(57)【要約】【課題】宿泊施設の売上高をより向上させるための提案を行うことが可能な提供条件をユーザに提示する技術を提供すること。【解決手段】宿泊単位における提供条件パターンごとに、宿泊単位の予約上限数を算出する算出部と、宿泊単位に関する予約数の予測値を予測する第１予測部と、提供条件パターンごとの予約上限数と、宿泊単位の予約数の予測値と、宿泊単位の単価とに基づいて、提供条件パターンごとの売上予測を予測する第２予測部と、提供条件パターンごとの売上予測のうち、所定の条件を満たす提供条件パターンを少なくとも１つ出力する出力部と、を有する情報処理装置を提供する。【選択図】図３
2020187525.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
宿泊単位における提供条件パターンごとに、前記宿泊単位の予約上限数を算出する算出部と、
前記宿泊単位に関する予約数の予測値を予測する第１予測部と、
提供条件パターンごとの予約上限数と、前記宿泊単位の予約数の予測値と、前記宿泊単位の単価とに基づいて、提供条件パターンごとの売上予測を予測する第２予測部と、
提供条件パターンごとの売上予測のうち、所定の条件を満たす提供条件パターンを少なくとも１つ出力する出力部と、
を有する情報処理装置。
【請求項２】
前記出力部は、前記所定の条件を満たす提供条件パターンとして、提供条件パターンごとの売上予測のうち、予め設定された提供条件に対応する売上予測よりも売上予測が大きい提供条件パターンを出力する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記宿泊単位には、複数種別の宿泊単位が含まれており、
提供条件パターンは、宿泊単位の種別ごとの提供条件パターンを更に組み合わせた提供条件パターンであって、所定種別の宿泊単位の少なくとも一部を他の種別の宿泊単位として予約を受け付ける場合の提供条件パターンが含まれており、
前記算出部は、提供条件パターンごと及び宿泊単位の種別ごとの予約上限数を算出し、
前記第１予測部は、前記複数種別の宿泊単位の各々についての予約数の予測値を予測し、
前記第２予測部は、算出された提供条件パターンごと及び宿泊単位の種別ごとの予約上限数と、予測された前記複数種別の宿泊単位の各々についての予約数の予測値と、宿泊単位の種別ごとの単価に基づいて、提供条件パターンごとの売上予測を予測する、
請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記出力部は、前記所定の条件を満たす提供条件パターンとして、ユーザから指定された提供条件パターンを除外した後の提供条件パターンごとの売上予測の中から、予め設定された提供条件に対応する売上予測よりも売上予測が大きい提供条件パターンを出力する、
請求項１〜３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記宿泊単位に関する確定済みの予約数を含む予約情報を取得する取得部と、
取得された予約情報に含まれる確定済みの予約数のうち、キャンセルされると推定される予約数を推定する第３予測部と、を有し、
前記算出部は、前記宿泊単位について確保可能な部屋数と、確定済みの予約数と、キャンセルされると推定される予約数とに基づいて、予約上限数を算出する、
請求項１〜４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記出力部は、前記所定の条件を満たす提供条件パターンとして、最も売上予測が大きい提供条件パターンを出力する、
請求項１〜５のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記出力部は、提供条件パターンとして、宿泊単位の料金ランク、最低宿泊人数、食事タイプ、所定種別の宿泊単位の少なくとも一部を他の種別の宿泊単位として予約を受け付けるか否か、及び、販売チャネルの指定のうち少なくとも１つを出力する、
請求項１〜６のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
情報処理装置が、宿泊単位における提供条件パターンごとに、前記宿泊単位の予約上限数を算出するステップと、
情報処理装置が、前記宿泊単位に関する予約数の予測値を予測するステップと、
情報処理装置が、提供条件パターンごとの予約上限数と、前記宿泊単位の予約数の予測値と、前記宿泊単位の単価とに基づいて、提供条件パターンごとの売上予測を予測するステップと、
情報処理装置が、提供条件パターンごとの売上予測のうち、所定の条件を満たす提供条件パターンを少なくとも１つ出力するステップと、
を含む情報処理方法。
【請求項９】
コンピュータに、
宿泊単位における提供条件パターンごとに、前記宿泊単位の予約上限数を算出するステップと、
前記宿泊単位に関する予約数の予測値を予測するステップと、
提供条件パターンごとの予約上限数と、前記宿泊単位の予約数の予測値と、前記宿泊単位の単価とに基づいて、提供条件パターンごとの売上予測を予測するステップと、
提供条件パターンごとの売上予測のうち、所定の条件を満たす提供条件パターンを少なくとも１つ出力するステップと、
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、オンラインで宿泊施設の予約が可能なサービスが多数提供されている。ユーザは、これらのサービスを利用することで、宿泊施設の予約を迅速に行うことができる。例えば特許文献１には、簡単な操作で、宿泊施設を指定して、宿泊人数および部屋数を特定した宿泊施設の予約を行うことができる技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１１−０５３７５６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
宿泊施設は、宿泊部屋の提供条件を様々に変更することで、売上が上がるように試行錯誤を行っている。例えば、同一の部屋であっても、最低宿泊人数、宿泊料金のランク、食事の有無などを曜日や季節ごとに変更することで、売上が上がるように試行錯誤を行っている。
【０００５】
しかしながら、宿泊部屋の提供条件と売上との関係は複雑であることから、管理者の経験に頼って試行錯誤するに留まっており、売上高の改善を十分に行うことは困難であった。
【０００６】
そこで、本発明は、宿泊施設の売上高をより向上させるための提案を行うことが可能な提供条件をユーザに提示する技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一態様に係る情報処理装置は、宿泊単位における提供条件パターンごとに、宿泊単位の予約上限数を算出する算出部と、宿泊単位に関する予約数の予測値を予測する第１予測部と、提供条件パターンごとの予約上限数と、宿泊単位の予約数の予測値と、宿泊単位の単価とに基づいて、提供条件パターンごとの売上予測を予測する第２予測部と、提供条件パターンごとの売上予測のうち、所定の条件を満たす提供条件パターンを少なくとも１つ出力する出力部と、を有する情報処理装置を備える。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、宿泊施設の売上高をより向上させるための提案を行うことが可能な提供条件をユーザに提示する技術を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本実施形態に係る宿泊予約管理システムの一例を示す図である。
