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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B1)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2024-12-13
(45)【発行日】2024-12-23
(54)【発明の名称】宿泊価格算出方法及び宿泊価格算出プログラム
(51)【国際特許分類】
G06Q 50/12 20120101AFI20241216BHJP
【ＦＩ】
G06Q50/12
【請求項の数】
5
(21)【出願番号】P 2024173111
(22)【出願日】2024-10-02
【審査請求日】2024-10-02
【早期審査対象出願】
(73)【特許権者】
【識別番号】500399219
【氏名又は名称】一般財団法人日本不動産研究所
(74)【代理人】
【識別番号】100123559
【弁理士】
【氏名又は名称】梶 俊和
(74)【代理人】
【識別番号】100177437
【弁理士】
【氏名又は名称】中村 英子
(72)【発明者】
【氏名】山田 耕司
(72)【発明者】
【氏名】福岡 雅啓
(72)【発明者】
【氏名】大溝 夏帆
(72)【発明者】
【氏名】奥田 宙央
(72)【発明者】
【氏名】長田 友哉
【審査官】星野 裕
(56)【参考文献】
【文献】特開２０２０－１８７５２５（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１８－１８０７１９（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１９－７４９８８（ＪＰ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０６Ｑ １０／００－９９／００
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
複数の宿泊施設が複数のエリアごとに区分され、その複数エリアのうちの各エリアに前記複数の宿泊施設のうちの一部である複数の宿泊施設が含まれており、前記複数のエリアの中から特定された１のエリアが特定エリアとして定義され、前記特定エリア内に所在する前記複数の宿泊施設の中から特定された１の宿泊施設が特定施設として定義された場合において、前記特定施設に関連する宿泊価格を算出する宿泊価格算出方法であって、
コンピュータにより、以下の（１）～（５）の工程を実行する宿泊価格算出方法。
（１）１年のうちの特定月における特定人数かつ特定条件での前記特定施設が備える部屋種ごとの月平均の宿泊価格を、複数の部屋種別平均特定宿泊価格として算出する工程。
（２）前記部屋種別平均特定宿泊価格を、前記特定施設が備える総部屋数のうち対応する部屋種が占める割合に応じて按分して合計することにより、前記特定施設の前記特定月における前記特定人数かつ前記特定条件での総部屋数の月平均の宿泊価格を、１つの総合平均特定宿泊価格として算出する工程。
（３）前記特定施設における前記部屋種と同伴係数とが相互に関連付けられた特定同伴係数データベースから、前記部屋種ごとの複数の同伴係数を、複数の部屋種別特定同伴係数として取得する工程。
（４）前記複数の部屋種別特定同伴係数を、前記特定施設が備える総部屋数のうち対応する部屋種が占める割合に応じて按分して合計することにより、前記特定施設の総部屋数の平均同伴係数を、１つの総合平均特定同伴係数として算出する工程。
（５）前記総合平均特定宿泊価格と前記総合平均特定同伴係数とに基づき、前記特定施設の前記特定月における前記特定条件での前記総合平均特定同伴係数に対応する人数分の月平均の宿泊価格を、第１特定宿泊価格として算出する工程。
【請求項2】
コンピュータにより、以下の（６）の工程を更に実行する請求項１に記載の宿泊価格算出方法。（６）前記特定施設又は前記特定エリア内の宿泊施設の前記特定人数かつ前記特定条件での前記特定月の月平均の宿泊価格と当該特定月以外の月平均の宿泊価格とに基づいて、前記特定施設の前記特定月以外の月における前記特定条件での前記総合平均特定同伴係数に対応する人数分の月平均の宿泊価格を、第２特定宿泊価格として推定する工程。
【請求項3】
コンピュータにより、以下の（７）の工程を更に実行する請求項１に記載の宿泊価格算出方法。（７）前記特定施設又は前記特定エリア内の宿泊施設の前記特定人数かつ前記特定条件での各月ごとの平均宿泊価格に基づいて、前記特定施設の前記特定条件での前記総合平均特定同伴係数に対応する人数分の年平均の宿泊価格を、第３特定宿泊価格として推定する工程。
【請求項4】
コンピュータにより、以下の（８）の工程を更に実行する請求項１から請求項３のうちいずれか１項に記載の宿泊価格算出方法。（８）前記特定同伴係数データベースにおける前記部屋種に対応する前記同伴係数を、当該部屋種の宿泊実績に基づいて更新する工程。
【請求項5】
複数の宿泊施設が複数のエリアごとに区分され、その複数エリアのうちの各エリアに前記複数の宿泊施設のうちの一部である複数の宿泊施設が含まれており、前記複数のエリアの中から特定された１のエリアが特定エリアとして定義され、前記特定エリア内に所在する前記複数の宿泊施設の中から特定された１の宿泊施設が特定施設として定義された場合において、前記特定施設に関連する宿泊価格を算出する宿泊価格算出プログラムであって、
コンピュータに、以下の（１）～（５）の工程を実行させる宿泊価格算出プログラム。
（１）１年のうちの特定月における特定人数かつ特定条件での前記特定施設が備える部屋種ごとの月平均の宿泊価格を、複数の部屋種別平均特定宿泊価格として算出する工程。
（２）前記部屋種別平均特定宿泊価格を、前記特定施設が備える総部屋数のうち対応する部屋種が占める割合に応じて按分して合計することにより、前記特定施設の前記特定月における前記特定人数かつ前記特定条件での総部屋数の月平均の宿泊価格を、１つの総合平均特定宿泊価格として算出する工程。
（３）前記特定施設における前記部屋種と同伴係数とが相互に関連付けられた特定同伴係数データベースから、前記部屋種ごとの複数の同伴係数を、複数の部屋種別特定同伴係数として取得する工程。
（４）前記複数の部屋種別特定同伴係数を、前記特定施設が備える総部屋数のうち対応する部屋種が占める割合に応じて按分して合計することにより、前記特定施設の総部屋数の平均同伴係数を、１つの総合平均特定同伴係数として算出する工程。
（５）前記総合平均特定宿泊価格と前記総合平均特定同伴係数とに基づき、前記特定施設の前記特定月における前記特定条件での前記総合平均特定同伴係数に対応する人数分の月平均の宿泊価格を、第１特定宿泊価格として算出する工程。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、宿泊価格算出方法及び宿泊価格算出プログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
