おもてなしDX2026

　現状認識　

ホテル宿泊業においては、国が掲げる「持続可能な観光立国の復活」の中で、国内交流拡大の目標で、日本人の地方部延べ宿泊者数を令和7年までに3.2億人泊にする。（令和元年実績：3.0億人泊）また、インバウンド訪日外国人旅行者数を令和元年の3,188万人を超える水準にするための目標を掲げている。

しかし、コロナ禍の長引く経済の停滞で、2000年度には7万4876軒あった旅館・ホテルは、2022年度の旅館・ホテルの軒数は50,321軒と減少傾向にある。軒数は減少したが、海外のインバウンド需要の増加に伴う、ホテルの開業ラッシュが続く中、課題に挙げられているのは、慢性的な働き手不足。

生産年齢人口の減少と少子化が加速する中で、今後5年/10年後、旅館・ホテルを運営するための体制づくりはより難しくなると予測できる。

　DX戦略の目的　

本戦略は、このような時代の変化に、我が社がデジタルツールをどのような位置づけで、どのように活用していくのか。また今の仕事のやり方・考え方・組織体制をどのように変革させていくか、見えない社内の業務を可視化し、2025年の崖問題以降の組織全体のデジタル環境の変革を行い、長期的な視点で、どう繁栄していくのかを「DX戦略」として示すものである。

　DXの歩み　

株式会社錦水館が本格的にDXを推進すると決定したのは、2021年7月の経営計画発表会でした。コロナ禍の厳しい経営環境の中で、お客様の満足度の向上とスタッフの生活の安定を実現するために、時代にあった経営を行うという方針を定め、これからのDX活用の重要性を全スタッフの前で共有し、DX推進をするための準備を行ったことがきっかけ。以来、データ活用の勉強会やDX勉強会、データドリブン大会など社内教育を大切にしてまいりました。2024年10月には、これらの取り組みをまとめ、広島県廿日市市では初の「DX認定」を取得。さらなるお客様満足度の向上と、スタッフが仕事がやり易い環境を整えるべく、業務にDXツールを取り入れ、継続的な改善活動を行っている。

　DXに関する方針　

錦水館では、デジタル技術を活用することで、商品やサービスの向上、ビジネスモデルの変革、組織・企業文化への浸透を目的とする。競争環境が激しい状況下であっても、浸透することで、より多くのお客様に必要とされる企業となる。

　DX戦略　

当社では、「情報環境整備」「顧客データ」「DXツール」をボトムアップで活用し、お客様満足度の向上と生産性向上の両立を目指す。

• 【情報の整頓】顧客データは、いつでも活用できる状態にしておく。

• 【意思決定のし易さ】会社の業績、お客様評価をBIツールで可視化する。

• 【選択と集中】顧客データを分析し、設備投資の優先順位を明確にする。

• 【人財教育】デジタルツールの活用を推進するための人財育成を行う。

• 【外部リソースとのリレーション】パートナー企業と協力し、DX推進を行う。

　DX推進においては以下の二つの基本方針とする　

１．【付随業務】デジタルツールを活用することで、既存ビジネスの生産性を改善する。

２．【主業務】データ活用により顧客の新たな価値創造を行う。

　DX戦略を実現するための５つの柱　

１．業務システムの最適化と連携

販売から損益管理まで一気通貫のデータ管理を行い、顧客創造と顧客満足の向上を行う。そのためのシステム連携を構築する【顧客管理・労務管理・経理・発注請求】

２．組織体制の変革

DXプロジェクトを推進するための社長管轄のDX推進チームを設置し、事業部全体のデジタル化の推進を行うと共に、各部門の業務改善や、新規事業へのチャレンジを加速する。

