宿泊客の「予約行動」を徹底的に分析しリアルタイムのビッグデータから人工知能・機械学習技術を活用し単価設定を行う唯一のツールです。全国3.5万施設すべてに対応しました。特許出願済

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本物人工知能活用

IBMコグニティブコンピューティングの機械学習AI、深層学習(ディープラーニング)、自然言語解析、画像認識AIの活用

4月27日、28日のIBM WATSON SUMMIT2017にて、代表・田中がIBM社Chief Developerと人工知能技術について対談いたしました。

4特徴

  • 宿泊客の「予約行動」を徹底的に分析

    「競合宿泊施設の客室単価」、「レビュー数」、「部屋の写真」、「民泊の物件情報」これらの全てが宿泊客による、宿泊施設を選ぶ際の基準となっています。メトロエンジンではこれらの「予約行動」に関わるビッグデータを毎日収集し、人工知能並びに機械学習処理を用いることで客室単価を算出しています。中国の旧正月や突然のイベント日程の変更、桜開花状況の変動など、需要と供給の状況は毎年毎日変動するため、過去のデータ分析に頼ったレベニューマネジメントには限界がありました。

  • 過去宿泊のデータ読み込み不要

    今までのレベニューマネジメントでは過去のデータ読み込みが必須でありました。過去の客室単価がそもそも適切だったのかどうかの検証ができておらず、また近年の民泊の台頭など、過去のデータに基づいた単価設定は機械損出につながると考えています。メトロエンジンは「リアルタイム」のデータを活用することで将来の価格算出を行います。このため、競合の客室単価戦略から、市区町村別、都道府県別の傾向も瞬時に把握できます。

  • 煩雑な情報入力不要

    メトロエンジンをご利用いたく上で、住所や部屋数など、煩雑な入力作業は必要ありません。国内3万5000施設を超えるデータより自動で入力されます。

  • サイトコントローラー・PMSと連結

    サイトコントローラー、PMSと連結させることで、レベニューマネジメントに関わるあらゆる分析を可能にするだけでなく、既存のシステムを利用しながらメトロエンジンのツールを利用することができるようになります。(近日公開)

人工知能が変える単価設定

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