【図２】売上予測装置及び端末のハードウェア構成例を示す図である。
【図３】売上予測装置の機能ブロック構成例を示す図である。
【図４】部屋利用情報、故障部屋情報及び提供条件情報の一例を示す図である。
【図５】予約予測情報及びキャンセル予測情報の一例を示す図である。
【図６】売上予測情報の一例を示す図である。
【図７】現在の提供条件情報及び変更制限情報の一例を示す図である。
【図８】売上予測情報（フィルタ後）の一例を示す図である。
【図９】売上予測装置が売上予測情報を作成する際の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１０】売上予測装置が、売上が向上する提供条件パターンを出力する際の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１１】端末に表示される画面の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
添付図面を参照して、本発明の実施形態について説明する。なお、各図において、同一の符号を付したものは、同一又は同様の構成を有する。
【００１１】
＜システム構成＞
図１は、本実施形態に係る宿泊予約管理システム１の一例を示す図である。宿泊予約管理システム１には、売上予測装置１０（情報処理装置）と、端末２０と、予約管理装置３０と、Ｗｅｂサイト管理装置５０と、Ｗｅｂサイト装置４０とを含む。売上予測装置１０と、端末２０と、予約管理装置３０と、Ｗｅｂサイト管理装置５０と、Ｗｅｂサイト装置４０とは、無線又は有線の通信ネットワークＮを介して接続され、相互に通信を行うことができる。
【００１２】
売上予測装置１０は、宿泊施設における売上を予測し、宿泊単位に設定される提供条件のうち、売り上げが向上すると推定される提供条件を提案する装置である。宿泊単位とは、宿泊施設が顧客を宿泊させるために顧客に提供する施設や場所の単位であり、例えは、１部屋、建物１棟及び１つのキャンプサイト等を含む。以下、説明の便宜上、宿泊単位は１部屋（以下、「宿泊部屋」と記載する。）であるものとして説明する。
【００１３】
提供条件とは、宿泊予約を行うユーザに宿泊部屋を提供する際に、宿泊施設が宿泊部屋に設定する条件であり、例えば、料金ランク、最低宿泊人数、食事タイプ、部屋タイプのアップグレード有無、販売チャネルの指定等を含む。部屋タイプのアップグレードとは、宿泊施設の判断で、顧客に対して、顧客が予約した部屋タイプよりも高額な部屋タイプの部屋を提供することを意味する。具体的には、シングルの部屋を予約した顧客に、シングル料金のままツインの部屋を提供するといった行為を示す。シングルの部屋の予約が多く、ツインの部屋の予約が少ないような状況では、ツインの部屋を空室にしておくより、シングルの部屋として予約を入れた方が、宿泊施設全体での売り上げが向上することになる。販売チャネルとは、宿泊施設の予約を受け付ける際の経路であり、例えば、宿泊受付サイトや旅行代理店などである。
【００１４】
売上予測装置１０は、１又は複数の物理的なサーバ等から構成されていてもよいし、ハイパーバイザー（hypervisor）上で動作する仮想的なサーバを用いて構成されていてもよいし、クラウドサーバを用いて構成されていてもよい。
【００１５】
端末２０は、宿泊施設が利用する端末であり、売上予測装置１０にアクセスすることで、最も売り上げが向上すると推定される提供条件を表示する。端末２０は、スマートフォン、タブレット端末、携帯電話機、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、ノートＰＣ、携帯情報端末（ＰＤＡ）、家庭用ゲーム機器など、通信機能を備えた端末であればあらゆる端末を用いることができる。
【００１６】
予約管理装置３０は、宿泊施設における予約を管理する装置である。予約管理装置３０は、後述するＷｅｂサイト装置４０を介して受け付けた予約や、旅行代理店や電話等を介して受け付けた予約等をまとめて管理する。
【００１７】
Ｗｅｂサイト装置４０は、オンラインで宿泊施設の予約を受け付けるＷｅｂサイトを提供する装置である。Ｗｅｂサイト装置４０は、宿泊予約管理システム１に複数含まれていてもよい。
【００１８】
Ｗｅｂサイト管理装置５０は、Ｗｅｂサイト装置４０に設定されている、宿泊部屋に設定される提供条件を管理する装置である。Ｗｅｂサイト管理装置５０は、例えば、複数のＷｅｂサイト装置４０に設定されている提供条件を同時に変更したり、複数の日付に跨った提供条件を一括で変更したりといった機能を提供する。Ｗｅｂサイト管理装置５０は、サイトコントローラーとも呼ばれる。宿泊施設の管理者等は、Ｗｅｂサイト管理装置５０を操作することで、宿泊部屋に設定する提供条件を効率的に管理することができる。
【００１９】
＜ハードウェア構成＞
図２は、売上予測装置１０及び端末２０のハードウェア構成例を示す図である。売上予測装置１０及び端末２０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphical processing unit）等のプロセッサ１１、メモリ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）及び／又はＳＳＤ（Solid State Drive）等の記憶装置１２、有線又は無線通信を行う通信ＩＦ（Interface）１３、入力操作を受け付ける入力デバイス１４、及び情報の出力を行う出力デバイス１５を有する。入力デバイス１４は、例えば、キーボード、タッチパネル、マウス及び／又はマイク等である。出力デバイス１５は、例えば、ディスプレイ及び／又はスピーカ等である。
【００２０】
＜機能ブロック構成＞
図３は、売上予測装置１０の機能ブロック構成例を示す図である。売上予測装置１０は、記憶部１００と、取得部１０１と、受付部１０２と、算出部１０３と、予約予測部１０４（第１予測部）と、キャンセル予測部１０５（第３予測部）と、売上予測部１０６（第２予測部）と、出力部１０７と、ＤＢ管理部１０８とを含む。記憶部１００は、売上予測装置１０が備える記憶装置１２を用いて実現することができる。また、取得部１０１と、受付部１０２と、算出部１０３と、予約予測部１０４と、キャンセル予測部１０５と、売上予測部１０６と、出力部１０７と、ＤＢ管理部１０８とは、売上予測装置１０のプロセッサ１１が、記憶装置１２に記憶されたプログラムを実行することにより実現することができる。また、当該プログラムは、記憶媒体に格納することができる。当該プログラムを格納した記憶媒体は、コンピュータ読み取り可能な非一時的な記憶媒体（Non-transitory computer readable medium）であってもよい。非一時的な記憶媒体は特に限定されないが、例えば、ＵＳＢメモリ又はＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体であってもよい。
【００２１】
