A Two-Stage Optimization Algorithm for Booking Allocation in Short-Term Group Apartment Rentals: A Case Study

ビジネスの世界において、ホテルの管理や賃貸物件の運営は、しばしばハイリスクなジャグリングのようなものだと感じられます。オーナーは、誰を宿泊させるか、いつ到着するか、いくら請求するかを決定しなければならず、同時に、収益を逃す空室を作ることなく、あらゆる利用可能なベッドを埋め尽くそうと努めなければなりません。数十年にわたり、専門家は価格設定に重きを置いてきました。特定の夜の客室料金として最適なレートを算出するために、複雑な数学を用いてきました。しかし、このパズルの側面には、同じくらい重要でありながら、しばなしば見落とされてきたもう一つの側面があります。それは、人々を部屋に収めるという物理的な行為です。数十のベッドが多くのユニットに分散している大きなアパートメントを想像してみてください。旅行者のグループが到着したとき、彼らは10個のベッドを必要としているかもしれませんが、それらのベッドは3つの異なるアパートメントに散らばっているかもしれません。課題は単に価格を設定することではなく、どの特定のアパートメントを使用するか、グループが同じ建物内に留まるようにすること、そして二つのグループが同時に同じスペースを割り当てられないようにすることです。これは、配分（アロケーション）の問題であり、人々を利用可能なスペースにいかに密接かつ効率的に詰め込むかを目的とした、組合せ論的なパズルなのです。大企業はこうしたパズルを解くための高価なソフトウェアを保有していますが、中小規模のビジネスはスプレッドシートや手作業による推測に頼らざるを得ず、利益を逃し、貴重な時間を浪費しています。

これは、テルアビブにある「アワー・プレイス（Our Place）」という小さなレンタル会社と、彼らがこの特定のパズルを解くのを手助けした研究者たちの物語です。この会社は通常、年間を通じて数棟の建物を管理していますが、夏季には約10棟の建物へと拡大し、組織化された若い旅行者グループを受け入れています。標準的なホテルの予約とは異なり、これらのグループには固定の価格表がありません。代わりに、各グループが滞在期間中のベッド1台あたりの希望価格を、具体的な日程および人数とともに提示します。長年、同社の最高執行責任者（COO）は、季節ごとにこれらの重複する提案を整理するために、数週間を費やして手作業で分類し、どのグループを受け入れ、どのアパートメントを割り当てるかを決定してきました。それは遅くて疲れやすいプロセスであり、顧客への回答を遅らせることが多く、プレッシャーの下での人間の判断力に完全に依存していました。これを改善するために、研究者のハナ・ツール（Hana Tzur）が同社と直接協力し、新しいシステムを構築しました。価格を変更しようとするのではなく、このシステムは配分問題に完全に焦点を当てました。つまり、提案の最適な組み合わせを選択し、それらを利用可能なアパートメントに当てはめて、総収益を最大化することに特化したのです。

彼らが構築したソリューションは、人間が考える方法を模倣しながらも、コンピュータのスピードと精度を備えた2段階のプロセスです。第一段階は、実質的な「重労働」を担います。これは、すべての受け付けられたリクエストと、ビジネスの厳格なルール（各アパートメントで利用可能な総ベッド数や、グループが異なる建物にまたがって分割されてはならないというルールなど）を検討します。ここでは「整数計画法」と呼ばれる数学的手法を用います。これは、本質的には、すべてのルールに適合する唯一の最善の配置を見つけ出すために、何百万もの可能な組み合わせをテストする方法です。このステップでは、会社が最大限の利益を得られるように、どのグループを受け入れ、どのグループを断るかを決定します。最適なグループが選択されると、第二段階が引き継ぎます。この段階では、誰が滞在するかを変更することはありません。代わりに、彼らがどこで眠るかを微調整します。例えば、グループを隣接するアパートメントに配置したり、あるグループの出発から次のグループの到着までの間の空き時間を最小限に抑えたりといった、小さな改善策を探ります。この第二段階は、運営をよりスムーズにし、カレンダーに不自然な空白を残さないように設計されています。