３．IT人財の創出

デジタル技術を活用し、自ら業務改善を行うことができる人財を社内で創出するために、社内教育の体制を整え、教育訓練を実施する。

４．業務効率化【付随業務】

既存の業務の洗い出しを行い、アナログ業務をデジタル化する（紙の帳票類の削減、RPAによる単純作業の自動化、業績データの自動集計）。バックヤード業務の効率化を図り、ムリ・ムダ・ムラを排除し、お客様の付加価値を提供する時間を増やす。生成AIを活用し、業務時間の短縮を行う。

５．スピード経営【主業務】

経営の意思決定に必要な顧客データ・業績データを可視化する。意思決定しやすいグラフを作成し、業績に関わる部門がリアルタイムで経営状況を把握するデータハウスを作成する。蓄積されたデータと生成AIの分析を活用し、KKD（勘・経験・度胸）ではなく、新KKD（科学的・計画的・データ）の決定プロセスを実行する。

　DX戦略を実現するための予算 　

１．総人件費の5％を教育投資に使う。

DX推進を行うための教育投資を総人件費の5％毎年行う。データ・AI活用を実践できる人財を育てる。

２．デジタルツールや既存システムの更新

デジタルツール及びシステム修繕・改修の予算を年間約1,000万円を予算化。

　DX戦略のロードマップ 　

DX戦略を全社で共有し、DX戦略5つの柱の取組みを長期計画で実行する。毎年DXセレクションに挑戦し、自社の進捗確認と目標設定を行う。

 【業務システムの最適化と連携】 

• 現在の基幹システム・クラウド型の会計システム・POSシステムを連携することで業績状況をスピーディーに把握する。

• 業績状況のデータソースは、デジタルツールと連携し、最新情報がリアルタイムで更新する。

• 「Kinsui Studio」へ各業績データを集約する。

 【データ連携の流れ】 

例.基幹システムのデータ連携

１．基幹システムのデータは、Googleクラウドに蓄積。

２．その後スプレッドシートにデータを反映。

３．スプレッドシートに紐づくGoogleルッカースタジオのデータが自動更新。

　DX推進体制　

DXプロジェクトを推進するための社長管轄のDX推進チームを設置し、事業部全体のデジタル化の推進を行うと共に、業務の見える化を進める。

　DX推進チームのミッション　

Process to Value. （プロセスを価値へ）

毎日の業務プロセスを、誰かにとっての「価値」へと昇華させる挑戦です。

デジタル技術を用いてプロセスを再構築し、生まれたリソースを顧客への新たな「価値」へ転換します。

DXプロジェクトを推進するための社長管轄のDX推進チームを設置し、事業部全体のデジタル化の推進を行うと共に、業務の見える化を迅速に進める。

• 現場担当スタッフは社外研修（DXに関する方針に準ずる）に参加。またサポート企業と協力し、DX推進プログラムを社内で開催。ITツールやAIの知識を学びながら、実際に取り組んだ内容を共有し、改善を繰り返す。

• 半期に1回の社長とDX推進チームが主体となり「成果報告会」を開催し、課題や課題解決にどのようなデータやツールを使ったのか？を各部門で発表。成功例の共有を行っている。

• DX推進チームによるヒアリングにより、ツール開発のサポートを行う。

　IT人財に求められるスキル　

IT人財に求められるスキル

　DX_AI 成果事例共有会・DX推進プログラムの実施　

ITツールやAIを活用した業務改善の成果事例の発表会を実施。発表した優良事例は、他部門で積極的にマネする。グループワークを通して、AIやDXツールを活用すれば改善できる業務などの意見出しを行い。半年間のDX推進プログラムで実行する仕組みを行っている。

　おもてなしDXスキル一覧　

幅広い人財が従事する宿泊業において最初から高いスキルを求めるのではなく、デジタルツールをまず触って活用して、利用技術を高めていくことを大切にする。導入している社内のDXツールの基本活用から、もう一歩進んだ利用技術を高めるために、上記にあるDX推進プログラムやDX大会、DX推進チームのサポートにより、スキルを高めていく。ボトムアップ型の支援を行う。

