(57)【要約】【課題】ホテルの宿泊予約の予測精度を向上する。【解決手段】各予約の需要数に対して予約の属性及びＤＢＡが付された予約実績データを取込み、予約実績データにおける予約の属性毎に、ＤＢＡ毎に該当ＤＢＡにおける予約の需要数、及びＤＢＡ毎に過去から該当ＤＢＡまでの予約の需要累計を集計する実績データ集計処理を行い、基準ＤＢＡ以下の各ＤＢＡ毎に、該当ＤＢＡから１日ずつ遡った各指定日における予約の需要数及び指定日毎に過去から該当指定日までの予約の需要累計を集計する実績データ編集処理を行い、各ＤＢＡの該当ＤＢＡから１日ずつ遡った各指定日における予約の需要数及び指定日毎に過去から該当指定日までの予約の需要累計を、ニューラルネットワークの入力層に入力し、宿泊当日の需要累計がニューラルネットワークの出力層から出力されるように、ニューラルネットワークの中間層を学習させる。【選択図】　　図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ホテルで得られた、各予約の需要数に対して予約の属性及び宿泊日の何日前に予約したかを示すＤＢＡが付された予約実績データを取込み、この取込んだ予約実績データにおける予約の属性毎に、ＤＢＡ毎に該当ＤＢＡにおける予約の需要数、及びＤＢＡ毎に過去から該当ＤＢＡまでの予約の需要累計を集計する実績データ集計処理を行い、
この実績データ集計処理で集計された集計実績データにおける前記予約の属性毎で、かつ予め定められ基準ＤＢＡ以下の各ＤＢＡ毎に、該当ＤＢＡから１日ずつ遡った各指定日における予約の需要数及び指定日毎に過去から該当指定日までの予約の需要累計を集計する実績データ編集処理を行い、
この実績データ編集処理で編集された編集実績データにおける各ＤＢＡの該当ＤＢＡから１日ずつ遡った各指定日における予約の需要数及び指定日毎に過去から該当指定日までの予約の需要累計を、予約予測モデルを構成するニューラルネットワークの入力層に入力し、少なくとも編集実績データにおけるＤＢＡを０とした宿泊当日の需要累計が前記ニューラルネットワークの出力層から出力されるように、前記ニューラルネットワークの中間層を学習させる予約予測モデル学習処理を行う
ことを特徴とするホテル予約予測モデル作成方法。
【請求項２】
前記予約予測モデル学習処理は、編集実績データにおけるＤＢＡを０とした宿泊当日の需要累計及び編集実績データにおけるＤＢＡを１とした宿泊前日の需要累計が前記ニューラルネットワークの出力層から出力されるように、前記ニューラルネットワークの中間層を学習させることを特徴とする請求項１記載のホテル予約予測モデル作成方法。
【請求項３】
前記予約予測モデル学習処理は、前記各指定日における需要数及び需要累積の他にＤＢＡの大小の分類を示すＤＢＡカテゴリを前記ニューラルネットワークの入力層に入力することを特徴とする請求項１又は２記載のホテル予約予測モデル作成方法。
【請求項４】
前記予約の属性は、宿泊日の特徴を示すイベントコード、宿泊の予約ルート又は価格情報等で区分けされたセグメント、部屋タイプを含むことを特徴とする請求項１から３までのいずれか１項記載のホテル予約予測モデル作成方法。
【請求項５】
前記請求項１から４までのいずれか１項記載のホテル予約予測モデル作成方法で作成された予約予測モデルを用いて予測された宿泊当日又は宿泊前日の需要累計に基づいて算出された予測未販売在庫に対して販売促進のための販売ルール設定を支援する販売ルール設定支援方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ホテルにおける宿泊状況を予測する予約予測モデルを作成するホテル予約予測モデル作成方法、及びこの作成された予約予測モデルを用いた販売ルール設定支援方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
各種のホテルにおいて、各日の宿泊状況を予測することは、客室の準備、食材の準備、客室サービス人員（ルームメード）の確保等において非常に重要なことである。
