棟別・月別の稼働率と売上分析｜Claudeで単価の変化をつかむ手順

複数の棟や部屋を運営する宿泊施設では、「全体の売上は先月と同じくらいだから問題ない」と判断しがちです。しかし、ある棟は値下げで稼働を埋め、別の棟は単価が高すぎて空室が増えている、ということが起きていても、合計だけでは気づけません。この記事では、予約データをClaudeで棟別・月別にクロス集計し、稼働率と単価の変化をつかむ手順を紹介します。

棟別・月別の稼働と売上の分析とは？できること

棟別・月別の稼働と売上の分析とは、宿泊の売上を「稼働率」と「平均単価」に分け、棟（部屋）と月の掛け合わせで並べて見るクロス集計のことです。クロス集計とは、2つ以上の切り口（ここでは棟と月）を縦と横に置いて数字を集計する方法です。

使う指標は次の3つです。稼働率とは、販売できた泊数のうち実際に売れた泊数の割合です。平均単価とは、宿泊売上を売れた泊数で割った1泊あたりの売上です。販売可能な1泊あたりの売上は、稼働率と平均単価を掛けたもので、稼働と単価の両方をまとめて評価できます。

準備するもの

必要なのは、予約管理のデータと、棟ごとの販売可能日の情報、そして数え方のルールです。

設定の手順

手順は「数え方を決める」「データをそろえる」「Claudeで集計する」「定期実行にする」の4段階です。

1. 月の振り分け方を決めます。月をまたぐ宿泊は、泊ごとにその夜の月へ分けるのか、チェックイン日の月にまとめるのかを文章にします。
2. 売上に含めるものを決めます。清掃料やOTA（宿泊予約サイト）の手数料を含めるかどうかをそろえます。
3. 予約管理から予約一覧を書き出し、販売可能日の表と一緒にGoogleドライブの決めたフォルダに置きます。Googleドライブのコネクタは、スプレッドシートやPDFなどを読み取れます（公式ヘルプ：Google Workspaceコネクタを使用する）。
4. Claudeのチャットで下の指示文を渡し、棟×月の表を作らせます。
5. 1棟・1か月分を手元で計算し、Claudeの結果と照合します。ずれたら数え方の書き方を直します。
6. 照合できたら、Claude Coworkのスケジュールの画面で新しいタスクを作り、毎週などの頻度で登録します（公式ヘルプ：定期タスクのスケジュール）。

下の図は、棟×月で並べたときに見える違いの例です。売上は3棟とも大きく変わらなくても、中身は大きく違います。

そのまま使える指示文の例

次の指示文は、自社の棟名やフォルダ名に置き換えて使えます。数え方のルールを【守るルール】に書くのがポイントです。

【目的】
自社の宿泊施設について、棟別・月別の稼働率、平均単価、販売可能な1泊あたりの売上を集計し、動きの違う棟を見つけてください。

【手順】
1. 自社のGoogleドライブの指定フォルダから、予約一覧と販売可能日の表を読み込む。
2. 棟×月ごとに、販売可能な泊数・売れた泊数・宿泊売上を集計する。
3. 稼働率・平均単価・販売可能な1泊あたりの売上を計算し、棟を行、月を列にした表にする。
4. 前月と比べて、稼働率と平均単価が逆の向きに動いた棟を挙げる。

【守るルール】
・月をまたぐ宿泊は、泊ごとにその夜の月へ分ける。
・キャンセル済みの予約は売れた泊数に含めない。
・販売しなかった日は販売可能な泊数から除く。
・売上は宿泊料金のみとし、清掃料は含めない。
・データにない数字は推測で埋めず「データなし」と書く。

【報告】
表と、動きの違う棟について考えられる理由の候補を3行以内でまとめ、自社のSlackの運営向けチャンネルに投稿する。

うまく動かすコツと注意点

宿泊の数字は、数え方が少し違うだけで稼働率も単価も変わります。次の点を固定しておきましょう。

• 点検や修繕で販売しなかった日を除かないと、稼働率が実際より低く見えます。
• キャンセルが後から入ると、過去の月の稼働率が下がることがあります。前回の集計値との差も記録させると安心です。
• OTAごとに料金に手数料や税を含むかどうかが違う場合は、書き出しの段階でそろえます。
• 棟の広さや定員が違う場合は、単価をそのまま比べず、同じ棟の時系列で変化を見ます。
• Claudeの「理由」は候補として扱い、料金を変える判断は運営の責任者が行います。

宿泊業全体でのAIの使い方は宿泊業のAI活用、先の需要を読む考え方は宿泊業でAI需要予測を使う条件もご覧ください。

導入チェックリスト

• □ 月をまたぐ宿泊の数え方を決めた
• □ 売上に含めるもの（清掃料・手数料）を決めた
• □ 棟ごとの販売可能日の表を用意した
• □ キャンセルの扱いを指示文に書いた
• □ 1棟・1か月分を手元の計算と照合した
• □ 結果を見て判断する責任者を決めた

株式会社木立の実践

株式会社木立は沖縄でリゾートヴィラの企画・運営を行っており、複数のOTA（Booking.com、楽天トラベル、Airbnb 等）からの宿泊データの自動取得と市場分析をAIで実践しています。また、Claudeのスケジュールタスクで、宿泊の予約管理や会計ソフトなどのデータを集めた経営ダッシュボードを毎朝更新し、役員向けにSlackで知らせています。合計の数字だけでなく、棟や月の切り口で分けて見ることが、運営の判断につながります。株式会社木立のAIコンサルティングは、ヒアリング1回でその直後から始められ、決まったマニュアルを使わず、進め方・使うAI・成果物をすべてお客様ごとにオリジナルで設計します。

よくある質問

稼働率と平均単価はどちらを重視すべきですか？

どちらか一方だけでは判断できません。両方を掛けた販売可能な1泊あたりの売上を軸にし、稼働率と単価のどちらが変化を生んだかを確認するのがおすすめです。

月をまたぐ宿泊はどう数えればよいですか？

泊ごとにその夜の月へ分ける方法と、チェックイン日の月にまとめる方法があります。どちらでもよいので、社内で一つに決めて指示文に書いてください。

予約管理のデータはどうやってClaudeに渡しますか？

予約管理から書き出した表をGoogleドライブに置き、Googleドライブのコネクタで読み込ませる方法が始めやすいです。

分析結果をもとに料金を自動で変えてもよいですか？

Claudeが示す理由は候補です。料金の変更は、運営の責任者が結果を確認してから判断する運用をおすすめします。

まとめ

• 売上を稼働率・平均単価・販売可能な泊数に分け、棟×月で並べると中身の違いが見えます。
• 数え方のルールを指示文に書けば、Claudeが毎回同じ基準でクロス集計できます。
• 結果は判断の材料として使い、料金などの変更は人が決めます。

宿泊データの分析の仕組みづくりは、AIコンサルティングでお手伝いしています。お気軽にお問い合わせください。