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【民泊】民泊物件を、Booking.comに掲載しようとするとどうなるのか調べてみた

Airbnbに掲載中の民泊物件をより多くの人に見てもらうためにも、
他のプラットフォームにもお部屋を掲載したい....

そう思っている方、けっこういらっしゃるんじゃないでしょうか。

 

ということで、実際に調べてみました!

今回掲載を試みたのは、Booking.comというプラットフォーム。

 

【Booking.comとは?】

www.booking.com

f:id:SwwitchInc:20160916154338p:plain


 オランダに本拠地を置くBooking.com BVが運営する、

 宿泊予約のオンライン予約を扱うウェブサイトおよびアプリです。

 宿泊予約コンテンツとしては、世界最大の利用実績を持っています。

 

【Booking.comの特徴】

 ・国内登録物件数3106件!
 ・googleYahoo!,Bingに検索広告を出してくれる
 ・予約は即時確約
 ・24時間年中無休の多言語カスタマーサポート

などなど、手厚いサービスの上、最大手の宿泊予約サイトとなると、
物件所有者としては是非とも掲載したいところ....


そこで、掲載方法を調べてみました!

【掲載方法】
Web上から掲載手続き可能!
https://join.booking.com/?lang=ja&aid=304142&label=HeaderInfoMenu

<手順>
①物件の情報を登録
②運営が確認後、管理画面へのログインが可能に
③料金・空室状況を設定
④設定完了次第、Booking.com掲載開始へのステップを案内

と、なんとも手軽に掲載手続きができてしまう模様...!
WEB手続きだと、日中時間が取れない方でも空いた時間に手続きができるので、ありがたいですね。

しかも、Bookng.comは24時間電話でのカスタマーサービスも行っているとのこと!
わからない部分があってもすぐに質問できるので、とても助かります。

 

が、しかし・・・

f:id:SwwitchInc:20160916154737p:plain

スイスイと情報入力を進めていましたが、最後に契約同意のチェックを入れる画面で

「当宿泊施設がすべての必要な免許や認可を得た合法な宿泊施設事業者であること、および要求があったときには、それらの免許証や認可をただちに提出することに同意します。」

の文字が。

 

実は、民泊物件を運営するためには、

都道府県知事(保健所設置市又は特別区は、市長又は区長)の許可が必要なのです。

これは旅館業法という法律で定められています。

 

【旅館業法とは?】

www.mhlw.go.jp

"旅館業とは「宿泊料を受けて人を宿泊させる営業」と定義されており、「宿泊」とは「寝具を使用して施設を利用すること」とされている。"

 ”旅館業にはホテル営業、旅館営業、簡易宿所営業及び下宿営業の4種がある。

 ”旅館業を経営するものは、都道府県知事(保健所設置市又は特別区にあっては、市長又は区長)の許可を受ける必要がある。"

 "旅館業の許可は、旅館業法施行令で定める構造設備基準に従っていなければならない。" 

つまり、Booking.comに物件を登録するためには、この旅館業法をクリアして、

営業許可を貰わないといけないのです!

 

【結論】

民泊物件を、Booking.comに掲載しようとすると、

営業許可を受けている物件は、WEB申請&24時間電話OKで

 とても簡単に物件掲載を行うことができる!!!

営業許可を受けていない物件は、掲載させてもらえないので、

 営業許可を取得しよう!

 

 いかがでしたか?

たくさんの方に民泊物件情報を見てもらいたいと思っている方は、

是非Booking.comへ物件を登録してみてくださいね! 

 

【関連記事】

swwitchinc.hatenablog.com

京都で仕事してる間に行かなくて死ぬほど後悔してるお店たち5つ

f:id:SwwitchInc:20160915051415j:plain

歴史の街にして国内最強のおしゃれグルメタウン京都!!!!!

2015年の夏と秋口にかけて、仕事の関係で京都にいた時に、メモっていながら行けず後悔しまくっているお店を厳選しました!!!

一. 京野菜のビュッフェ朝ごはんが500円!?

都野菜 賀茂 京都府京都市下京区東洞院通綾小路下る扇酒屋町276 http://tabelog.com/kyoto/A2601/A260201/26021609/

メディアでも度々登場する有名なお店です。 京都の朝は早い!朝7:00から30分はかかるであろう行列ですが、 充実のメニューをこの価格で食べられるなら納得!?

四条烏丸河原町と、京都水族館の方にもあるみたいです。 なぜ行かなかった!!!???

二. 待つ!でもそこがいい!?

