経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第18回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #18)

エージェントベースシミュレーションによるビジネスホテ
ルの価格戦略に関する研究
A Study on Pricing Strategies for Business Hotels based on Agent-Based Simulation
中村淳海

高橋大志

Atsumi NAKAMURA, Hiroshi TAKAHASHI
慶應義塾大学大学院

経営管理研究科

Graduate School of Business Administration, Keio University
Abstract: This study examines the effectiveness of pricing strategies in business hotels. Through theanalysis, we will attempt to identify the impact on the lease period and sales of business hotels, and how itchanges with the introduction of policy simulation. In this study, pricing strategy is considered as a policy.
Through Agent-Based Simulation, we will match borrower and lender agents and analyze the results ofthe balance between supply and demand, and we will consider pricing strategy in our analysis. We will bemeasured the policy effects from individual strategies, using the framework created by previous studies
that considered prices. A bottom-up policy evaluation will be conducted, and exploratory studies will beconducted to determine that it is an effective tool.

１． はじめに
オリンピック招致のプレゼンテーションで世界にアピールした日本の「おもてなし」は，今やわが国のサービス産業の高い品質を象徴する代名詞となった。このアピールが功を奏してか，日
本は 2020 年の東京オリンピックの招致に成功し，これを機に外国人観光客の増大を期待してわが国のサービス産業，わけても宿泊，飲食等に代表されるホスピタリティ関連の業種に属する企業は久々に活気づいた。訪日外国人旅行者は 2010
年代から急増し，2018 年には 3,000 万人を超えた （ Japan National Tourism Organization[JNTO], 2019b）。しかし、2020 年 2 月頃より発生したコロナ・ショックにより未曾有の経済低迷に直面している。2020 年度の観光白書によると、日本の観光需要は２８兆円ある。その内のインバウンドは 4.8 兆円の消費額となっている。インバ
ウンドの旅行者数は３千万人、日本人は２千万人海外旅行へ行っており、つまり昨年度より３千万人減少、２千万人回帰するという予測になっている。観光市場においては、インバウンドがなくなった場合の需要は約７%程度であり、日本国内の需要でどの程度戻せるかということが議論されてきた。2020 年 4~5 月で 9 割減収し、コロナが2～3 年続けば観光業界は縮小する見立てがされている。

本研究の目的は、観光業における民泊とビジネスホテルが与える影響を比較し、政策評価を行うことである。先行研究のモデルの再現性を踏まえて、ビジネスホテルの賃貸期間と売り上げへのインパクト、地域別の課税や政策シミュレーションを導入することでどのように変化するのかを検討する。本研究では、エージェントベースシミュレーションを通じ、借手エージェントと貸手エージェントのマッチングを行い、需要と供給のバランスの結果について分析したのち、価格戦略を考慮した分析を行う。先行研究で価格を考慮したフレームワークを作成したものを、個々の戦略から政策効果を測る。ボトムアップで政策評価をし、有効なツールであることを検証する。使用システム
は S4（NTT データ実装シミュレーションシステム）とする。経営学的知見としては、シミュレー
ションを通じて価格戦略などの仮説を考察し、(1)短期賃貸は先に埋まること、(2)価格戦略に効用があること、(3)価格のボリュームゾーンは市場の平均値に近いことを見出した。