記憶部１００は、部屋利用情報と、故障部屋情報と、提供条件情報と、予約情報と、予約予測情報と、キャンセル予測情報と、売上予測情報と、現在の提供条件情報と、変更制限情報と、売上予測情報（フィルタ後）とを記憶する。
【００２２】
部屋利用情報は、宿泊施設における各宿泊部屋が利用可能か否を示す情報である。図４のＡに、部屋利用情報の一例を示す。「日付」は、宿泊部屋が利用される日付を示す。「部屋ＩＤ」は、宿泊部屋を一意に識別する識別子である。「部屋タイプ」は、宿泊部屋の種別を示す。なお、本実施形態では、宿泊部屋は１種類のみであってもよいし、複数種別の宿泊部屋（例えば通常和室と、露天和室など）が含まれていてもよい。前者の場合には「部屋タイプ」は省略されていてもよい（以下で説明する、提供条件情報、予約情報、予約予測情報、売上予測情報、現在の提供条件情報、変更制限設定及び売上予測情報（フィルタ後）についても同様）。
【００２３】
「宿泊最大人数」は、宿泊可能な最大人数を示す。「利用フラグ」は、「日付」に示される日において宿泊部屋を利用可能であるか否かを示す。例えば、１は利用可能であり、０は利用不可であることを示してもよい。宿泊部屋が利用不可であることの設定は、宿泊施設側にて団体予約向けに部屋を予め確保しておきたい場合など、宿泊部屋に予約が入ることを防止したい場合に設定する。
【００２４】
故障部屋情報は、修理等のメンテナンスにより宿泊部屋を利用することが出来ない期間を示す情報である。図４のＢに、故障部屋情報の一例を示す。「部屋ＩＤ」は、宿泊部屋を一意に識別する識別子である。「故障開始日」及び「故障終了日」は、それぞれ、宿泊部屋を利用することができない期間の開始日及び終了日を示す。
【００２５】
提供条件情報は、宿泊部屋に設定可能な提供条件を示す情報である。図４のＣに、提供条件情報の一例を示す。「部屋タイプ」は、宿泊部屋の種別を示す。「料金ランク」は、設定可能な料金ランクを示す。図４のＣの例では、通常和室及び露天和室については平日料金及び休日料金のいずれかを設定可能であることを示している。
【００２６】
「最低宿泊人数」は、宿泊部屋を利用することが可能な最低人数を示す。「食事タイプ」は、食事を提供するか否か、提供可能な食事の種別等を示す。図４のＣの例では、食事有無が例示されているが、例えば、食事タイプＡ、Ｂ及びＣといったように、提供可能な食事の種別が設定されていてもよいし、素泊まり、朝食付き、夕食付き又は朝夕食付きといったように、より詳細な食事の有無が設定されてもよい。この場合、以下で説明する予約情報、予約予測情報、売上予測情報、現在の提供条件情報、売上予測情報（フィルタ後）に存在する「食事タイプ」についても同様に、提供可能な食事の種別、又は、素泊まり、朝食付き、夕食付き若しくは朝夕食付きといった詳細な食事の提供有無が格納される。「ＵＰＧ（Upgrade）」は、予約をしたユーザが宿泊施設にチェックインする際、宿泊部屋のアップグレードを許容するか否かを示す。「パターン１」、「パターン２」は、どの種別の宿泊部屋へのアップグレードを許容するのかを示す。図４のＣでは、「パターン１」、「パターン２」が図示されているが、「パターン１」のみであってもよい。なお、アップグレードする先の宿泊部屋の種別を複数パターン設定することを可能にするために「パターン３」以上が含まれていてもよい。例えば図４のＣの例では、通常和室を露天和室にアップグレード可能であり、露天和室は、アップグレード不可であることを示している。「販売チャネル」は、宿泊部屋の予約の受付を行うことを許容する販売チャネルを示す。
【００２７】
予約情報は、既に入っている予約を示す情報である。図４のＤに、予約情報の具体例を示す。「取得日」は、売上予測装置１０が予約情報を予約管理装置３０から取得した日時を示す。「予約ＩＤ」は、予約を一意に識別する識別子である。「部屋ＩＤ」は、宿泊部屋を一意に識別する識別子である。「部屋タイプ」、「宿泊人数」及び「食事タイプ」には、ユーザが予約時に指定した提供条件が格納される。また、「宿泊日」及び「予約日」については、それぞれ、ユーザが宿泊する日と、予約を行った日とを示す。「予約料金」は、ユーザが予約した宿泊部屋の料金を示す。
【００２８】
予約予測情報は、宿泊部屋に関する予約数の予測値を示す情報である。図５のＡに予約予測情報の一例を示す。「宿泊日」は、予約数の予測対象である宿泊日を示す。「部屋タイプ」は、宿泊部屋の種別を示す。「料金ランク」、「最低宿泊人数」及び「食事タイプ」は、宿泊部屋を提供する際の提供条件が格納される。「予測予約数」は、「宿泊日」に示す日に、「部屋タイプ」に示す種別の宿泊部屋を、「料金ランク」、「最低宿泊人数」、「食事タイプ」及び「販売チャネル」に示す提供条件で提供した場合に予測される予約数を示す。例えば、図５のＡの例では、２０１９年２月１日に、通常和室を、平日の料金ランクで、最低宿泊人数が１人で、食事タイプは無しで、Ａ社で予約を受け付けるとした場合、１３．５部屋の予約が入る可能性があることを示している。同様に、２０１９年２月１日に、露天和室を、平日の料金ランクで、最低宿泊人数が２人で、食事タイプは有りで、Ａ社で予約を受け付けるとした場合、１．０部屋の予約が入る可能性があることを示している。
【００２９】
キャンセル予測情報は、予約情報に含まれる、既に入っている予約がキャンセルされる確率を示す情報である。図５のＢは、キャンセル予測情報の一例を示す図である。「予約ＩＤ」は、予約情報に含まれる予約を示す。「キャンセル確率」は、予約ＩＤに示す予約がキャンセルされる確率を示す。
【００３０】
売上予測情報は、宿泊部屋における提供条件パターンごとの売上予測値を示す情報である。提供条件パターンとは、複数の提供条件の組み合わせを示す。売上予測情報における提供条件パターンは、宿泊部屋の種別ごとの提供条件パターン（例えば、通常和室に関する提供条件パターンと、露天和室に関する提供条件パターン）を更に、全ての宿泊部屋の種別について組み合わせた提供条件パターンであってもよい。また、所定種別の宿泊部屋の少なくとも一部（例えば露天和室）を他の種別の宿泊部屋（例えば通常和室）として予約を受け付ける場合の提供条件パターン（つまり宿泊部屋のアップグレードが行われるパターン）が含まれていてもよい。
【００３１】
図６に、売上予測情報の一例を示す。図６は、図示の都合上、上下に分けて図示されているが、上段の右側と下段の左側とがつながっている、１つのテーブルを示している。「宿泊日」は、売り上げを予測する日を示す。「部屋タイプ」は、宿泊部屋の種別を示す。「予約上限数」は、「部屋タイプ」に示す種別の宿泊部屋が、「宿泊日」の日に予約を受け付けることが可能な最大部屋数を示す。予約上限数は、宿泊施設に存在する部屋数から、既に予約されている部屋数や、修理等のメンテナンス等により利用することができない部屋数を除外することで算出される部屋数である。「料金ランク」、「最低宿泊人数」、「食事タイプ」及び「ＵＰＧ」は、提供条件を示す。「ＵＰＧ」の「パターン」は、提供条件情報の「パターン１」及び「パターン２」に対応している。「ＵＰＧ」の「部屋数」は、何部屋をアップグレードするのかを示す。「予測予約数」は、予約予測情報から取得された、提供条件に対応する予測予約数を格納する。
【００３２】
