Tabist MyWayのAI価格最適化事例｜宿泊料金とOTA管理を仕組み化する

結論

宿泊料金の最適化は、価格設定と販売管理を分けて仕組み化する と進めやすいです。

Tabistの公開事例では、MyWay株式会社が運営する宿泊施設で、Tabistの宿泊管理システムとダイナミックプライシングを活用し、価格設定やOTA管理業務を効率化したことが紹介されています。

成果として、利益31％増加、直近6か月の平均稼働率91％、ADR 27,000円が公開されています。

公開情報では、コロナ禍後の需要回復の中で、価格設定の属人化が課題だったとされています。繁忙期に価格調整が追いつかない、閑散期に下げすぎる、といった問題があったようです。

そのため、価格設定を勘や経験に寄せすぎず、需要変動に応じて調整できるようにしたことが重要でした。

宿泊業では、単に安く売るより、売れる日に適正価格をつけ、無理に埋めない判断が収益に効きます。

最初に、価格の判断材料を揃えます。稼働率、ADR、予約リードタイム、曜日、季節、近隣イベントを最低限記録します。

次に、価格変更の責任者と頻度を決めます。毎日触るのか、週次で見直すのかを固定しないと、仕組み化しにくいです。

最後に、販売チャネルごとの役割を整理します。自社予約、OTA、法人予約で値付けの考え方を分けると、現場が判断しやすくなります。

AIの推奨価格は、固定値ではなく判断材料として扱う方が安全です。団体予約、急な天候、地域イベント、競合の動きは人の確認が必要です。

また、価格を動かすだけでなく、清掃、朝食、接客、滞在満足の改善とセットで考えた方が、単価の上昇につながりやすいです。

MyWayの事例は、価格設定を個人の勘に閉じず、運営の仕組みとして回すと収益改善が見えやすいことを示しています。

この記事は、Tabistの公開プレスリリースを参考にしています。

この記事の制作・確認方針

中小企業の経営者・部門責任者がAI導入を判断しやすいよう、公式情報、編集部の運用チェックリスト、実務メモをもとに構成しています。最終確認日は 2026/4/21 です。運営会社と編集方針は運営情報と編集部プロフィールにまとめています。

この記事の制作・確認時に参照した情報です。制度、セキュリティ、個人情報、医療、法務、会計、採用など更新性や判断責任が高いテーマでは、公式情報・一次情報を優先します。

実務メモ事実確認
Tabist: MyWay株式会社の導入事例
Tabistが公開したMyWay株式会社の導入事例。ダイナミックプライシング、OTA管理、利益改善を扱う。
確認日: 2026-04-21
編集方針構成・論点
業種別AI導入の記事で押さえる視点
業種別記事は、業務フロー、紙や音声の有無、説明責任、法令制約の4軸で整理するためのカード。
確認日: 2026-04-20
編集部基準編集レビュー
AI導入前に確認したい社内ガバナンス項目
個人情報、顧客情報、確認責任、記録保存、利用ルールを最低限押さえるための運用カード。
確認日: 2026-04-20

価格最適化は大規模ホテルだけの話ですか？

いいえ。部屋数が少なくても、繁忙日と閑散日の差が大きい施設なら効果を見やすいです。

AIに価格を完全に任せてもよいですか？

完全自動に寄せすぎず、イベントや団体予約のような例外を人が確認する形が現実的です。

OTA管理の効率化はどこに効きますか？

販売チャネルごとの価格調整、在庫管理、見直し作業をまとめやすくなります。