運用代行会社様が直面する課題と、
業務フロー再設計の必要性
Price Analyzerの運用思想である「AIは足し算・人は引き算」を実現するためには、まず現在の運用代行業務に存在する“構造的な課題”を正しく理解する必要があります。
このページでは、運用代行会社様が直面している課題、AI時代に求められる運用体制、そして Price Analyzerがどのようにその実現を支えるのかを整理しています。
いま、運用代行会社様が直面している
「4つの構造的な課題」
運用代行業務の現場では、日々の努力だけでは解決が難しい“構造的な課題”が存在します。
ここでは、多くの運用代行会社様に共通する4つの課題を整理しています。
01
採用単価の高騰・人材不足
- レベニューマネージャー（以下、RM）の採用が難しい
- 育成に時間とコストがかかる
- RMが退職すると品質が不安定になりやすい
- RM経験者そのものが市場に少ない
人を増やすだけでは、運用体制をスケールさせることが難しくなっています。
02
作業過多（戦略に時間が使えない）
- 競合チェック（毎日）
- 価格調整（毎日）
- 入稿作業（毎日）
- 例外処理
- 定期報告（週次・月次）
- 改善案の作成（定期）
日常作業が多く、本来注力すべき“戦略”に時間を割けない状況が生まれています。
03
属人化・判断のバラつき（品質が安定しない）
- 担当者ごとに判断が異なる
- 同じデータでも結論が変わる
- 担当交代時に運用が不安定になる
- 経営者が品質をコントロールしづらい
属人化は、運用品質の安定性に大きく影響します。
04
競合他社の営業攻勢（スイッチリスクの増大）
- 代行会社の増加
- 「AIで自動化できます」という提案の増加
- オーナー様が説明の納得性を重視
- 説明が不足すると他社に切り替わりやすい
説明力の差が、契約継続に直結する場面が増えています。
いま運用代行会社様に必要なのは「業務フローの再設計」
これらの課題は、人員を増やすことやツールを追加するだけでは解決が難しい構造的な問題です。
次の章では、“なぜ従来のやり方では限界があるのか”“AI時代にどう向き合うべきか”を整理していきます。
AIツールの台頭と、
その限界を乗り越える視点
近年、AIを活用した運用ツールが急速に増えています。
しかし、AIを導入すればすべてが自動化されるわけではありません。
AIには得意な領域と、苦手な領域があります。
ここでは、AIツールの限界と、AI時代における運用代行会社様の価値について整理します。
AIが得意
- 大量データの高速処理
- パターン・相関の抽出
- 反復・定型の自動化
AIが不得意
- 文脈・例外の判断
- 目的設定と意思決定
- 現場の機微・責任
- どのデータを使い、どう判断し、なぜその価格になったのか説明できない
- 学習データの蓄積に数か月～1年かかる
- クライアントは「理由」を求めるが、AIはロジックを説明できない
説明責任が求められる運用代行業務では、AI単体では不十分です。
AIには得意不得意があります。
- 得意：大量データ処理・定型業務・分析補助
- 不得意：顧客説明・最終判断・地域特性の解釈
地域のイベント、施設のブランド力、客層の違いなど、“文脈を踏まえた判断” はAIが苦手とする領域です。
不得意な部分は、人が補完する必要があります。
AIは大きな差分や傾向分析は得意ですが、現場特有の“微妙な判断”は苦手です。
- 「上位3位以内なら十分に売れる」
- 「この日は強気に価格設定する」
こうした判断は、データだけでは導き出せない“経験と文脈”が必要です。
AIの分析結果をもとに、人が最終判断を行うことが重要です。
最先端AIはAPI利用料（トークン課金）で高額になりやすく、“AIに全部任せる” ほどコストが跳ね上がり、利益を圧迫する要因になります。
AIを“全部任せる存在”として使うのは現実的ではありません。
AI時代における代行会社様の価値
AIが生成したアウトプットは、そのままでは使えません。