「部屋タイプ」〜「売上予測（個別）」までのカラムは、１つのレコードに、部屋タイプごとに繰り返し格納される。図６の例では、通常和室に関する「予約上限数」〜「売上予測（個別）」までのカラムと、露天和室に関する「予約上限数」〜「売上予測（個別）」までのカラムとが１つのレコードに含まれている。もし、通常和室及び露天和室に加えて、他の種別の宿泊部屋も存在する場合、当該他の種別の宿泊部屋に関する「予約上限数」〜「売上予測（個別）」までのカラムも、１つのレコードに更に追加されることになる。
【００３３】
「販売チャネル」は、宿泊部屋の予約を受け付ける際のチャネルを示す。図６の例では、Ａ社及びＢ社の２つの販売チャネルが存在し、「１」の場合はその販売チャネルで予約受付が行われ、「０」の場合はその販売チャネルで予約受付が行われないことを示している。なお、図６の例では、販売チャネルはレコード毎に１つ指定可能であるが、部屋タイプごとに分かれて指定可能であってもよい。例えば、１つのレコード内において、通常和室はＡ社のみで予約を受付け、露天和室はＢ社のみで予約を受け付けるといった組み合わせを可能としてもよい。
【００３４】
「売上予測（合計）」は、各々の部屋タイプにおける売上予測（個別）の合計値を示す。「優先度」は、売上予測（合計）が大きい順に１から順に付与される値である。なお、優先度は、売上予測（個別）が大きい順に、同一の部屋タイプごとに付与されるようにしてもよい。売上予測情報は、例えば、ある宿泊日において、部屋タイプＡの宿泊部屋における販売条件の組み合わせが５パターンあり、部屋タイプＢの宿泊部屋における提供条件の組み合わせが３パターンあり、販売チャネルが２つ存在する場合、当該宿泊日の売上予測情報には、３×５×３（片方の販売チャネルのみで扱う場合と両方の販売チャネルで扱う場合の３通り）の合計４５レコードの提供条件パターンが格納されることになる。
【００３５】
現在の提供条件情報は、宿泊施設が現在設定している提供条件であり、例えばＷｅｂサイト装置４０に設定されている宿泊部屋の提供条件などであってもよい。図７のＡに、現在の提供条件情報の一例を示す。「宿泊日」は、売り上げを予測する日を示す。「部屋タイプ」は、宿泊部屋の種別を示す。「料金ランク」、「最低宿泊人数」、「食事タイプ」、「ＵＰＧ」及び「販売チャネル」には、現状の提供条件を示す値が格納される。
【００３６】
変更制限情報は、宿泊施設の管理者等が決定する情報であり、現状の宿泊部屋の提供条件を変更することが可能か否かを示す。図７のＢに、変更制限情報の一例を示す。「部屋タイプ」は、宿泊部屋の種別を示す。「料金ランク」、「最低宿泊人数」、「食事タイプ」、「ＵＰＧ」及び「販売チャネル」には、現状の提供条件からの変更可否を示す値が格納される。例えば図７のＢの例では、通常和室については、料金ランクを上げることは許容するが、料金ランクを下げることは許容しないことを示す。既に通常和室に予約が入っている場合、ある時点から急に料金ランクを下げると、顧客の間で不公平感が生じる可能性があるが、料金ランクを下げることを許容しないようにすることで、このような不公平感が生じることを抑止できる。
【００３７】
売上予測情報（フィルタ後）は、売上予測情報の中から、変更制限情報にて許容されない提供条件パターンを除外したものである。図８は、売上予測情報（フィルタ後）の一例を示す。図８の例では、２０１９年２月１日における、通常和室の料金ランク、最低予約人数及び食事タイプがそれぞれ平日、一人及び食事有りであり、通常和室から露天和室に２部屋アップグレードする提供条件パターンは除外されることを示している。
【００３８】
取得部１０１は、宿泊部屋に関する確定済みの予約数を含む予約情報を予約管理装置３０から取得する。また、取得した予約情報を記憶部１００に格納する。
【００３９】
受付部１０２は、宿泊施設の管理者等から、端末２０等を介して、現状の宿泊部屋の提供条件を変更することが可能か否かの設定を受け付ける。受付部１０２は、受け付けた設定内容を記憶部１００に記憶されている変更制限情報に格納する。
【００４０】
算出部１０３は、宿泊部屋における提供条件パターンごとに、宿泊部屋の予約上限数を算出する機能を有する。また、算出部１０３は、提供条件パターンごと及び宿泊部屋の種別ごとの予約上限数を算出するようにしてもよい。また、算出部１０３は、宿泊部屋について確保可能な部屋数と、確定済みの予約数と、キャンセルされると推定される予約数とに基づいて、予約上限数を算出するようにしてもよい。
【００４１】
予約予測部１０４（第１予測部）は、宿泊部屋に関する予約数の予測値を予測し、予約予測情報として記憶部１００に格納する機能を有する。予約予測部１０４は、どのような方法で予測値を予測するようにしてもよいが、例えば、将来の予約数を予測する学習済みモデルを用いて予測するようにしてもよい。当該学習済みモデルは、提供条件（例えば、料金ランク、最低宿泊人数、食事タイプ、販売チャネル等）及び宿泊日に応じた過去の予約データを入力とし、予約数を出力とする学習用データを用いてモデルを学習させることで生成することが可能である。学習済みモデルは、これに限定されず、更に、エリアごとの販売状況、宿泊施設周辺で開催されるイベントの有無、競合他社の提供条件等も入力データに含むモデルであってもよい。また、予約予測部１０４は、複数種別の宿泊部屋の各々について予約数の予測値を予測するようにしてもよい。学習済みモデルは、販売チャネルごとに生成するようにしてもよいし、販売チャネルを入力値として学習させることで生成するようにしてもよい。
【００４２】
キャンセル予測部１０５は、取得部１０１が取得した予約情報に含まれる確定済みの予約ごとに、その予約がキャンセルされる確率を推定し、キャンセル予測情報として記憶部１００に格納する。キャンセル予測部１０５は、どのような方法でキャンセルされる確率を予測するようにしてもよいが、例えば、予約条件（例えば、予約日、宿泊日、最低予約人数、部屋タイプなど）を入力するとその予約がキャンセルされる確率を出力する学習済みモデルを用いて予測するようにしてもよい。
【００４３】
また、キャンセル予測部１０５は、取得部１０１が取得した予約情報に含まれる確定済みの予約と、キャンセル予測情報とを比較することで、キャンセルされると推定される予約を推定する。例えば、キャンセル予測部１０５は、キャンセルされる確率が所定の確率以上（例えば５０％以上など）であった場合、その予約はキャンセルされるものとみなすようにしてもよい。
【００４４】
売上予測部１０６は、提供条件パターンごとの予約上限数と、宿泊部屋の予約数の予測値と、宿泊部屋の単価とに基づいて、提供条件パターンごとの売上予測を予測する。なお、本実施形態において、単価は、一部屋あたりの単価を表すものであってもよいし、一部屋における一人あたりの単価を表すものであってもよい。また、売上予測部１０６は、提供条件パターンごと及び宿泊部屋の種別ごとの予約上限数と、宿泊部屋の種別ごとの予約数の予測値と、宿泊部屋の種別ごとの単価に基づいて、提供条件パターンごとの売上予測を予測するようにしてもよい。
【００４５】
