JP7456567B2 - 情報提供装置および情報提供方法 - Google Patents

Description

本発明は、情報提供装置および情報提供方法に関するものであり、具体的には、他宿泊施設や各地域における稼働率を効率的に推定し、自宿泊施設における客室販売や投資戦略等に用いる情報として提供可能とする技術に関する。

ホテルや旅館といった宿泊施設は、自社サイトでの客室販売に加え、いわゆるＯＴＡへの販売委託を行い、幅広く販売機会の拡大等を図っている。宿泊施設としては、様々な販売チャネルを通じて、自身の客室在庫を効率的に販売することを想定している。

このような、宿泊施設のマネジメントに関連する従来技術としては、例えば、他装置とネットワークを介して通信する通信装置と、所定宿泊施設および前記所定宿泊施設以外の他宿泊施設に関する、客室販売価格と顧客評価値とを少なくとも含む所定情報を、複数のネットエージェントそれぞれのＷＥＢサイト、前記所定宿泊施設と契約したサイトコントローラ、および各宿泊施設自身が運営する公式ＷＥＢサイトの少なくともいずれかから、所定時間毎に取得する処理と、前記取得した情報に基づき、前記所定宿泊施設と顧客評価値が所定範囲で近しい競合施設たる他宿泊施設、または前記所定宿泊施設の近隣宿泊施設であって所定端末から指定を受けた競合施設たる他宿泊施設と、その客室販売価格を各ネットエージェントのＷＥＢサイトごと又は前記公式ＷＥＢサイトごとに特定し、当該特定した競合施設の顧客評価値と前記所定宿泊施設の顧客評価値との乖離幅と乖離方向に応じ、該当ネットエージェントのＷＥＢサイト又は前記公式ＷＥＢサイトにおける前記所定宿泊施設または前記競合施設の客室販売価格を所定割合で上下させた価格を、前記所定宿泊施設への提案価格として算定する処理と、前記所定宿泊施設の端末への前記提案価格の通知、または該当ネットエージェント或いは前記所定宿泊施設の公式ＷＥＢサイトの所定サーバに対する、前記提案価格を該当ＷＥＢサイトでの客室販売価格とする旨の設定指示、の少なくともいずれかを行う処理を実行する演算装置と、を備えることを特徴とするレベニューマネジメントシステム（特許文献１参照）などが提案されている。

また、インターネット上に構築されたサーバ装置に対してインターネット経由で端末装置を接続して宿泊施設の予約を受け付ける宿泊施設の予約受付方法であって、あらかじめ利用する複数の客室数と、各客室における宿泊数の総和であるトータル宿泊数の入力を受け付けて記憶するステップと、上記記憶した客室数に対応する客室毎に宿泊開始日と宿泊数の入力を受け付けるステップと、上記受け付けた宿泊開始日と宿泊数に対応する客室在庫について客室在庫データベースを参照するステップと、上記受け付けた宿泊開始日と宿泊数に対応する客室在庫がある場合に、あらかじめ記憶したトータル宿泊数に対して受け付けた宿泊数を引き当てるステップと、あらかじめ記憶したトータル宿泊数と、上記引き当てた宿泊数とが等しくなったときに予約を成立させるステップとを備えたことを特徴とする宿泊施設の予約受付方法（特許文献２参照）なども提案されている。

特開２０１６－２７４６１号公報 特開２００７－１７２１９０号公報

上述のように、様々な販売チャネルで客室販売を行うに際し、当該チャネルで公開されている、競合宿泊施設における客室販売価格を参照することは可能である。一般的に、こうした競合宿泊施設における客室販売価格をベースに、担当者の経験則或いは勘を踏まえて、自宿泊施設での客室販売価格を調整することは行われている。

ところが、競合宿泊施設に関して確認できる事項は、ＯＴＡ等で公開中の販売価格であって、実際に当該客室がどれほど販売されたのか、について部外者が認識することは困難である。すると、競合宿泊施設における客室稼働率等の重要指標を勘案することは出来ないまま、つまり実際の需給状況を踏まえることなく、客室販売価格を検討していることになる。

そうした場合、競合宿泊施設における客室販売戦略次第では、その販売価格を参照することで、却って実態に即していない客室販売価格を設定することさえ考えうる。こうした点は、地域ごとの客室需給状況を踏まえて行うべき各種業務についても同様である。当該業務には、各地域における各月、各週などの客室需給状況をベースに、自宿泊施設の客室単価設定を判断するといった業務の他、宿泊施設の新規建設や買収の可否判断等の業務も含みうる。

