HelloShiftがホテル施設全体におけるAI音声エージェントのパフォーマンスに関する自社データを公開
15か月間の実際の宿泊客からの電話を分析した結果、AIがホテルの電話対応の75%を人間の手を借りずに処理しており、また、電話の4分の1はフロントデスクの営業時間外にかかってくることが明らかになった。
AIを活用したホテル運営プラットフォームを提供するHelloShiftは本日、同社のAI音声エージェントがホテル施設全体で15か月間にわたって対応した実際のゲストからの電話データに基づいた集計概要を発表しました。この調査結果は、ゲストが実際にホテルにどのような問い合わせをしているのか、そしてそのうちAIが現在どれだけの件数を自動で処理しているのかを、現場レベルで把握できるものです。
このデータは、宿泊客がホテルの既存の電話番号にダイヤルし、HelloShiftのAI音声エージェントが応答した通話のみに基づいています。数値はすべて集計値であり、割合を示しています。宿泊客の情報、ホテル名、通話件数などは一切公開されていません。
主な調査結果
AIが人間の介入なしに通話の75%を処理する
データセット全体を通して、AI音声エージェントは着信コールの約75%をフロントデスクのスタッフに転送することなく解決しました。残りの25%は人間のスタッフに転送されましたが、これは通常、ゲストが人間の判断を必要とする事柄を希望していたか、または特定の担当者と話したいと明示的に依頼した場合です。
HelloShiftの自動通話分析による解決率は、厳密に測定した場合、約72%でした。通話時間は平均約1分で、ホテルの電話のトラフィックの大部分を占める、定型的で業務指向の問い合わせの量と一致しています。
電話の4分の1は、通常の受付時間外にかかってくる。
着信電話の約25%は、通常のフロントデスク営業時間（午前8時から午後6時）外にかかってきており、19%は、比較的余裕のある午前7時から午後7時という時間帯外にかかってきています。24時間体制のスタッフを配置していない施設では、こうした電話対応はこれまで見落とされがちでした。例えば、到着が遅れた際の確認、直前の予約に関する質問、部屋に入れなくなった宿泊客への対応などです。
AI音声応答は午後2時でも午前2時でも同じように応答する。営業時間外の対応状況は、実際にはデータセットの中で最も明確な投資対効果（ROI）の指標となる。
ゲストが電話をかける最も一般的な理由は、担当者と連絡を取るためです。
手作業でレビューした無作為抽出の通話サンプルを、主な理由ごとに分類した。ゲストが応答した通話（切断を除く）の内訳は以下のとおりである。
約27%が、フロントデスクや特定のスタッフなど、誰かと連絡を取りたいと考えていた。
約19％は滞在中のリクエストで、ハウスキーピング、メンテナンス、または部屋へのアクセスに関するものでした。
約17%は既存の予約に関する対応（確認、到着遅延、または早期チェックインのリクエスト）でした。
約14%は新規予約または空室状況の問い合わせでした。
約14%は物件に関する質問で、設備、営業時間、ペットポリシー、料金などが含まれていました。
約4％は道順や交通手段に関する質問だった。
約4%は請求または支払いに関する問い合わせでした。
担当者と直接話すことが最も一般的な通話形態ですが、それが大多数を占めるわけではありません。ほとんどの場合、AIは具体的なタスクを処理しています。例えば、到着の遅れ、客室清掃の依頼、ペットに関するポリシーの質問、空室状況の確認などです。
騒音に関する率直な意見
着信のおよそ4分の1は、すぐに切断されたり、間違い電話やポケットダイヤルによるものでした。これはホテルの電話回線におけるノイズレベルであり、分母から除外されていません。75%の処理率は、通話中の通話だけでなく、着信全体の通話量に基づいて算出されています。
データが示唆すること
「どの施設でも同様の傾向が見られます」と、HelloShiftの創業者兼CEOであるスディール・タクール氏は述べています。「AIは、フロントスタッフが目の前のゲストから時間を奪うような、反復的で時間外の、ルーティング処理が複雑な業務を吸収しつつ、人間ならではの温かい対応はそのまま残します。電話はもはや、誰も対応できないものではなくなるのです。」
独立系ホテルや中規模ホテルグループにとって、実務上のメリットは人員配置の効率化です。同じフロントデスクチームが人員を増やすことなくより多くの業務をこなせるようになり、営業時間外の電話も取りこぼすことなく確実に対応できるようになります。
このデータは、AIがフロントデスクのスタッフを完全に置き換えることを示唆するものではありません。「これは人間ですか？」と尋ねて電話を切ったゲストもデータセットに含まれています。AI音声は、それ自体がホスピタリティ体験となるのではなく、カバレッジとトリアージのためのインフラストラクチャとして理解するのが最も適切です。
方法論に関する注記
本報告書は、15か月間にわたり、HelloShiftのAI音声エージェントがホテル施設全体で応答した通話データに基づいています。通話意図の分類は、プラットフォームに組み込まれた自動通話分析に基づいています。通話意図の内訳を手動で確認したサンプルでは、ランダムに選択し、通話ごとに単一のラベルで分類しました。切断、間違い電話、ポケットダイヤルとしてフラグが立てられた通話も、総通話量に含まれています。
