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写真はイメージであり、記事の内容とは関係ありません。 国内ホテルにも、RMS/Revenue Management Systemの考え方を重視して、Dynamic Pricing戦略を採っているホテルがあり、平日、休日、イベント時で大きく変動しています。需要予測、競合価格、イベント情報などを用いて価格調整を行うようです。 一方で興味深いのは、競合の多くがDynamic Pricingを採用する中で、あえて「原則ワンプライス」を掲げる会社があることです。平日はいつも平日料金、土曜はいつも土曜料金です。食品スーパーの一部でみられるEvery Day Low Price​​です。確かに分かりやすいし、Dynamic Pricingとどっちがいいのでしょうか？？迷うところですね。

先日のDynamic Pricingの例、マリオット、ヒルトン、ハイアットなど、世界規模のメガチェーンは揃ってRMS/Dynamic Pricingを取り入れており、グローバルにはもう当たり前になっていて私だけが遅れているのかもしれません（苦笑）。さて国内ホテルはどうでしょう？調べてみました。国内ホテルもすでに「ダイナミックプライシングが当たり前」の時代に入っていますが、世界のメガチェーンと比べると少し特徴があります。続きは次号で！

ダイナミックプライシングの影響 シリコンバレーのホテルを予約してから、早くも5日が経ちました。しかし、最新の料金表を見て驚きました！なんと、一番高い日は11.9万円に達しています。5日間で料金が3.6倍に高騰しているのです。この変動には、いくつかの要因があるようです。 私が予約したホテルはIHGで、インターコンチネンタルなどを運営する世界トップクラスのメガチェーンです。彼らはDynamic Pricingを含むRevenue Management System（RMS）を世界的に本格導入しています。このシステムは、予約状況や季節、周辺イベントの需要に応じて、独自のロジックやAIを使って価格をリアルタイムで変動させるのです。 ダイナミックプライシングとは？ ダイナミックプライシングとは、需要と供給に応じて価格を変動させる戦略です。例えば、特定のイベントがある日には、宿泊需要が高まるため、価格が上がることがあります。逆に、需要が低い時期には、価格が下がることもあります。このように、ホテルは最適な収益を得るために、価格を調整しているのです。...

今年もSV(シリコンバレー）に行くことになりました。四泊六日の予定でSVに二泊、ついでにヨセミテ国立公園にも！ちょうど新月の時期なので星空観測も楽しもうという魂胆です。最後に一泊して帰国ですが、SVの最初の二泊と最後の一泊で、宿泊費が大幅に違います！2.6万円が3.6万円に。その翌日は何と6万円です！SV在住の知人に聞いたら当たり前だと。先日出張者の時はSV周辺が$1,000超えもあり、域外の遠くに宿をとっても$300以上したそうです。旅程を決める時にまずホテルの価格を見ることも必要な時代なのかもしれません。

LLMの構造的な問題とは？ 前回のコラムでも述べましたが、LLMは平気でウソをつきます。そう、LLMの構造的な問題なのです。自分でそのウソを体験して、ネットの記事で「構造的な問題」を読んで理解できたのかどうか、最近はそのウソが見抜けるようになってきました。 ウソを見抜くための体験 私自身、LLMを使っている中で、何度も誤った情報に振り回されました。最初は「本当にこれが正しいの？」と疑問に思うこともありましたが、経験を重ねるうちに、少しずつ見抜く力がついてきたように感じます。たとえば、特定の情報を確認するために、他の信頼できるソースを参照することが重要です。 プロンプトの工夫 対策としてはプロンプトを工夫することでかなり防げるのですが、具体的にはどうすれば良いのでしょうか？まず、質問を具体的にすることが大切です。「この情報はどこから来たのか？」というように、出所を確認する質問を追加することで、より正確な回答を引き出せることがあります。 自分用アシスタントの作成 ウソを防ぐ仕組みを組み込んだ自分用アシスタント（エージェント）を作るのが一番いいようです