そこで本発明の目的は、他宿泊施設や各地域における稼働率を効率的に推定し、自宿泊施設における客室販売や投資戦略等に用いる情報として提供可能とする技術を提供することにある。

上記課題を解決する本発明の情報提供装置は、宿泊施設におけるインフラ施設の利用状況の各情報を保持する記憶装置と、前記利用状況の情報を、単位客室あたりのインフラ施設の利用傾向に基づいて分析し、当該宿泊施設における実際の客室稼働状況を推定する処理を実行する演算装置と、を含むことを特徴とする

なお、上述の情報提供装置において、前記演算装置は、前記推定に際し、前記利用状況の情報が示すインフラ施設の利用実績を、前記単位客室あたりのインフラ施設の利用傾向たる平均利用量で除算し、当該宿泊施設における実際の客室稼働数を推定するものである、としてもよい。

また、上述の情報提供装置において、前記記憶装置は、前記宿泊施設における客室数の情報もさらに保持し、前記演算装置は、前記推定に際し、前記客室稼働数を、前記客室数で除算することで客室稼働率を算定するものである、としてもよい。

また、上述の情報提供装置において、前記演算装置は、前記宿泊施設の客室販売価格を、ネットワーク上のウェブサイトから抽出し、当該客室販売価格を、前記客室稼働数に乗じることで、当該宿泊施設における売上高を推定する処理をさらに実行するものである、としてもよい。

また、上述の情報提供装置において、前記演算装置は、前記宿泊施設と少なくとも客室規模が同一または類似の基準宿泊施設に関して得ている、各時期のインフラ施設の利用実績の情報を深層学習のエンジンに入力し、客室規模および販売時期とインフラ施設の利用実績との関係を、前記単位客室あたりのインフラ施設の利用傾向として分析し、前記深層学習のエンジンでの前記分析で得た前記関係に基づいて、所定時期における前記利用状況の情報を分析し、前記所定時期での前記宿泊施設における前記客室稼働状況を推定するものである、としてもよい。

また、上述の情報提供装置において、前記演算装置は、前記客室稼働状況の推定を、所定エリアに所在する宿泊施設ごとに実行し、当該推定で得られた各宿泊施設の客室稼働状況に基づいて、当該エリアにおける客室稼働状況を推定する処理をさらに実行するものである、 としてもよい。

また、本発明の情報提供方法は、情報処理装置が、宿泊施設におけるインフラ施設の利用状況の各情報を保持する記憶装置を備え、前記利用状況の情報を、単位客室あたりのインフラ施設の利用傾向に基づいて分析し、当該宿泊施設における実際の客室稼働状況を推定する処理を実行する、ことを特徴とする。

なお、上述の情報提供方法において、前記情報処理装置が、前記推定に際し、前記利用状況の情報が示すインフラ施設の利用実績を、前記単位客室あたりのインフラ施設の利用傾向たる平均利用量で除算し、当該宿泊施設における実際の客室稼働数を推定する、としてもよい。

また、上述の情報提供方法において、前記情報処理装置が、前記記憶装置において、前記宿泊施設における客室数の情報もさらに保持し、前記推定に際し、前記客室稼働数を、前記客室数で除算することで客室稼働率を算定する、としてもよい。

また、上述の情報提供方法において、前記情報処理装置が、前記宿泊施設の客室販売価格を、ネットワーク上のウェブサイトから抽出し、当該客室販売価格を、前記客室稼働数に乗じることで、当該宿泊施設における売上高を推定する処理をさらに実行する、としてもよい。

また、上述の情報提供方法において、前記情報処理装置が、前記宿泊施設と少なくとも客室規模が同一または類似の基準宿泊施設に関して得ている、各時期のインフラ施設の利用実績の情報を深層学習のエンジンに入力し、客室規模および販売時期とインフラ施設の利用実績との関係を、前記単位客室あたりのインフラ施設の利用傾向として分析し、前記深層学習のエンジンでの前記分析で得た前記関係に基づいて、所定時期における前記利用状況の情報を分析し、前記所定時期での前記宿泊施設における前記客室稼働状況を推定する、としてもよい。

また、上述の情報提供方法において、前記情報処理装置が、前記客室稼働状況の推定を、所定エリアに所在する宿泊施設ごとに実行し、当該推定で得られた各宿泊施設の客室稼働状況に基づいて、当該エリアにおける客室稼働状況を推定する処理をさらに実行する、としてもよい。