【０００３】
このようなホテルにおける一般的な需要予測システムにおいては、過去における当該ホテルにおける各日の宿泊実績を用いて、予測すべき日と同一条件又は近似した条件の日の宿泊実績を予測すべき日の宿泊の予測値としていた。
【０００４】
具体的には、過去における各日を季節、曜日、祝日、祭り等の催し実施日等の要因毎に分類し、要因毎に宿泊需要に対する寄与度を算出して、予測すべき日が有する各要因の寄与度を加算することによって、該当日の需要予測を算出する。また、ダブル、シングル、ツイン、和室等の部屋タイプ毎に該当日の需要予測を算出することも実施されている。
【０００５】
また、一般に、都市型のホテルにおいては、稼働率１００％の状態において最大収益が得られるとは限らない。そこで、このような需要予測システムを用いて算出された需要予測範囲内で最大収益を目指すイールドシステムも提唱されている。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述した需要予測システムやこの需要予測システムを利用したイールドシステムにおいてもまだ解消すべき次のような課題があった。
【０００７】
すなわち、上述した需要予測システムにおいては、例えば前年度以前の宿泊実績に基づいて、今年における３日後や１週間後の日（予測目標日）の需要予測を実施していた。しかしながら、一般的に、宿泊日の３日前や、１週間前においては、宿泊客や旅行会社から宿泊予約が入っている筈である。勿論、宿泊当日になって宿泊予約が入る場合や、予約なしに宿泊する場合もある。この予約状況に応じて、最終的な宿泊需要は、需要予測システムで得られた需要予測に対して、変化する筈である。
【０００８】
都市型ホテルや観光地型ホテル等のホテルの立地条件や種別に応じて予約状況は異なるが、ホテルの経営者（支配人）にとっては、先述した需要予測システムで得られる需要予測の他に、この時点（時期）にこの程度の予約が入っているので、最終的な宿泊需要はこの程度になると予測していた。
【０００９】
しかし、この各時点における予約状況から最終的な宿泊需要を定量的に予測することは高度な経験と勘とが要求され、ホテルの予約管理業務に精通していない係員には不可能である。
【００１０】
また、上述したイールドシステムは需要予測内で最大収益を目指すシステムであるので、需要予測により、未販売在庫（売れ残り在庫）が発生すると見込まれた場合の対策に利用できない。
【００１１】
本発明はこのような事情に鑑みてなされたものであり、予約を、宿泊日の何日前に予約したかを示すＤＢＡ（ｄａｙｓ　ｂｅｆｏｒｅ　ａｒｒｉｖａｌ　予約遡及日数）を付して扱うことにより、宿泊日の任意日数前の時点において、該当日における予約状況から宿泊当日又は宿泊前日の需要（予約）累計を正確に予測できる予約予測モデルを作成できるホテル予約予測モデル作成方法、及びこの作成された予約予測モデルを用いた販売ルール設定支援方法を提供することを目的とする。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解消するために、本発明のホテル予約予測モデル作成方法においては、先ず、ホテルで得られた、各予約の需要数に対して予約の属性及び宿泊日の何日前に予約したかを示すＤＢＡが付された予約実績データを取込む。次に、この取込んだ予約実績データにおける予約の属性毎に、ＤＢＡ毎に該当ＤＢＡにおける予約の需要数、及びＤＢＡ毎に過去から該当ＤＢＡまでの予約の需要累計を集計する実績データ集計処理を行う。この実績データ集計処理で集計された集計実績データにおける予約の属性毎で、かつ予め定められ基準ＤＢＡ以下の各ＤＢＡ毎に、該当ＤＢＡから１日ずつ遡った各指定日における予約の需要数及び指定日毎に過去から該当指定日までの予約の需要累計を集計する実績データ編集処理を行う。
【００１３】