　データ活用人財の育成　

弊社の経営計画は、MQ会計をベースに作成を行っています。経営の数字を理解し、現場の意思決定のスピードをあげるため、「マネージメントゲーム」を毎月社内で開催し、若手からベテラン迄、製造業の社長の疑似体験を行います。ゲームを進める中で自らの意思決定で会社の業績がどのように変化したかを体験できる研修内容です。

研修を行う目的は、３つ。

①社内の共通言語の浸透

②社長の意思決定を学ぶ

③将来の幹部育成

各部門の業務プロセスにおいて、業務の要件定義、マニュアル化を進める。自動化の必要な業務を選定し、業務フローの見直しを行う。取り扱うデータ量や更新頻度に合わせて、データ蓄積を行う。全体に影響する自動化が必要な業務は、外部パートナーに協力を依頼し、システム構築を行う。

事例.

• フロントサービス業務。ひとつの顧客データから「料理確認表」「夕食時間の確認表」「座席表」を作成。

• 総合型DXプラットフォーム「Lark」で紙で提出していた宿泊アンケートや、会社での稟議書・出張申請書・研修報告書・クレーム報告書などの社内フォームをノーコードのアプリで作成。集計からデータの可視化を一元化。

• 宿泊部門の売上データの自動集計化。毎日AM8:00とPM4:00にデータがスプレッドシートに自動集計。入力や転記ミスを防ぐ。

• RPAを活用して、日常集計業務の自動化を行う。ロボが行うため、業務のミスが0に。

• 生成AIを活用して、採用の求人のオファー文章の自動生成。ひとり当たりの作成時間が10分から5分に短縮。

　改善前 / 課題　

アプリ導入前は、紙・WEBのアンケートの両方を取っていた、月多い時で約300枚以上アンケートの回答があったため、紙の内容をExcelに打ち込みを行っていた。月締めのアンケート集計業務は外部委託しており、それでも3日～5日時間を要していた。紙は都度PDFにして、メール等で送信していたため、毎日5分～10分の作業も負担になっていた....

　改善後 / 成果　

お客様の声をリアルタイム収集＆自動グラフ化

コロナ禍に非接触対応のため、紙のアンケートからGoogleフォームを活用して、お部屋にQRコードの入ったPOPを作成し、お客様の声を収集していました。フォームに回答するとGASを組んで、gmailへ自動転送していましたが、メールを開かないとお客様アンケートがいつ回答されたのか分かりませんでした。そのためクレームがあっても、気づかず、そのままチェックアウトとなり、お客様対応が疎かになっていました。

総合型DXプラットフォーム「Lark」のBASE（ノーコードアプリ作成ツール）でお客様アンケートを作成し、社内のチャットグループに通知が届くことで、すぐにお客様の声を確認でき、チェックアウト時にお声かけや、対応ができるようになりました。さらに、届いたアンケートは即時にグラフ化され、会議資料などの作成時間（約1時間）が０分になりました。

　改善前 / 課題　

今までは、社内の稟議や申請書類などは、紙で提出をして、担当者→上司→社長→経理と、承認者がたくさんおり、誰かが休みの場合は、稟議がストップしたり、忙しくて確認が出来ずに、承認までの時間がかかっていました。そのため急ぎの案件も対応が後手に回っていました...

　改善後 / 成果　

研修報告書の提出や社内決済までの承認時間を削減

こういった悩み（現場の声）がDX推進チームに届き、総合型DXプラットフォーム「Lark」のBASE（ノーコードアプリ作成ツール）で決裁が必要な紙の稟議書、帳票類をアプリ化。すぐに稟議が届く仕組みに改善しました。

担当者が決裁アプリに日付/参加者/内容/金額/領収書などの項目を入力し、ボタンを押すと、次の上司に自動的に通知がポップアップで届き、内容を確認し上司がチェックBOXにチェックを入れると、社長へ。社長がチェックをすると、最終管理者の経理担当へアプリを経由して届く仕組みになり、今まで半日から1日かかっていた業務時間が、最短1分で決裁が確定できるようになりました。また経費の支払いも行うことができ、業務時間の短縮に繋がりました。

　改善前 / 課題　

各部門の業績データは、毎月の月例会議で実績報告する仕組みになっています。館ごとの業績データは、各館の責任者がExcelで管理しており、シートごとにデータを管理していたのですが、行や列がズレてしまい、誤った数字を報告する。大きなミスもありました。また集計業務は、チェックアウト後にシステムの日次処理を行うため、処理が終わるまでの時間は待機しないといけない状況でした...