本発明によれば、
他宿泊施設や各地域における稼働率を効率的に推定し、自宿泊施設における客室販売や投資戦略等に用いる情報として提供可能となる。

本実施形態の情報提供装置を含むネットワーク構成図である。 本実施形態における情報提供装置のハードウェア構成例を示す図である。 本実施形態におけるネットエージェントサーバのハードウェア構成例を示す図である。 本実施形態における宿泊施設端末のハードウェア構成例を示す図である。 本実施形態におけるインフラサーバのハードウェア構成例を示す図である。 本実施形態の価格履歴ＤＢのデータ構成例を示す図である。 本実施形態の利用実績ＤＢのデータ構成例を示す図である。 本実施形態のコンテンツＤＢのデータ構成例を示す図である。 本実施形態における情報提供方法のフロー例を示す図である。 本実施形態における画面例を示す図である。 本実施形態における画面例を示す図である。 本実施形態における画面例を示す図である。 本実施形態における画面例を示す図である。 本実施形態における画面例を示す図である。 本実施形態における画面例を示す図である。

－－－ネットワーク構成－－－
以下に本発明の実施形態について図面を用いて詳細に説明する。図１は、本実施形態の情報提供装置１００を含むネットワーク構成図である。図１に示す情報提供装置１００は、他宿泊施設や各地域における稼働率を効率的に推定し、自宿泊施設における客室販売や投資戦略等に用いる情報として提供可能とするコンピュータ装置である。

より具体的には、情報提供装置１００は、例えば、種々の宿泊施設と提携する所定の事業者が運用するサーバ装置を想定できるが、これに限定しない。例えば、宿泊施設の運営事業者が運用する装置としてもよい。

一方、本実施形態の情報提供装置１００が、処理結果である情報を出力し提示する対象は、当該情報提供装置１００によるサービス提供を享受すべく契約した或る宿泊業者（の宿泊施設端末４００）である。勿論、これに限定するものではなく、他の種々の事業者等の端末やシステムを情報の出力対象として想定することも可能である。

また、情報処理装置１００は、各宿泊施設（自他）におけるインフラ施設の利用量データを得るべく、インフラ提供事業者の運用するインフラサーバ５００と通信可能に結ばれている。このインフラサーバ５００を運用するインフラ提供事業者は、例えば、電気、ガス、水道などのインフラサービスを提供する事業者となる。この事業者は、当該インフラサービスの顧客各々に関して、その利用実績を例えば一定時間毎に観測し、これを利用実績ＤＢ５２５（後述）にて管理している。

よって、情報提供装置１００は、インターネットなどの適宜なネットワーク１０を介し、各宿泊業者の備える宿泊施設端末４００、ＯＴＡのネットエージェントサーバ３００、およびインフラサーバ５００らと通信可能に接続されている。

また、上述の宿泊業者は、自宿泊施設の客室販売（宿泊プランの販売概念も含みうる）のため、複数のＯＴＡすなわちネットエージェントとそれぞれ契約し、これらのネットエージェントに対して自宿泊施設の客室販売を委託しているものとする。ただし、宿泊業者が自らの自社サイトでも客室販売を行う形態も排除しない。いずれにしても、販売サイトの種類に関して限定しない。

また、本実施形態の情報提供装置１００は、多くの宿泊業者が契約しているネットエージェントのＷＥＢサイトでの、各宿泊業者の客室商品（すなわち宿泊施設）に関する販売実績の情報として、当該客室の客室カテゴリ、プラン内容、販売時期、および販売額（ネットエージェントのＷＥＢサイトでの掲載額）、といった情報を、一定時間毎にネットエージェントサーバ３００から取得する。

また、上述のネットエージェントが運営するネットエージェントサーバ３００は、各宿泊業者から委託された客室販売を行うＷＥＢサイトを配信するサーバである。

このネットエージェントサーバ３００は、客室販売先である顧客のユーザ端末２００から、宿泊施設（やそのパッケージ商品等）の予約要求を受け付けて、当該宿泊施設に関する予約処理やそれに伴う在庫管理処理を実行する。また、当該予約要求の対象に関する、上述の支払額、予約者の国籍、旅行形態（例：予約者に対する質問や、家族連れか一人旅かといった同行者の属性、数、ファミリー向けかビジネスマン向けかといった客室やホテルの種類等で特定可）、キャンセル有無、キャンセル時期、といった情報を管理している。