そして、この実績データ編集処理で編集された編集実績データにおける各ＤＢＡの該当ＤＢＡから１日ずつ遡った各指定日における予約の需要数及び指定日毎に過去から該当指定日までの予約の需要累計を、予約予測モデルを構成するニューラルネットワークの入力層に入力し、少なくとも編集実績データにおけるＤＢＡを０とした宿泊当日の需要累計が前記ニューラルネットワークの出力層から出力されるように、ニューラルネットワークの中間層を学習させる予約予測モデル学習処理を行う。
【００１４】
このように構成されたホテル予約予測モデル作成方法で作成される予約予測モデルは、入力層と中間層と出力層とからなるニューラルネットワークで構成されている。
【００１５】
そして、この学習後のニューラルネットワークの入力層に、予約の属性と例えば４日等の基準ＤＢＡ以下の現在時点が所属するＤＢＡから１日ずつ遡った各指定日における実際の予約の需要数と需要累計と入力すると、宿泊当日の需要累計の予測値が出力される。
【００１６】
具体的には、例えば、現在時点（今日）が予測しようとする宿泊日に対して宿泊当日を含めて３日前の場合、今日のＤＢＡは３となる。そして、今日（ＤＢＡ＝３、指定日）の予約の需要数と需要累計と、昨日（指定日の１日前　ＤＢＡ＝４）の予約の需要数と需要累計と、一昨日（指定日の２日前　ＤＢＡ＝５）の予約の需要数と需要累計と、３日前（指定日の３日前　ＤＢＡ＝６）の予約の需要数と需要累計とを予約予測モデルであるニューラルネットワークの入力層に入力する。すると、出力層から宿泊当日（ＤＢＡ＝０）の需要累計の予測値が出力される。
【００１７】
このように、現在時点（今日）における予約状況から宿泊当日の需要累計が定量的に予測可能となる。したがって、同一条件又は近似した条件の日の過去の宿泊実績を予測値とした従来の需要予測システムに比較して、格段に予測精度を向上できる。
【００１８】
また、別の発明は、上述した発明のホテル予約予測モデル作成方法における予約予測モデル学習処理は、編集実績データにおけるＤＢＡを０とした宿泊当日の需要累計及び編集実績データにおけるＤＢＡを１とした宿泊前日の需要累計が前記ニューラルネットワークの出力層から出力されるように、ニューラルネットワークの中間層を学習させる。
【００１９】
このように構成されたホテル予約予測モデル作成方法で作成された予約予測モデルにおいては、この予約予測モデルを構成するニューラルネットワークの入力層に上述した現在時点（今日）における予約状況を入力すると、出力層から、上述した宿泊当日の需要累計の予測値の他に、宿泊前日の需要累計の予測値も出力される。
このように、宿泊当日及び宿泊前日の需要累計の予測値が出力されるので、より詳細な予測を実施できる。
【００２０】
また、別の発明は、上述した発明のホテル予約予測モデル作成方法における予約予測モデル学習処理は、各指定日における需要数及び需要累積の他にＤＢＡの大小の分類を示すＤＢＡカテゴリをニューラルネットワークの入力層に入力する。
【００２１】
このように構成されたホテル予約予測モデル作成方法で作成された予約予測モデルにおいては、予測結果に、ＤＢＡの大小の分類を示すＤＢＡカテゴリの要素が自動的に考慮される。
【００２２】
また、別の発明は、上述した発明のホテル予約予測モデル作成方法における予約の属性は、宿泊日の特徴を示すイベントコード、宿泊の予約ルート又は価格情報等で区分けされたセグメント、部屋タイプを含む。
【００２３】
さらに別の発明は販売ルール設定支援方法である。そして、この販売ルール設定支援方法においては、ホテル予約予測モデル作成方法で作成された予約予測モデルを用いて予測された宿泊当日又は宿泊前日の需要累計に基づいて算出された予測未販売在庫に対して販売促進のための販売ルール設定を支援する。
【００２４】
このように構成された販売ルール設定支援方法においては、予測された宿泊当日又は宿泊前日の需要累計にて、未販売在庫（売れ残り在庫）が生じると予測された場合には、この未販売在庫（売れ残り在庫）を宿泊当日までに無くするために販売促進のための販売ルール設定を支援する。具体的には、宿泊価格の割引やキャンセル料金の割引等の選択メニューを表示する。