従来、ホテルや旅館等の宿泊施設における経営の健全化や収益率の向上は重要な課題であり、その課題解決のために、宿泊施設における将来の売上額を予想（推定）することが行われる。宿泊施設においては、客室タイプごとにそれぞれ単価（宿泊価格）の設定がされる。したがって、客室タイプごとの単価、宿泊人数、宿泊施設が備える客室タイプごとの客室数等のファクターを用いれば、おおよその月間又は年間の宿泊施設の売上額を推定することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【文献】特開２０１９－０７４９８８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
しかしながら、実際には、客室のタイプや宿泊時期（シーズン）等の要因により、売上額は変動するので、単純に設定した単価に基づいて将来の売上額等を推定することは難しい。また、同じ客室タイプであっても宿泊施設の所在するエリア（地域）、同伴者の人数、食事の有無等によって、設定すべき単価も異なる。売上額を構成するファクターが多く、また、不確定な変動要因となり得るので、宿泊施設全体としての将来の売上額を推定することは非常に難しい。
【0005】
本発明は、上記の事情に鑑みて為されたもので、ホテルや旅館等の宿泊施設において、宿泊施設全体での将来の月間又は年間の売上額を高精度に推定することのできる宿泊価格算出方法及び宿泊価格算出プラグラムを提供することを例示的課題とする。
【課題を解決するための手段】
【0006】
上記の課題を解決するために、本発明の例示的側面としての宿泊価格算出方法は、以下の構成を有する。
【0007】
複数の宿泊施設が複数のエリアごとに区分され、その複数エリアのうちの各エリアに前記複数の宿泊施設のうちの一部である複数の宿泊施設が含まれており、
前記複数のエリアの中から特定された１のエリアが特定エリアとして定義され、前記特定エリア内に所在する前記複数の宿泊施設の中から特定された１の宿泊施設が特定施設として定義された場合において、前記特定施設に関連する宿泊価格を算出する宿泊価格算出方法であって、
コンピュータにより、以下の（１）～（５）の工程を実行する宿泊価格算出方法。
（１）１年のうちの特定月における特定人数かつ特定条件での前記特定施設が備える部屋種ごとの月平均の宿泊価格を、複数の部屋種別平均特定宿泊価格として算出する工程。
（２）前記部屋種別平均特定宿泊価格を、前記特定施設が備える総部屋数のうち対応する部屋種が占める割合に応じて按分して合計することにより、前記特定施設の前記特定月における前記特定人数かつ前記特定条件での総部屋数の月平均の宿泊価格を、１つの総合平均特定宿泊価格として算出する工程。
（３）前記特定施設における前記部屋種と同伴係数とが相互に関連付けられた特定同伴係数データベースから、前記部屋種ごとの複数の同伴係数を、複数の部屋種別特定同伴係数として取得する工程。
（４）前記複数の部屋種別特定同伴係数を、前記特定施設が備える総部屋数のうち対応する部屋種が占める割合に応じて按分して合計することにより、前記特定施設の総部屋数の平均同伴係数を、１つの総合平均特定同伴係数として算出する工程。
（５）前記総合平均特定宿泊価格と前記総合平均特定同伴係数とに基づき、前記特定施設の前記特定月における前記特定条件での前記総合平均特定同伴係数に対応する人数分の月平均の宿泊価格を、第１特定宿泊価格として算出する工程。
前記複数のエリアの中から特定された１のエリアが特定エリアとして定義され、前記特定エリア内に所在する前記複数の宿泊施設の中から特定された１の宿泊施設が特定施設として定義された場合において、前記特定施設に関連する宿泊価格を算出する宿泊価格算出方法であって、
コンピュータにより、以下の（１）～（５）の工程を実行する宿泊価格算出方法。
（１）１年のうちの特定月における特定人数かつ特定条件での前記特定施設が備える部屋種ごとの月平均の宿泊価格を、複数の部屋種別平均特定宿泊価格として算出する工程。
（２）前記部屋種別平均特定宿泊価格を、前記特定施設が備える総部屋数のうち対応する部屋種が占める割合に応じて按分して合計することにより、前記特定施設の前記特定月における前記特定人数かつ前記特定条件での総部屋数の月平均の宿泊価格を、１つの総合平均特定宿泊価格として算出する工程。
（３）前記特定施設における前記部屋種と同伴係数とが相互に関連付けられた特定同伴係数データベースから、前記部屋種ごとの複数の同伴係数を、複数の部屋種別特定同伴係数として取得する工程。
（４）前記複数の部屋種別特定同伴係数を、前記特定施設が備える総部屋数のうち対応する部屋種が占める割合に応じて按分して合計することにより、前記特定施設の総部屋数の平均同伴係数を、１つの総合平均特定同伴係数として算出する工程。
（５）前記総合平均特定宿泊価格と前記総合平均特定同伴係数とに基づき、前記特定施設の前記特定月における前記特定条件での前記総合平均特定同伴係数に対応する人数分の月平均の宿泊価格を、第１特定宿泊価格として算出する工程。
【0008】
また、本発明の他の例示的側面としての宿泊価格算出プログラムは、以下の構成を有する。
【0009】
複数の宿泊施設が複数のエリアごとに区分され、その複数エリアのうちの各エリアに前記複数の宿泊施設のうちの一部である複数の宿泊施設が含まれており、
前記複数のエリアの中から特定された１のエリアが特定エリアとして定義され、前記特定エリア内に所在する前記複数の宿泊施設の中から特定された１の宿泊施設が特定施設として定義された場合において、前記特定施設に関連する宿泊価格を算出する宿泊価格算出プログラムであって、
コンピュータに、以下の（１）～（５）の工程を実行させる宿泊価格算出プログラム。
（１）１年のうちの特定月における特定人数かつ特定条件での前記特定施設が備える部屋種ごとの月平均の宿泊価格を、複数の部屋種別平均特定宿泊価格として算出する工程。
（２）前記部屋種別平均特定宿泊価格を、前記特定施設が備える総部屋数のうち対応する部屋種が占める割合に応じて按分して合計することにより、前記特定施設の前記特定月における前記特定人数かつ前記特定条件での総部屋数の月平均の宿泊価格を、１つの総合平均特定宿泊価格として算出する工程。
（３）前記特定施設における前記部屋種と同伴係数とが相互に関連付けられた特定同伴係数データベースから、前記部屋種ごとの複数の同伴係数を、複数の部屋種別特定同伴係数として取得する工程。
（４）前記複数の部屋種別特定同伴係数を、前記特定施設が備える総部屋数のうち対応する部屋種が占める割合に応じて按分して合計することにより、前記特定施設の総部屋数の平均同伴係数を、１つの総合平均特定同伴係数として算出する工程。
（５）前記総合平均特定宿泊価格と前記総合平均特定均同伴係数とに基づき、前記特定施設の前記特定月における前記特定条件での前記総合平均特定同伴係数に対応する人数分の月平均の宿泊価格を、第１特定宿泊価格として算出する工程。
前記複数のエリアの中から特定された１のエリアが特定エリアとして定義され、前記特定エリア内に所在する前記複数の宿泊施設の中から特定された１の宿泊施設が特定施設として定義された場合において、前記特定施設に関連する宿泊価格を算出する宿泊価格算出プログラムであって、
コンピュータに、以下の（１）～（５）の工程を実行させる宿泊価格算出プログラム。
（１）１年のうちの特定月における特定人数かつ特定条件での前記特定施設が備える部屋種ごとの月平均の宿泊価格を、複数の部屋種別平均特定宿泊価格として算出する工程。