なお、ユーザ端末２００は、顧客の操作に応じて上述のＷＥＢサイトにアクセスし、販売中の客室について予約要求すなわち購入処理等を行う端末である。具体的には、ＰＣ、スマートフォン、タブレット端末、などネットワーク通信可能な一般的な情報処理端末を想定する。

こうしたユーザ端末２００を操作する顧客としては、自身や家族の個人旅行／ビジネストリップを手配しようとする者の他、団体旅行を取り仕切る事業者などを想定できる。

また、宿泊施設端末４００は、宿泊施設を運営する宿泊業者が運用する端末である。この宿泊施設端末４００は、情報提供装置１００から、競合宿泊施設における実際の客室稼働状況に関する情報提供を受け、これをディスプレイ等に出力させる端末となる。具体的には、ＰＣ、スマートフォン、タブレット端末、などネットワーク通信可能な一般的な情報処理端末を想定する。

－－－ハードウェア構成－－－
本実施形態の情報提供装置１００のハードウェア構成は、図２に示すごとくとなる。情報提供装置１００は、記憶装置１０１、メモリ１０３、演算装置１０４、および、通信装置１０５、を少なくとも備える。

このうち記憶装置１０１は、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）やハードディスクドライブなど適宜な不揮発性記憶素子で構成される。また、メモリ１０３は、ＲＡＭなど揮発性記憶素子で構成される。

また、演算装置１０４は、記憶装置１０１に保持されるプログラム１０２をメモリ１０３に読み出すなどして実行し装置自体の統括制御を行なうとともに各種判定、演算及び制御処理を行なうＣＰＵである。

また、通信装置１０５は、インターネットなどの適宜なネットワーク１０と接続し、ユーザ端末２００、ネットエージェントサーバ３００、宿泊施設端末４００、およびインフラサーバ５００といった他装置との通信処理を担う、ネットワークインターフェイスカードを想定できる。

なお、情報提供装置１００は、上述の構成に加え、ユーザからのキー入力や音声入力を受け付けるキーボードやマウスなどの入力装置、演算装置１０４での処理データの表示を行うディスプレイ等の出力装置も備えるとしてよい。

なお、記憶装置１０１には、本実施形態の情報提供装置として必要な機能を実装する為のプログラム１０２において、深層学習エンジン１１０を少なくとも具備している。この深層学習エンジン１１０の詳細については後述する。

また、記憶装置１０１は、上述のプログラム１０２に加えて、価格履歴ＤＢ１２５および利用実績ＤＢ１２６が少なくとも記憶されている。ただし、価格履歴ＤＢ１２５および利用実績ＤＢ１２６の詳細については後述する。

一方、本実施形態のネットエージェントサーバ３００は、記憶装置３０１、メモリ３０３、演算装置３０４、および、通信装置３０５、を少なくとも備える。このうち記憶装置３０１は、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）やハードディスクドライブなど適宜な不揮発性記憶素子で構成される。また、メモリ３０３は、ＲＡＭなど揮発性記憶素子で構成される。

また、演算装置３０４は、記憶装置３０１に保持されるプログラム３０２をメモリ３０３に読み出すなどして実行し装置自体の統括制御を行なうとともに各種判定、演算及び制御処理を行なうＣＰＵである。

また、通信装置３０５は、インターネットなどの適宜なネットワーク１０と接続し、ユーザ端末２００、および宿泊施設端末４００といった他装置との通信処理を担う、ネットワークインターフェイスカードを想定できる。

なお、ネットエージェントサーバ３００は、上述の構成に加え、ユーザからのキー入力や音声入力を受け付けるキーボードやマウスなどの入力装置、演算装置３０４での処理データの表示を行うディスプレイ等の出力装置も備えるとしてよい。

なお、記憶装置３０１には、本実施形態のネットエージェントサーバとして必要な機能を実装する為のプログラム３０２の他に、コンテンツＤＢ３２７が少なくとも記憶されている。ただし、コンテンツＤＢ３２７の詳細については後述する。

また、本実施形態の宿泊施設端末４００は、記憶装置４０１、メモリ４０３、演算装置４０４、入力装置４０５、出力装置４０６、および、通信装置４０７、を少なくとも備える。このうち記憶装置４０１は、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）やハードディスクドライブなど適宜な不揮発性記憶素子で構成される。また、メモリ４０３は、ＲＡＭなど揮発性記憶素子で構成される。