出力部１０７は、提供条件パターンごとの売上予測のうち、所定の条件を満たす提供条件パターンを少なくとも１つ出力する機能を有する。また、出力部１０７は、所定の条件を満たす提供条件パターンとして、提供条件パターンごとの売上予測のうち、予め設定された提供条件（現在設定されている提供条件）に対応する売上予測よりも売上予測が大きい提供条件パターンを出力するようにしてもよい。また、出力部１０７は、所定の条件を満たす提供条件パターンとして、ユーザから指定された提供条件パターンを除外した後の提供条件パターンごとの売上予測の中から、予め設定された提供条件に対応する売上予測よりも売上予測が大きい提供条件パターンを出力するようにしてもよい。また、出力部１０７は、所定の条件を満たす提供条件パターンとして、最も売上予測が大きい提供条件パターンを出力するようにしてもよい。また、出力部１０７は、提供条件パターンとして、宿泊部屋の料金ランク、最低宿泊人数、食事タイプ、所定種別の宿泊部屋の少なくとも一部を他の種別の宿泊部屋として予約を受け付けるか否か（すなわち、部屋タイプのアップグレードを許容するか否か）、及び、販売チャネルの指定、のうち少なくとも１つを出力するようにしてもよい。
【００４６】
ＤＢ管理部１０８は、記憶部１００に格納されている各種の情報（データべース）の作成、データ更新、追加及び削除等の操作を行う。
【００４７】
＜処理手順＞
続いて、売上予測装置１０が、宿泊部屋における提供条件パターンごとに売上予測値を算出し、売上予測値を宿泊施設に提示するまでの一連の処理手順を具体的に説明する。
【００４８】
図９は、売上予測装置１０が売上予測情報を作成する際の処理手順の一例を示すフローチャートである。なお、売上予測装置１０は、現在の日付より所定の期間後まで売上予測情報を算出するが、所定の期間については任意である。例えば、所定の期間は２ヵ月であってもよいし、半年であってもよい。以下の説明では、所定の期間は２か月であるものとして説明する。
【００４９】
なお、図９に示す処理手順が行われる前に、予約予測部１０４は、宿泊部屋に関する予約数の予測値を、宿泊日ごと、部屋タイプごと及び提供条件のパターンごとに予測して、予約予測情報として記憶部１００に格納しておく。また、キャンセル予測部１０５は、予約情報に記録されている予約ＩＤごとに、キャンセルの確率を予測してキャンセル予測情報に格納しておく。
【００５０】
ステップＳ１００で、算出部１０３は、部屋利用情報及び故障部屋情報に基づいて、部屋タイプごとの空き部屋数（宿泊施設に存在する実際の部屋数）を、宿泊日ごと（翌日から２か月後までの毎日）に算出する。例えば、部屋利用情報及び故障部屋情報には、それぞれ、図４のＡ及び図４のＢに示すデータが格納されていると仮定する。まず、算出部１０３は、部屋利用情報から、「利用フラグ」が利用可能（「１」）に設定されている部屋の数を日付ごとかつ部屋タイプごとにカウントすることで、部屋タイプごとの部屋数を、宿泊日ごとに算出する。続いて、算出部１０３は、故障部屋情報から、翌日から２か月後までの期間において、故障により利用することができない宿泊部屋を抽出する。続いて、算出部１０３は、算出した部屋タイプごとの部屋数から、利用することができない宿泊部屋の数を減算することで、部屋タイプごとの空き部屋数を、宿泊日ごとに算出する。
【００５１】
ステップＳ１０１で、キャンセル予測部１０５は、予約情報及びキャンセル予測情報に基づいて、キャンセル考慮後の実際の予約数を、宿泊日ごとに予測する。例えば、予約情報及びキャンセル予測情報には、それぞれ、図４のＤ及び図５のＢに示すデータが格納されていると仮定する。予約ＩＤが００１の予約、００２の予約及び００３の予約については、キャンセル確率がそれぞれ２０％、４０％及び６０％である。例えば、キャンセル確率が５０％以上である予約はキャンセルされるものとみなすとすると、キャンセル予測部１０５は、予約ＩＤ００３の予約についてはキャンセルされるものとみなして、実際の予約数から除外する。
【００５２】
ステップＳ１０２で、算出部１０３は、ステップＳ１００で算出した部屋タイプごと及び宿泊日ごとの空き部屋数から、ステップＳ１０１で予測された、キャンセル考慮後の実際の予約数を減算することで、部屋タイプごと及び宿泊日ごとの予約上限数を算出する。
【００５３】
ステップＳ１０３で、ＤＢ管理部１０８は、提供条件情報に基づいて、とり得る提供条件パターンを作成し、作成したパターンを、売上予測情報に格納する。例えば図４のＣの例では、通常和室については、料金ランクが平日及び休日の２パターンであり、最低宿泊人数は１人又は２人の２パターンであり、食事タイプは食事無し及び食事有りの２パターンである。また、露天和室の予約上限数（ステップＳ１０２で算出された数）が２部屋であると仮定すると、アップグレードのパターンは、アップグレード無し、１部屋のみアップグレード、２部屋をアップグレードの３パターンが存在することになる。従って、通常和室については、２×２×２×３＝２４通りの提供条件パターンが存在することになる。
【００５４】
次に、露天和室については、料金ランクが平日及び休日の２パターンであり、最低宿泊人数は１人又は２人の２パターンであり、食事タイプは食事有りの１パターンである。また、アップグレードは無しである。従って、露天和室については、２×２×２×１＝８通りの提供条件パターンが存在することになる。
【００５５】
次に、ＤＢ管理部１０８は、通常和室及び露天和室の全体での提供条件パターンを作成する。通常和室については、２×２×２×３＝２４通りの提供条件パターンが存在し、露天和室については、２×２×２×１＝８通りの提供条件パターンが存在する。また、販売チャネルをＡ社のみとする場合、Ｂ社のみとする場合、Ａ社及びＢ社の両方とする場合の３パターンが存在する。従って、全体では、２４×８×３＝５７６通りの提供条件パターンが存在することになる。
【００５６】
続いて、ＤＢ管理部１０８は、通常和室及び露天和室の全体での提供条件での組み合わせパターンの作成を、２か月間分（６０日と仮定する）の宿泊日ごとに繰り返すことで、売上予測情報を作成する。つまり、売上予測情報には、５７６件×６０日＝３４，５６０レコードが生成されることになる。この状態では、売上予測情報のうち、「宿泊日」、「部屋タイプ」、「料金ランク」、「最低予約人数」、「食事タイプ」及び「ＵＰＧ」のカラムにデータが埋められた状態である。
【００５７】
続いて、ＤＢ管理部１０８は、ステップＳ１０２で算出された、部屋タイプごと及び宿泊日ごとの予約上限数を、売上予測情報の「予約上限数」に格納する。このとき、ＤＢ管理部１０８は、アップグレード数に基づいて、「予約上限数」に格納する部屋数を調整する。例えば、ステップＳ１０２で算出された、２０１９年２月１日の予約上限数が、通常和室及び露天和室で、それぞれ１０部屋及び２部屋であったとする。この場合、ＤＢ管理部１０８は、アップグレード無しの場合、通常和室及び露天和室の「予約上限数」には、それぞれ１０部屋及び２部屋を格納する。１部屋アップグレードする場合、通常和室及び露天和室の「予約上限数」には、それぞれ１１部屋及び１部屋を格納する。２部屋アップグレードする場合、通常和室及び露天和室の「予約上限数」には、それぞれ１２部屋及び０部屋を格納する。
【００５８】