　改善後 / 成果　

経営者、部門責任者の意思決定スピードアップ。データを基に改善アクションや販売タスクを実行。

今までは、社内の部門ごとの業績データは、各部門責任者が管理していて、ある意味ブラックBOXでした。各部門の業績データをリアルタイムに把握するために、Googleサイトに各部門のデータを集約するデータハウスを作成。Googleアカウントを取得したスタッフにダッシュボードが見れる仕組みにしました。管理職まで見れるデータなどもあり、職責によって閲覧できるデータを制限。

ダッシュボード内にある業績データは、基幹システムに蓄積された顧客データ・販売データをクラウドに接続。クラウド内にデータを蓄積し、Googleルッカースタジオで見える化し、8時、14時にデータが自動更新される仕組みになり、集計・更新業務の手間が無くなりました。

業績データがリアルタイムで集計され、グラフが更新。最新のデータを基に、各部門の実行計画（改善アクションや販売タスク）の作成が楽になりました。毎日の朝礼での数字報告。毎月の月例会議で、各部門のマネージャーから実行計画の進捗にも活用しています。

会議資料の作成に半日かかってい時間が0時間に。リアルタイムでデータが更新されるため、常に報告資料更新されるため、補足資料の準備で済むようになりました。

　改善前 / 課題　

各OTA（オンライントラベルAG）の宿のクチコミ評価は、今まで生成AIを活用してGAS（Google Apps Script）を組んで実施していましたが、どうしても欲しいデータを取得することが出来ず、手作業での情報収集を行っていました。集計業務に約3時間程かかっていました。

　改善後 / 成果　

RPA（Robotic Process Automation）人間が行うパソコン上の定型的な事務作業（マウス操作やキーボード入力など）をソフトウェアロボットに自動化させる技術を活用して、データ収集を行う。ロボが自動でデータを収集するため、転記作業のミスは0。自動でロボが作業を行うため、約3時間程の作業時間が0に。

その後、集めたデータをPDF化し、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成AI）にデータを読み込ませ、自社の評価をAIが分析。強み・弱み・ライバルとの比較を実施し、サービスの改善に活用している。

開発担当：ホテル宮島別荘 洋食調理 河戸宏之

　改善前 / 課題　

朝食の発注をするのに30分程度かかってました。更に大体の必要数を把握するのに約半年ほどの経験が必要。発注ミスも多発。

　改善後 / 成果　

AIに動員数を打ち込むと必要食材の数を自動で算出。在庫と必要数の差のみ発注すれば生成AIが数を算出。　

現在の計算方法　生成AIにお客様数を入力

必要数ー在庫数＝発注数、発注時間約10分　年約260回＝43.5時間

年間約86.5時間の削減、また新入社員でも発注業務をできるようになった。時間短縮よりも誰でもできるようになったことが1番の成果です。

開発担当：錦水館 サービスチーム 田中雄太

　改善前 / 課題　

錦水館の1F売店には約50品目の商品があるため、在庫管理と発注業務に時間がかかっていた。改善前は、発注が必要な商品は、業者名や商品名、ロット数を都度入力し、印刷してFAXするという業務フローで、パソコンの入力作業の手間が多い状態でした。

• 在庫をチェックし、発注したい商品と数をメモする。約10分

• 各業者毎に発注書を手書きFAX、メール発注はExcelでの発注書を記入し送信する。約20分(商品毎に業者を自身で把握し、商品毎の最低ロットも覚える必要があった。その為、新任はさらに時間がかかる)