また、演算装置４０４は、記憶装置４０１に保持されるプログラム４０２をメモリ４０３に読み出すなどして実行し装置自体の統括制御を行なうとともに各種判定、演算及び制御処理を行なうＣＰＵである。

また、通信装置４０７は、インターネットなどの適宜なネットワーク１０と接続し、情報提供装置１００やユーザ端末２００といった他装置との通信処理を担う、ネットワークインターフェイスカードを想定できる。

なお、宿泊施設端末４００は、上述の構成に加え、ユーザからのキー入力や音声入力を受け付けるキーボードやマウスなどの入力装置４０５、演算装置４０４での処理データの表示を行うディスプレイ等の出力装置４０６も備える。

また、本実施形態のインフラサーバ５００は、図５で例示するように、記憶装置５０１、メモリ５０３、演算装置５０４、および、通信装置５０５、を少なくとも備える。このうち記憶装置５０１は、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）やハードディスクドライブなど適宜な不揮発性記憶素子で構成される。また、メモリ５０３は、ＲＡＭなど揮発性記憶素子で構成される。

また、演算装置５０４は、記憶装置５０１に保持されるプログラム５０２をメモリ５０３に読み出すなどして実行し装置自体の統括制御を行なうとともに各種判定、演算及び制御処理を行なうＣＰＵである。

また、通信装置５０５は、インターネットなどの適宜なネットワーク１０と接続し、情報提供装置１００といった他装置との通信処理を担う、ネットワークインターフェイスカードを想定できる。

なお、インフラサーバ５００は、上述の構成に加え、ユーザからのキー入力や音声入力を受け付けるキーボードやマウスなどの入力装置、演算装置５０４での処理データの表示を行うディスプレイ等の出力装置も備えるとしてよい。

また、記憶装置５０１は、上述のプログラム５０２に加えて、利用実績ＤＢ５２５が少なくとも記憶されている。ただし、この利用実績ＤＢ５２５の詳細については後述する。

－－－データ構造例－－－
続いて、本実施形態の情報提供装置１００が用いるデータベースについて説明する。図６に、本実施形態における価格履歴ＤＢ１２５の一例を示す。

価格履歴ＤＢ１２５は、各チャネルに掲載された、各宿泊施設の客室販売価格の履歴を蓄積したデータベースである。そのデータ構造は、例えば、宿泊施設を一意に特定する施設ＩＤをキーとして、当該宿泊施設の所在エリア、客室規模、客室販売を請け負ったチャネル、販売対象として当該チャネルで掲載された客室種別、販売時期、および販売価格、といったデータを対応付けたレコードの集合体である。

また、図７に、本実施形態における利用実績ＤＢ１２６の一例を示す。本実施形態における利用実績ＤＢ１２６は、各宿泊施設に関して、インフラ提供事業者のインフラサーバ５００から得た、インフラ施設の利用量データを蓄積したデータベースである。

そのデータ構造は、各宿泊施設を一意に特定する施設ＩＤ、当該宿泊施設の所在エリア、当該宿泊施設で利用されているインフラ、利用時期、および利用量、といったデータを対応付けたレコードの集合体である。こうした利用実績ＤＢ１２６の構成は、インフラサーバ５００が保持する利用実績ＤＢ５２５と同様である。そのため、利用実績ＤＢ５２５の詳細については説明を省略する。

続いて、図８に、本実施形態におけるコンテンツＤＢ３２５の一例を示す。本実施形態におけるコンテンツＤＢ３２５は、各宿泊施設に関して上述のネットエージェントサーバ３００のＷＥＢサイトで公開するコンテンツを管理するデータベースである。

そのデータ構造は、各宿泊施設を一意に特定する施設ＩＤをキーとして、当該宿泊施設における客室数、客室販売プラン、当該客室販売プラン向けのコンテンツ、および販売価格、といったデータを対応付けたレコードの集合体である。

－－－フロー例－－－
以下、本実施形態における情報提供方法の実際手順について図に基づき説明する。以下で説明する情報提供方法に対応する各種動作は、情報提供装置１００がメモリ等に読み出して実行するプログラムによって実現される。そして、このプログラムは、以下に説明される各種の動作を行うためのコードから構成されている。