ステップＳ１０４で、ＤＢ管理部１０８は、ステップＳ１０３で作成した売上予測情報の「予約予測数」に、予約予測情報に格納されている「予測予約数」を格納する。より具体的には、ＤＢ管理部１０８は、売上予測情報から１レコードを読出し、読み出したレコードにおける提供条件パターン（つまり、「部屋タイプ」、「料金ランク」、「最低予約人数」及び「食事タイプ」）が一致するレコードを、予約予測情報の中から検索し、ヒットしたレコードの「予約予測数」を、売上予測情報の「予約予測数」に格納する。
【００５９】
例えば、図６の１行目のレコードにおける提供条件のうち通常和室の提供条件は、料金ランクは平日であり、最低予約人数は１人であり、食事タイプは無しであり、販売チャネルはＡ社およびＢ社である。予約予測情報において、通常和室であり、料金ランクは平日であり、最低予約人数は１人であり、食事タイプは無しであり、販売チャネルがＡ社である提供条件パターンにおける「予測予約数」は、１３．５部屋である。また、通常和室であり、料金ランクは平日であり、最低予約人数は１人であり、食事タイプは無しであり、販売チャネルがＢ社である提供条件パターンにおける「予測予約数」は、１１．０部屋である。従って、ＤＢ管理部１０８は、売上予測情報の通常部屋に対応する「予約予測数」に、１３．５＋１１．０＝２４．５を格納する。同様に、図６の１行目のレコードにおける提供条件のうち露天和室の提供条件は、料金ランクは平日であり、最低予約人数は１人であり、食事タイプは有りであり、販売チャネルがＡ社及びＢ社である。予約予測情報において、露天和室であり、料金ランクは平日であり、最低予約人数は１人であり、食事タイプは有りであり、販売チャネルがＡ社である提供条件パターンにおける「予測予約数」は、１．０部屋である。また、露天和室であり、料金ランクは平日であり、最低予約人数は１人であり、食事タイプは有りであり、販売チャネルがＢ社である提供条件パターンにおける「予測予約数」は、０．７部屋である。従って、ＤＢ管理部１０８は、売上予測情報の露天部屋に対応する「予約予測数」に１．７を格納する。ＤＢ管理部１０８は、以上説明した処理を売上予測情報の全てのレコードについて繰り返すことで、売上予測情報に「予約予測数」を格納する処理を行う。
【００６０】
ステップＳ１０５で、算出部１０３は、売上予測情報の各レコードについて、宿泊部屋の種別ごとに売上予測を算出して、売上予測情報の「売上予測（個別）」に格納する。また、算出部１０３は、宿泊部屋の種別ごとの「売上予測（個別）」の合計値を計算して「売上予測（合計）」に格納する。具体的には、算出部１０３は、売上予測情報の各レコードの「予約上限数」と「予約数予測」とに基づいて、「売上予測（個別）」を算出する。「予約上限数」が「予約数予測」以下である場合、つまり、予測された予約数を全て収容することができない場合、算出部１０３は、１部屋の単価と「予約上限数」とを乗算した数を、「売上予測（個別）」に格納する。一方、「予約上限数」が「予約数予測」を超える場合、つまり、予測された予約数を全て収容することができる場合、算出部１０３は、１部屋の単価と「予約数予測」とを乗算した数を、「売上予測（個別）」に格納する。
【００６１】
ここで、通常和室の１部屋の単価が、一人１万円（食事無し）又は一人１万３千円（食事有り）であると仮定し、露天和室の１部屋の単価が、一人３万円（食事有り）であると仮定した場合に、図６に示す売上予測情報の最初のレコードについて売上予測を算出する手順を説明する。まず、通常和室における予約上限数は１０部屋であり、予約数予測は２４．５部屋であることから、予約は最大でも１０部屋分しか受けることができない。また、最低予約人数は１人である。従って、算出部１０３は、１０部屋×１万円×１人＝１０万円を、通常部屋の「売上予測（個別）」に格納する。次に、露天和室における予約上限数は２部屋であり、予約数予測は１．７部屋であることから、予約は最大でも１部屋分しか受けることができない。また、最低予約人数は１人である。従って、算出部１０３は、１部屋×３万円×１人＝３万円を、露天部屋の「売上予測（個別）」に格納する。
【００６２】
なお、実際の予約においては、必ずしもすべての予約が最低予約人数であるとは限られない。例えば宿泊最大人数が４人であり、かつ、最低予約人数が１人である場合、２人で予約する顧客や３人で予約する顧客も存在することが通常である。そこで、算出部１０３は、過去の予約情報に基づいて予約人数の割合を算出し、算出した予約人数の割合と予約人数に応じた単価とに基づいて売上予測（個別）を算出するようにしてもよい。例えば、過去の予約情報によれば、１人での予約と２人での予約の割合がそれぞれ５０％及び５０％であり、かつ、１人で予約する場合の単価及び２人で予約する場合の単価がそれぞれ１万円及び１．５万円であると仮定する。この場合、算出部１０３は、５部屋×１万円＋５部屋×１．５万円＝１２．５万円を、通常部屋の「売上予測（個別）」に格納するようにしてもよい。
【００６３】
また、「売上予測（個別）」を算出する際、販売チャネルごとの手数料を減算した額を算出するようにしてもよい。もし、販売チャネルが複数である場合、各々の販売チャネルにて等しい数の予約が入ると仮定して手数料を減算するようにしてもよいし、予約予測数の比に応じて予約が入ると仮定して手数料を減算するようにしてもよい。例えばＡ社の手数料が１０％であり、Ｂ社の手数料が２０％であり、手数料を除かないと通常和室について１０万円の売り上げが見込める場合、５万×１０％＋５万×２０％＝１５，０００円を除いた８５，０００円を、売上予測（個別）に格納するようにしてもよい。同様に、手数料を除かないと露天和室について３万円の売り上げが見込める場合、露天和室について１．５万×１０％＋１．５万×２０％＝４５００円を除いた２５，５００円を、売上予測（個別）に格納するようにしてもよい。
【００６４】
続いて、算出部１０３は、１０万円＋３万円＝１３万円を、「売上予測（合計）」に格納する。算出部１０３は、以上説明した処理を売上予測情報の全てのレコードについて繰り返すことで、売上予測情報に「売上予測（合計）」を格納する処理を行う。
【００６５】
なお、売上予測装置１０は、図９を用いて説明した処理手順を、所定期間ごとに（例えば毎日夜間帯のバッチ処理等）繰り返し行うようにしてもよい。予約状況は日々変化することから、最新のデータに基づく売上予測を宿泊施設に提供することが可能になる。
【００６６】
図１０は、売上予測装置１０が、売上が向上する提供条件パターンを出力する際の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【００６７】
ステップＳ２００で、出力部１０７は、「現状の提供条件情報」及び「変更制限情報」から、宿泊施設が希望しない提供条件パターンのレコードを、売上予測情報から除外する。例えば、「現状の提供条件情報」及び「変更制限情報」には、それぞれ、図７のＡ及び図７のＢに示すデータが格納されているものとする。
【００６８】
まず、２０１９年２月１日の通常和室における現在の提供条件は、料金ランクが平日であり、最低予約人数は１人であり、食事タイプは無しであり、アップグレード可能な部屋数は最大１部屋である。同様に、２０１９年２月１日の露天和室における現在の提供条件は、料金ランクが平日であり、最低予約人数は１人であり、食事タイプは有りであり、アップグレード可能な部屋数はゼロである。
【００６９】