（２）前記部屋種別平均特定宿泊価格を、前記特定施設が備える総部屋数のうち対応する部屋種が占める割合に応じて按分して合計することにより、前記特定施設の前記特定月における前記特定人数かつ前記特定条件での総部屋数の月平均の宿泊価格を、１つの総合平均特定宿泊価格として算出する工程。
（３）前記特定施設における前記部屋種と同伴係数とが相互に関連付けられた特定同伴係数データベースから、前記部屋種ごとの複数の同伴係数を、複数の部屋種別特定同伴係数として取得する工程。
（４）前記複数の部屋種別特定同伴係数を、前記特定施設が備える総部屋数のうち対応する部屋種が占める割合に応じて按分して合計することにより、前記特定施設の総部屋数の平均同伴係数を、１つの総合平均特定同伴係数として算出する工程。
（５）前記総合平均特定宿泊価格と前記総合平均特定均同伴係数とに基づき、前記特定施設の前記特定月における前記特定条件での前記総合平均特定同伴係数に対応する人数分の月平均の宿泊価格を、第１特定宿泊価格として算出する工程。
【0010】
本発明の更なる目的又はその他の特徴は、以下添付図面を参照して説明される好ましい実施の形態によって明らかにされるであろう。
【発明の効果】
【0011】
本発明によれば、ホテルや旅館等の宿泊施設において、宿泊施設全体での将来の月間又は年間の売上額を高精度に推定することのできる宿泊価格算出方法及び宿泊価格算出プラグラムを提供することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【0012】
【図1】実施形態１に係る複数のホテルが複数のエリア内に所在する様子を示す概略図である。
【図2】実施形態１に係るＡＤＲ推定方法を実現するためのＡＤＲ推定システムの全体構成の概略図である。
【図3】実施形態１に係るＡＤＲ推定方法を説明するためのフローチャートである。
【図4】特定ホテルデータベースのデータ構造図である。
【図5】特定同伴係数データベースのデータ構造図である。
【発明を実施するための形態】
【0013】
以下、本発明の実施形態について、図面を参照しながら詳しく説明する。
【0014】
［実施形態１］
＜全体構成＞
図１は、本発明の実施形態１に係る複数のホテル（宿泊施設）１～３が複数のエリア１０～３０内に所在する様子を示す概略図である。エリア１０～３０は、各々所定の地域ごとに区画された領域であり、それぞれエリア１０内に複数のホテル１が所在し、エリア２０内に複数のホテル２が所在し、エリア３０内に複数のホテル３が所在している。
＜全体構成＞
図１は、本発明の実施形態１に係る複数のホテル（宿泊施設）１～３が複数のエリア１０～３０内に所在する様子を示す概略図である。エリア１０～３０は、各々所定の地域ごとに区画された領域であり、それぞれエリア１０内に複数のホテル１が所在し、エリア２０内に複数のホテル２が所在し、エリア３０内に複数のホテル３が所在している。
【0015】
エリア１０～３０のそれぞれの区画は、適宜の条件に基づき任意に設定されてよいが、一般的には、都市や地域ごとにエリアが設定されたり、観光地の周囲に存在するひとまとまりが１つのエリアとして設定される等、宿泊客層、利用目的、設定単価等がおおよそ共通する複数のホテル群ごとにエリアが設定されることが好ましい。また、都市や地域をある一定の長さの半径を有する円又はある一定の長さの辺を有する四角形（正方形又は長方形等）で領域ごとに区切り、区切られた各円領域又は矩形領域ごとにエリアが設定されてもよい。
【0016】
なお、本実施形態１においては、複数のエリア１０～３０のうちの特定エリア１０ａ内に所在する複数のホテル１のうち、特定ホテル（特定施設）１ａの宿泊価格算出方法及び宿泊価格算出プラグラムについて説明する。以下、宿泊価格算出方法をＡＤＲ推定方法、そのＡＤＲ推定方法を実現するシステムとしての宿泊価格算出システムをＡＤＲ推定システム、宿泊価格算出プログラムをＡＤＲ推定プログラムともいうこととする。ここで、ＡＤＲとは、客室平均単価（Ａｖｅｒａｇｅ Ｄａｉｌｙ Ｒａｔｅ）として知られる価格情報であり、概括的には売上合計額／客室数で得られる数値であるが、他の種々のファクター（要因）を考慮することで、より詳細かつ高精度に推定が可能である。
【0017】
＜システム構成＞
図２は、この実施形態１に係るＡＤＲ推定方法（宿泊価格算出方法）を実現するためのＡＤＲ推定システムＳの全体構成の概略図である。ＡＤＲ推定システムＳは、実質的には、コンピュータ５を有して構成され、そのコンピュータ５は、キーボードやマウス等の入力部６及びディスプレイ等の出力部７を有してもよい。コンピュータ５は、例えばインターネット等のネットワークＷを介して、他のコンピュータ８やインターネットサイト９等に接続されていてもよい。
図２は、この実施形態１に係るＡＤＲ推定方法（宿泊価格算出方法）を実現するためのＡＤＲ推定システムＳの全体構成の概略図である。ＡＤＲ推定システムＳは、実質的には、コンピュータ５を有して構成され、そのコンピュータ５は、キーボードやマウス等の入力部６及びディスプレイ等の出力部７を有してもよい。コンピュータ５は、例えばインターネット等のネットワークＷを介して、他のコンピュータ８やインターネットサイト９等に接続されていてもよい。
【0018】
コンピュータ５は、内部にＣＰＵ（演算処理装置）５ａ及びメモリ５ｂを有している。ＣＰＵ５ａは、コンピュータ５の主要部として機能し、後述するＡＤＲ推定プログラムＰが起動されることにより様々な演算処理に基づき各種工程を実行する。メモリ５ｂは、記憶装置として機能し、その内部にＡＤＲ推定プログラムＰが格納されている。また、ＣＰＵ５ａの演算処理に基づく中間的な各種パラメータを一時的に記憶したり、後述する各種のデータベース（特定ホテルデータベースＤＢ１、特定同伴係数データベースＤＢ２等）を格納するのにも利用されてよい。
【0019】
＜動作説明＞
以下、本実施形態１に係るＡＤＲ推定プログラムＰが起動されることにより実行されるＡＤＲ推定方法の各工程について説明する。図３は、ＡＤＲ推定方法を説明するためのフローチャートである。なお、図３においては、（Ｓ．８）まで記載しているが、実施形態１においては、（Ｓ．５）までで一連のプロセスが終了するので、ここでは（Ｓ．５）までのプロセスについて説明する。（Ｓ．６）～（Ｓ．８）までのプロセスについては、ＡＤＲ推定方法として適宜別途追加可能である。
以下、本実施形態１に係るＡＤＲ推定プログラムＰが起動されることにより実行されるＡＤＲ推定方法の各工程について説明する。図３は、ＡＤＲ推定方法を説明するためのフローチャートである。なお、図３においては、（Ｓ．８）まで記載しているが、実施形態１においては、（Ｓ．５）までで一連のプロセスが終了するので、ここでは（Ｓ．５）までのプロセスについて説明する。（Ｓ．６）～（Ｓ．８）までのプロセスについては、ＡＤＲ推定方法として適宜別途追加可能である。
【0020】
まず、ＡＤＲを推定したい、つまり客室平均単価に相当する宿泊価格を算出したいホテルを、特定ホテル１ａとして特定する（Ｓ．０）。特定ホテル１ａは、複数のエリア１０～３０の中から特定された１のエリアである特定エリア１０ａ内に含まれており、特定エリア１０ａ内の複数のホテル１の中から特定されたホテル１ａである。
【0021】