図９は、本実施形態における情報提供方法のフロー例を示す図である。この場合、情報提供装置１００は、例えば、宿泊施設端末４００から指示を受けて、例えば、当該宿泊施設と客室規模が同一または類似で、或る指定エリアに所在する各競合宿泊施設（勿論、単体であってもよい）に関して、利用実績ＤＢ１２６からインフラ施設の利用実績を取得する（ｓ１０）。勿論、客室規模や所在エリアの他、ホテルのタイプ（ラグジュアリー、ビジネス、ファミリー等々）や、ＯＴＡ等での評価クラス（星の数など）が同等の競合宿泊施設に関して、利用実績を取得するとしてもよい。

この時、情報提供装置１００は、客室規模が同一または類似の競合宿泊施設として、例えば、価格履歴ＤＢ１２５における「客室規模」欄の値（例：全２００室）を参照し、その値が、上述の宿泊施設と同一か一定範囲で近しい（例：差異１０％以内）ものを、競合宿泊施設として特定するものとする。

また、利用実績ＤＢ１２６から取得するインフラ施設の利用実績は、例えば、電気、ガス、水道といったインフラの１週間や１ヶ月あたりの利用量を示すものを想定できる。

続いて、情報提供装置１００は、ｓ１０で得た利用実績の値を、単位客室あたりのインフラ施設の利用傾向たる平均利用量で除算し、当該競合宿泊施設における実際の客室稼働数を算定し（ｓ１１）、これを宿泊施設端末４００に出力（図１０の画面１０００参照）する。

なお、上記のｓ１１において、所定エリアに所在する競合宿泊施設各々の利用実績の値を、単位客室あたりのインフラ施設の利用傾向たる平均利用量で除算し、当該競合宿泊施設各々における実際の客室稼働数を算定し、これを宿泊施設端末４００に出力（図１１の画面１００１参照）するとしてもよい。

図１１の例では、対象エリア「Ｘ」に所在する宿泊施設、かつ客室規模が５００以上、のものに関して、「２０１９年１０月」の客室稼働数の推定結果を表示している。また、該当競合宿泊施設らの客室稼働数の総数と、施設あたりの平均値もあわせて示している。

この場合の情報提供装置１００は、上述の単位客室あたりのインフラ施設の利用傾向、を深層学習エンジン１１０で分析し予め得ているものとする。この分析に際し、情報提供装置１００は、上述の宿泊施設と少なくとも客室規模が同一または類似の基準宿泊施設に関して、利用実績ＤＢ１２６から、例えば、各月や各週、季節、或いは決算期など各時期のインフラ施設の利用実績の情報を抽出し、これを深層学習のエンジンに入力する。

基準宿泊施設とは、特段の限定はしないが、上述した客室規模が同一または類似の競合施設のうち、利用実績ＤＢ１２６で最も多くの情報が蓄積されているもの、或いは、複数の競合施設の利用実績を平均化した仮想宿泊施設、を一例として想定できる。

上述の深層学習エンジン１１０では、客室規模および販売時期とインフラ施設の利用実績との関係を、上述の単位客室あたりのインフラ施設の利用傾向として分析し、例えば、当該宿泊施設での単位客室あたり、夏期の電気使用量は月あたり平均○○ｋＷｈ、ガス使用量は月あたり平均○○立方メートル、水道使用量は月あたり平均○○立方メートル、といった平均利用量を特定する。

情報提供装置１００は、ｓ１１における客室稼働数の推定に際し、ｓ１０で得た利用実績の値を、こうした深層学習エンジン１１０における分析で得た平均利用量で除算することで、客室稼働数を算定できる。

また、情報提供装置１００は、ｓ１１で得た客室稼働数を、当該競合宿泊施設における客室数で除算することで客室稼働率を算定し（ｓ１２）、これを宿泊施設端末４００に出力（図１１の画面１１００参照）する。競合宿泊施設における客室数は、ネットエージェントサーバ３００に要求して取得できるものとする。

なお、上記のｓ１２において、所定エリアに所在する競合宿泊施設各々の客室稼働数（総数）の値を、当該エリアの該当競合宿泊施設における客室数（総数）で除算し、客室稼働率を算定するとしてもよい。

図１３の画面１１０１の例では、対象エリア「Ｘ」に所在する宿泊施設、かつ客室規模が５００以上、のものに関して、「２０１９年１０月」の客室稼働率の推定結果を表示している。

