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メトロエンジンとは

メトロエンジンとは

人工知能を用いた、レベニューマネジメントツールです

こんな問題を解決します!!

  • 膨大な作業・データ量

    過去の膨大なデータをシステムに読み込ませる必要があり、非常に煩雑な作業を求められる

  • 使用エリアの制限

    「対応エリア」など制限があり、適用外のエリアでそもそも利用できない

  • 不完全な分析

    レビュー、民泊などがRevPARに影響を与えているが、分析に加えられていない

  • 宿泊プラン設定が不安

    多岐にわたる宿泊プランを考慮できず、各プラン毎の適切な設定ができない

  • 既存のサービスが効果的でない

    人工知能を活用していると謳っているが、内容が不明だったり、機械学習による効果が見られない

  • 独自のシステムが欲しい

    自社のシステムにカスタマイズできない

メトロエンジンのポイント

  • 客室単価設定

    宿泊施設のタイプ別、部屋サイズ、食事、キャッシュバック、その他特典が付いている各種宿泊プランの客室単価設定を行います。今まで活用していた宿泊プランそのものに対して行います。北海道から沖縄まで、カプセルホテル、時間貸し型、ゲストハウスを含むすべての宿泊施設に対応しております。

    客室単価設定の仕組み

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  • 受賞実績

    IBM社の主催する「Open Innovation Initiative for Inbound Travel(オープン・イノベーション・イニシアチブ・フォー・インバウンドトラベル)」 IBM Watson

    インバウンド消費に商機を見出す旅行業界とそれを取り巻く関連業種を含めたエコシステムによる 新たなビジネスモデルの創造を目指すスタートアップに選定されました。

    IBM社からの正式な要請を受け、メトロエンジン代表の田中良介が4月27日、4月28日両日とも、IBM Watson サミット2017に人工知能を活用した同革新的サービスについて、米国IBM社幹部Chief Developer – Willie Tejada氏と対談致しました。当日は300人を超え、満席となるほど皆様にお集まり頂き、ご清聴頂きありがとうございました。

    2017年5月19日に開催された日本IBM主催のBLUEHUB最終プレゼンテーションで「最優秀賞」と「Tech Crunch賞」を受賞しました

  • ビッグデータ

    適切なビッグデータの保有

    適切なビッグデータを保有して初めて意味のある人工知能の活用が可能です

    ビッグデータは人工知能・AIやディープラーニング(深層学習)を扱う上で最も重要な材料です。
    適切なビッグデータなくしては人工知能は機能しません。
    メトロエンジンでは以下のビッグデータを保有、毎日膨大なデータを蓄積し、解析処理を行っています。

    競合価格、在庫、各種イベント、曜日要因などの機械学習データを分類

    訪日旅行客渡航ビッグデータ

    国内4万5千施設の予約状況を元にしたビッグデータ

    弊社のみ保有する2014年以降のすべての国内民泊ビッグデータ(宿泊単価、稼働率、各物件の翌半年間の稼働状況、その他250点に及ぶ各物件データ)

    1700万件を超える全国宿泊施設に関するレビューデータ(毎日約6,000〜20,000件が新規投稿)

    その他(例:ホテルのアメニティ感応分析、人口統計、季節性データ、国内観光データ、開業予定ホテル情報、各種コンサート日程、展示会日程等)

  • 競合分析

    競合施設の部屋タイプ別・オプション別や客室単価や在庫を調査することができます。 競合施設を自由にグループ分けして管理することが可能。 グループ内の部屋タイプ別・オプション別の客室単価を平均価格・最高価格・最低価格で調査可能

    自社施設と競合施設のレビュースコアをカテゴリーごとに時系列でご覧になれます 様々なレビューサイトを閲覧せずに、ワンタッチで競合施設との比較が可能

  • レビュー分析

    国内4万5千施設以上、1700万件を超えるレビューに自然言語解析を実施。

    毎日、日本の宿泊施設に関する約6,000〜20,000件のレビューが世界中で投稿されています

    競合分析ー施設の強み、弱み、どこを優先的に改善するべきかなどを明らかにします

    レビューは世界各国、複数言語にまたがって投稿されています

    メール通知機能で宿泊施設の負担を90%軽減します

    レビュー通知機能

    毎日、世界各国、複数言語で投稿されているレビューをまとめ、施設管理者へお届けします。

    日本語で自動翻訳したもののお届けも可能。

    1日に一度お届けするものや、レビュー投稿1時間以内に通知が来るようなものまでご対応可能

  • 需要と供給の把握

    地域別・都道府県別在庫数を分析して、需要と供給を瞬時に把握

    日本全国の在庫数を、地域別、都道府県別に表示することが可能です。在庫数は毎日更新され、ベッドタイプ毎、ADR(客室単価レンジ)毎に表示できます。

4つの特徴

  • 宿泊市場ビッグデータを収集・分析

    「競合宿泊施設の客室単価」、「在庫数」、「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。

  • 未来の宿泊市場を予測

    ビッグデータ・人工知能などを活用し、訪日客需要予測など未来の宿泊市場を予測しています。

  • 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4万5千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のあらゆる分析や、OTAサイトへの価格反映の自動化を可能にします。

PMS・サイトコントローラー連携・導入実績(一部)・メディア掲載

ホテルシステム(PMS)との接続

日々の宿泊データとビッグデータ・人工知能・機械学習を組み合わせることで、適切な客室単価を導きだします。

  • 連携PMS・SC

    TL-リンカーン

    TL-リンカーン

    dynalution

    dynalution

    らく通

    らく通

    手間いらず

    手間いらず

    prevail

    prevail

    NEHOPS

    NEHOPS

    TAP

    TAP

    opera

    opera

    GLOVIA smart

    GLOVIA smart

    n@face

    n@face

    DK HOTs

    DK HOTs

    wical

    wical

  • 導入実績(一部)

    東急ホテルズ

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    HOTEL THE FLAG

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    ワールドリゾートオペレーション

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    ホテル関西

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    東ビルエンタープライズ

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    ホテルモントレ

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    ナイスインホテル市川東京ベイ

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    ホテルウィングインターナショナル

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    ピアッツァホテル奈良

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    センチュリオンホテルズ

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  • メディア掲載

    レジャー産業

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    HOTELIER

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    日経BigData

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    週間東洋経済

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    ワールドビジネスサテライト

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