２．先行研究先行研究は、シミュレーションを活用し Airbnbの成長性を分析したものである。分析の結果、(1)1経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第18回)
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短期賃貸の価格は外因的であり，期間と空室数は相互に関係している可能性があると仮定している。(2)賃貸市場においても，他の市場と同様に，市場のメカニズムを需要と供給でモデル化することができる。(3)Airbnb 規制の政策措置を加味したシミュレーションを実行したことが解明できた。これらの先行研究の貢献は、Airbnb のようなシェアリングエコノミーと観光地の住宅市場の発展を結びつけたことである。
Airbnb（エアビーアンドビー）は、宿泊施設・民宿を貸し出す人向けのウェブサイトである。世界 192 カ国の 33,000 の都市で 80 万以上の宿を提供している。 Vinogradov et al.（2019）の研究によると、政策介入ありのシナリオと政策介入なしのシナリオを比較することで、Airbnb の成長ダイナミクスをどのように予測できるかという問題を取り上げている。この研究は、シェアリングエコノミーと観光に関連する他の現象の両方のモデリングに ABM（Agent Based Model）が適用可能であるという示唆をしている。
Vinogradov et al.(2019)では、賃貸市場においても，他の市場と同様に，市場のメカニズムを需要と供給でモデル化することができる。そして、短期賃貸の価格は外因的であり，期間と空室数は相互に関係している可能性があると仮定している。
そして期待収益率は価格に依存しており、これもまた需要過多や供給過多によって決まるため、空室率や空室期間にも影響を与える。(Gabriel &Nothaft, 2001)しかしながら、先行研究では価格戦略を考慮していないため、本研究では価格戦略を取り込んだ分析を行う。

図２は、コンピュータ内に構築した賃貸市場の実行画面の一部を示したものである。賃貸市場には実行主体として借手エージェントと貸手エージ
ェントの２種類が存在する。モデル構築の際に、日本における民営の賃貸物件に先行研究の理論が当てはまるか検証するため、自社データによって構築するものとする。なお、本研究では、NTTデ ー タ 数 理 シ ス テ ム S-quattro Simulation
System を用い分析を行った。
賃貸市場の期間は 360 日に設定する。借手エージェントは長期短期含め 9,000 人からスタートし、貸手エージェント数は 3600 室からスタートする。状況シナリオとしては、 短期物件の割合による空室数の変化を検討する。施策シナリオとして、価格戦略の有無とする。想定する価格戦略として、１）動的（振れ幅大）、２）動的(振れ幅小)、３）静的、４）最低価格の４つである。借手エージェントと貸手エージェントとのマッチング設定は次の通りである。まず、需要（借手エージェント）が発生する。需要は属性(サラリーマンや国内旅行者など)、滞在日数（長期あるいは短期）、レベル(1~6)を持っている。
次に貸手エージェントとのマッチングを行う。
借手エージェントは、空室と滞在日数がマッチする、レベルが最も近いエージェントを探す。マッチしたら、貸し手エージェントの空室を OFF にする。マッチする貸し手エージェントがない場合は機会損失としてカウントするというものである。

３．目的

本分析では、シミュレーションを通じて空室数の変化とマッチングに要する日数の解明を試みた。分析の結果、(1)価格戦略無よりも価格戦略有の方が価格のレベルに均等にマッチングしたこと、(2)価格帯は市場の平均に近いこと、(3) 価格変動数は 33 日程度でマッチングを完了したなどのことを見出した。本分析は全てのエージェントがマッチングするまで挙動を行った。これらは、短期賃貸が比較的マッチングしやすいという仮説に貢献するものである。下記に本分析の過程とルールについて説明する。

５．分析結果本研究の目的は、ビジネスホテルにおける価格戦略の有効性について検討を行うことである。先行研究のモデルの再現性を踏まえて、ビジネスホテルの賃貸期間と売り上げへのインパクト、地域別の課税や政策シミュレーションを導入することでどのように変化するのかを検討する。仮説としては、短期賃貸市場の売り上げインパクトが大きいこと、また需要と供給のバランスによって空室率や空室期間にも影響を与えることである。

ステップ１ すべてのエージェントは最も望ましい部屋に応募する。
「（１回目のマッチング）のテーブル」を参照
して、自分のレベルに応じた部屋を確率的に選択

４．モデル
本研究では、不動産賃貸市場が直面する課題にエージェントベースモデリングを通じ取り組む。
2

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する。例えば、レベル 1 の人は、4000 円を 23%の確率、5000 円を 20%の確率、6000 円を 5%の確立で選択する。
ステップ２ 供給側はエージェントを選択しない設定、部屋が空いていれば貸す。
ステップ３ ステップ 1 で選択した部屋が空いていなければ、「ステップ２（望ましいレベルのマッチング）」のテーブルを参照して、確率的に選択する。但し、ステップ 1 で選択した部屋以外を選択するようにする。
ステップ４ 部屋が空いていなければ、「ステップ３（２回目のマッチング、要望に近いものにマッチング）」のテーブルを参照して、確率的に選択する。
※ステップ 3 で選択した部屋以外を選択するようにする。選択した部屋が空いていなければ、ステップ 3 に戻る。