また、情報提供装置１００は、価格履歴ＤＢ１２５から、上述の競合宿泊施設における客室販売価格を抽出し、これを上述のｓ１１で得ている客室稼働数に乗じることで、当該競合宿泊施設における売上高を算定し（ｓ１３）、これを宿泊施設端末４００に出力（図１２の画面１２００参照）して処理を終了する。

なお、上記のｓ１３において、所定エリアに所在する競合宿泊施設各々の客室販売価格を抽出し、例えば、これの平均値を、上述のｓ１１で得ている客室稼働数（総数）に乗じることで、当該エリアにおける売上高（総額）を推定するとしてもよい。

図１５の画面１２０１の例では、対象エリア「Ｘ」に所在する宿泊施設、かつ客室規模が５００以上、のものに関して、「２０１９年１０月」の売上高（総額）の推定結果を表示している。

以上、本発明を実施するための最良の形態などについて具体的に説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。
こうした本実施形態によれば、他宿泊施設や各地域における稼働率を効率的に推定し、自宿泊施設における客室販売や投資戦略等に用いる情報として提供可能となる。

１０ ネットワーク
１００ 情報提供装置
１０１ 記憶装置
１０２ プログラム
１０３ メモリ
１０４ 演算装置
１０５ 通信装置
１１０ 深層学習エンジン
１２５ 価格履歴ＤＢ
１２６ 利用実績ＤＢ
２００ ユーザ端末
３００ ネットエージェントサーバ
３０１ 記憶装置
３０２ プログラム
３０３ メモリ
３０４ 演算装置
３０５ 通信装置
３２５ コンテンツＤＢ
４００ 宿泊施設端末
４０１ 記憶装置
４０２ プログラム
４０３ メモリ
４０４ 演算装置
４０５ 通信装置
５００ インフラサーバ
５０１ 記憶装置
５０２ プログラム
５０３ メモリ
５０４ 演算装置
５０５ 通信装置
５２５ 利用実績ＤＢ

Claims (8)

1. 宿泊施設におけるインフラ施設の利用状況の情報を保持する記憶装置と、
   前記利用状況の情報を、単位客室あたりのインフラ施設の利用傾向に基づいて分析し、当該宿泊施設における実際の客室稼働状況を推定する処理を実行する演算装置と、
   を含むことを特徴とする情報提供装置。
2. 前記演算装置は、
   前記推定に際し、前記利用状況の情報が示すインフラ施設の利用実績を、前記単位客室あたりのインフラ施設の利用傾向たる平均利用量で除算し、当該宿泊施設における実際の客室稼働数を推定するものである、
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報提供装置。
3. 前記記憶装置は、
   前記宿泊施設における客室数の情報もさらに保持し、
   前記演算装置は、
   前記推定に際し、前記客室稼働数を、前記客室数で除算することで客室稼働率を算定するものである、
   ことを特徴とする請求項２に記載の情報提供装置。
4. 前記演算装置は、
   前記宿泊施設の客室販売価格を、ネットワーク上のウェブサイトから抽出し、当該客室販売価格を、前記客室稼働数に乗じることで、当該宿泊施設における売上高を推定する処理をさらに実行するものである、
   ことを特徴とする請求項２に記載の情報提供装置。
5. 情報処理装置が、
   宿泊施設におけるインフラ施設の利用状況の情報を保持する記憶装置を備え、
   前記利用状況の情報を、単位客室あたりのインフラ施設の利用傾向に基づいて分析し、当該宿泊施設における実際の客室稼働状況を推定する処理を実行する、
   ことを特徴とする情報提供方法。
6. 前記情報処理装置が、
   前記推定に際し、前記利用状況の情報が示すインフラ施設の利用実績を、前記単位客室あたりのインフラ施設の利用傾向たる平均利用量で除算し、当該宿泊施設における実際の客室稼働数を推定する、
   ことを特徴とする請求項５に記載の情報提供方法。
7. 前記情報処理装置が、
   前記記憶装置において、前記宿泊施設における客室数の情報もさらに保持し、
   前記推定に際し、前記客室稼働数を、前記客室数で除算することで客室稼働率を算定する、
   ことを特徴とする請求項６に記載の情報提供方法。
8. 前記情報処理装置が、
   前記宿泊施設の客室販売価格を、ネットワーク上のウェブサイトから抽出し、当該客室販売価格を、前記客室稼働数に乗じることで、当該宿泊施設における売上高を推定する処理をさらに実行する、
   ことを特徴とする請求項６に記載の情報提供方法。

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