図４は、特定ホテル１ａに関連するデータが相互に関連付けられて構築された特定ホテルデータベースＤＢ１のデータ構造図である。特定ホテルデータベースＤＢ１内には、特定ホテル１ａの部屋種１１、各部屋種ごとの部屋数１２、各部屋種ごとに設定された宿泊価格１３が互いに関連付けられている。なお、図４では、１月、２月、３月（特定月）の宿泊価格１３のみ示しているが、実際には、４月以降の宿泊価格１３の情報も関連付けられて格納されていてもよい。
【0022】
ここで、部屋種１１は、例えば、シングルルーム（１部屋にシングルベッドが１つ）、ダブルルーム（１部屋にダブルベッドが１つ）、ツインルーム（１部屋にシングルベッドが２つ）等の部屋ごとのタイプ分けを意味する。各部屋ごとに設定された宿泊価格１３は、例えば、宿泊施設側で設定した部屋ごとの１泊の価格であってもよい。
【0023】
特定ホテル１ａから宿泊価格１３等の情報が直接的に得られる場合は、その情報が特定ホテルデータベースＤＢ１内に格納されてもよく、特定ホテル１ａから直接的に情報が得られない場合は、例えば特定ホテル１ａのインターネットサイトのホームページから得られた情報に基づき宿泊価格１３等が特定ホテルデータベースＤＢ１内に格納されてもよい。また、例えば、特定ホテル１ａが開業前である等、宿泊価格１３等の情報が未設定である場合には、特定ホテル１ａが存在するエリア１０内の他のホテル１からの情報に基づいて想定される価格情報１３等が特定ホテルデータベースＤＢ１内に格納されてもよい。
【0024】
実施形態１においては、宿泊価格１３は、いずれの部屋種１１においても、「２名利用・１泊・素泊まり」の条件での宿泊価格とされる。もちろん、この条件は適宜他の条件に設定されてもよい。なお、ここで、宿泊価格１３は、１ヶ月内で変動しない場合は、１つの価格情報でよいが、繁忙・閑散等に応じて１ヶ月内で変動する場合は、特定ホテルデータベースＤＢ１内に日ごとの宿泊価格１３が格納されてもよい。
【0025】
（第１工程）
特定ホテル１ａが特定された後に、１年のうちの特定月における特定人数かつ特定条件での特定施設が備える部屋種１１ごとの月平均の宿泊価格を、複数の部屋種別平均特定宿泊価格として算出する工程（以下、第１工程という。）が、コンピュータ５により実行される（Ｓ．１）。
特定ホテル１ａが特定された後に、１年のうちの特定月における特定人数かつ特定条件での特定施設が備える部屋種１１ごとの月平均の宿泊価格を、複数の部屋種別平均特定宿泊価格として算出する工程（以下、第１工程という。）が、コンピュータ５により実行される（Ｓ．１）。
【0026】
ここにおいて、本実施形態１では、「特定人数かつ特定条件」は、「「２名利用・１泊・素泊まり」の条件を意味する（ここにおいて、この「特定人数かつ特定条件」を「特定宿泊条件」と簡易的にいうこととする。）。「１年のうちの特定月」は、この第１工程を実行する基準となる任意の月である。
【0027】
例えば、特定ホテルデータベースＤＢ１内の宿泊価格が３月のものであれば、特定月を３月と設定することができ、特定ホテルデータベースＤＢ１内の宿泊価格が１０月のものであれば、特定月を１０月と設定することができる。後述するように、特定月のＡＤＲに基づき、特定月以外の月のＡＤＲを推定したり、年間の平均ＡＤＲを推定したりする場合において、特定月が何月であるかの情報が利用される。
【0028】
なお、第１工程における演算プロセスの具体例としては、以下のように説明することができる。特定ホテル１ａにおける特定月（例えば、３月）の、特定宿泊条件における宿泊価格が、
シングルルームの宿泊価格：Ｐｓ
ダブルルームの宿泊価格：Ｐｗ
ツインルームの宿泊価格：Ｐｔ
であるとする。当該月の日ごと（３月１日～３月３１日まで）の宿泊価格を添え字１～３１で示すと、シングルルームの特定宿泊条件での特定月の日ごとの宿泊価格は、
１日：Ｐｓ１
２日：Ｐｓ２
・
・
１５日：Ｐｓ１５
・
・
３０日：Ｐｓ３０
３１日：Ｐｓ３１
となる。
シングルルームの宿泊価格：Ｐｓ
ダブルルームの宿泊価格：Ｐｗ
ツインルームの宿泊価格：Ｐｔ
であるとする。当該月の日ごと（３月１日～３月３１日まで）の宿泊価格を添え字１～３１で示すと、シングルルームの特定宿泊条件での特定月の日ごとの宿泊価格は、
１日：Ｐｓ１
２日：Ｐｓ２
・
・
１５日：Ｐｓ１５
・
・
３０日：Ｐｓ３０
３１日：Ｐｓ３１
となる。
【0029】
そうすると、特定月におけるシングルルームの部屋種別平均特定宿泊価格Ｐｓａｖｅは、
Ｐｓａｖｅ＝Σ（Ｐｓ１～Ｐｓ３１）／３１
特定月におけるダブルルームの部屋種別平均特定宿泊価格Ｐｗａｖｅは、
Ｐｗａｖｅ＝Σ（Ｐｗ１～Ｐｗ３１）／３１
特定月におけるツインルームの部屋種別平均特定宿泊価格Ｐｔａｖｅは、
Ｐｔａｖｅ＝Σ（Ｐｔ１～Ｐｔ３１）／３１
となる。ここで、Σ（Ｘ１～Ｘ３１）は、Ｘ１から順次Ｘ３１までの数値の和（合計値）を意味する。この３１という数字は、特定月の月内の日数に応じて変化し、特定月が２月の場合は２８又は２９となり、特定月が４月、６月、９月、１１月の場合は３０となる。
Ｐｓａｖｅ＝Σ（Ｐｓ１～Ｐｓ３１）／３１
特定月におけるダブルルームの部屋種別平均特定宿泊価格Ｐｗａｖｅは、
Ｐｗａｖｅ＝Σ（Ｐｗ１～Ｐｗ３１）／３１
特定月におけるツインルームの部屋種別平均特定宿泊価格Ｐｔａｖｅは、
Ｐｔａｖｅ＝Σ（Ｐｔ１～Ｐｔ３１）／３１
となる。ここで、Σ（Ｘ１～Ｘ３１）は、Ｘ１から順次Ｘ３１までの数値の和（合計値）を意味する。この３１という数字は、特定月の月内の日数に応じて変化し、特定月が２月の場合は２８又は２９となり、特定月が４月、６月、９月、１１月の場合は３０となる。
【0030】
（第２工程）
各部屋種１１ごとの部屋種別平均特定宿泊価格Ｐｓａｖｅ、Ｐｗａｖｅ、Ｐｔａｖｅを、特定ホテル１ａが備える総部屋数のうち対応する部屋種１１が占める割合に応じて按分して合計することにより、特定ホテル１ａの特定月における特定宿泊条件での総部屋数の月平均の宿泊価格を、１つの総合平均特定宿泊価格として算出する工程（以下、第２工程という。）が、コンピュータ５により実行される（Ｓ．２）。
各部屋種１１ごとの部屋種別平均特定宿泊価格Ｐｓａｖｅ、Ｐｗａｖｅ、Ｐｔａｖｅを、特定ホテル１ａが備える総部屋数のうち対応する部屋種１１が占める割合に応じて按分して合計することにより、特定ホテル１ａの特定月における特定宿泊条件での総部屋数の月平均の宿泊価格を、１つの総合平均特定宿泊価格として算出する工程（以下、第２工程という。）が、コンピュータ５により実行される（Ｓ．２）。
【0031】
第２工程においては、上記第１工程で演算された各部屋種１１ごとの部屋種別平均特定宿泊価格を用いて、当該特定ホテル１ａの特定月（３月）における特定宿泊条件での総部屋数全体での月平均の宿泊価格（総合平均特定宿泊価格）を算出する。特定ホテル１ａの各部屋種１１ごとの部屋数１２が、
シングルルーム部屋数：Ｎｓ
ダブルルーム部屋数：Ｎｗ
ツインルーム部屋数：Ｎｔ
総部屋数：ＮＴ＝Ｎｓ＋Ｎｗ＋Ｎｔ
である場合、特定ホテル１ａの特定月における特定宿泊条件での総合平均特定宿泊価格ＰＭａｖｅは、
ＰＭａｖｅ＝｛（Ｐｓａｖｅ×Ｎｓ）＋（Ｐｗａｖｅ×Ｎｗ）＋（Ｐｔａｖｅ×Ｎｔ）｝／ＮＴ
となる。
シングルルーム部屋数：Ｎｓ
ダブルルーム部屋数：Ｎｗ
ツインルーム部屋数：Ｎｔ
総部屋数：ＮＴ＝Ｎｓ＋Ｎｗ＋Ｎｔ
である場合、特定ホテル１ａの特定月における特定宿泊条件での総合平均特定宿泊価格ＰＭａｖｅは、