【００２５】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の一実施形態を図面を用いて説明する。
図１は本発明の実施形態に係るホテル予約予測モデル作成方法及び販売ルール設定支援方法が組込まれたホテル支援システムの概略構成を示す模式図である。
【００２６】
このホテル支援システムは、大きく分けて、支援対象のホテル内に設けられたホテル装置１と、予測モデル作成部２と、この予測モデル作成部２で作成されたニューラルネットワーク３からなる予約予測モデルと、販売ルール設定支援部４とで構成されている。
【００２７】
ホテル装置１内には、宿泊客や旅行会社から宿泊の予約を受付ける予約システム５、この予約システム５で受付けた予約を宿泊日別の予約実績データ６として記憶する予約実績データファイル６ａが設けられている。
【００２８】
予約実績データ６内には、図２に示すように、予約毎に、宿泊日、部屋タイプ、セグメント、ＤＢＡ、需要数が記憶されている。なお、この予約実績データ６においては、宿泊日、部屋タイプ、セグメント、ＤＢＡの組み合わせが同一である各予約は１行にまとめられている。
【００２９】
部屋タイプは、例えば、Ｄ（ダブル）、Ｓ（シングル）、Ｔ（ツイン）に分類される。セグメントは、宿泊の予約ルートや価格情報等の区分を示すものであり、この実施形態においては、例えば、Ａ（正価）、Ｂ（５０〜２０％割引）、Ｃ（５０％以上割引）に分類される。さらに、宿泊日の何日前に予約したかを示すＤＢＡ（ｄａｙｓ　ｂｅｆｏｒｅ　ａｒｒｉｖａｌ　予約遡及日数）が付加されている。需要数は、実際の予約数と例えば満室で客の要求に応えられなかった予約希望数とを加算した数からキャンセル数とノーショウ（無断で来なかった客）数を減算した数である。
【００３０】
そして、この実施形態おいては、部屋タイプ、セグメント、イベントコードを、予約を分類するときに用いる予約の特徴を示す属性と定義する。
【００３１】
コンピュータからなる予測モデル作成部２の実績データ取込部８は、ホテル装置１に蓄積された予約実績データ６を取り込んで、自己のデータベース９へ一旦書込む。
【００３２】
なお、データベース９内には、宿泊日の特徴を示すイベントコードを記憶するイベントファイル７が設けられている。イベントファイル７内には、図３に示すように、宿泊日毎に、該当宿泊日の特徴を示すイベントコードが記憶されている。この実施形態においては、イベントコードとして、例えば、Ａ（休日の前日）、Ｂ（ウイークディ）、Ｃ（祝日を含む休日）、Ｄ（地域の祭り等の特異日）等が設定されている。言い換えれば、このイベントコードは、予想される宿泊数（需要数）の大小の分類を示す情報である。
【００３３】
実績データ集計部１０は、データベース９の予約実績データファイル６ａに記憶された予約実績データ６及びイベントファイル７を用いて、予約実績データ６に対する、予約の属性毎で、かつＤＢＡ毎に、該当ＤＢＡにおける予約の需要数、及びＤＢＡ毎に過去から該当ＤＢＡまでの予約の需要累計を集計して、図４に示す集計実績データ１１を作成して、集計データメモリ１１ａへ一旦格納する。
【００３４】
図４に示す集計実績データ１１においては、宿泊日、イベントコード、部屋タイプ、セグメントの各予約の属性毎に、０（宿泊当日）から８（宿泊当日から８日前）までの各ＤＢＡの需要数と、各ＤＢＡにおける過去から該当ＤＢＡまでの予約の需要累計がそれぞれ集計されて設定される。
【００３５】
なお、この実施形態においては、宿泊当日から８日前（ＤＢＡ＝８）以前の各日の予約の需要数は、宿泊当日から８日前の日（ＤＢＡ＝８）にまとめて予約されたとみなして集計している。この宿泊当日から８日前（ＤＢＡ＝８）以前の各日の予約をまとめた理由は、宿泊日から４日前より予約可能な予約予測モデルを作るためと、予約予測モデルの簡素化と、計算機における予約予測モデルの学習計算の負担を軽減するためである。
