ホテル・宴会
AIエージェントMVP導入事例
宴会レイアウト・見積AIエージェントMVP
会場条件と人数から、レイアウト案と見積ドラフトをすばやく作る。
ホテルウエディング、宴会、法人イベントでは、会場レイアウト、卓配置、進行、備品、料理、飲料、装花などの確認が多く、初期提案が経験者に偏りやすくなります。
守秘情報に配慮し、業務内容は匿名・一部再構成しています。
対象業務
ホテルウエディング・宴会の初回提案準備
主な入力
人数・宴会形式 / 会場条件 / 過去見積 / 備品・オプション表
MVPの出力
レイアウト案 / 卓配置メモ / 見積ドラフト
改善の方向
レイアウト案、見積ドラフト、確認事項を標準化する
Workflow
現状の業務フローと詰まり
AI化する前に、まず現場の作業、使っているデータ、人が判断しているポイントを分解します。
ホテル・宴会
業務フロー設計図
Before
営業担当が過去資料を探し、会場条件と人数を照らし合わせて手作業で初期案を作成。
AI Agent MVP
条件、過去見積、備品表を参照し、レイアウト案、見積ドラフト、確認事項を生成。
After
担当者は提案の妥当性と顧客要望の反映を確認し、商談に集中できる。
Input
Output
ホテル・宴会
現場で起きている流れ
問い合わせ・希望条件の確認
人数、日程、宴会形式、予算、希望演出などを営業担当がヒアリング。
会場条件と卓配置の確認
会場の広さ、動線、卓形式、スクリーンや音響位置を見ながら配置案を検討。
詰まり
会場ごとの制約を経験者が頭の中で判断しがち。
備品・料理・飲料・演出の確認
備品表、料理プラン、飲料、装花、音響などを照らし合わせて見積項目を拾う。
詰まり
過去資料や料金表が分散し、抜け漏れが起きやすい。
レイアウト案と見積ドラフト作成
顧客に出す前のたたき台を作り、確認事項をまとめる。
詰まり
初回提案までの準備が担当者の経験に依存する。
MVP Scope
MVPで作る仕組み
いきなり大きな開発に進まず、まずは入力、AIの下書き、担当者の確認までを小さく動く形にします。
Demo MVP
条件入力から提案準備までを一画面で整理
会場条件と人数を入れると、レイアウト候補、見積ドラフト、追加確認事項をまとめます。
入力する情報
- 人数・宴会形式
- 会場条件
- 過去見積
- 備品・オプション表
生成する下書き
- レイアウト案
- 見積ドラフト
- 確認事項リスト
人が確認するポイント
MVPで作るもの
- 会場、人数、宴会形式、希望条件を入力すると、レイアウト案と確認事項を整理。
- 料理、飲料、備品、音響、装花などをもとに見積ドラフトを作成。
- 担当者が最終確認すべきリスクや追加ヒアリング項目を表示。
期待できる変化
- 初回提案までの準備時間を短縮。
- 経験者に依存していた確認項目を標準化。
- 提案前の抜け漏れを減らし、商談品質を揃えやすくする。
Operation Design
AIに任せる範囲、人が確認する範囲
AIで全部を自動化するのではなく、下書き、確認、判断の役割を分けることで、現場で使える形にします。
AIが下書きする範囲
- 条件に近い過去案件を参照し、初期レイアウト案を作る。
- 料理、飲料、備品、演出項目を拾い、見積ドラフトを作る。
- 追加ヒアリングが必要な項目を一覧化する。
人が確認する範囲
- 会場導線、消防・安全面、顧客要望との整合性を確認する。
- 料金、在庫、手配可否など最終提案前の判断を行う。
- 顧客との商談で提案内容を調整する。
MiToAが支援する範囲
- 既存の見積書、備品表、会場資料を整理し、AIが参照できる形にする。
- レイアウト案と見積ドラフトの出力フォーマットを業務に合わせて設計する。
- 担当者が修正しやすい運用ルールと確認フローを作る。
Validation
MVPとして検証する前提
実データや顧客情報をそのまま公開せず、まずは小さく動く範囲で効果と運用負荷を確認します。
守秘情報に配慮
顧客名、個人名、売上、案件名などはデモデータ化し、公開範囲を整理します。
1業務から検証
全体開発ではなく、効果が見えやすい業務に絞ってMVPとして検証します。
次フェーズを判断
効果、運用負荷、追加開発範囲を整理し、本格導入へ進むか判断します。
Other Cases
他のMVP事例
Next Step
自社業務でMVP化できるテーマを整理する
具体的な開発内容が決まっていなくても問題ありません。業務フロー、使っているデータ、現場で詰まっている作業から、AI化しやすいテーマを整理します。