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The Approach of Hoshino Resort — Using the Elas...
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Elastic Co
December 16, 2015
Technology
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290
The Approach of Hoshino Resort — Using the Elastic Stack for Visualization
Eiji Hisamoto | Hoshino Resort | Tokyo | December 16, 2015
Elastic Co
December 16, 2015
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Transcript
2015/12 1 2015年12月16日 星野リゾート 久本英司 1 Ϧκʔτʹ͓͚Δ&-,Λ׆༻ͨ͠ ՄࢹԽͱڞ༗ͷऔΓΈ 星野リゾートの紹介
2
2015/12 2 Ϧκʔτͷհ ホテル・旅館の運営会社です 創業101年 全国35カ所 ホテル運営会社
オーナー 開発会社 運営会社 ホテル 旅館 REIT 投資 会社 投資 家 3 Ϧκʔτͷհ ͷ ք ϦκφʔϨ 4
2015/12 3 Ϧκʔτͷհ 星のや富士 界鬼怒川 界加賀 5 Ϧκʔτͷհ 星のや東京
2016年開業 星のやバリ 2016年開業予定 6
2015/12 4 Ϧκʔτͷհ 沿革 1904 創 業
1995 1999 2001 2005 2011 2013 認知度 星 野 佳 路 社 長 就 任 ー 再 開 発 ー 運 営 開 始 旅 館 運 営 事 業 開 始 星 軽 井 沢 界 開 始 星 竹 富 島 0 10 20 30 40 0 1000 2000 3000 4000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 7 久本英司(ひさもとえいじ) 星野リゾート グループ情報システム ユニットディレクター 2003年入社 転職5社目 リゾートライフを送りたくて移住を決意 予想外に規模が拡大しほぼ東京勤務 星野リゾートグループ全体の IT企画・開発・運用を担当 趣味はクライミングとスキーと薪割り 息子に同じ趣味を叩き込み中 ࣗݾհ8
2015/12 5 星野リゾートにおける 情報共有の取り組み 9 ϗςϧɾཱྀؗͷӡӦʹؔΘΔਓʑ 情報
P A お客様 距 離 経 営 判 断 流 れ 情 報 流 れ セクショナリズム 縦割り組織 機能分業 トップダウン 大規模施設運営で有効な仕組 10
2015/12 6 Ϧκʔτͷ৫ઓུ フラットな 組織文化 マルチタスク 全員で 経営判断
現場スタッフ 予約センター 間接部門 社長 お客様 フ ロ ン ト 清 掃 調 理 料 飲 多能工(マルチタスク) マーケティング スタッフ 情報 経営判断 総支配人 顧客満足と生産性の両立 11 ใڞ༗ڝ૪ྗͷݯઘ 経営 情報 経営判断を正しく行うために情報共有は必須 稼働情報 生産性情報 満足度情報 営業予測・実績分析データ 労働生産性実績データ 顧客満足度アンケートデータ 見 化 情 報 喧々諤々と議論する 決める役割の人が決める 12
2015/12 7 ݱঢ়ͷ՝ 既存の仕組みが イケてない アルゴリズムを探索する前の前の段階 KPIの変化に ついていけない • ホテルシステム標準のBIツールが
遅くて使い物にならない • CSV→Excelで分析資料を作ってい るため加工が大変 • データディスカバリできない • リアルタイムに対応できない • 複数の指標を組み合わせるニー ズに対応できない • システムがバラバラ • データフォーマットがバラバラ • データが取れていない • 未来予測が難しい リスク対策による 制限 • 基幹システムに直接つないで データゴリゴリを許容できない 現場ニーズの高度化 変化対応力 リスク対策 13 ELKによる 可視化の実際 14
2015/12 8 վળΞϓϩʔν とにかく貯めておける場所 あらゆる経営情報 稼働情報 生産性情報 満足度情報
Business Value Dashboard Data Discovery Tool Value Ops アルゴリズム探索 AcKon 必要な時に 必要な人が 必要な情報に アクセスできる 15 &-,ͰՄࢹԽʹऔΓΉ " ! # Business Value Dashboard Data Discovery Tool Value Ops Action 必要最小限の ダッシュボードを 作って仮説検証 構築・計測・学習 のフィードバック ループは最初か ら実践 開発チームとビ ジネスの把握や 可視化のビジョ ンを共有 手書き マインドマップ アクロクエスト 社からELKで行 こうと提案 16
2015/12 9 ՄࢹԽͷࣄྫ キャンセルリスクの高い予約時期や チャネルを把握する事が可能に。 17 ՄࢹԽͷࣄྫ
チャネルの配分比率が正しいか常に把握できる状態に。 高リスク案件(キャンセル確率が高い)ものが明らかになる。 団体客の大量キャ ンセルが発生 18
2015/12 10 ՄࢹԽͷࣄྫ 2015年 2014年 19 ՄࢹԽͷࣄྫ 会員数の増減とリピータ比率を可視化
20
2015/12 11 γεςϜߏʢকདྷߏؚΉʣ Web Beacon Access Log Google PageSpeed
Insights Firewall Log Revenue Data WorkKme Data ・・・ メール あらゆるデータをElasKcsearchに投入し、可視化。 WatcherによるアラートやTimelionによる時系列分析を強化予定。 マーケティング分析から、BVD・SIEMへ発展させる。 21 ٕज़త؍͔Βݟͨ&-,ಋೖͷϝϦοτ スキーマレス • データ活用が素早くできるようになった。 豊富なAPI • 複雑な集計、分析も手軽に実現できる。 Kibana • 打ち合わせをしながらカスタマイズ。 他のミドルウェアとの連携が可能 • Apache Spark等との連携による機械学習の導入による予測ブッキン グカーブの実現。 ElasKc社によるサポート • 早急で親切なサポート。 22
2015/12 12 ͜Ε͔Β 運営力を 最大化す るための 情報基盤 需要予測 稼働予測 稼働調整
リソース 調整 生産性 満足度 利益 アルゴリズム アルゴリズム アルゴリズム 価値 リスク AcKvity Based Cost IoT 23 24