ダバダバ 京都府京都市中京区壬生西大竹町24 http://tabelog.com/kyoto/A2601/A260401/26019720/

もはや住んでた場所が西院で、目と鼻の先にあったはずなのに、 マジでなんで行かなかったのかわからなすぎる。 住んでいたシェアハウスの住人にも待たされるということは常々言われていて、 そこは承知の上でのご訪問を。京都時間。

三. シンプル、安心、絶対おいしい。

まるき製パン所 京都府京都市下京区松原通堀川西入ル http://tabelog.com/kyoto/A2601/A260203/26003237/

京都はおいしいパン屋がなんか多いですよね。宇治の有名なたまき亭のパンを食べた時は美味しすぎて真剣に京阪宇治線沿いに住むか検討するレベルでした。 大宮も西院から近いのになぜ行かなかったのか自分の人間としての判断力を疑うレベル。

四. ラーメン激戦区の京都でも異色の存在!

和醸良麺 すがり 京都府京都市中京区観音堂町471-1 http://tabelog.com/kyoto/A2601/A260201/26006820/

京都でラーメン激戦区といえば一乗寺(https://retrip.jp/articles/2767/)ですが、 こちらは四条ど真ん中にあるお店。もう写真見るだけで涎が出てくる。お腹が減りました。記事を書いててお腹減りすぎてヤバい。

五. このカレーが美味しくないわけがない

スパイスチャンバー 京都府京都市下京区室町綾小路下る白楽天町502番地 福井ビル1F http://tabelog.com/kyoto/A2601/A260201/26015938/

グルメの街京都は伝統的な美しい料理からB級グルメまで本当に美味しいものがたくさんありますが、 ラーメンも激戦ながらカレーもまた然り! 二条の方にも美味しいカレー屋さんいくつかあってよく通ってましたが、四条のこちらのお店には行けなかった>< 今すぐ新幹線で京都に舞い戻りたい気分。


京都はとにかく美味しいお店が多いです! 時期によってはホテルの予約も難しいし、市街のお店をじっくりまわる、 "住むように暮らす" なら民泊の利用がお勧めです!

外房で見つけた、この週末にサーフィンしに行きたくなるAirbnbのおすすめの部屋5選

9月、10月、11月はサーフィンには絶好のシーズン!

夏も終わり、夜には肌寒く感じる日も多くなってきた東京ですが、海水浴客が減ってきたこの時期はサーフィンには絶好のシーズン!

サーフィンのメッカ外房で、サーフィンをするのにオススメのAirbnbの物件を五軒ピックアップ!

1. 一軒家の一階部分貸切! 二階にホストがいるので安心!綺麗にリノベされた部屋と、ウッドデッキは、本当に民泊らしく"住むように泊まる"ことができそう!

Wooddeck,hammock on Tatami /Surf/

Ichinomiya-machi, Chiba-ken, 日本
Located just 100m from beach and surf spot, traditional japanese house but renovated for comfortable, quite place to stay. The room I offer has 2 private rooms and 1 wood-deck area, shared kitche...

2. ワンルームタイプ! 海から徒歩3分の絶好のロケーション!一人やカップルで静かにサーフィンと滞在を楽しみたい人におすすめ。

8畳洋室 海徒歩3分 波いっぱい、自然いっぱい 庭 キチン など。。。

Ichinomiya, 千葉県, 日本
2階、洋室、シングルベット一個、ソファーベッド一個、布団も利用可能です。エアコン完備

3. 平屋のロッジタイプ!部屋も5人まで入ることができて、グループでの宿泊に最適かも!

「いすみんち」外房の海の幸堪能!庭でBBQ、海徒歩8分 サーフィン、海遊びに最高!

Isumi-shi, Chiba-ken, 日本
外房いすみにあるプライベートな2Kのリフォーム済み平屋一戸建をご提供。キッチン、バスルーム、ウォシュレット、駐車場スペース(4台迄)。 海から徒歩8分の周りが木に囲まれた中にあり、朝は鳥の鳴き声、海から昇る朝日、夜は波の音、綺麗な星空が楽しめます。 テラスには囲炉裏スペースがあり、庭でBBQ、たき火、キャンプファイヤーも楽しめます。海遊び、サーフィン、釣り、ゴルフに便利。 美味...

4. こんな部屋に住んでみたい!理想の民泊!ここに泊まってサーフィンをする優雅な生活!

Exquisite Beach House /Surfing Area

Ichinomiya-machi, Chiba-ken, 日本
This modern and luxurious house is located minutes away from the beach in Ichinomiya and can comfortably accommodate up to 4 guests by offering a double bed and 2 single futons. Aside all essential...