生成AIはLLM（Large Language Models、大規模言語モデル）と呼ばれることがあります。というか私の仕事の中ではそう呼ばれることが多いです。私は４つのLLMを用途によって使い分けています。よく使うのはバランスのいいChatGPTですが、Google Gemini は当初から画像処理に強かったこととGoogle製品との親和性が高いのが魅力で、よく使います。特にGeminiと一緒にNotebookLMとGemを使うとAIエージェントのようなアシスタントが作れるので重宝しています。

前回、Apple製品でわからないことは現行Apple Intelligenceの裏で動くChatGPTに直接聞くのがいいと言いましたが、ChatGPTは総合的にバランスがよく、Apple製品関連以外でもよく使います。昨年Appleと連携したGoogleのGeminiも、次世代Apple Intelligenceになるという噂があります。ChatGPTがいいのか、次代を担うGeminiがいいのかわかりませんが、Apple製品関連の相談にはこの２つのLLMを使っています。

自動翻訳機能の便利さ 最近、Gmailの自動翻訳機能が「結構使える」ことに気づきました！これにより、英語のメールも日本語で書くことが増えています。特に、英語でのコミュニケーションが必要な場面では、この機能が大変役立ちます。自動翻訳のおかげで、言語の壁を越えてスムーズにやり取りができるのです。 Google翻訳の活用法 実は、私は昔ながらの「Google翻訳」もよく使っています。英語で原稿を書く方が楽なことも多いからです。たとえば、英語で来たメールに返信する時や、英語圏のトピックに関するメールを書く時に特に重宝しています。私が書いた英語のメールをGoogle翻訳で日本語に翻訳し、正しい英語を書いたかどうかをチェックしています。 この方法はとても便利ですが、時々誤訳があることも事実です。やはり、機械翻訳には限界がありますね。そこで、翻訳結果を鵜呑みにせず、自分の知識や経験をもとに修正を加えることが大切です。 翻訳の精度を上げるために 翻訳の精度を上げるためには、いくつかのポイントがあります。まず、シンプルな文を使うことです。複雑な表現やスラングは避け

リアルタイムで多言語翻訳！ 前回の投稿でお話しした、“リアルタイム自動翻訳”について詳しく調べました！私はGmailを使っていますが、驚いたことに、受信側の設定でとても便利な「自動翻訳機能」がすでに働いていることがわかりました。 海外のお客様がGmailの「表示言語」を英語にしている場合、こちらが日本語でメールを送ると、先方ではワンクリックで英訳して読んでもらえる仕組みになっているのです。いちいち翻訳して併記していたのは無駄でした（苦笑）。 もっと便利に使えそうな気がするので、使いながらもう少し調べたいと思います。

ブラウザの翻訳機能が随分進化していますね。グローバルビジネスの現場だけでなく、日常生活の中でもメールやメッセージがリアルタイムで自動翻訳されていると感じたのは数年前のことです。最近、英語と日本語の両方でメールをやり取りする場面が増え、和文と英文をそれぞれ翻訳して併記していましたが、これもなかなか手間がかかります。そこで改めて“リアルタイム自動翻訳”について調べてみたところ、あまりの簡単さにびっくりです！ 続きは次回に！

Apple Watchの操作がわからない時は、まずChatGPTに聞きます。本来なら本来ならApple Intelligenceに聞くのがいいでしょうけど出来が悪いようで私の指示通りに動けず、裏に控えているChatGPTにすぐにバトンタッチされるのです。ですから最近は最初っからChatGPTに聞くことにしています。最初に人気となった生成AIがChatGPTですね。さすがに洗練された対応をしてくれます。AppleWatchに限らずApple製品でわからないことがあればChatGPTに聞くのが一番いいです。

しばらく名古屋に出張でしたが、久しぶりに自宅に戻りAppleWatch見ながらトレーニングをしました。Apple Watchは本当に多機能です。それを使いこなすのは、実は私には重荷！でも都度AIに相談しながら何とか使っています。私が使っているのは、ChatGPT、GoogleGemini、MicrosoftCopilot、そしてPerplexityの４種類です。この使い分けについては次回の独り言で！