【００３６】
例えば、図４の集計実績データ６においては、２０００年１２月１日のイベントコードＡ、部屋タイプＤ、セグメントＡの予約属性に対して、宿泊前日（ＤＢＡ＝１）に１件予約（需要数＝１）が入ったことを示す。その結果、宿泊前日（ＤＢＡ＝１）と宿泊当日（ＤＢＡ＝０）とに需要累計＝１が設定される。
【００３７】
また、２０００年１２月１日のイベントコードＡ、部屋タイプＴ、セグメントＣの予約属性に対して、宿泊当日（ＤＢＡ＝０）に１１件、２日前（ＤＢＡ＝２）に４件、３日前（ＤＢＡ＝３）に４件、４日前（ＤＢＡ＝４）に１件、６日前（ＤＢＡ＝６）に１件、７日前（ＤＢＡ＝７）に３件、８日前（ＤＢＡ＝８）に１４件の予約（需要数）が入ったことを示す。その結果、宿泊当日（ＤＢＡ＝０）から８日前（ＤＢＡ＝８）までの各ＤＢＡに対して、それぞれ、需要累計として、３８、２７、２７、２３、１９、１８、１８、１７、１４が設定される。
【００３８】
この集計実績データ１１に、各ＤＢＡの需要数（予約数）に加えて、各ＤＢＡの需要累計を設定した理由を説明する。すなわち、ニューラルネットワーク３からなる予約予測モデルは、入力された各ＤＢＡの需要数に基づいて、宿泊当日及び宿泊前日の需要累計を予測するのであるが、入力値として、各ＤＢＡの需要数の他に需要累計を入力することにより、各ＤＢＡにおける需要数が増加傾向にあるのか、減少傾向にあるのかが即座に把握でき、最終的に出力される宿泊当日及び宿泊前日の需要累計の予測精度が向上する。
【００３９】
次に、実績データ編集部１２は、集計データメモリ１１ａに一時記憶されている集計実績データ１１を用いて、予約の属性毎で、かつ予め定められ基準ＤＢＡ以下の各ＤＢＡ毎に、該当ＤＢＡから１日ずつ遡った各指定日における予約の需要数及び指定日毎に過去から該当指定日までの予約の需要累計を集計する図４、図７に示す編集実績データ１３を作成して、編集データメモリ１４へ格納する。
【００４０】
具体的には、この編集実績データ１３は、学習時においてニューラルネットワーク３の入力層３ａへ入力するための入力部分１３ａと、学習時においてニューラルネットワーク３の出力層３ｂから出力させる出力部分１３ｂとで形成されている。
【００４１】
編集実績データ１３の入力部分１３ａには、図４に示すように、宿泊日、イベントコード、予め定められ例えば４の基準ＤＢＡ以下の各ＤＢＡ毎（ＤＢＡ＝４、ＤＢＡ＝３、ＤＢＡ＝２、ＤＢＡ＝１、ＤＢＡ＝０）に、かつ各部屋タイプとセグメントとの組み合わせ毎に、該当ＤＢＡから１日ずつ遡った各指定日における予約の需要数及び需要累計が設定される。
【００４２】
例えば、ＤＢＡ＝４の行の部屋タイプＤとセグメントＡとの組み合わせには、ＤＢＡ＝４から１日ずつ遡った各指定日（ＤＢＡ＝５、６、７、８）における予約の需要数（０、０、０、０）及び需要累計（０、０、０、０）が設定される。また、ＤＢＡ＝４の行の部屋タイプＴとセグメントＣとの組み合わせには、ＤＢＡ＝４から１日ずつ遡った各指定日（ＤＢＡ＝５、６、７、８）における予約の需要数（０、１、３、１４）及び需要累計（１８、１８、１７、１４）が設定される。
【００４３】
さらに、ＤＢＡ＝３の行の部屋タイプＴとセグメントＣとの組み合わせには、ＤＢＡ＝３から１日ずつ遡った各指定日（ＤＢＡ＝４、５、６、７）における予約の需要数（１、０、１、３）及び需要累計（１９、１８、１８、１７）が設定される。
【００４４】
編集実績データ１３の出力部分１３ｂには、図７に示すように、部屋タイプとセグメントとの各組み合わせに対して、宿泊当日（ＤＢＡ＝０）及び宿泊前日（ＤＢＡ＝１）における需要累計が設定される。
【００４５】
例えば、部屋タイプＤとセグメントＡの組み合わせに対して、宿泊当日（ＤＢＡ＝０）の需要累計が１と設定され、宿泊前日（ＤＢＡ＝１）需要累計が１と設定される。また、部屋タイプＴとセグメントＣの組み合わせに対して、宿泊当日（ＤＢＡ＝０）の需要累計が３８と設定され、宿泊前日（ＤＢＡ＝１）の需要累計が２７と設定される。