5. まるでお城!もはや民泊を超えた民泊ハウス! 少ない人数だと随分贅沢だから、二家族一緒に泊まれたりすると良さそう!

☆海まで徒歩5分☆ 大きなお庭、花火可能、露天風呂付き

長生群一宮町, 千葉県, 日本
☆NEW OPEN☆ ・建物面積: 320㎡ ・土地面積: 2,400㎡ ・建築年: 2008年 ・アクセス: 上総一ノ宮駅から車で7分、 ビーチまで徒歩5分 ・花火も庭でできます。(打上げ花火は禁止) ☆設備☆ ・鉄板焼き ・サウナ ・露天風呂 ・カラオケ ・バーベキュー 詳しくは写真をご覧ください。 ☆アメニティ☆ ・卓球台 ・バドミントンのラケット等 ・釣り竿 ~バーベキュ...

いかがだったでしょうか?

自分のスタイルで楽しめる民泊 を利用して、今週末は外房でサーフィンを楽しもう!

今日のジャズ

今日の、ジャズ。

Brian Blade and The Fellowship Band
Brian Blade: Drums, Leader
Jon Cowherd: Piano
Melvin Butler: Tenor Saxophone, Alto Saxophone
Myron Walden: Alto Saxophone, Bass Clarinet
Chris Thomas: Bass


ジャズは今も、生きている。

ジャズは決しておじさまがウィスキーを片手に、しんみり聴く“だけ”のものではない。

ジャズは、音楽のジャンルの一つではなくて、どのように音楽を解釈するか、というアティチュードなのだ。

ロック、サンバ、ファンク、エレクトロニックミュージック、様々なジャンル、解釈をその体系の中に取り込んで、現在進行形で 進化を続けている。

それらを、ただただ無碍にごった煮にしよう、というのではなく、4ビートのドラムのレガート, ウォーキングベースライン, ブロックコードによるピアノのコンピング, と云った伝統のスタイルを踏襲した上で、今までのジャズになかったもの、をジャズに還元していく。

ジャズを聴きたい、と言う初心者に勧めたい。

「ジャズを聴きたいんですが、難しくて何から聴けばいいのかわからないんです。」
ということをよく色んな人から言われることが多い。

「マイルスデイヴィスとか、ジョンコルトレーンとか、所謂ジャズジャイアンツと呼ばれるような人のCDを聴いておけばいいんじゃない?」
と言いたいところではあるが、それだけでは実は現代におけるジャズの面白さの半分も堪能することはできない。

Brian Bladeのドラムは、モダンで、精緻なテクニックでありながら、どこまでも即興的であり、"唄"がある。
彼の演奏は、それがジャズであるかどうかを考える必要がないほどに、楽しく、情熱的だ。

ジャズを聴いたことがない、ジャズにハードルを感じているような人に、是非とも聴いてもらいたい。


ブライアン・ブレイド(46歳)
出身地 アメリカ合衆国ルイジアナ
担当楽器 ドラム、パーカッション、ギター、ボーカル

ブライアン・ブレイドBrian Blade , 1970年7月25日 - )はアメリカのジャズミュージシャン、セッションミュージシャン、シンガーソングライター、バンドリーダー、作曲家。担当楽器はドラム、パーカッション、ギター、ボーカル。

アメリカ合衆国ルイジアナ州生まれ。幼いころはスティービー・ワンダーアル・グリーンを聞き、ゴスペル音楽に触れ合って育つ。小学校に入ったころから様々な打楽器をたたくようになり、9歳から13歳の頃にはオーケストラでヴァイオリンも演奏していた。その後、兄の影響でドラムを演奏するようになる。高校に入りジョン・コルトレーンチャーリー・パーカーマイルス・デイヴィスアート・ブレイキーセロニアス・モンクエルヴィン・ジョーンズジョニ・ミッチェル等を聞き始める。18歳になりロヨラ大学に通うためにニューオーリンズに移住。そこでエリス・マルサリス等のニューオーリンズに住む有名ミュージシャン達とセッションを交わした。
そのあとジョシュア・レッドマン、ケニー・ギャレットのサイドマンとしてデビュー。ジャズシーンの精鋭のみならず、ジョニ・ミッチェルボブ・ディラン、ダニエル・ラノワらロック界の大御所のレコーディングにも参加した。
1998年にはカート・ローゼンウィンケル、ジョン・カワード、クリストファー・トーマス、マイロン・ウォルデン、メルヴィン・バトラーを集めフェロウシップ・バンドを結成。自身の名義であるブライアン・ブレイド・フェロウシップでアルバムを発表。
2000年に入ってウェイン・ショーターの新アコースティックカルテットにダニーロ・ペレス、ジョン・パティトゥッチと共に加入。
2009年頃からダニエル・ラノワとのロックバンドブラック・ダブを結成し、ワールドツアーを行い。同時期にワールドツアー中だった、チック・コリアジョン・マクラフリンのファイブ・ピーズ・バンドにも加入しアジアツアーの成功および同バンドでのグラミー賞を獲得する。
自身のバンド「フェロウシップ・バンド」、ウェイン・ショーターのアコースティックカルテット、「ブラック・ダブ」、その他様々なミュージシャンのレコーディング参加や、ライブサポートを常に続けながら、2010年の後半にはチック・コリアクリスチャン・マクブライドとのトリオでツアーを行うなど日々新しい音楽の息吹を求め、最も多忙なジャズミュージシャンの一人として世界を飛び回っている。