ＰＭａｖｅ＝｛（Ｐｓａｖｅ×Ｎｓ）＋（Ｐｗａｖｅ×Ｎｗ）＋（Ｐｔａｖｅ×Ｎｔ）｝／ＮＴ
となる。
【0032】
（第３工程）
特定ホテル１ａにおける部屋種１１と同伴係数とが相互に関連付けられた特定同伴係数データベースＤＢ２から、部屋種１１ごとの複数の同伴係数を、複数の部屋種別特定同伴係数として取得する工程（以下、第３工程という。）が、コンピュータ５により実行される（Ｓ．３）。
特定ホテル１ａにおける部屋種１１と同伴係数とが相互に関連付けられた特定同伴係数データベースＤＢ２から、部屋種１１ごとの複数の同伴係数を、複数の部屋種別特定同伴係数として取得する工程（以下、第３工程という。）が、コンピュータ５により実行される（Ｓ．３）。
【0033】
図５は、特定ホテル１ａの特定同伴係数データベースＤＢ２のデータ構造図である。特定同伴係数データベースＤＢ２内には、特定ホテル１ａが有する部屋種１１ごとに同伴係数１４が互いに関連付けられている。ここで、同伴係数１４とは、対応する部屋種１１が宿泊利用されるにあたって、実質的に何名での宿泊利用がされているかを指標する数値であり、所定期間（例えば、１ヶ月、６ヶ月、１年等）での１泊あたりの利用者数の平均値である。
【0034】
例えば、２名利用が前提でのダブルルームであっても、１名利用の日もあれば、エキストラベッドを使用しての３名利用の場合もあり得る。１名利用が前提でのシングルルームであっても、エキストラベッドを使用しての２名利用の場合もあり得る。このように、各部屋種１１での１泊利用の利用者数が実質的に何名であるかを演算したものが同伴係数１４である。
【0035】
仮に、１０日間のうち、１名利用が３日間、２名利用が５日間、３名利用が２日間であった場合、同伴係数１４は、｛（１×３）＋（２×５）＋（３×２）｝／１０＝１．９となる。また、１０日間のうち、１名利用が２日間、２名利用が６日間、利用なしが２日間であった場合、同伴係数１４は、｛（１×２）＋（２×６）＋（０×２）｝／１０＝１．４となる。
【0036】
このように、特定ホテル１ａに関して構築された特定同伴係数データベースＤＢ２内から、各部屋種１１ごとの同伴係数１４を、シングルルーム同伴係数ｓ１４、ダブルルーム同伴係数ｗ１４、ツインルーム同伴係数ｔ１４として部屋種１１ごとに取得する。この特定ホテル１ａのシングルルーム同伴係数ｓ１４、ダブルルーム同伴係数ｗ１４、ツインルーム同伴係数ｔ１４を総称して部屋種別特定同伴係数という。
【0037】
なお、この同伴係数１４は、１ヶ月における平均値であってもよく、その場合は、特定月における同伴係数１４（又は、特定月以外の月における同伴係数１４）として概念することができる。もちろん、１年間を通しての平均値であってもよく、開業から現在に至るまでの累計データの平均値であってもよい。
【0038】
また、同伴係数１４は、特定ホテル１ａ自身の実績に基づく数値であってもよいが、例えば特定ホテル１ａが開業前である等、実績データを有さない場合には、近隣周辺の同種ホテルの同伴係数１４を類推適用しても構わない。すなわち、エリア１０内の複数のホテル１の一部又は全部、又はエリア１０以外のエリア２０、３０等を含めた複数のホテル２、３の一部又は全部の実績データに基づいて同伴係数１４が算出され、特定ホテル１ａの部屋種別特定同伴係数ｓ１４、ｗ１４、ｔ１４の推定に用いられてもよい。
【0039】
（第４工程）
複数の部屋種別特定同伴係数ｓ１４、ｗ１４、ｔ１４を、特定ホテル１ａが備える総部屋数のうち対応する部屋種１１が占める割合に応じて按分して合計することにより、特定ホテル１ａの総部屋数の平均同伴係数を、１つの総合平均特定同伴係数として算出する工程（以下、第４工程という。）が、コンピュータ５により実行される（Ｓ．４）。
複数の部屋種別特定同伴係数ｓ１４、ｗ１４、ｔ１４を、特定ホテル１ａが備える総部屋数のうち対応する部屋種１１が占める割合に応じて按分して合計することにより、特定ホテル１ａの総部屋数の平均同伴係数を、１つの総合平均特定同伴係数として算出する工程（以下、第４工程という。）が、コンピュータ５により実行される（Ｓ．４）。
【0040】
第４工程では、第３工程で取得した部屋種別特定同伴係数ｓ１４、ｗ１４、ｔ１４と、特定ホテル１ａが有する部屋種１１ごとの部屋数１２の情報とに基づいて、特定ホテル１ａ全体の総部屋数の平均同伴係数を、総合平均特定同伴係数ａｖｅ１４として算出する。すなわち、ａｖｅ１４は、
ａｖｅ１４＝｛（ｓ１４×Ｎｓ）＋（ｗ１４×Ｎｗ）＋（ｔ１４×Ｎｔ）｝／ＮＴ
として算出される。この総合平均特定同伴係数ａｖｅ１４は、部屋種ごとの同伴係数１４を総部屋数で平準化した数値であり、原則として、１つの特定ホテル１ａに対し１つの数値となる。もちろん同伴係数１４が月ごとに変動する場合であって、特定月の同伴係数１４と特定月以外の同伴係数１４とを第３工程において別に取得する場合には、特定ホテル１ａに対して月ごとの総合平均特定同伴係数ａｖｅ１４が複数存在する場合もあり得る。
ａｖｅ１４＝｛（ｓ１４×Ｎｓ）＋（ｗ１４×Ｎｗ）＋（ｔ１４×Ｎｔ）｝／ＮＴ
として算出される。この総合平均特定同伴係数ａｖｅ１４は、部屋種ごとの同伴係数１４を総部屋数で平準化した数値であり、原則として、１つの特定ホテル１ａに対し１つの数値となる。もちろん同伴係数１４が月ごとに変動する場合であって、特定月の同伴係数１４と特定月以外の同伴係数１４とを第３工程において別に取得する場合には、特定ホテル１ａに対して月ごとの総合平均特定同伴係数ａｖｅ１４が複数存在する場合もあり得る。
【0041】
（第５工程）
総合平均特定宿泊価格ＰＭａｖｅと総合平均特定同伴係数ａｖｅ１４とに基づき、特定ホテル１ａの特定月（３月）における特定条件（特定宿泊条件のうち宿泊人数の条件（特定人数）以外の条件）での総合平均特定同伴係数ａｖｅ１４に対応する人数分の月平均の宿泊価格を、第１特定宿泊価格として算出する工程（以下、第５工程という。）が、コンピュータ５により実行される（Ｓ．５）。
総合平均特定宿泊価格ＰＭａｖｅと総合平均特定同伴係数ａｖｅ１４とに基づき、特定ホテル１ａの特定月（３月）における特定条件（特定宿泊条件のうち宿泊人数の条件（特定人数）以外の条件）での総合平均特定同伴係数ａｖｅ１４に対応する人数分の月平均の宿泊価格を、第１特定宿泊価格として算出する工程（以下、第５工程という。）が、コンピュータ５により実行される（Ｓ．５）。
【0042】
総合平均特定宿泊価格ＰＭａｖｅは、特定ホテル１ａの特定月における特定宿泊条件での月平均の宿泊価格である。ここで、特定宿泊条件は、特定人数としての「２名利用」という条件を含む。第１特定宿泊価格Ｐａｄｒ１は、総合平均特定同伴係数ａｖｅ１４が指標する宿泊人数に相応する宿泊価格であるので、特定宿泊条件における特定人数をＭとしたときに、第１特定宿泊価格Ｐａｄｒ１は、
Ｐａｄｒ１＝ＰＭａｖｅ×ａｖｅ１４／Ｍ
となる。なお、本実施形態１では、特定人数Ｍ＝２である。
Ｐａｄｒ１＝ＰＭａｖｅ×ａｖｅ１４／Ｍ
となる。なお、本実施形態１では、特定人数Ｍ＝２である。
【0043】