研究者たちは、同社の2023年の実際の予約データを使用して、この新システムをテストしました。彼らは、前年に人間のマネージャーが扱ったものと同じリクエストのセットに対してアルゴリズムを実行し、その結果を比較しました。コンピュータの計画は、手作業による決定よりも約3.5%多い収益を生み出しました。実際の金額に換算すると、その単一のシーズンだけで13万9千イスラエル・シェケル（約500万円相当）の増収を意味しました。お金以上に、このシステムはワークフローを完全に変えました。かつてマネージャーが数週間の激務を要していた作業は、わずかな時間へと削減され、配分時間は約90%短縮されました。これにより、会社は顧客に対してより迅速に応答できるようになり、マネージャーの時間を他の業務に充てることが可能になりました。システムは、複雑なコードをゼロから書かなくてもアプリケーションを構築できる「ローコード・プラットフォーム」を用いて構築され、必要な時にだけ起動するクラウドサーバー上で実行されました。これにより、コストは月額約200シェケルという極めて低い水準に抑えられ、高価な商用ソフトウェアを買うことができない中小企業でも、高度な最適化が可能となりました。

しかし、研究者たちは、この成功には特定のトレードオフと限界が伴うことを注意深く指摘しました。システムは完璧ではなく、ソフトウェアの記述における一つの小さなミスにより、微調整ステップの一部分が意図した通りに機能しませんでした。幸いなことに、主要な目的は収益の最大化であり、そのエラーは「アパートメントがどれほど近いか」という些細な好みに影響を与えるだけだったため、全体的な結果は強力なまま維持されました。研究者たちはまた、合成データを用いたシミュレーションを行い、異なる条件下でシステムがどのように機能するかを確認しました。その結果、部屋の需要が高まり、スペースを巡る競争が激しくなるにつれて、人間と比較した際のコンピュータの優位性が大幅に高まることが分かりました。最も混雑したシナリオにおいて、グループを効率的に詰め込むコンピュータの能力は、単純で最適化されていない手法と比較して、65%以上の収益改善をもたらしました。これは、市場が混雑すればするほど、このようなスマートな配分の価値が高まることを示唆しています。

この研究はまた、中小企業に対するより広範な教訓を提示しました。複雑な物流問題を解決するために、データサイエンティストのチームや膨大な予算は必要ないということを証明したのです。オープンソースのツールとシンプルなクラウドコンピューティングを使用することで、小規模な事業者は、かつては大企業にしか利用できなかった成果を上げることができます。研究者たちは、ミスや回避策を含めたプロセス全体を記録し、このアプローチが他者にとっても実現可能であることを示しました。彼らは、システムの最も重要な部分は、単にグループを利用可能なベッドにできるだけタイトに詰め込むことであると結論付けました。グループを隣接する部屋にするなどの他の凝った機能は、あれば望ましいものの、主な財務的利益を得るためには厳密には必要ではありません。つまり、非常にシンプルなバージョンのシステムであっても、ほとんどの恩恵を得られるということです。

結局のところ、この論文は短期賃貸管理の考え方を再定義するものです。グループ予約を扱うビジネスにとって、成長の最大の機会は、価格を変えることではなく、スペースの物理的な割り当てを改善することにあることを示しています。「アワー・プレイス」の人間マネージャーは熟練しており経験も豊富でしたが、日付の重複やグループ規模の変動に伴う変数の数が膨大であったため、人間がすべての組み合わせを見通すことは不可能でした。コンピュータはマネージャーの判断に取って代わるのではなく、単に全体像を見渡すためのツールを提供したのです。その結果、より多くの利益を上げ、顧客により速く対応し、よりストレスの少ない運営を実現しました。同様の課題に直面している他の小規模事業者にとって、このケーススタディは明確な道筋を示しています。まずは厳しい制約条件から始め、シンプルなツールを使って最適な適合を見つけ出し、人間の精神では容易に保持できない複雑な処理はデータに任せるのです。