via. https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%96%E3%83%A9%E3%82%A4%E3%82%A2%E3%83%B3%E3%83%BB%E3%83%96%E3%83%AC%E3%82%A4%E3%83%89

 

アクセス数から考える宿泊予約の動向

<SimilarWeb発表の宿泊予約サイト影響度ランキング>

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※SimilarWeb発表の影響度ランキングにつき、アクセスの順位では無い事に注意

<アクセス数ランキング(SimilarWeb発表の影響度TOP⑩Website)>
①booking.com / 381Million (最大アクセス国=Italy 7.01%)
airbnb.com / 63Million (最大アクセス国=US 54.94%)
③hotels.com / 60Million (最大アクセス国=US 40.52%)
④agoda.com / 33Million (最大アクセス国=Thai 12.82%)
⑤mariott.com / 29Million (最大アクセス国= 81.33%)
⑥jalan.net / 26Million (最大アクセス国=Japan 93.81%)
⑦hilton.com / 24Million (最大アクセス国=US 73.75%)
⑧trivago.com / 24Million (最大アクセス国=US 64.69%)
airbnb.fr / 17Million (最大アクセス国=France 84.02%)
⑩vrbo.com / 16Million (最大アクセス国=US 85.64%)

<TOP⑩Websiteの分類>
ホテル予約サイト(民泊も開始):①③④
ホテル予約サイト:⑤⑥⑦⑧⑩
民泊サイト:②⑨

<宿泊予約の動向>
・民泊サイトAirbnb(②⑨)が急激に成長している状況
・ホテル予約サイトも民泊物件の掲載を開始
・booking.comにつき、断トツのアクセス数を誇り且つ偏りなく世界中の旅行客を獲得
・agoda.comにつき、アジアに強い傾向を持つ

<日本のホテルが取るべきアクション>
・外国人旅行客を効率的に獲得する為、①④③の順番で広告を掲載する
・民泊に旅行客が奪われつつある為、民泊との差別化を図る必要あり
・民泊影響力は増す事が想定される以上、既存のリソースを生かし、民泊事業及び民泊付随サービスの開始を検討すべき

<日本の民泊代行業者が取るべきアクション>
Airbnb以外のホテル予約サイト(①③④)に物件を掲載する
・民泊掲載可能なサイトが増加しており、常に最新のステータスを確認する
・他の民泊業者ではなく、ホテルを競合と捉え、物件のクオリティ向上に努める

<日本の民泊物件運用オーナーが取るべきアクション>
・民泊代行会社の選定の際に、Airbnb以外のサイトへの掲載有無を確認する
・民泊代行会社を返さず運用できる民泊物件サイト(④)も誕生しており、自分自身での運用も検討する

<注意点>
・法的リスクにつき、今回考察の対象外としている
・大前提として、民泊関連の法案が整理されてから行動に移すこと

統計・機械学習まとめ

OverView

統計学機械学習
与えられた「Data」から人がわかる最もらしい答え[命題]を見つける ↔ 与えられた「Data」から、”次の個体”の性質を予測する

記述統計

keywords

  • 中間値
  • 平均値
  • 最頻値
  • 4分位点
  • 分散

分散

σ^2 = {Σ(Xi-μ)^2}/n [μ: データの平均値 Xi: 各データ]

標準偏差

σ = ({Σ(Xi-μ)^2}/n) ^ 1/2 [μ: データの平均値 Xi: 各データ]