　改善後 / 成果　

発注業務の時短を行うために、発注アプリを開発。商品にあるバーコードをアプリを起動し読み込む→発注日を選択→数量を入力し登録→登録ボタンを押すと、連携されたスプレッドシートの発注書にデータが自動反映。パソコンの入力作業の工数が無くなりました。

• アプリを起動して、発注したい商品のバーコードを読み取り発注数を記入する。約5分。

• (業者毎の発注書に自動に振り分けられ、ロットの指定がある物は最低ロットに自動的に変換される為、発注業者とロット数を覚える必要がなくなった。)

• スプレッドシートの発注書をPCから直接FAX、メール発注はPDFにし添付。約5分。

• デジタル化した為ペーパーレスを実現。

• 発注ログも同システムに付け加え、二重発注や発注漏れを軽減することに成功した。

• また、同システムを応用し毎月の棚卸しを２時間から40分に削減することにも成功しました。

開発担当：錦水館 採用チーム 西谷友美

　改善前 / 課題　

見込みのある学生さんにオファーを送る際、主な課題が3つありました。1つ目は一斉送信できず時間がかかる点、2つ目に送信するスタッフによりオファー内容に差が出る点、3つ目がオファー文が定型文だとオファー承諾率が下がる点です。

• 改善前は、学生検索をしてオファーしたい人材を探す→PR文など学生さんの登録内容を読む→オファー文を作成し送付する、という手順でした。時間は一人あたり平均10分です。基本的には定型文を作成しておき、魅力を感じた点・活躍頂けそうな点を、個人に合わせて入力し送付しておりました。

　改善後 / 成果　

• 改善後は、オファーしたい人材を探す→学生さんの登録内容のページを「Fireshot」でPDF化する→RAGチャットにそのPDFを入れ、作成してと入力する→30秒程度でAIがオファー文を作成→オファー文の齟齬が無いかチェック→コピー＆ペーストで送付という手順です。時間は一人当たり平均5分に削減できました。

• 今まではほぼオファー文が定型でしたが、学生さんに合わせて企業のアピールポイントも変えるなど、より個人に合わせたオファー文が作成できています。

• 年間250時間かかっていた作業が、125時間削減できました。

経営の意思決定に必要な顧客データ・業績データを見える化し、データ更新を自動化することで、スピード決定を行う。早く決定することで成果に繋がり、成果をもとにまたスピード決定→実行のサイクルを回す。KKD（勘・経験・度胸）ではなく、新KKD（科学的・計画的・データ）を決定のプロセスにする。

　改善前 / 課題　

コロナ禍で観光地を訪れるお客様が激減しました。これまで、お客様に喜んでいただこうと、品数を増やし、多様なニーズに対応するため商品アイテム数を増やしていましたが、お客様数が減少し、食材の賞味期限切れなどが発生し、多くのロスが出ました。メニューも多かったため、お客様が入店して選ぶ時間、メニューも多かったため、異なる食材、工程で調理しなければならなかったため、料理提供も遅く、お客様に迷惑がかかる状況でした。

　改善後 / 成果　

「あれもこれも売りたい！」から、本当にお客様に選ばれる商品は何なのかをPOSデータを分析し、販促物の見直しを実行。

課題の改善のために、DX推進チームと現場スタッフでミーティングを実施し、「本当にお客様が選んでいる商品は何か？」を、まずはPOSの実績データを分析することにしました。その結果、ほとんどの売上が特定のメニューに集中していることが分かりました。

実績データを、スタッフにも分かり易く解析できるように、GoogleのLooker StudioでPOSデータをグラフ化し、ダッシュボードでABC分析やOPQR分析を行いました。スタッフのミーティングの中で、「売れているメニューが目立つように画像を大きくしよう。」「この商品は画像を載せずにテキストだけでいいんじゃない。」「もう思い切ってこの商品は止めませんか。」という意見なども活発にでるようになり、販促物（メニュー・POP）の見直しを行いました。