必要なのは、AIが出した結果を精査し、クライアントが納得できる形に“翻訳”すること。
AIの分析を理解し、文脈を踏まえて判断し、オーナー様に説明できる形に整える。
この“翻訳”こそが、AI時代における運用代行会社様の価値そのものです。
最も効果が得られるのは
「AI＋人」のハイブリッド運用
RMは作業者から 「判断者」へ。
この体制が整うことで、人数を増やさなくても運用件数を拡大できます。
AIが作業を担い、人が判断に集中することで、運用効率と品質の両立が可能になります。
業務ごとの役割分担と削減効果
| 業務 | AIの役割 | 人の役割 | 削減効果 |
|---|---|---|---|
| ①競合チェック（毎日） | 収集・要約 | 最終判断 | 約90％削減 |
| ②価格調整（毎日） | 案作成 | 採用判断＋設定変更 | 約50～70％削減 |
| ③入稿作業（毎日） | データ生成 | 設定変更 | 約50～70％削減 |
| ④例外処理 | 検知 | 判断 | － |
| ⑤定期報告（週次・月次） | ドラフト作成 | 最終稿の作成＋説明 | 約50％削減 |
| ⑥改善案の作成（定期） | アイデア生成 | 採用判断 | 約50％削減 |
特別な開発も
高価なシステムも不要です
運用に必要な仕組みは、「データ取得（Price Analyzer）」と「分析・判断支援（Excel for Copilot）」。
この2つを組み合わせることで実現します。
Price Analyzer
現在営業しているホテル・旅館（全国約4万件）の販売状況（料金・プラン等）を日々収集しています（182日分）。
インターネット上で販売されている宿泊プランをもとに、担当施設と競合施設の販売価格や在庫をすぐに把握できます。
料金 60,000円〜 （1か月あたり）
Excel for Copilot
普段使っているExcel上で動作するMicrosoftのAIアシスタント。
2026年4月のアップデートにより、Copilotから直接Python（プログラム）を使った高度分析が可能になりました。
AIが自動でプログラムを生成し、分析を実行します。
料金 5,022円〜 （1か月あたり）
「作業はすべてシステムへ」「RMは意思決定に集中」
以下は、実際の業務がどのように変わるかの例です。
①競合チェック（毎日）
Before
複数サイトを確認し、手作業で比較
After（Price Analyzer）
価格差・相場乖離・出稿状況・稼働推計・前年比較を1画面で自動可視化
確認作業は「見るだけ」に短縮
②価格調整（毎日）
Price AnalyzerのデータをExcelへ連携 → Microsoft Copilotが実行：
- 価格戦略案の生成
- 強気／弱気判断の整理
- 競合との差分分析
RMは最終判断のみ
⑤定期報告（週次・月次）
Copilotが自動ドラフト生成：
- 売上・ADR・RevPAR整理
- 競合比較サマリー
- 傾向分析 など
RMは「説明と調整」に集中
⑥改善案の作成（定期）
Price AnalyzerデータをAIに投入：
- 改善案生成
- プロンプト最適化
- 価格ロジック改善
次回②価格調整の精度が向上
当社推奨の運用方針
【早期確保 × 高需要日最適化（ハイブリッド戦略）】
戦略はあるものの、「実行できない」状態になりやすいのが現場の課題です。
当社は、この戦略を“毎日実行できるオペレーション” へ変換することを重視しています。
平日と週末で異なる市場特性
| 平日（月～木・特に日～火） | 週末（金・土・祝日） | |
|---|---|---|
| 市場 | 稼働率が低い | 需要集中 |
| 競合 | 価格競争が激しい | 価格弾力性が高い |
| 戦略 | 早期予約獲得重視 | 段階的価格引き上げ |
| 具体策 | ・早期割引価格設定 ・競合より早く販売 ・稼働率の底上げ |
・早期に一定稼働を確保 ・需要に応じて価格調整 ・収益単価の最大化 |
