ホテル業界におけるAHR（Average House Rate）とは？
ホテル業界の分野におけるAHR（Average House Rate）（えーえいちあーる、Average House Rate、Tarif Moyen des Chambres）は、宿泊施設において販売された客室1室あたりの平均宿泊料金を示す指標です。客室売上高を稼働客室数で割ることで算出され、ホテル全体の価格戦略や収益管理の基礎データとして利用されます。シーズンや曜日、需要変動に応じて変化する客室単価を把握し、競合ホテルとの比較や料金調整に用いられるため、ホテル運営において欠かせないKPIの一つです。
AHRの歴史と概念の由来
AHRという概念は、1960年代から1970年代にかけてアメリカの大手ホテルチェーンが導入した収益管理手法に端を発します。当時は航空産業の発展とともに宿泊需要が急増し、客室稼働率だけでは収益性を把握しきれない状況となりました。そこで客室単価という視点を加え、客室1室あたりの平均収入を可視化するためにAHRが誕生しました。
日本においては1980年代後半のバブル期に外資系ホテルが日本市場に参入した際、先進的な収益管理システムを導入し、AHRが注目されるようになりました。さらに1990年代以降、国内ホテルも同様の手法を取り入れ、AHRを活用して宿泊料金を設定する流れが加速しました。これにより、単に客室を埋めるだけではなく、利益率を最大化する料金戦略が確立されることとなりました。
AHRの算出方法と活用方法
AHRは「客室売上高 ÷ 稼働客室数」というシンプルな計算式で求められます。たとえば、ある日の宿泊収入が100万円で、その日に稼働した客室数が50室だった場合、AHRは2万円となります。この値を月次や週次で集計し、季節変動やイベント開催時の影響を比較することで、価格戦略の見直しや競合分析に役立てられます。
具体的には、需要が高まる繁忙期にはAHRを引き上げ、閑散期には割引プランを提供して客室稼働を維持するようなダイナミックプライシング戦略が取られます。また、複数の販売チャネル（オフィシャルサイト、OTA、旅行代理店など）を通じて異なる料金を設定し、チャネルごとの売上構成比とAHRを分析することで、最適なチャネルミックスを検討します。
さらに
AHRの現状と今後の課題
近年、OTA（Online Travel Agency）やダイレクトブッキングの普及により、チャネルごとの価格差が拡大し、AHRの管理がより複雑化しています。特に、コロナ禍以降は宿泊需要が大きく変動し、従来の需要予測モデルだけではAHRを正確に見積もるのが難しくなっています。その結果、リアルタイムでの価格更新や直感的ではない需要変動への対応が急務とされています。
また、サブスクリプション型サービスや長期滞在プランの導入により、単純な1泊単価だけではなく平均宿泊単価が分散するケースが増加しています。そのため、ホテル側は滞在日数別やプラン別のAHRを細かく算出・分析し、滞在形態ごとの価格戦略を練る必要があります。これに伴い、AIやビッグデータ分析を活用して、需要予測精度を高める試みが進んでいます。
さらに、経済情勢や大型イベント、天候など外部要因がAHRに与える影響が大きくなりつつあるため、データサイエンスを駆使したダイナミックプライシングシステムの導入が広がっています。AIが過去の予約データや市場トレンドを学習し、最適な価格を自動で提示することで、ホテル運営者は人的リソースを節約しながら、利益最大化を図れるようになっています。
まとめ
AHR（Average House Rate）は、客室1室あたりの平均宿泊料金を表す重要指標であり、ホテルの収益管理や価格戦略の根幹を支えます。RevPARや稼働率と組み合わせて分析することで、効率的な運営が可能となります。今後は、OTAや多様な宿泊プランの影響を踏まえた需要予測精度の向上や、AIによるダイナミックプライシングの導入が進み、ホテル収益管理はさらに高度化していくでしょう。