【００４６】
この部屋タイプとセグメントとの各組み合わせの各需要累計の設定値は、図４に示す編集実績データ１３の入力部分１３ａの各行（予め定められ基準ＤＢＡ以下の各ＤＢＡを示す）に対して同一値に設定されている。すなわち、基準ＤＢＡ以下のどのＤＢＡの行のデータを入力しても、同一の宿泊当日（ＤＢＡ＝０）及び同一の宿泊前日（ＤＢＡ＝１）の需要累計が出力されるように学習される。
【００４７】
ここで、基準ＤＢＡ以下の各ＤＡＢから１日ずつ遡る指定日の遡り日数を４と設定した理由を図５を用いて説明する。図５は、指定日の遡り日数と最終需要（宿泊当日の宿泊実績）との相関関係を示す実測の特性図である。言い換えれば、各日に受けた予約がキャンセルや変更なしに宿泊当日の宿泊実績に結びつく程度を示す特性図である。この実測の特性図でも理解できるように、指定日の遡り日数が５を越えると、予約の需要数は最終需要（宿泊当日の宿泊実績）とほとんど相関がないことが実証されている。したがって、この実測の特性図を参照して、さらに、計算機の予約計算負荷等を考慮して指定日の遡り日数を４と設定している。
【００４８】
さらに、編集実績データ１３の入力部分１３ａに、図４に示すように、各ＤＢＡに対して、ＤＢＡの大きさに応じて、Ａ、Ｂ、Ｃの３つのＤＢＡカテゴリを設定している。図６にＤＢＡと平均予約件数（需要数）との測定特性を示す。カテゴリＡは十分な予約（需要数）の存在する期間であり、カテゴリＢはある程度予約（需要数）が入り始まる期間であり、カテゴリＢＣは予約のほとんど入らない期間である。
【００４９】
このように、ＤＢＡをその大きさに応じて、複数のカテゴリＡ、Ｂ、Ｃに分割して、ＤＢＡとともに該当ＤＢＡのカテゴリもニューラルネットワーク３の入力層３ａに入力することにより、カテゴリＡ、Ｂ、Ｃに応じたパラメータや係数が中間層３ｃに自動設定され、結果的にこのパラメータや係数を用いた予測演算を実施でき、ニューラルネットワーク３からなる予約予測モデルの予測精度を大幅に向上できる。
【００５０】
データ加工部１５は、図４、図７に示す編集実績データ１３の部屋タイプとセグメントとの各組み合わせの各需要数及び各需要累計をパーセント（％）に変更して、図８（ａ）に示す編集実績データ１６を得る。なお、このパーセント（％）に変更する理由は、客室数の異なる複数のホテルに予約予測モデルを適用可能にするためである。
【００５１】
次に、データ加工部１５は、各需要数及び各需要累計がパーセント（％）に変更された編集実績データ１６の各イベントコード及び各ＤＢＡカテゴリを１又は０の組み合わせでコード化し、さらに、ＤＢＡ、各需要数及び各需要累計の値を０〜１内の各値に正規化して、実際にニューラルネットワーク３からなる予約予測モデルへ入力できる形式に加工する。そして、図８（ｂ）に示す正規化された編集実績データ１７を得る。そして、データ加工部１５は、加工した図８（ｂ）に示す編集実績データ１７を次の学習実行指示部１９へ送出する。
【００５２】
学習実行指示部１９は、図８（ｂ）に示す編集実績データ１７をニューラルネットワーク３からなる予約予測モデルの学習部３ｄへ送出する。
【００５３】
入力層３ａ、出力層３ｂ、中間層３ｃ、及び学習部３ｄからなるニューラルネットワーク３の学習部３ｄは、入力された編集実績データ１７の各行におけるイベントコード、ＤＢＡ、ＤＢＡカテゴリ、部屋タイプとセグメントとの各組み合わせの各需要数及び各需要累計（入力部分１３ａに対応）を入力層３ａへ入力し、編集実績データ１７の各行における部屋タイプとセグメントとの各組み合わせの宿泊当日及び宿泊前日の各需要累計（出力部分１３ｂに対応）が、出力部３ｂから出力されるように、中間層３ｃを学習させる。
【００５４】