| 目的 | 稼働率の安定化 | 収益最大化（ADR向上） |
運用思想
- 需要に応じた価格最適化
- 早期判断による機会損失の削減
- 日次レベニューマネジメントの標準化
従来の課題
この戦略は理想的ですが、
- 毎日の競合チェック
- 需要予測・価格調整
といった作業が重く、属人化しやすいという問題がありました。
AI導入後（実行可能化）
Price Analyzer
→ 市場価格・競合状況をリアルタイムに可視化
Microsoft Excel + Microsoft Copilot
→ 価格戦略案・需要分析・調整案を自動生成
Price Analyzerだからこその価値で、
競合の一歩先へ
理想的な運用は、「どのツールでも実現できる」わけではありません。
多くの分析ツールやBIツールでも価格分析は可能ですが、
「日次レベニューマネジメントを実運用できる形」まで落とし込めているツールは多くありません。
Price Analyzerが一歩先にある理由。それは、単なる「分析ツール」ではなく、
レベニューマネジメントの意思決定プロセスそのものを設計している点 にあります。
01
「1画面完結設計」による意思決定速度の最大化
担当ホテル＋競合最大10施設を対象に、1画面で統合表示。
- 価格差分析
- 市場中央値との比較
- 出稿状況（プラン・販売状態）
- 推計稼働率（残室ベース）
- 前年同日比較
日次判断に必要な情報を“探さず判断できる状態”に最適化
02
「ミクロ＋マクロ」の二層分析構造
ミクロ（競合10施設）
直接競合の詳細分析（価格・在庫・プラン比較）
マクロ（最大1万施設）
市場全体の価格帯・需給トレンド、エリア構造の変化
「競合に合わせる判断」と「市場全体で動く判断」を同時に実現
03
「現場で使える形」にデータを加工済み
最初からRM判断用に加工されたデータ。
- 価格差 → 即判断できる形で表示
- 稼働率 → 推計値として提示
- 相場 → 中央値・レンジで自動整理
「分析する時間」ではなく「判断する時間」に変換
04
マクロ要因まで統合した需給分析
イベント情報（花火・ライブ・スポーツ）
インバウンド統計
宿泊統計
REIT
観光統計
国際線の就航数
入国者数
「現場データ＋外部環境」を統合し、各種統計データを活用したオーナー様向け報告書の作成を支援
ROIは「ツール性能」ではなく
『業務再設計』がKeyPoint
運用効率や収益改善は、ツールを導入するだけでは実現しません。
成果を決めるのは、業務そのものの再設計です。
ROIを実現する構造
業務時間の削減効果（RM1名あたり）
RMの役割変化
収益インパクト（参考値）
ADR
+3〜10%
稼働率
+5〜15%
RevPAR
+8〜20%
「ツール導入」ではなく
「業務変革プロジェクト」
運用効率を高めるためには、ツールを追加するのではなく、業務そのものを組み替えるプロジェクト が必要です。
以下は、その進め方のステップです。
STEP1
現状業務の分解
まず、現在の業務を分解し、判断業務 / 作業業務 に仕分けします。
- ① 競合チェック
- ② 価格調整
- ⑤ 定期報告
- ⑥ 改善案の作成
STEP2
業務の削除設計（最重要）
次に、廃止できる業務を明確に定義 します。
- 手動競合比較 → 廃止
- 定型報告作成 → 廃止
- 目視チェック → 廃止
ポイントは「自動化」ではなく「削除」を定義すること。
STEP3
ツール適用設計
削除後に残った業務に対して、ツールをどのように適用するかを設計します。
- Price Analyzer：データ取得
- Excel + Copilot：分析・ドラフト生成（Price Analyzerで取得したデータをもとに分析）
RMによる判断プロセスだけ残す
STEP4
運用再設計
最終的に、運用全体を再設計します。
- RMは「判断」と「例外処理」に集中
- 日次オペレーションは自動化前提で設計
「人に依存しない運用」へ
