ホテル・旅館備品×AI検索の導入シナリオ

ホテル・旅館備品の営業組織が「提案の属人化」に気づいてからAI検索を導入し、3ヶ月で変化を実感するまでの流れを描く。

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きっかけ: ベテランの退職予定

あるホテル・旅館備品企業で、20年選手のベテラン営業が来年退職することが判明した。タオルからスリッパまで、取扱5,000〜15,000点の商材を横断的に把握できるのはこのベテランだけ。施設のグレード・ブランドイメージ・コスト目標に合う備品選定がベテラン任せ——この知識が丸ごと失われる危機感が、検索の仕組みを見直すきっかけになった。

導入1週目: データ取り込み

商品マスタ（CSV）をAICatalogに取り込む。品番・商品名・スペック・価格——既存データをそのまま流し込むだけ。特別なデータ整備は不要だった。

導入2〜3週目: ベテランが検証

ベテラン営業が実際の顧客要望をAICatalogに入力し、返ってくる結果をチェック。「高級旅館 今治タオル フェイスタオル 白 厚手 ロゴ刺繍対応」と入力すると、自分が選ぶであろう商品がほぼ同じ順で並んでいた。選定理由も的確。「これなら任せられる」——ベテランのお墨付きが出た。

導入1ヶ月: 新人が使い始める

新人2人がAICatalogを使い始める。最初は半信半疑だったが、選定理由を読みながら提案するうちに「なぜこの商品なのか」が分かるようになった。提案準備時間は40分から8分に短縮。

導入3ヶ月: 組織の変化

指標	導入前	3ヶ月後
提案準備時間	40分/件	8分/件
新人の対応力	ベテラン同席が必須	単独で8割の案件に対応
提案件数/月	60件（チーム計）	100件超
ベテラン依存度	極めて高い	段階的に低下中

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まとめ

ホテル・旅館備品のAI検索導入は、「ベテランの退職」という危機感がきっかけだった。しかし実際に導入してみると、ベテランの知見を組織に残すだけでなく、新人の成長速度と提案件数の増加という副次効果も得られた。

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