なお、編集実績データ１７を用いたニューラルネットワーク３からなる予約予測モデルの学習回数と、出力部３ｂから出力される各需要累計の予測値の実際値に対する平均誤差との関係を図９に示す。この図９に示す実測値でも示すように、平均誤差が最低となる最適学習回数が存在する。この実施形態においては、最適学習回数は約８０回であった。
【００５５】
次に、このようにして学習されたニューラルネットワーク３からなる予約予測モデルを用いて、実際に宿泊当日及び宿泊前日の各需要累計を予測する手順を説明する。
【００５６】
ホテル装置１から予測目標の日（宿泊日）の予約データ（宿泊日、予約の属性、各ＤＢＡの需要数及び需要累計等）が現在時点予約データ入力部２０へ入力される。入力条件設定部２１は、今日がどのＤＢＡであるかを判断して、図８（ｂ）に示す編集実績データ１７の図４の入力部分１３ａに対応する１行分のデータを作成して、販売ルール設定支援部４の予約予測実行部２３へ送出する。
【００５７】
予約予測実行部２３は、上述した今日現在時点における１行分のデータからなる予約状況をニューラルネットワーク３の入力層３ａへ入力して、出力層３ｂから出力される宿泊当日及び宿泊前日の各需要累計の予測値を取り込んで、予約予測結果出力部２４へ送出する。
【００５８】
予約予測結果出力部２４は、宿泊当日及び宿泊前日の各需要累計の予測値を例えば表示器に表示したり印字出力する。さらに、この予約予測結果出力部２４は、この宿泊当日及び宿泊前日の各需要累計の予測値に基づいて宿泊当日及び宿泊前日における予測未販売在庫（売れ残り在庫）を算出して、未販売在庫ファイル２５へ書込むと共に、販売ルール設定部２６へ送出する。
【００５９】
販売ルール設定部２６は、この予測未販売在庫（売れ残り在庫）を図１０に示す販売ルール設定画面２７へ表示する。販売ルール設定画面２７には、指定した部屋タイプにおける各宿泊日［７／１（月）〜７／６（土）］における現在時点の予約率（稼働率）、予測される最終の稼働率、予測される未販売在庫（売れ残り在庫）を表示する予測領域２８が表示される。
【００６０】
さらに、この販売ルール設定画面２７には、未販売在庫（売れ残り在庫）に対する販売促進のための販売ルール設定のための、対象宿泊日の選択メニュー２９、販売条件の選択メニュー３０、価格１選択メニュー３１、価格２選択メニュー３２が設けられている。
販売ルール設定部２６は、この作成した販売ルール設定画面２７を、例えば、支援対象のホテルに設置された端末へ送出する。
【００６１】
ホテルに設置された端末は、販売ルール設定支援部４から受領した図１０に示す販売ルール設定画面２７を自己の表示器に表示する。そして、ホテルの管理者（支配人）は、この販売ルール設定画面２７の予測領域２８に表示された予想される未販売在庫（売れ残り在庫）を確認して、販売ルール設定のための、対象宿泊日の選択メニュー２９、販売条件の選択メニュー３０、価格１選択メニュー３１、価格２選択メニュー３２を例えばマウス等で選択して、未販売在庫（売れ残り在庫）に対する販売促進の計画を立案する。
【００６２】
このように構成されたホテル支援システムにおいては、予約予測モデルとしての入力層３ａと中間層３ｃと出力層３ｂとからなるニューラルネットワーク３の学習部３ｄにおいては、編集された編集実績データ１７における各ＤＢＡの該当ＤＢＡから１日ずつ遡った各指定日における予約の需要数及び指定日毎に過去から該当指定日までの予約の需要累計（集計実績データ１３の入力部１３ａに相当）を、入力層３ａに入力し、編集実績データ１７におけるＤＢＡを０とした宿泊当日の需要累計と宿泊前日の需要累計と（集計実績データ１３の出力部１３ｂに相当）が前記ニューラルネットワークの出力層３ｂから出力されるように、ニューラルネットワーク３の中間層３ｃを学習させている。
【００６３】
そして、この学習後のニューラルネットワーク３の入力層３ａに、予約の属性と例えば４日等の基準ＤＢＡ以下の現在時点が所属するＤＢＡから１日ずつ遡った各指定日における実際の予約の需要数と需要累計と入力すると、宿泊当日及び宿泊前日の各需要累計の予測値が出力層３ｂから出力される。