次に、変更制限設定によれば、通常和室は、料金ランクを現状より上げる（つまり、休日料金にする）ことと、最低宿泊人数を変更することと、食事タイプを変更することは許容されるが、アップグレード可能な部屋数は変更しない（つまり１部屋のまま）との設定がなされている。同様に、変更制限設定によれば、露天和室は、料金ランクは変更しない（つまり、平日料金のまま）ことと、最低宿泊人数は変更しない（つまり、１人のまま）ことと、食事タイプは変更しない（つまり、食事有）ことと、アップグレードはしない（つまり、現状と同様）との設定がなされている。
【００７０】
従って、出力部１０７は、２０１９年２月１日のレコードについて、通常和室については、２部屋以上の露天和室をアップグレードしているレコードを除外し、露天和室については、料金ランクが平日以外であり、最低予約人数が２人以上であり、食事タイプが有り以外のレコードを除外する。なお、出力部１０７は、宿泊施設が希望しない提供条件パターンのレコードを除外した後の売上予測情報を、売上予測情報（フィルタ後）として記憶部１００に格納する。
【００７１】
ステップＳ２０１で、出力部１０７は、現在設定されている提供条件パターンに対応する売上予測よりも、売上予測が低いレコード（つまり、売上が減ってしまう提供条件パターン）を、売上予測情報（フィルタ後）から除外する。
【００７２】
ステップＳ２０２で、出力部１０７は、売上予測情報（フィルタ後）に格納されているレコードの中から、宿泊日ごとに、「売上予測（合計）」が最も大きい提供条件パターンを端末２０に出力する。
【００７３】
図１１に、端末２０に表示される画面の一例を示す。図１１の例は、少なくとも２月１日より前、例えば１月中に、２月分の売上予測を参照している様子を示している。図１１の左側には、宿泊日ごとに、いくら売上が向上するのかが、カレンダー形式で表示される。図１１の右側には、左側の画面で選択された宿泊日にて、売上が最も向上すると推定される提供条件パターンが表示される。図１１の例では、全ての種別の宿泊部屋について、料金ランクを平日に変更し、最低宿泊人数を１人に変更すると、売上が約１０万円向上すると推定されることが表示されている。
【００７４】
また、「他の案と比較する」ボタンが押下されると、複数の提供条件パターンの売上予測を並べて表示する画面に遷移する。当該画面には、現状の提供条件パターンの売上予測と、ユーザが指定した１以上の提供条件パターンの売上予測とが一覧表示される。ユーザは、当該画面を参照することで、提供条件を変更した場合における売上の変化をシミュレーションすることが可能になる。
【００７５】
なお、図１１の左側は、売り上げが向上する金額に応じて、日付を表示する枠を、売り上げが向上する度合いに応じて複数段階に色分けして表示するようにしてもよい。例えば、最も売り上げが向上する日の金額を最大値とし、当該最大値を４段階に等分することで、０〜１／４×最大値までの日付については白、１／４×最大値〜２／４×最大値までの日付については黄色、２／４×最大値〜３／４×最大値までの日付については薄い赤、３／４×最大値〜最大値までの日付については赤で表示することとしてもよい。
【００７６】
以上、売上予測装置１０が、宿泊部屋における提供条件パターンごとに売上予測値を算出し、売上予測値を宿泊施設に提示するまでの一連の処理手順を説明した。
【００７７】
＜まとめ＞
以上説明した実施形態によれば、宿泊部屋における提供条件パターンごとに売上予測値を算出し、その中から売上が向上する提供条件パターンを提示するようにした。これにより、宿泊施設の売上高をより向上させるための提案を行うことが可能な提供条件をユーザに提示する技術を提供することが可能になる。
【００７８】
また、売上予測装置１０は、予めあらゆる提供条件パターンについて売上予測値を算出して売上予測情報を作成し、作成した売上予測情報の中から、宿泊施設が希望しない提供条件パターンを除外するようにした。もし、予め宿泊施設が希望する提供条件パターンに対してのみ売上予測値を算出して売上予測情報を作成した場合、宿泊施設が、希望しない提供条件パターンを変更したことで、売上予測を予測していない組み合わせパターンが増加した場合、売上予測情報の再作成を行う必要がある。しかしながら、本実施形態では、予めあらゆる提供条件パターンについて売上予測値を算出しておくようにしたことから、宿泊施設が、希望しない提供条件パターンを変更した場合であっても、売上が向上する提供条件パターンを迅速に提示することが可能になる。また、売上予測情報の再作成を行う必要がないことから、売上予測装置１０の処理負荷を軽減させることが可能になる。
【００７９】
以上説明した実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。実施形態で説明したフローチャート、シーケンス、実施形態が備える各要素並びにその配置、材料、条件、形状及びサイズ等は、例示したものに限定されるわけではなく適宜変更することができる。また、異なる実施形態で示した構成同士を部分的に置換し又は組み合わせることが可能である。
【符号の説明】
【００８０】
１…宿泊予約管理システム、１０…売上予測装置、１１…プロセッサ、１２…記憶装置、１３…通信ＩＦ、１４…入力デバイス、１５…出力デバイス、２０…端末、３０…予約管理装置、４０…Ｗｅｂサイト装置、５０…Ｗｅｂサイト管理装置、１００…記憶部、１０１…取得部、１０２…受付部、１０３…算出部、１０４…予約予測部、１０５…キャンセル予測部、１０６…売上予測部、１０７…出力部、１０８…ＤＢ管理部
【図１】
2020187525.tif 000003
【図２】
2020187525.tif 000004
【図３】
2020187525.tif 000005
【図４】
2020187525.tif 000006
【図５】
2020187525.tif 000007
【図６】
2020187525.tif 000008
【図７】
2020187525.tif 000009
【図８】
2020187525.tif 000010
【図９】
2020187525.tif 000011
【図１０】
2020187525.tif 000012
【図１１】
2020187525.tif 000013
【手続補正書】
【提出日】令和1年11月29日(2019.11.29)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
宿泊単位の種別ごとに、前記宿泊単位の予約上限数を算出する算出部と、
前記宿泊単位の種別ごとの予約数の予測値を予測する第１予測部と、
前記宿泊単位の種別ごとの予約上限数と、前記宿泊単位の種別ごとの予約数の予測値と、前記宿泊単位の種別ごとの単価とに基づいて、前記宿泊単位に適用可能な複数の料金ランクと複数の食事タイプと複数の最低宿泊人数との組み合わせにより生成される提供条件パターンごとに売上予測を予測する第２予測部と、
前記提供条件パターンごとに予測される売上予測に基づいて、少なくとも、売上予測が最も大きい提供条件パターンを出力する出力部と、
を有する情報処理装置。
【請求項２】
