シンガポールのホテルが時間ごとの最適化で待機リムジンの購入をやめた事例

シンガポールの大手高級ホテルは24時間体制でリムジンサービスを運営し、月平均約9,000件の送迎を行っていた。イベントや休日期間中のゲストサービスを守るため、計画担当者は外注車両を待機させており、この習慣が年間数百万ドル規模の追加コストを生んでいた。

賢明な答えは、大掛かりな輸送プラットフォームではなかった。このプロジェクトは予測分析、表計算ソフトによる最適化、ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）を組み合わせ、計画担当者が1日の各時間帯ごとに自社車両と外注リムジンが何台必要かを判断できるようにした。

この捉え方により、経営上の問いは「どれだけの余剰キャパシティなら安心と感じられるか」から「実際にどの時間帯に待機車両が必要か」へと変わった。システムはサービス品質を維持しながら、あまりに広範に配分されていた高コストの余裕分を削減した。

この事例は、オペレーションズ・リサーチがしばしば、ツールを運用者に合わせることで成果を上げることを示す有益な例である。解決策は広く利用可能なツールを用いたため、研究プロジェクト終了後も計画担当者や管理担当者が使い続けやすかった。

待機キャパシティは不安ではなく時間単位で計画する

時間単位のキャパシティ計画は、日次平均よりも需要の実際の形により適合していた。

表計算ソフトによる最適化により、モデルを計画担当者の既存のワークフローに近い形で保つことができた。

RPAは、小規模な最適化ツールが定常業務になかなか定着しない原因となる事務作業を削減した。

需要の急増が怖いときは、その急増を時間単位で定量化すること。控えめな最適化ツールでも、サービス水準を下げずに一律のバックアップキャパシティを置き換えられる。

公表された事例では、サービス水準を改善しつつ年間最大320万シンガポールドルの削減が報告されている。このアプローチは、実践的なホスピタリティ分野のキャパシティ計画事例としてINFORMS Journal on Applied Analyticsで発表された。