ブランドン・マコネル氏、企業コマーシャル・エグゼクティブおよびホスピタリティ・リーダー。
現在の経済的不確実性にもかかわらず、デベロッパーたちは前進を続け、レガシーポートフォリオに追加する次世代の資産のための宿泊施設を模索している。しかし、私たちは自問する必要がある：ステークホルダーの成功に向けて、新たなAI駆動型ツールを本当に活用できているのだろうか？
特に応用型生成AIやエージェント型AIの領域において、AIが社会の成長における世界の重要な転換点の一つとして記録されることは周知の事実だ。多くの人々がAIと機械学習を有益に活用する方法を学ぶ一方で、ロボットによる支配や日常生活の自動化の到来を恐れる人々もいる。
デベロッパーたちは、関係性と直感に基づく歴史的な長期プロセスを自動化モデルに再定義するため、テクノロジーの最前線に立つことに強い関心を持ってきた。この変化により、宿泊施設プロジェクトの見込み客開拓は、数時間以内に個別にキュレーションされ精査できるものへと根本的に変わった。
私たちのチームは、有料の第三者によるナラティブレポートと組み合わせたスプレッドシートシナリオへの依存から脱却し、より標準化されたベースでテクノロジーを統合している。現在は、複数の地理的サイトにわたって、需要シナリオ、収益戦略、人口統計変数のさまざまなレベルを複数実行し、投資家にとって最も有利な予測リターンを持つプロジェクトを特定しランク付けすることに多くの時間を費やしている。
宿泊施設のデベロッパーとして、これらのツールの活用は、財務予測を開発する際の運用期待値の予測にも大きく影響する。歴史的データと予測を提供するために第三者に支払うことへの依存は過去のものとなった。彼らが依然として大きなプロセスの中で役割を果たしており、AIが彼らの一部から公開データを取得している可能性があることを認識することは重要だ。しかし、以前のような中央集権的なデータの独占はもはや存在しない。以下は、デベロッパーが現在AIをどのように使用しているかのほんの一例だ：
• 市場の賃金インフレ数値の理解
• 地域の競合セットの構成を学ぶ
• チェーンと独立系の混合比率の確立
• すでに進行中のパイプラインプロジェクトの把握
• 公聴会が行われるずっと前に、戦略的パートナーシップの機会を特定するために、自治体内でどこで成長が起きているかを識別する能力
AIは新規開発プロジェクトを特定するプロセスを完全に置き換えることはできない
潜在的なプロジェクトを特定する事実調査のステップは急速に進歩したが、取引のライフサイクル内の他の領域はそうではない。ホテルのための実行可能な資本構成を確保する組織的プロセスは、依然として集中的な愛の労働である。地方および州レベルでの助成金、ビジネス改善地区（BID）、税増加地区（TID）、観光公共改善地区（TPID）の創造性を、メザニン、債務、株式、ベンチャーキャピタルなどの従来の資金調達モデルからのギャップを相殺するためにバランスさせるのを支援できる人材が必要だ。この個人—または幸運にも、チーム—にこれに集中してもらうことは安くはないが、プロジェクト全体で数百万ドルを節約できる可能性がある。
同時に、運用マージンの縮小により、デベロッパーは新規取引の計算を再設定している。HVSの2024年米国ホテル開発コスト調査は、建設、土地、資金調達コストの上昇を反映し、ほぼすべての製品タイプで1室あたりの材料コストが増加したことを強調した。資本面では、Lodging Magazineによると、高金利とボラティリティが大型取引を抑制し、プライベートエクイティが支援するホスピタリティおよびレジャー取引は前年比で約85%減少している。
リスクと機会の評価
大規模言語モデル（LLM）はより変動的なリスクに対する理解と予測ができる学習段階にあるが、上記で概説した伝統的な基本要素は、取引サイクルのこの次のステップを支援する可能性を秘めている。潜在的な市場内の歴史的なボラティリティを迅速に分析できるモデルは、典型的なタイムラインや地域の許可取得の落とし穴などの項目についてマクロレベルとミクロレベルの両方の洞察を提供できる。また、特定のプロジェクトに対する企業独自のリスク弾力性に基づいてリスク指標を割り当てるためのカスタマイズされたモデリングを可能にするのに十分なビッグデータを生成することもできる。
銀行やその他の貸し手はすでにこの形式のモデリングを使用して取引を比較し、貸付閾値を確立している一方、デベロッパーはモデルを使用して数十の資本構造をシミュレーションし、選択した各入力の微妙な変化が異なる運用シナリオにどのように影響するかを確認できる。
一つ明らかなことは、現在の形態では、AIはすべてのプレーヤーに対して均等に競争の場を平準化するわけではないということだ。独立系や小規模なブティックは長い道のりを進む必要があるが、大手グローバルブランドやREIT（不動産を所有、運営、または資金調達する企業）は、すでに確立されたテクノロジースタックに自己資金で資本投資できる。これは、ロイヤルティプログラム、以前に確立されたアプリの行動パターン、数百万のデバイスにわたるリアルタイムのグローバルゲストセグメンテーションなど、データが豊富な独自システムに直接AIを活用することを意味する。
資本は依然として利用可能だが、以前ほどアクセスしやすくはない。複数の未来学者による2026年の需要予測が二極化の継続を示す中、高級体験型商品が主要KPIの成長の大部分を占めるだろう。これらの成長分野には、トップラインの収益と客室あたりの収益（RevPAR）が含まれ、エコノミーからミッドスケールセグメントの事業者が新規建設か戦略的な買収へのシフト、あるいは単に消費者行動が変化するまで現状維持を選択するかの判断を難しくしている。記録的なパイプラインにもかかわらず資本が逼迫している米国市場では、AIは増加する開発コストを正当化するプロジェクトを特定するのに役立つ。
資本市場の貸し手が選択的であり続け、開発コストが上昇し続ける中、次のサイクルで最も成功するプロジェクトは、サイト選定と資本構成のキュレーションの両方がAIによって情報提供されながらも、デベロッパーの場所、ブランディング、そしてゲストに対する理解を同時に融合させるものになるだろう。
宿泊施設の取引の意思決定プロセスには多くの動く部分がある。AIは近い将来、人間の部分を置き換えることはないが、職場に入ったばかりの人々や、これをより科学よりも芸術にすることで伝説的なキャリアを築いてきた人々に対して、重要な分析的および調査的サポートを提供し始めている。
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