前記出力部は、前記提供条件パターンごとに予測される売上予測のうち、予め設定された提供条件に対応する売上予測よりも売上予測が大きい提供条件パターンを出力する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記提供条件パターンは、宿泊単位の種別ごとの提供条件パターンを更に組み合わせた提供条件パターンであって、所定種別の宿泊単位の少なくとも一部を他の種別の宿泊単位として予約を受け付ける場合の提供条件パターンが含まれる、
請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記出力部は、ユーザから指定された提供条件パターンを除外した後の提供条件パターンごとの売上予測の中から、予め設定された提供条件に対応する売上予測よりも売上予測が大きい提供条件パターンを出力する、
請求項１〜３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記宿泊単位に関する確定済みの予約数を含む予約情報を取得する取得部と、
取得された予約情報に含まれる確定済みの予約数のうち、キャンセルされると推定される予約数を推定する第３予測部と、を有し、
前記算出部は、前記宿泊単位について確保可能な部屋数と、確定済みの予約数と、キャンセルされると推定される予約数とに基づいて、予約上限数を算出する、
請求項１〜４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記出力部は、提供条件パターンとして、宿泊単位の料金ランク、最低宿泊人数、食事タイプ、所定種別の宿泊単位の少なくとも一部を他の種別の宿泊単位として予約を受け付けるか否か、及び、販売チャネルの指定のうち少なくとも１つを出力する、
請求項１〜５のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
情報処理装置が、宿泊単位の種別ごとに、前記宿泊単位の予約上限数を算出するステップと、
情報処理装置が、前記宿泊単位の種別ごとの予約数の予測値を予測するステップと、
情報処理装置が、前記宿泊単位ごとの予約上限数と、前記宿泊単位の種別ごとの予約数の予測値と、前記宿泊単位の種別ごとの単価とに基づいて、前記宿泊単位に適用可能な複数の料金ランクと複数の食事タイプと複数の最低宿泊人数との組み合わせにより生成される提供条件パターンごとに売上予測を予測するステップと、
情報処理装置が、前記提供条件パターンごとに予測される売上予測に基づいて、少なくとも、売上予測が最も大きい提供条件パターンを出力するステップと、
を含む情報処理方法。
【請求項８】
コンピュータに、
宿泊単位の種別ごとに、前記宿泊単位の予約上限数を算出するステップと、
前記宿泊単位の種別ごとの予約数の予測値を予測するステップと、
前記宿泊単位ごとの予約上限数と、前記宿泊単位の種別ごとの予約数の予測値と、前記宿泊単位の種別ごとの単価とに基づいて、前記宿泊単位に適用可能な複数の料金ランクと複数の食事タイプと複数の最低宿泊人数との組み合わせにより生成される提供条件パターンごとに売上予測を予測するステップと、
前記提供条件パターンごとに予測される売上予測に基づいて、少なくとも、売上予測が最も大きい提供条件パターンを出力するステップと、
を実行させるためのプログラム。
【手続補正書】
【提出日】令和2年4月17日(2020.4.17)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
宿泊単位の種別ごとに、前記宿泊単位の予約上限数を算出する算出部と、
前記宿泊単位の種別ごとの予約数の予測値を予測する第１予測部と、
前記宿泊単位の種別ごとの予約上限数と、前記宿泊単位の種別ごとの予約数の予測値と、前記宿泊単位の種別ごとの単価とに基づいて、前記宿泊単位に適用可能な複数の料金ランクと複数の食事タイプと複数の最低宿泊人数との組み合わせにより生成される提供条件パターンごとに売上予測を予測する第２予測部と、
前記提供条件パターンごとの売上予測であって、ユーザが提供を希望しない提供条件パターンを除外した後の提供条件パターンごとの売上予測の中から選択された、少なくとも、売上予測が最も大きい一つの提供条件パターンを出力する出力部と、
を有する情報処理装置。
【請求項２】
前記出力部は、前記提供条件パターンごとに予測される売上予測のうち、予め設定された提供条件に対応する売上予測よりも売上予測が大きい提供条件パターンを出力する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記提供条件パターンは、宿泊単位の種別ごとの提供条件パターンを更に組み合わせた提供条件パターンであって、所定種別の宿泊単位の少なくとも一部を他の種別の宿泊単位として予約を受け付ける場合の提供条件パターンが含まれる、
請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記宿泊単位に関する確定済みの予約数を含む予約情報を取得する取得部と、
取得された予約情報に含まれる確定済みの予約数のうち、キャンセルされると推定される予約数を推定する第３予測部と、を有し、
前記算出部は、前記宿泊単位について確保可能な部屋数と、確定済みの予約数と、キャンセルされると推定される予約数とに基づいて、予約上限数を算出する、
請求項１〜３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記出力部は、提供条件パターンとして、宿泊単位の料金ランク、最低宿泊人数、食事タイプ、所定種別の宿泊単位の少なくとも一部を他の種別の宿泊単位として予約を受け付けるか否か、及び、販売チャネルの指定のうち少なくとも１つを出力する、
請求項１〜４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
情報処理装置が、宿泊単位の種別ごとに、前記宿泊単位の予約上限数を算出するステップと、
情報処理装置が、前記宿泊単位の種別ごとの予約数の予測値を予測するステップと、
情報処理装置が、前記宿泊単位ごとの予約上限数と、前記宿泊単位の種別ごとの予約数の予測値と、前記宿泊単位の種別ごとの単価とに基づいて、前記宿泊単位に適用可能な複数の料金ランクと複数の食事タイプと複数の最低宿泊人数との組み合わせにより生成される提供条件パターンごとに売上予測を予測するステップと、
情報処理装置が、前記提供条件パターンごとの売上予測であって、ユーザが提供を希望しない提供条件パターンを除外した後の提供条件パターンごとの売上予測の中から選択された、少なくとも、売上予測が最も大きい一つの提供条件パターンを出力するステップと、
を含む情報処理方法。
【請求項７】
コンピュータに、
宿泊単位の種別ごとに、前記宿泊単位の予約上限数を算出するステップと、
前記宿泊単位の種別ごとの予約数の予測値を予測するステップと、
前記宿泊単位ごとの予約上限数と、前記宿泊単位の種別ごとの予約数の予測値と、前記宿泊単位の種別ごとの単価とに基づいて、前記宿泊単位に適用可能な複数の料金ランクと複数の食事タイプと複数の最低宿泊人数との組み合わせにより生成される提供条件パターンごとに売上予測を予測するステップと、
前記提供条件パターンごとの売上予測であって、ユーザが提供を希望しない提供条件パターンを除外した後の提供条件パターンごとの売上予測の中から選択された、少なくとも、売上予測が最も大きい一つの提供条件パターンを出力するステップと、
を実行させるためのプログラム。