価格戦略無の場合は、4~6 に空室が集中している。
一方で、図 7 の価格戦略有では、1~3 に空室が集中している結果となった。戦略有の方が全体的に均等な挙動が確認された。これは、レベル 6 でマッチングしなかったエージェントに対して理想に近い部屋にマッチングするよう価格を－2 した
結果、レベル 1~3 に集中したものと考えられる。
2014 年から毎年実施されているＡカードホテ
ルシステムによるアンケート調査によると、東京と大阪の宿泊代のボリュームゾーンは５年連続で 9,000 円～1 万円で、全体の 25～26％で推移。
次に多い価格帯が 7,000 円～8,000 円で、同 21～22％を占める。一方で東京・大阪以外では、7,000円～8,000 円が 25～27％で推移。地方都市での出張による宿泊代が、東京・大阪に比べ、約 2,000円安くなっている。この次に多い価格帯は 9,000円～1 万円で同 19～20％となる。
東京・大阪以外では、2018 年に限って 6,000円～7,000 円の価格帯が、前年より 3 ポイント増の 21％となり、2 番目に多い価格帯になっている。
5,000 円～6,000 円の価格帯も 3 ポイント増の11％を占める。そのため、7000 円～9000 円のボリュームゾーンに人が集中しやすいと考えられる。

表 1 ステップ 1(1 回目のマッチング)
AgentPrice

Type 1

Type 2Type 3

Type 4

Type 5

Type 6

Level 1 (Low)

23%

34%

3%

10%15%20%

Level 2

20%

16%

15%

10%

15%

20%

Level 3

5%

15%

40%

15%20%

15%

Level 4

11%

4%

30%

15%

20%15%

Level 5

18%3%3%20%10%10%

Level 6 (High)23%

28%9%20%10%10%

表 2 ステップ 2(望ましいレベルのマッチング)
Agent

Price

Type 1

Type 2Type 3

Type 4

Type 5

Level 1 (Low)20%

15%30%

34%10%

Type 63%

Level 220%

15%20%

16%10%15%

Level 3

15%20%

5%15%15%40%

Level 415%20%

10%4%15%

30%

Level 510%

10%15%

3%20%

3%

Level 6 (High)

10%10%20%

28%

20%

9%

表 3 ステップ 3（要望に近いものにマッチング）
Agent

Price

Type 1

Type 2Type 3

Type 4

Type 5

Type 6

Level 1 (Low)

25%

25%

28%

19%

25%15%

Level 216%6%11%8%22%18%

Level 319%27%9%24%10%21%

Level 417%14%23%

16%17%

18%

Level 510%21%16%24%5%15%

Level 6 (High)

13%7%13%

9%21%13%

図 1 空室数の変化（価格戦略無）図 6 では上記のシミュレーションを 100 回実行した際の結果を示している。貸手エージェント数は 3600 件に設定し、1~6 の価格レベルがどの程度マッチングしたかをバブルチャートで示した。
レベル 1~6 は 4000 円から 9000 円の価格レンジである。各々の円は上から下へ空室数が減少している。円の大きさは空室数の割合を示している。

図 2 空室数の変化（価格戦略有）
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図 3 では価格変動数の推移を示した。33 日程度までは 3,500 の価格変動数が見られたが、33 日以降は停止している。これは、全エージェントがマッチングするまで 33 日程度要することを表している。短期の空室率が相対的に高い結果となった理由として、貸手エージェントが全てマッチングするまで挙動を行うよう変更した点が考えられる。

ある。需要を考える際に期間を長く取るほど、需要の価格弾力性は大きくなる傾向にある。それに対して、少しの期間を分析対象にすると、比較的非弾力的になる傾向がある。なお、価格帯によって需要が変化したり、最適価格を求める詳細な分析は今後の課題である。