上記説明したように、ＡＤＲ推定プログラムＰを起動することにより、コンピュータ５（すなわち、その主要部としてのＣＰＵ５ａ）が、メモリ５ｂ内又は他のコンピュータ８等の内部に構成された記憶装置内に構築された特定ホテルデータベースＤＢ１及び特定同伴係数データベースＤＢ２を参照しつつ上記の５つの工程を実行する。それにより、特定ホテル１ａの特定月における特定条件（１泊・素泊まり）での総合平均特定同伴係数ａｖｅ１４が指標する人数利用での第１特定宿泊価格Ｐａｄｒ１が高い信頼性を有する数値データとして推定される。なお、この第１特定宿泊価格Ｐａｄｒ１は、特定ホテル１ａにおける、特定月かつ特定条件でのいわゆる単月の月次ＡＤＲといえる。
【0044】
［実施形態２］
実施形態２に係るＡＤＲ推定プログラムＰが起動されると、実施形態１にて説明した５つの工程に加え、以下の第６工程も実行される。
実施形態２に係るＡＤＲ推定プログラムＰが起動されると、実施形態１にて説明した５つの工程に加え、以下の第６工程も実行される。
【0045】
（第６工程）
特定ホテル１ａ又は特定エリア１０ａ内の特定ホテル１ａ以外の他のホテル１の特定宿泊条件での特定月（３月）の月平均の宿泊価格と特定月（３月）以外の月（例えば、１０月）の月平均の宿泊価格とに基づいて、特定ホテル１ａの特定月以外の月（例えば、１０月）における特定条件での総合平均特定同伴係数ａｖｅ１４に対応する人数分の月平均の宿泊価格を、第２特定宿泊価格として算出する工程（以下、第６工程という。）が、コンピュータ５により実行される（Ｓ．６）。
特定ホテル１ａ又は特定エリア１０ａ内の特定ホテル１ａ以外の他のホテル１の特定宿泊条件での特定月（３月）の月平均の宿泊価格と特定月（３月）以外の月（例えば、１０月）の月平均の宿泊価格とに基づいて、特定ホテル１ａの特定月以外の月（例えば、１０月）における特定条件での総合平均特定同伴係数ａｖｅ１４に対応する人数分の月平均の宿泊価格を、第２特定宿泊価格として算出する工程（以下、第６工程という。）が、コンピュータ５により実行される（Ｓ．６）。
【0046】
実施形態２においては、特定ホテル１ａの月次変動データベースＤＢ３がメモリ５ｂ又は他のコンピュータ８等の内部の記憶装置に格納されている。なお、図２では、月次変動データベースＤＢ３が他のコンピュータ８内部に格納された例を示している。月次変動データベースＤＢ３には、特定ホテル１ａの特定宿泊条件での宿泊価格１３が、１年間を通して月ごとに格納されている。なお、月次変動データベースＤＢ３内の宿泊価格１３は、実際の価格データであってもよいし、特定月を基準として標準化した比率の値であってもよい。また、部屋種１１ごとの各月の宿泊価格１３が格納されていてもよいし、特定ホテル１ａの部屋数全体としての各月の総合平均特定宿泊価格ＰＭａｖｅが格納されていてもよい。更にいえば、月次変動データベースＤＢ３は、必ずしも特定ホテル１ａの宿泊価格１３でなくてもよく、同種の他のホテル、例えば、特定エリア１０ａ内の他の複数のホテル１の一部又は全部の月ごとの宿泊価格１３の情報であってもよい。
【0047】
この月次変動データベースＤＢ３内の宿泊価格１３を用いて、特定ホテル１ａの特定条件での特定月以外の月の第２特定宿泊価格Ｐａｄｒ２を推定することができる。すなわち、第２特定宿泊価格Ｐａｄｒ２は、
Ｐａｄｒ２＝Ｐａｄｒ１×特定月以外の月の宿泊価格／特定月の宿泊価格
であり、この演算処理によって、簡便かつ高精度に特定月以外の月の第２特定宿泊価格Ｐａｄｒ２を推定することができる。例えば、特定月が３月、特定月以外の月が１０月である場合に、３月の第１特定宿泊価格Ｐａｄｒ１に基づき、簡便かつ高精度に１０月の第２特定宿泊価格Ｐａｄｒ２を推定することができる。なお、月次変動データベースＤＢ３内の宿泊価格１３を部屋種１１ごとの宿泊価格とするか、総合平均特定宿泊価格ＰＭａｖｅとするか、特定ホテル１ａの情報を用いるか、特定ホテル１ａ以外のホテル１の情報を用いるかは、適宜選択可能であり、いずれの情報を用いるかに応じて演算処理の負荷や推定の精度が変動する。なお、この第２特定宿泊価格Ｐａｄｒ２は、特定ホテル１ａにおける、特定月以外の月における特定条件でのいわゆる単月の月次ＡＤＲといえる。
Ｐａｄｒ２＝Ｐａｄｒ１×特定月以外の月の宿泊価格／特定月の宿泊価格
であり、この演算処理によって、簡便かつ高精度に特定月以外の月の第２特定宿泊価格Ｐａｄｒ２を推定することができる。例えば、特定月が３月、特定月以外の月が１０月である場合に、３月の第１特定宿泊価格Ｐａｄｒ１に基づき、簡便かつ高精度に１０月の第２特定宿泊価格Ｐａｄｒ２を推定することができる。なお、月次変動データベースＤＢ３内の宿泊価格１３を部屋種１１ごとの宿泊価格とするか、総合平均特定宿泊価格ＰＭａｖｅとするか、特定ホテル１ａの情報を用いるか、特定ホテル１ａ以外のホテル１の情報を用いるかは、適宜選択可能であり、いずれの情報を用いるかに応じて演算処理の負荷や推定の精度が変動する。なお、この第２特定宿泊価格Ｐａｄｒ２は、特定ホテル１ａにおける、特定月以外の月における特定条件でのいわゆる単月の月次ＡＤＲといえる。
【0048】
［実施形態３］
実施形態３に係るＡＤＲ推定プログラムＰが起動されると、実施形態２にて説明した６つの工程に加え、以下の第７工程も実行される。
実施形態３に係るＡＤＲ推定プログラムＰが起動されると、実施形態２にて説明した６つの工程に加え、以下の第７工程も実行される。
【0049】
（第７工程）
特定ホテル１ａ又は特定エリア１０ａ内の特定ホテル１ａ以外のホテル１の特定宿泊条件での各月ごとの平均宿泊価格に基づいて、特定ホテル１ａの特定条件での総合平均特定同伴係数ａｖｅ１４に対応する人数分の年平均の宿泊価格を、第３特定宿泊価格として算出する工程（以下、第７工程という。）が、コンピュータ５により実行される（Ｓ．７）。
特定ホテル１ａ又は特定エリア１０ａ内の特定ホテル１ａ以外のホテル１の特定宿泊条件での各月ごとの平均宿泊価格に基づいて、特定ホテル１ａの特定条件での総合平均特定同伴係数ａｖｅ１４に対応する人数分の年平均の宿泊価格を、第３特定宿泊価格として算出する工程（以下、第７工程という。）が、コンピュータ５により実行される（Ｓ．７）。
【0050】
実施形態３においては、実施形態２における第２特定宿泊価格Ｐａｄｒ２の推定を特定月以外の全ての月について実行する。その結果、特定月及び特定月以外の全ての月について、すなわち１年間の１２ヶ月全ての月についての特定ホテル１ａの特定条件での総合平均特定同伴係数ａｖｅ１４に対応する人数分の月平均の宿泊価格を推定する。そして、それら１２個の宿泊価格を合計し平均値を算出することで、特定ホテル１ａの特定条件での第３宿泊価格Ｐａｄｒ３が高い信頼性を有する数値データとして推定される。なお、この第３宿泊価格Ｐａｄｒ３は、特定ホテル１ａにおける、年間平均ＡＤＲといえる。
【0051】
［変形例］
なお、ＡＤＲ推定プログラムＰの起動によって実行されるＡＤＲ推定方法が、以下の第８工程を更に有してもよい。
なお、ＡＤＲ推定プログラムＰの起動によって実行されるＡＤＲ推定方法が、以下の第８工程を更に有してもよい。
【0052】
（第８工程）
特定同伴係数データベースＤＢ２における部屋種１１に対応する同伴係数１４を、部屋種１１の宿泊実績に基づいて更新する工程（以下、第８工程という。）が、コンピュータ５により実行される（Ｓ．８）。
特定同伴係数データベースＤＢ２における部屋種１１に対応する同伴係数１４を、部屋種１１の宿泊実績に基づいて更新する工程（以下、第８工程という。）が、コンピュータ５により実行される（Ｓ．８）。
【0053】
