ユーネット、ひょうたん温泉でAI需要予測を導入し全社員で検証

ユーネットは、ひょうたん温泉にAI予測モデルを導入します。
過去の来館者データや売上、天候などをもとに、将来の需要を予測します。
5つの顧客セグメント別に分析し、全社員が予測結果を現場で検証します。

記事の概要

ひょうたん温泉は、大分県別府市鉄輪にある創業100年超の日帰り温泉です。
来館者数は昨年の30万人台から伸びており、年間40万人を目指しています。
AIには来館者データ、売上、天候、季節イベント、旅行需要などの過去データを学習させます。
5つの顧客セグメントごとに、来館時期や求める内容を予測します。
予測結果は、SNS発信、広告、季節イベント、商品開発、館内プロモーションに反映します。
同施設は、AIを活用した販促物によって館内飲食店の売上を2024年比で18％押し上げています。
今回は幹部や一部の担当者に限らず、全社員が予測結果を検証して企画や接客に活用します。
ひょうたん温泉は、1922年創業で、観光ミシュラン・グリーンガイドの三ツ星を14年連続で受けています。

記事のポイント

1. 5区分で需要を予測： 来館者を5つの顧客セグメントに分け、時期ごとの需要や来館目的を分析します。
2. 全社員が予測を検証： AIの予測結果を現場スタッフが確認し、日々の企画や情報発信、接客に活用します。
3. 販促や商品開発に反映： SNS、広告、季節イベント、商品開発などの施策を予測結果と一貫して設計します。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する企業： 予測モデルの精度だけでなく、現場の判断とのずれを継続的に確かめ、SNSや商品開発などの施策まで追える運用設計が求められそうです。
• 観光施設運営者： 顧客セグメント別の予測を販促や接客に結び付けることで、経験に頼っていた集客施策を、客層ごとに組み立て直す視点を得られそうです。
• 現場の管理者： 全社員が予測を検証する運用では、AIの出力を受け取るだけでなく、現場の知見を予測の改善や企画判断に戻す役割が重要になりそうです。

このニュースの背景

ひょうたん温泉では、AIを活用した販促物によって館内飲食店の売上を2024年比で18％押し上げた実績があります。
来館者数が昨年の30万人台から伸び、年間40万人を目指すなかで、来館者データや売上、天候、季節イベント、旅行需要などの蓄積データを活用する段階に進んでいます。
元記事は、人口減少や人手不足が課題となる観光業界で、AIを業務効率化だけでなく、現場の判断を支える手段として位置付けています。

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