ホテル業の出店投資 競合価格調査AI
競合価格の自動収集で、ホテル出店の投資判断を高速化
お客様のプロフィール
ホテル運営・不動産（出店戦略／経営企画）。新規出店の投資判断にあたり、周辺競合ホテルの価格を収集して投資回収シミュレーションやオーナー提案資料の根拠づくりを行う。OTA（じゃらん・楽天トラベル等のオンライン旅行予約サイト）の情報収集が肝になる。
導入前の課題
最初の査定が成否を分ける
ホテルの新規出店は後戻りできず、最初の査定の精度とスピードが投資の成否を左右する。
価格収集が手作業でボトルネック
周辺競合ホテルの価格は手作業で収集しており、1地点あたりの調査負荷が大きく初期検討のボトルネックだった。
カバー媒体が限らればらつく
各OTAを人手で巡回しており、カバーできる媒体が限られ、属人化で品質・範囲にばらつきが出やすい。
提案情報の粒度が揃わない
部屋数・広さ・素泊まりの日次価格など、提案に必要な情報を一定の粒度で揃えにくい。
当社の提案したソリューション
候補地を入力すると、外部データ（競合・市場）と社内データを掛け合わせ、周辺データ収集から投資判断レポート生成までを一気通貫で支援するAI調査支援基盤（Claude Agent SDK）を構築。
Google Maps で候補地周辺の競合ホテルを特定する。
各ホテルを Playwright（ブラウザ自動化）で深掘りし、日次価格・部屋情報を取得する。
楽天トラベルAPI・観光庁統計で市況・推移を取得（正規手段を優先し少量収集）。
コアロジックを温存し、専用UIは効果を見極めて後付けで増築する。
技術仕様
システム構成
- Claude Agent SDK（MCP連携。調査〜レポート生成を一気通貫で構成）
- Google Maps（候補地周辺の競合ホテルを特定）
- ブラウザ自動化 Playwright（OTA公開ページから日次価格等を取得）
- 楽天トラベルAPI／観光庁「宿泊旅行統計調査」（市況・推移を正規手段で少量収集）
- 社内データ（宿泊費・稼働率のスプレッドシート、既存案件データ）
導入プロセスとスケジュール
借り物・最小構成
要件確認・実現性検証を経て、媒体横断・日次価格をPoC。最小構成で価格収集を回す。
建て物・全展開
コアを温存して専用UIを後付け。全展開し、プログラム一式を譲渡して内製でハンドリングできる形へ。
成果と導入効果
調査範囲の拡張（想定）
主要OTA 3〜5媒体を横断収集（手作業では2媒体中心だった範囲を拡張）。
構造化データの蓄積（想定）
周辺ホテル 20〜30件／地点を価格・稼働・部屋情報として蓄積・再利用。
初期検討の高速化
属人的な調査工数を圧縮し、初期の投資検討を素早く回せる。
オーナー提案へ展開
周辺価格調査を起点に、オーナー提案資料づくりへ段階的に拡張できる。
ホテル事業は投資判断がビジネスの成否を決めてしまう。これまでは社員がOTAの情報を細かくチェックしていたが、AIを使ったツールにしたことで、情報収集にかかる工数が大幅に削減された。
ホテルマネジメント 経営企画
生成AIコンサルティング
生成AIツール（ChatGPT、Gemini、Microsoft Copilot など）の選定から組織浸透までをワンストップで支援。経営目標から逆算したユースケース発掘、1Dayハンズオン、PoC検証、導入後の運用定着まで伴走し、社内にAI活用カルチャーを根付かせます。
AIアプリケーション開発
ローコードの Dify や Microsoft Copilot Studio をはじめ、LangChain／Python など最適な技術スタックを組み合わせて、本番運用に耐える AI アプリを短期間で構築。複数LLM・社内データ・外部SaaS を安全に連携し、業務フローに溶け込む AI 実装を実現します。
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