特定同伴係数データベースＤＢ２内の同伴係数１４は、特定ホテル１ａ又は特定ホテル１ａ以外の他のホテル１における宿泊実績から算出された固定値であってもよい。しかしながら、変形例においては、同伴係数１４が過去の宿泊実績及び新たな宿泊実績に基づいて、定期的に又は常に更新されるものであってもよい。
【0054】
以上、本発明の好ましい実施の形態を説明したが、本発明はこれらに限定されるものではなく、その要旨の範囲内で様々な変形や変更が可能である。例えば、本発明は以下の趣旨を含むものとする。
【0055】
［趣旨１］
複数の宿泊施設が複数のエリアごとに区分され、その複数エリアのうちの各エリアに前記複数の宿泊施設のうちの一部である複数の宿泊施設が含まれており、
前記複数のエリアの中から特定された１のエリアが特定エリアとして定義され、前記特定エリア内に所在する前記複数の宿泊施設の中から特定された１の宿泊施設が特定施設として定義された場合において、前記特定施設に関連する宿泊価格を算出する宿泊価格算出方法であって、
コンピュータにより、以下の（１）～（５）の工程を実行する宿泊価格算出方法。
（１）１年のうちの特定月における特定人数かつ特定条件での前記特定施設が備える部屋種ごとの月平均の宿泊価格を、複数の部屋種別平均特定宿泊価格として算出する工程。
（２）前記部屋種別平均特定宿泊価格を、前記特定施設が備える総部屋数のうち対応する部屋種が占める割合に応じて按分して合計することにより、前記特定施設の前記特定月における前記特定人数かつ前記特定条件での総部屋数の月平均の宿泊価格を、１つの総合平均特定宿泊価格として算出する工程。
（３）前記特定施設における前記部屋種と同伴係数とが相互に関連付けられた特定同伴係数データベースから、前記部屋種ごとの複数の同伴係数を、複数の部屋種別特定同伴係数として取得する工程。
（４）前記複数の部屋種別特定同伴係数を、前記特定施設が備える総部屋数のうち対応する部屋種が占める割合に応じて按分して合計することにより、前記特定施設の総部屋数の平均同伴係数を、１つの総合平均特定同伴係数として算出する工程。
（５）前記総合平均特定宿泊価格と前記総合平均特定同伴係数とに基づき、前記特定施設の前記特定月における前記特定条件での前記総合平均特定同伴係数に対応する人数分の月平均の宿泊価格を、第１特定宿泊価格として算出する工程。
複数の宿泊施設が複数のエリアごとに区分され、その複数エリアのうちの各エリアに前記複数の宿泊施設のうちの一部である複数の宿泊施設が含まれており、
前記複数のエリアの中から特定された１のエリアが特定エリアとして定義され、前記特定エリア内に所在する前記複数の宿泊施設の中から特定された１の宿泊施設が特定施設として定義された場合において、前記特定施設に関連する宿泊価格を算出する宿泊価格算出方法であって、
コンピュータにより、以下の（１）～（５）の工程を実行する宿泊価格算出方法。
（１）１年のうちの特定月における特定人数かつ特定条件での前記特定施設が備える部屋種ごとの月平均の宿泊価格を、複数の部屋種別平均特定宿泊価格として算出する工程。
（２）前記部屋種別平均特定宿泊価格を、前記特定施設が備える総部屋数のうち対応する部屋種が占める割合に応じて按分して合計することにより、前記特定施設の前記特定月における前記特定人数かつ前記特定条件での総部屋数の月平均の宿泊価格を、１つの総合平均特定宿泊価格として算出する工程。
（３）前記特定施設における前記部屋種と同伴係数とが相互に関連付けられた特定同伴係数データベースから、前記部屋種ごとの複数の同伴係数を、複数の部屋種別特定同伴係数として取得する工程。
（４）前記複数の部屋種別特定同伴係数を、前記特定施設が備える総部屋数のうち対応する部屋種が占める割合に応じて按分して合計することにより、前記特定施設の総部屋数の平均同伴係数を、１つの総合平均特定同伴係数として算出する工程。
（５）前記総合平均特定宿泊価格と前記総合平均特定同伴係数とに基づき、前記特定施設の前記特定月における前記特定条件での前記総合平均特定同伴係数に対応する人数分の月平均の宿泊価格を、第１特定宿泊価格として算出する工程。
【0056】
［趣旨２］
上記の宿泊価格算出方法は、コンピュータにより、以下の（６）の工程を更に実行してもよい。
（６）前記特定施設又は前記特定エリア内の宿泊施設の前記特定人数かつ前記特定条件での前記特定月の月平均の宿泊価格と当該特定月以外の月平均の宿泊価格とに基づいて、前記特定施設の前記特定月以外の月における前記特定条件での前記総合平均特定同伴係数に対応する人数分の月平均の宿泊価格を、第２特定宿泊価格として推定する工程。
上記の宿泊価格算出方法は、コンピュータにより、以下の（６）の工程を更に実行してもよい。
（６）前記特定施設又は前記特定エリア内の宿泊施設の前記特定人数かつ前記特定条件での前記特定月の月平均の宿泊価格と当該特定月以外の月平均の宿泊価格とに基づいて、前記特定施設の前記特定月以外の月における前記特定条件での前記総合平均特定同伴係数に対応する人数分の月平均の宿泊価格を、第２特定宿泊価格として推定する工程。
【0057】
［趣旨３］
上記の宿泊価格算出方法は、コンピュータにより、以下の（７）の工程を更に実行してもよい。
（７）前記特定施設又は前記特定エリア内の宿泊施設の前記特定人数かつ前記特定条件での各月ごとの平均宿泊価格に基づいて、前記特定施設の前記特定条件での前記総合平均特定同伴係数に対応する人数分の年平均の宿泊価格を、第３特定宿泊価格として推定する工程。
上記の宿泊価格算出方法は、コンピュータにより、以下の（７）の工程を更に実行してもよい。
（７）前記特定施設又は前記特定エリア内の宿泊施設の前記特定人数かつ前記特定条件での各月ごとの平均宿泊価格に基づいて、前記特定施設の前記特定条件での前記総合平均特定同伴係数に対応する人数分の年平均の宿泊価格を、第３特定宿泊価格として推定する工程。
【0058】
［趣旨４］
上記の宿泊価格算出方法は、コンピュータにより、以下の（８）の工程を更に実行してもよい。
（８）前記特定同伴係数データベースにおける前記部屋種に対応する前記同伴係数を、当該部屋種の宿泊実績に基づいて更新する工程。
上記の宿泊価格算出方法は、コンピュータにより、以下の（８）の工程を更に実行してもよい。
（８）前記特定同伴係数データベースにおける前記部屋種に対応する前記同伴係数を、当該部屋種の宿泊実績に基づいて更新する工程。
【0059】
［趣旨５］
複数の宿泊施設が複数のエリアごとに区分され、その複数エリアのうちの各エリアに前記複数の宿泊施設のうちの一部である複数の宿泊施設が含まれており、
前記複数のエリアの中から特定された１のエリアが特定エリアとして定義され、前記特定エリア内に所在する前記複数の宿泊施設の中から特定された１の宿泊施設が特定施設として定義された場合において、前記特定施設に関連する宿泊価格を算出する宿泊価格算出プログラムであって、
コンピュータに、以下の（１）～（５）の工程を実行させる宿泊価格算出プログラム。
（１）１年のうちの特定月における特定人数かつ特定条件での前記特定施設が備える部屋種ごとの月平均の宿泊価格を、複数の部屋種別平均特定宿泊価格として算出する工程。
（２）前記部屋種別平均特定宿泊価格を、前記特定施設が備える総部屋数のうち対応する部屋種が占める割合に応じて按分して合計することにより、前記特定施設の前記特定月における前記特定人数かつ前記特定条件での総部屋数の月平均の宿泊価格を、１つの総合平均特定宿泊価格として算出する工程。