記述統計 → すべてのDataが観測できている場合

推測統計


一部のDataに対する分析から全体を推測する

P値 → P値をデータ分析者が決め、それに従って信頼区間などが決まる。

ex. 標本平均が50, 元の集団が正規分布
P値が 5 → 45~50 母集団平均
P値が 0.01 → 40~60 母集団平均
とか。

P値を下げると、その分「正確な値を取ろうとする」ため、分析の結果出てくる信頼区間が大きくなる(不確かな幅を大きくせざるをえない)

ノンパラメトリック手法の方が、頑健である(どんな分布にも対応できる)が、検出力が低い(peakyに反応しない) → みたいデータの特徴に反応し辛い → 前提(正規分布)を落としているため

統計学における「誤り」


第一種過誤 または偽陽性
-> 帰無仮説が実際には真であるのに棄却してしまう過誤
第二種過誤 または偽陰性
-> 対立仮説が実際には真であるのに帰無仮説を採用してしまう過誤

Keywords

  • ベイズ統計 → 古典統計 + α
    • 頻度主義では不確かさの定量化はランダム性のみに基づくのに対し、ベイズ主義では情報が不足していることにも基づくとし、不確かさの定量化を広く考える。
    • 事前分布
  • 分布
  • 検定
    • 母集団に対して, 要素xが有意に異なる、ということ
    • 帰無仮説 ↔ 対立仮説
  • 回帰分析
    • 5つぐらい統計的仮説がある
    • 多重線形性
    • 単回帰、重回帰
  • 変数の尺度、質
  • 時系列データ ARMA, ARIMA

データサイエンティストの極意

  1. 分析力
    1. モデルを理解し、データセットと仮説があればoutputできるか
  2. システム力
    1. データセットの収集、継続的な運用のためのシステム要件定義ができるか
      1. オンライン学習: Spark
      2. バッチ学習 : Hadoop
  3. 戦略立案力
    1. 必要なDataの判断、仮説立案力、それをビジネスにどうフィードバックさせるか

機械学習

  • 教師あり学習
  • 教師なし学習
  • 強化学習
  • 教師あり学習

-> 「被説明変数」的答えありきでStartする

よく使われるジャンル

分類回帰, Ranking

  • 二値分類
  • 多値分類

カーネル関数
soft-margin
hard-margin

Neural Network

入力層
隠れ層 hidden parameter
出力層
Back

  • 教師なし学習
  • 強化学習
  • Back Propagation
  • 学習立
  • parameter最適か
  • 損失関数
  • 抽象化
  • 次元削減

Random Forest

アンサンブル学習
-> 学習器をたくさん作って木をたくさん作る

  • ROC曲線
  • NLP
  • 次元の呪い(説明変数を多くするほど汎化性能が低下する、計算量が多くなる)を脱却できる

ROC曲線

判別木の性能評価

  • 適合率 Precision
  • 再現率 Recall
  • 正解率 Accuracy
  • AUC

true-positive
false-positive
false-negative
true-negative
のマトリクスで見る
Area Under Curve
http://qiita.com/kenmatsu4/items/550b38f4fa31e9af6f4f

教師なし学習

Un Supervised Learning

  • 教師あり学習の最適化 → 損失関数を最小化している、と考えられる「間違って分類するcaseをなるべく減らそう!」
  • 教師なし学習
    • 高次元データから低次元データにどうやって落とすか
    • parameter目線
    • なんでもいいから、分けろ。
    • 必ずしも人間に把握できる分類とは限らない
  • k-means法
  • 主成分分析
  • 自己組織化Map

k-means法

再現性があんまない
各データのベクトルのユークリッド?距離をとる
近いものをピトピトピト
雪だるま 重心が平均

主成分分析

ベクトルの射影?
なるべく情報量の損失が少なくなるように
回帰分析っぽい?

自己組織化Map


Neural Networkの一部
一個選ぶ
周りにおすそ分け

強化学習

-> 教師あり学習の一部と見る人も多い
教師あり学習 → 「答え」を与える
強化学習→ 「報酬」を与える

ミソ → 「報酬をどう決めるか」

ex. 将棋
どの手がいいのか?

昔:
「銀が王の周りにいると。。。」
「駒得...」

強化学習:
中盤から相互にランダムに駒を動かし続けて
「その手によって盤の評価スコアが上がったか下がったか」を見る

 

 

弊社では優秀なデータサイエンティストを募集しています!

http://www.entertainment.swwitch.jp

Initial Post

角煮の名前の由来につきまして、中国杭州には浙江料理の東坡肉という料理が出自で、
東坡肉においてはスパイスとして八角を加えて煮込むことが多く、
そこから角煮と呼ばれるようになった、という説が有力だそうです。
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