その結果、いらないメニューを無くして、重点販売メニューに変更し、席案内・オーダー時間・料理提供時間の一連の業務時間の短縮が行われ、席の回転数が改善。コロナ前の良かった時の業績と比較してコロナ前対比 売上175％アップという成果に繋がりました。

この経験から、今では現場の料理長もデータを見る習慣が生まれ、定期的な商品の入替案が上がるようになりました。

　改善前 / 課題　

宿泊・観光業は、繁忙期と閑散期の波が激しく、日々の宿泊料金のコントロールが収益アップの要になります。以前は、担当者の経験に左右され、宿泊料金の決定もまばらでした。パートナー企業にも販売促進に携わる業務を委託しているため、共通の認識の元となるデータ管理が出来ていませんでした。

　改善後 / 成果　

利益（粗利益）の最大化を行うためのレベニューマネジメントに宿泊データを活用。

レベニューマネジメントとは、需要と供給のバランスを調整して、売上や利益を最大化させる販売管理の手法です。現場のマネージャーと、パートナー企業の担当者で販売計画を考える上で、判断するために必要な業績データをGoogleルッカースタジオで見える化。担当者同士で意見の擦り合わせを行い、意思決定できるようになりました。

責任者は、毎日の出勤時に、半年先の先行予約を確認しながら、休前日、平日などの価格を日々変動させています。以前は、システムの都合上、自社HP、OTA（オンライントラベルAG）のデータしか抽出できなかったのですが、基幹システムを新システムに移行してから、電話予約のお客様情報もデータとして積み上げることができるようになりました。

日々の宿泊データを参考に、宿泊料金の上げ下げを行い、利益（粗利益）の最大化を目指している。データは、マネージャー以外のスタッフも閲覧でき、意思決定に必要な情報を「見える化」（ビジュアライゼーション）。

データ活用と設備投資を行い、粗利益の最大化を目指した結果、平均宿泊単価は、28,000→48,000円（今現在）に改善。

　改善前 / 課題　

既存ビジネスモデルの強みは、高い利益率の宿泊がメイン（粗利益80％）、その半面弱みは、定期的な設備投資が必要。また利益率が良い分、付加価値を生むための人件費やエネルギーコストがかかるため。今後、少子高齢化に向かう日本にとって、採用コストや物価高の影響を受けやすい業界でもあると認識しています。影響が大きい分、少数精鋭でも運営できるオペレーション設計とパートスタッフが主体となったビジネスモデルに挑戦が必要と認識。

　改善後 / 成果　

• 新たにチャレンジしたことがテイクアウト事業への挑戦です。

• ホテル宮島別荘では、経営体制の刷新を機に、現場主導の「宮島新名物プロジェクト」を始動しました。料理人の河戸と経営陣は、BIツールのデータ分析から競合の少ない「コロッケ」に着目。宮島名物の穴子や広島牛を使用した独自のレシピを開発しました。

• 製造コストや投資回収の課題に対し、生成AIを活用してシミュレーションを行った結果、適切な販売価格を設定でき、早期の収益化を実現。さらにAIは販促活動にも波及し、スタッフによる楽曲制作など自発的なアイデア創出を促しました。データに基づく現状把握と、AIによる柔軟な発想を掛け合わせることで、現場の声を活かしたDXの成功モデルを構築しました。

• 開発時は生成AIを活用し、原価率から投資回収プランを試算して最適な販売価格を決定。開店後は在庫欠品や多言語対応の不備に直面しましたが、販売データの蓄積と口コミの分析により、発注のルール化やメニュー修正を迅速に実施しました。

• 現在はデータ共有の仕組みが整い、繁忙期でも欠品のない安定供給を実現しています。現場の熱意にデータとAIを掛け合わせた本件は、ボトムアップ型DXの成功モデルとなりました。

取り組んだ結果、ホテル宮島別荘の全体売上の4％を実現。利益に関しては全体の利益の6％を生む成果に繋がっている。