AI/データアナリティクス事例
株式会社ザイマックス様、株式会社からくさホテルズ様

「からくさホテル」では訪⽇観光客が全体の約9割を占め、ファミリーの⻑期滞在が多く全客室の約5割に隣接する2部屋を内扉でつなげて利⽤するコネクティングルームを導⼊しているのが特徴です。

予約サイトから届く予約情報に対して部屋タイプ、⽇数、団体・個⼈旅⾏、⽬的などを考慮しつつ、ホテルの従業員が⽇々⼿作業で部屋割りを⾏っていました。部屋割りの仕⽅によって客室稼働率に影響がでるため、部屋割り業務には経験が求められ⾃動化が難しい業務とされています。

1ホテルあたり平均1〜4時間／⽇の業務時間が割かれる上に、経験や能⼒により結果に差が⽣じるため、時間短縮と平準化が求められていました。

既存ホテルシステムにも⾃動部屋割り機能が存在しましたが、以下の理由により適応が困難でした。

• 1部屋でも使⽤可能かつ、隣接する2部屋をつなげて1部屋として使⽤可能なコネクティングルームの概念がない
• 団体、個⼈旅⾏、滞在期間、年齢などで部屋の間隔、フロアを考慮した割振りができない

上記の課題を解決するため、数理最適化⼿法による問題解決アプローチにより効率的な部屋割りとなるアルゴリズムを開発しました。

• 部屋割りルールを定式化して⽬的関数(※1)および制約条件(※2)を設定
• 制約条件を守りつつ⽬的関数を算出して得点化する数理モデル(※3)を構築
• 最⼤の得点となる組合せを最適解とするアルゴリズムを開発

※1）⽬的関数：最適化問題では最⼤化または最⼩化させることを⽬的とした関数
※2）制約条件：必ず守る条件として設定する数式
※3）数理モデル：特定の事象・対象について数学を使⽤して表現したもの

「からくさホテル」にて実証実験及び本稼働を行い、以下のような効果があらわれました。

• 部屋割り担当者の作業負荷が3分の1程度に軽減

• 従来の経験者による部屋割りと遜⾊のない結果を記録し、平準化に成功

● 株式会社ザイマックス (https://www.xymax.co.jp/)

● 株式会社からくさホテルズ (https://karaksahotels.com)