（３）前記特定施設における前記部屋種と同伴係数とが相互に関連付けられた特定同伴係数データベースから、前記部屋種ごとの複数の同伴係数を、複数の部屋種別特定同伴係数として取得する工程。
（４）前記複数の部屋種別特定同伴係数を、前記特定施設が備える総部屋数のうち対応する部屋種が占める割合に応じて按分して合計することにより、前記特定施設の総部屋数の平均同伴係数を、１つの総合平均特定同伴係数として算出する工程。
（５）前記総合平均特定宿泊価格と前記総合平均特定同伴係数とに基づき、前記特定施設の前記特定月における前記特定条件での前記総合平均特定同伴係数に対応する人数分の月平均の宿泊価格を、第１特定宿泊価格として算出する工程。
複数の宿泊施設が複数のエリアごとに区分され、その複数エリアのうちの各エリアに前記複数の宿泊施設のうちの一部である複数の宿泊施設が含まれており、
前記複数のエリアの中から特定された１のエリアが特定エリアとして定義され、前記特定エリア内に所在する前記複数の宿泊施設の中から特定された１の宿泊施設が特定施設として定義された場合において、前記特定施設に関連する宿泊価格を算出する宿泊価格算出プログラムであって、
コンピュータに、以下の（１）～（５）の工程を実行させる宿泊価格算出プログラム。
（１）１年のうちの特定月における特定人数かつ特定条件での前記特定施設が備える部屋種ごとの月平均の宿泊価格を、複数の部屋種別平均特定宿泊価格として算出する工程。
（２）前記部屋種別平均特定宿泊価格を、前記特定施設が備える総部屋数のうち対応する部屋種が占める割合に応じて按分して合計することにより、前記特定施設の前記特定月における前記特定人数かつ前記特定条件での総部屋数の月平均の宿泊価格を、１つの総合平均特定宿泊価格として算出する工程。
（３）前記特定施設における前記部屋種と同伴係数とが相互に関連付けられた特定同伴係数データベースから、前記部屋種ごとの複数の同伴係数を、複数の部屋種別特定同伴係数として取得する工程。
（４）前記複数の部屋種別特定同伴係数を、前記特定施設が備える総部屋数のうち対応する部屋種が占める割合に応じて按分して合計することにより、前記特定施設の総部屋数の平均同伴係数を、１つの総合平均特定同伴係数として算出する工程。
（５）前記総合平均特定宿泊価格と前記総合平均特定同伴係数とに基づき、前記特定施設の前記特定月における前記特定条件での前記総合平均特定同伴係数に対応する人数分の月平均の宿泊価格を、第１特定宿泊価格として算出する工程。
【符号の説明】
【0060】
ａｖｅ１４：総合平均特定同伴係数
ＤＢ１：特定ホテルデータベース
ＤＢ２：特定同伴係数データベース
ＤＢ３：月次変動データベース
Ｍ：特定人数
Ｎｓ：特定ホテルのシングルルームの部屋数
Ｎｗ：特定ホテルのダブルルームの部屋数
Ｎｔ：特定ホテルのツインルームの部屋数
ＮＴ：特定ホテルの総部屋数
Ｐ：ＡＤＲ推定プログラム（宿泊価格算出プログラム）
Ｐａｄｒ１：第１特定宿泊価格
Ｐａｄｒ２：第２特定宿泊価格
ＰＭａｖｅ：特定ホテルの特定月における特定宿泊条件での総合平均特定宿泊価格
Ｐｓ：特定ホテルの特定月における特定宿泊条件でのシングルルームの宿泊価格
Ｐｓａｖｅ：シングルルームの特定月における部屋種別平均特定宿泊価格
Ｐｗ：特定ホテルの特定月における特定宿泊条件でのダブルルームの宿泊価格
Ｐｗａｖｅ：ダブルルームの特定月における部屋種別平均特定宿泊価格
Ｐｔ：特定ホテルの特定月における特定宿泊条件でのツインルームの宿泊価格
Ｐｔａｖｅ：ツインルームの特定月における部屋種別平均特定宿泊価格
Ｓ：ＡＤＲ推定システム（宿泊価格算出システム）
ｓ１４、ｗ１４、ｔ１４：部屋種別特定同伴係数
Ｗ：ネットワーク
１～３：ホテル（宿泊施設）
１ａ：特定ホテル（特定施設）
５：コンピュータ
５ａ：ＣＰＵ（演算処理装置）
６：入力部
７：出力部
８：他のコンピュータ
１０～３０：エリア
１０ａ：特定エリア
１１：部屋種
１２：部屋数
１３：宿泊価格
１４：同伴係数
ＤＢ１：特定ホテルデータベース
ＤＢ２：特定同伴係数データベース
ＤＢ３：月次変動データベース
Ｍ：特定人数
Ｎｓ：特定ホテルのシングルルームの部屋数
Ｎｗ：特定ホテルのダブルルームの部屋数
Ｎｔ：特定ホテルのツインルームの部屋数
ＮＴ：特定ホテルの総部屋数
Ｐ：ＡＤＲ推定プログラム（宿泊価格算出プログラム）
Ｐａｄｒ１：第１特定宿泊価格
Ｐａｄｒ２：第２特定宿泊価格
ＰＭａｖｅ：特定ホテルの特定月における特定宿泊条件での総合平均特定宿泊価格
Ｐｓ：特定ホテルの特定月における特定宿泊条件でのシングルルームの宿泊価格
Ｐｓａｖｅ：シングルルームの特定月における部屋種別平均特定宿泊価格
Ｐｗ：特定ホテルの特定月における特定宿泊条件でのダブルルームの宿泊価格
Ｐｗａｖｅ：ダブルルームの特定月における部屋種別平均特定宿泊価格
Ｐｔ：特定ホテルの特定月における特定宿泊条件でのツインルームの宿泊価格
Ｐｔａｖｅ：ツインルームの特定月における部屋種別平均特定宿泊価格
Ｓ：ＡＤＲ推定システム（宿泊価格算出システム）
ｓ１４、ｗ１４、ｔ１４：部屋種別特定同伴係数
Ｗ：ネットワーク
１～３：ホテル（宿泊施設）
１ａ：特定ホテル（特定施設）
５：コンピュータ
５ａ：ＣＰＵ（演算処理装置）
６：入力部
７：出力部
８：他のコンピュータ
１０～３０：エリア
１０ａ：特定エリア
１１：部屋種
１２：部屋数
１３：宿泊価格
１４：同伴係数
【要約】
【課題】ホテルや旅館等の宿泊施設において、宿泊施設全体での将来の月間又は年間の売上額を高精度に推定することのできる宿泊価格算出方法及び宿泊価格算出プラグラムを提供すること。
【解決手段】コンピュータにより、以下の（１）～（５）の工程を実行する宿泊価格算出方法。（１）１年のうちの特定月における特定宿泊条件での特定ホテル１ａが備える部屋種１１ごとの月平均の宿泊価格Ｐｓａｖｅ、Ｐｗａｖｅ、Ｐｔａｖｅを算出する工程。（２）特定ホテル１ａの特定月における特定宿泊条件での総部屋数の月平均の宿泊価格ＰＭａｖｅを算出する工程。（３）特定同伴係数データベースＤＢ２から、部屋種１１ごとの同伴係数１４を取得する工程。（４）特定ホテル１ａの総部屋数の平均同伴係数ａｖｅ１４を算出する工程。（５）特定ホテル１ａの特定月における特定条件での平均同伴係数ａｖｅ１４に対応する人数分の月平均の宿泊価格Ｐａｄｒ１を算出する工程。
【選択図】図３
【解決手段】コンピュータにより、以下の（１）～（５）の工程を実行する宿泊価格算出方法。（１）１年のうちの特定月における特定宿泊条件での特定ホテル１ａが備える部屋種１１ごとの月平均の宿泊価格Ｐｓａｖｅ、Ｐｗａｖｅ、Ｐｔａｖｅを算出する工程。（２）特定ホテル１ａの特定月における特定宿泊条件での総部屋数の月平均の宿泊価格ＰＭａｖｅを算出する工程。（３）特定同伴係数データベースＤＢ２から、部屋種１１ごとの同伴係数１４を取得する工程。（４）特定ホテル１ａの総部屋数の平均同伴係数ａｖｅ１４を算出する工程。（５）特定ホテル１ａの特定月における特定条件での平均同伴係数ａｖｅ１４に対応する人数分の月平均の宿泊価格Ｐａｄｒ１を算出する工程。
【選択図】図３
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