6月3〜5日に名古屋で開催されたAXIA Expo2026に、私も説明員として前日に現地入りしましたが、台風6号（チャンミー）の影響により初日が中止となり、結果として4〜5日の2日間開催となりました。中止の判断は前日の昼過ぎに発表されましたが、当日の気象状況は予報どおり「雨は止むが終日10m/sec超の強風」で危険な気象状況、非常に高い精度の予測だったと言えます。台風は昔から予報が難しい上、近年は異常気象の影響で予測モデルの限界が指摘されることもありますが、今回は精度が高かったと感じます。運営にあたられた AXIA Expo開催部門の皆さまには、前日早めの決断など大変なご苦労があったことと思います。心より労い申し上げます。

私が使っているAppleWatchSEの電池持続時間は18時間。睡眠データを始めとした常時データ計測が魅力なのに24時間使えないですね？でも工夫して使っています！ まずは電池を使わない設定にすること。私はAppleWatchとiPhoneの役割分担をしてIPhoneの機能はiPhoneに任せてAppleWatchとの同期は極力少なくしています。例えばメール閲覧や電子マネー系です。これで電池の減りがかなり減ります。また「手首を上げるだけでスリープ解除」をOffにするのも結構節電になるようです。その上で、毎日入浴の前後に一時間少々充電することで24時間、問題なく使っています。

高血圧対策として始めた「タバタ式トレーニング」の強度を測定するのにVO2maxを使ったのですが、VO2maxはそもそも心肺機能持久力を計測する指標です。運動する時の持久力そのものですし「健康な人から病気の管理をしている人まですべての人に役立つ健康状態の指標」と言われます。・・これも強化されるといいなと思って数ヶ月続けたら、なんとVO2maxも改善しました。一石二鳥です！

「タバタ式トレーニング」の最適な運動強度・運動量は如何程か？それはAppleWatchで心拍数を計測しながらiPhoneで表示されるVO2max（心肺能力）と比較することで推定できることがわかり、実際にやってみました。その結果、心拍数130〜140がベスト。それを超えて160〜180にするとVO2maxは逆に著しく低下しました。これを継続すれば高血圧も抑制できるということです！

高血圧対策としてのインターバルトレーニングでは「タバタ式トレーニング」をやりました。強度の高い全身運動20秒、クールダウン10秒を8回繰り返すのですが、この「強度の高い」とはどれくらいか？それは効果があるのか？１〜２ヶ月単位で強度を変えながら一年以上、AppleWatchで計測しながら実際にやってみました。結果は次のブログで！

重宝しているというか、AppleWatchは健康増進に本当に役立っています。数年前に「早朝高血圧」と健康診断で指導を受けた私は、その改善にはインターバル・トレーニングとストレッチが有効と聞いてさっそくそれを始めました。一年以上続けても有意な変化は見られなかった中で、AppleWatchで血圧計の数値を分析・記録しながら運動結果を対比するするというPDCAで結果が出てきたのがこの半年です。AppleWatchに感謝です！(^o^)

朝夕のトレーニングが日課の私にとってAppleWatchは専属トレーナー（笑）です。文字盤の左上に心拍数計のボタンを置いて、運動中には心拍数を見ながら運動強度を調整します。またその心拍数の変化をみて運動メニューを調整しては、またしばらく継続して数値を確認する、というPDCFを１〜２ヶ月単位で回しています。これってむかし仕事でやっていたPDCFやアジャイル開発のようなことをプライベートでもやっているのかな？と自分で少しあきれています（笑）。

もう一つ重宝しているのがVO2max（心肺機能レベル）の測定・記録。運動中に体が1分間あたりに取り込める酸素の最大量です。これがAppleWatchで自動計測・表示されるのです！全身持久力や心肺機能の指標であり、数値が高いほど疲れにくく、効率よく有酸素運動ができることを示すので、日々のトレーニングの効果を示す指標として使っています。AppleWatchを買って始めて見た数値ですが、当初は平均より下でした(-_-)。でももう平均以上になり(^ ^)、今も向上中で(^o^)、AppleWatchに感謝です！