コロナ禍による飲食業界の人手不足の影響を受け、当店でも、部屋に空きがあるのに配膳担当者が足りなくて予約を受けられないという事態がしばしば起きていました。一方、対応可能な範囲に絞って予約を受け付けていると、仮にキャンセルが発生した場合、部屋にも配膳担当者にも無駄な余裕ができてしまいます。特に大人数の予約が、来店予定日に近づいてからキャンセルになったりすると、短期間で新規の大きな予約を取ることはほぼ不可能です。そうしたリスクを減らすためには、キャンセルになる恐れの大きい予約を予測した上で、部屋の空き状況を見ながら、後から来た問い合わせを断らず少し多めの予約を確保しておけるとよいのだが……と以前から考えていました。

課題解決への光が見えたのは、富士フイルムビジネスイノベーションジャパンの展示会で、AIによるデータ分析が手軽にできる「FUJIFILM IWpro Intelligent Assistantオプション」の説明を受けたときでした。最初は「売掛の入金消込の突合に使ってはどうか」という提案を受けたのですが、かねて悩んでいた予約キャンセルの件で活用できるかもしれないと思いついて相談したところ、「できそうだ」という回答をもらえました。社内的にも「やってみよう」と前向きな意見が多く、スムーズに導入を決定。その後、予約キャンセルの予測に使う因子として、「予約日・実施日・人数・予約者（団体・代理店・個人）・部屋種類」など約4年分のデータを富士フイルムビジネスイノベーションジャパンに提供し、AIモデルを作成してもらったのです。

できあがったAIモデルによる予測結果の資料は、過去の予約データのリストの各行に「1」または「0」という値が追加されたシンプルなもの。「1」は「キャンセル」、「0」は「予約通り実施」という予測を表していて、私たちが欲していた情報そのものでした。そして、予測が正確である可能性（確信度）は平均87％と高かったことから、「この性能なら実務でも十分に活用できる」と判断し、使用を開始しました。現在では、「1（キャンセル）」と判断された予約について、手遅れになる前にお客様に確認連絡を入れたり、予測結果に基づいて予約枠を調整したりすることで、突然のキャンセルリスク軽減を図っています。また、AIモデル導入後の年末年始2か月間における宴会実施件数を、導入前の同期間と比較してみたところ、宴会の数は15～20％増加していました。従業員の間に、積極的に予約を取っても大丈夫という意識が生まれたためと思われます。
このAIモデルを今後も継続的に活用していけば、学習データの件数が増えるにつれて正確性はさらに上がり、それとともに従業員のさらなる意識向上や経営の効率化にもつながると期待しています。

このたびは、AIを活用した料亭の予約キャンセル予測が評価され、大変光栄です。老舗料亭という伝統ある業態と最先端のAI技術の融合は、多くの方に参考となる内容ではないかと思います。
AIを活用することで、ベテランのノウハウ伝承や従業員の意識改革なども実現できると考えています。今後はお弁当の廃棄ロスの削減など、さらに活用の幅を広げていきたいです。

ーこれからDXの推進を検討されている方々へー

DXには、決して大がかりな業務改革は必要ありません。私たちの場合も「キャンセルになる予約が早期に予測できたら良いのに！」と思ったのがスタートです。「この予約、キャンセルになりそうな気がする」という現場の知見とAI技術を組み合わせることで、宴会場の予約機会損失の減少と予約に対する担当者の意識改革が実現できました。
私たちの事例がヒントとなり、「これならできるかもしれない」と感じていただければ幸いです。