【００６４】
このように、現在時点（今日）における各ＤＢＡ毎の需要数及び需要累計からなる予約状況から宿泊当日及び宿泊前日の需要累計が定量的に予測可能となる。したがって、同一条件又は近似した条件の日の過去の宿泊実績を予測値とした従来の需要予測システムに比較して、格段に予測精度を向上できる。
【００６５】
また、販売ルール設定支援部４は、ニューラルネットワーク３からなる予約予測モデルを用いて予測された宿泊当日又は宿泊前日の需要累計に基づいて、予測未販売在庫（売れ残り在庫）を算出し、この算出した予測未販売在庫及び販売促進のための宿泊価格の割引やキャンセル料金の割引等の選択メニュー２９〜３２を販売ルール設定画面２７へ表示して、ホテルに設置された端末へ送出している。
【００６６】
したがって、ホテルの管理者（支配人）は、この販売ルール設定画面２７を参照して、未販売在庫（売れ残り在庫）に対する販売促進の計画を立案することができ、ホテル経営に大いに寄与できる。
【００６７】
なお、本発明は上述した実施形態方法に限定されるものではない。実施形態方法においては、現在時点（今日）における各ＤＢＡ毎の需要数及び需要累計からなる予約状況から、宿泊当日又は宿泊前日の需要累計を予測している。しかし、宿泊当日及び宿泊前日、宿泊２日前、宿泊３日前、…の各需要累計を予測することも可能である。
【００６８】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明のホテル予約予測モデル作成方法及びこの予約予測モデル作成方法で作成された予約予測モデルを用いた販売ルール設定支援方法おいては、予約を、宿泊日の何日前に予約したかを示すＤＢＡ（ｄａｙｓ　ｂｅｆｏｒｅ　ａｒｒｉｖａｌ　予約遡及日数）を付して扱い、現在時点（今日）における各ＤＢＡ毎の需要数及び需要累計からなる予約状況から、宿泊当日又は宿泊前日の需要累計を予測している。したがって、ホテルにおいては、宿泊日の任意日数前の時点において、該当日における過去に遡った予約状況から宿泊当日又は宿泊前日の需要累計を正確に予測できる。
【００６９】
さらに、この予測された需要累計から未販売在庫（売れ残り在庫）に対する販売促進の計画を立案することができ、ホテル経営に大いに寄与できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態に係るホテル予約予測モデル作成方法及び販売ルール設定支援方法が組込まれたホテル支援システムの概略構成を示す模式図
【図２】同ホテル支援システムのホテルで得られた予約実績データを示す図
【図３】同ホテル支援システムのホテルで指定されたイベントファイルを示す図
【図４】同ホテル支援システムで集計された集計実績データを示す図
【図５】遡り日数と宿泊当日の最終需要との相関を示す図
【図６】ＤＢＡと平均予約件数（需要数）との関係を示す図
【図７】同ホテル支援システムで集計された集計実績データと編集実績データとの関係を示す図
【図８】同ホテル支援システムで加工された編集実績データを示す図
【図９】予約予測モデルにおける学習回数と平均誤差との関係を示す図
【図１０】同ホテル支援システムにおける販売ルール設定画面を示す図
【符号の説明】
１…ホテル装置
２…予測モデル作成部
３…ニューラルネットワーク
４…販売ルール設定支援部
５…予約予測システム
６…予約実績データ
７…イベントファイル
８…実績データ取込部
１０…実績データ集計部
１１…集計実績データ
１２…実績データ編集部
１３、１７、１８…編集実績データ
１５…データ加工部
１９…学習実行指示部
２１…入力条件設定部
２３…予約予測実行部
２４…予約予測結果出力部
２６…販売ルール設定部
２７…販売ルール設定画面
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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