単価が前記対象宿泊施設よりも高く、且つ、前記所定期間における客室在庫数の減少量が前記対象宿泊施設以上の宿泊施設を抽出し、抽出した宿泊施設の客室単価の中で最も高い客室単価を、前記対象宿泊施設の前記対象日の客室単価に設定する客室単価設定部と、を備えた客室単価設定支援システム。
2. 人工知能による機械学習処理を用いて、設定した前記対象日の客室単価において客室在庫が想定どおりに減少するか否かを検証し、検証結果に基づいて前記対象日の客室単価を確定する客室単価検証部を備えた請求項１に記載の客室単価設定支援システム。
3. 前記競合宿泊施設抽出部は、
   前記対象宿泊施設から一定距離の範囲内に存在すること、客室単価が所定の金額の範囲に含まれること、及び施設のカテゴリーが前記対象宿泊施設と同じであること、のうちの少なくとも１つの条件に基づいて、他の宿泊施設を抽出する、請求項１または２に記載の客室単価設定支援システム。
4. 前記競合宿泊施設抽出部は、
   他の宿泊施設が提供する宿泊プランの情報を抽出し、
   前記客室単価取得部は、
   各々の他の宿泊施設の特定の宿泊プランの料金の情報を取得し、
   前記客室単価設定部は、
   他の宿泊施設の中から、前記特定の宿泊プランの料金が、前記対象宿泊施設の前記特定の宿泊プランの料金よりも高く、且つ、所定期間における前記特定の宿泊プランの客室在庫数の減少量が前記対象宿泊施設以上の宿泊施設を抽出し、抽出した宿泊施設の料金の中で最も高い料金を、前記対象宿泊施設の前記宿泊プランの料金に設定する、請求項１から３のいずれか１項に記載の客室単価設定支援システム。
5. 予め設定した条件を満たす民泊物件を抽出する民泊物件抽出部と、
   抽出された民泊物件の対象日における在庫数を取得する民泊在庫数取得部を備え、
   前記客室単価設定部は、
   前記対象宿泊施設の客室単価と前記民泊物件の対象日における在庫数の相関関係に基づいて、前記対象宿泊施設の客室単価を設定する、請求項１から４のいずれか１項に記載の客室単価設定支援システム。
6. 宿泊施設の利用者による評価に基づく評価データに基づいて決定された、各宿泊施設の評価スコアを取得する評価スコア取得部を備え、
   前記客室単価設定部は、
   前記対象宿泊施設の評価スコアと他の宿泊施設の評価スコアとの比率に基づいて、前記対象宿泊施設の客室単価を設定する、請求項１から５のいずれか１項に記載の客室単価設定支援システム。
7. 宿泊施設における客室単価の設定を支援するためのコンピュータを、
   予め設定した条件に基づいて、他の宿泊施設を抽出する競合宿泊施設抽出部と、
   抽出された各々の他の宿泊施設の対象日における客室単価の情報を取得する客室単価取得部と、
   抽出された各々の他の宿泊施設の所定期間における前記対象日の客室在庫数の減少量を算出する客室在庫減少量算出部と、
   他の宿泊施設の中から、前記対象日の客室単価が前記対象宿泊施設よりも高く、且つ、前記所定期間における客室在庫数の減少量が前記対象宿泊施設以上の宿泊施設を抽出し、抽出した宿泊施設の客室単価の中で最も高い客室単価を、前記対象宿泊施設の前記対象日の客室単価に設定する客室単価設定部と、して機能させるプログラム。

Images