７．まとめ
本研究では、ビジネスホテルの価格戦略に関する研究のため、エージェントベースモデルの構築を試みた。具体的には、貸手エージェントと借手エージェントの需要と供給レベルを作成し、ホテルの入居率に関する基礎的な分析を実施した。分
析の結果、(1)短期賃貸は先に埋まること、(2)価格戦略に効用があること、(3)価格のボリュームゾーンは市場の平均値に近いことを見出した。これらは、先行研究に基づく仮説とモデルが有用であること、そして価格戦略を導入した独自性に貢献すると考える。また、本研究ではボトムアップで政策評価をし、モデルが有効なツールであることを探索的に検討したことも貢献と考える。今後の課題として、部屋の質などの指標を追加すること、価格弾力性の更なる検討と最適価格を求めることが挙げられる。

図 3 価格変動数の推移

６．価格の弾力性
価格の弾力性とは、価格の変動によって、ある製品の需要や供給が変化する度合いを示す数値のことを指す。本分析ではホテルの価格変動によって需要や供給が変化するか検討した。分析結果
は、価格の中間点で需要の価格弾力性を計算すると、非弾力的ということを見出した。価格帯によって需要が変化したり、最適価格を求める詳細な分析は今後の課題である。まずは比較対象の 2 点の中間を取る中間点の計算方法を試した。最低価格の 4,000 円と最高価格の 9,000 円の価格の中間
点は 6,500 円である。変化量をこの中間点で割ると 、 変 化 率 は (9,000 円 -4,000 円 )/6,500 円 ×100=76.92%となる。同様に需要量の変化率を求める。需要数の中間点は(250+400)/2=325 となる。
変 化 量 を こ の 中 間 点 の 325 で 割 る と(400-250)/325×100=46.15%となる。次に、需要の価格弾力性の計算式を(－需要の変化率％)/(価格の変化率％)とする。上記で求めた需要の変化率と 価 格 の 変 化 率 を 当 て は め る と 、-46.15%/76.92%=-0.59 となる。一般的には、需要の価格弾力性は 1 未満の場合は非弾力的と呼ぶ。
そのため、中間点の計算式で求めた結果は価格の中間点は非弾力的となった。これは、ホテルの部屋は非弾力な財であり、いくら価格が上昇しても部屋という区画を増やすことはできないため、任意に供給量を増加することができない可能性が参考文献[１] Japan National Tourism Organization. (2019b). Hounichigaikyakusuu no suii. Japan National TourismOrganization. Retrieved from (October 10, 2019).
[２] Evgueni Vinogradov, Birgit Leick, Bjørnar Karlsen
Kivedal, An agent-based modelling approach to housing
market regulations and Airbnb-induced tourism, Tourism
Management, Volume 77, 2020, 104004, (2019)[３] Deng, Y., Gabriel, S. A., & Nothaft, F. E.: Duration ofresidence in the rental housing market. The Journal ofReal Estate Finance and Economics, 26(2–3), 267–285.
(2001)[４] Epstein, J.M., Axtell, R.: Growing Artificial Societies
Social Science from The Bottom Up. MIT Press (1996)[５] Japan National Tourism Organization. (2019b). Hounichigaikyakusuu no suii. Japan National[６] Lee, J. S., Filatova, T., Ligmann-Zielinska, A.,
Hassani-Mahmooei, B., Stonedahl, F., Lorscheid, I., ... &Parker, D. C. (2015). The complexities of agent-based4経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第18回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #18)

modeling output analysis. The journal of artificialsocieties and social simulation, 18(4).
[７] Takahashi, H., & Terano, T. (2003). Agent-based
approach to investors' behavior and asset price fluctuationin financial markets. Journal of artificial societies andsocial simulation, 6(3).
[８] Ota A., Takahashi H., Kaneda T. (2021) Factor Analysisof Rent Using Space Syntax Measures: Comparative
Analysis by Building Use around Shibuya Station. In:Asami Y., Higano Y., Fukui H. (eds) Frontiers of Real
Estate Science in Japan. New Frontiers in Regional
Science: Asian Perspectives, vol 29. Springer, Singapore.
https://doi.org/10.1007/978-981-15-8848-8_16

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