本プロジェクトの成功と失敗の分岐点
失敗
ツールを既存業務に“追加”
作業が増える
ROIが出ない
成功
業務を“削除”してからツール適用
RMは判断に集中
ROIが構造的に改善
ROI改善の実例
Price Analyzerをご利用いただいている運用代行会社様では、市場分析の標準化と価格判断プロセスの見直しにより、RevPARが約10%改善した事例があります。
重要なのは、ツールを導入することではありません。
ツールを前提に業務フローを再設計し、人は「判断」、AIは「分析」に役割を分けることです。
まとめ｜AIの「足し算」と人の「引き算」
Price Analyzer × Copilot（AI）の組み合わせは、
- RM1人で運用件数を拡張
- 日次業務を大幅削減
- 人を増やさず売上最大化
これを実現する運用モデルです。
AIが担う業務の「足し算」 × 人間が担う業務の「引き算」
この両方を再設計したとき、初めてROIは最大化されます。
AI（足し算）
- 意思決定に有益な情報を増やす
- 自動化作業を増やす
- 判断の精度を高める
処理量を増やす存在
人間（引き算）
- やらない業務を決める
- 手作業を削る
- 判断だけ残す
人間だけができる “集中すべき仕事” を残す
※ AIは判断を補助するツールであり、全能ではありません。
最終的な戦略決定は貴社RMが担います。
参考：②価格調整（毎日）の
具体的な進め方
サンプル例では担当施設を「アパホテル〈札幌すすきの駅前〉」とし、競合10社（仮設定）をつかって
シート「ホテルの価格」の2行目～4行目に「値上余地があるか」を判定させるロジックを組んでいます。
STEP 1条件（プロンプト）をAIに渡す
＜プロンプトサンプル（抜粋）＞
あなたはホテルのレベニューマネージャーです。Python in Excel を使用して、価格推奨システムを構築してください。
【データ読み込み】
シート「ホテルの価格」から以下のデータを xl() 関数で取得：
1. 自社価格: xl("ホテルの価格!I10:GI10", headers=False)
2. 競合価格（10社）: xl("ホテルの価格!I12:GI30", headers=False)
※偶数行のみが価格データ（12,14,16,18,20,22,24,26,28,30 行目）
3. 乖離率: xl("ホテルの価格!I37:GI37", headers=False)
4. 中央値: xl("ホテルの価格!I40:GI40", headers=False)
5. 自社予約率: xl("ホテルの価格!I47:CV47", headers=False) ※CV列まで
6. 市場残室数: xl("ホテルの価格!I68:CV68", headers=False) ※CV列まで
【出力先】
- I2〜GI2: 値上げ推奨価格
- I3〜GI3: 値下げ推奨価格
- I4〜GI4: 判定理由
【重要な制約条件】
1. 最低価格: 7,000円以上
2. 排他性: 値上げと値下げは同時に表示しない
3. 競合売り切れ: 3社未満の場合は競合3位ロジックを無視
4. 在庫データなし: CW列以降は乖離率のみで判定
5. 値上げ推奨: 推奨価格 ＞ 現状価格 の場合のみ表示
6. 値下げ推奨: 推奨価格 ＜ 現状価格 の場合のみ表示
プロンプト例は一見複雑に見えますが、条件をAIに渡すだけで、Excel for Copilot 向けのプロンプトを自動生成してくれます。
Copilotにプロンプトを投入すると、AIによる判定結果が自動で表示されます
STEP 2AIが判定結果を自動出力
▲ シート「ホテルの価格」上部に、Copilotが「値上げ／値下げ推奨価格・判定理由」を自動出力
AIがやっていること
- 価格差を自動整理
- 値上げ／値下げの提案
- 提案理由の自動生成
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