予約・清掃・口コミ対応のAI活用が学べる、ホテル・旅館のための専門メディア
宿泊AIジャーナル
海外からの問い合わせ、OTAとPMSの突き合わせ、口コミへの返信、朝の引継ぎ、清掃の段取り。予約からチェックアウトのあとまで、どこで人手が足りなくなっているかを6問で確かめます。
ホテル・宿泊のAI活用診断BY BOOSTX
ホテル・宿泊の診断結果
フロントでも予約でも料飲でも、生成AIはまだ使われていません。アクセスや駐車場を尋ねるような決まった答えのある問い合わせから始めると、少ない人数でも返信の遅れが目に見えて縮みます。
予約担当の誰かが、英語のメールに翻訳がわりに使っています。宿泊者の名前や連絡先を入れてよいかを館として決め、その人が休みの日にも同じ返信ができる形にする段階です。
口コミの返信や案内文など、部門ごとに使う場面が決まってきました。館内情報やよくある質問を一か所にそろえると、どの部門の答えも同じになります。
問い合わせの返信や引継ぎ資料づくりが、AIの下書きから始まる流れになっています。PMSや予約データとつなぎ、要望の伝達や清掃の割当まで自動で出る形にする段階です。
予約・客室・料飲の情報がつながり、AIの出力が毎日の運営に使われています。稼働や単価の見立て、シフトの組み方など、収益と人の配置の判断に広げられます。
業務 問い合わせ
アクセス、駐車場、チェックインの時間、周辺の食事。宿泊前の問い合わせは件数が多く、答えの型がほぼ決まっています。館内情報とよくある質問をもとに、問い合わせの言語のまま回答の下書きを作らせれば、語学の担当がいない日でも返せます。
業務 口コミ・顧客維持
口コミへの返信は支配人の夜の仕事になりがちで、指摘が改善につながる前に次の口コミが届きます。口コミを清掃・接客・食事などに分けて返信案を作り、指摘を部門ごとに集計させれば、返信の遅れが縮み、同じ指摘を繰り返さない手が打てます。
業務 予約
OTAの予約通知とPMSの予約を目で突き合わせる作業は、毎朝の予約担当の時間を使い、見落としはダブルブッキングになって返ってきます。両方のデータを並べて、重複・入力漏れ・変更の反映漏れの候補だけを出させれば、担当は候補を確かめるだけで済みます。
業務 フロント
到着予定と要望を予約メモから拾って引継ぎ表を作る作業は、毎朝フロント責任者の手を取ります。予約データと過去の宿泊記録から、到着の時刻・要望・注意点を部門ごとにまとめさせれば、入ったばかりのスタッフにも同じ情報が渡ります。
宿泊業・飲食サービス業の離職率は25.1%（産業計は14.2%）（出典: 厚生労働省「令和6年雇用動向調査結果の概況」）
業務 飲食・宴会
予約のときに聞いたアレルギーや記念日の情報が、料飲や客室の担当まで届かないと、お客さまの信頼を一度で失います。予約データや問い合わせの記録から該当する情報を拾い、日ごと・部門ごとの一覧にまとめさせれば、伝え漏れが起きにくくなります。
業務 客室・清掃
出発と到着の予定、アーリーチェックインや連泊の有無を見ながら、清掃の順番と担当を毎朝決める作業は、責任者一人の頭に頼りがちです。予定と条件から割当の案を出させれば、責任者は組み直しの判断に集中でき、到着に間に合わない部屋が減ります。
無料・ホテル・宿泊向け
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Q1で段階（5段階）を決めます。Q2〜Q6の答えごとに工程へ点数を足し、いちばん点の高い工程を「最初にAIに任せる1工程」にします。同点のときは、効果が出るまでが短く、人の確認が決めやすい工程を先にします。
診断より先に直接相談したい場合は、無料相談（オンライン30分または45分）をご利用ください。