🏨 Tipy Records Inn ダッシュボード
全6物件 17室 / 最終更新:
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⚠️ 既存物件 前年比（コア指標）
新規開業（HALO・nook）を除いた既存4物件の前年比較。全体売上は新規物件で底上げされるため、既存だけを切り出して本質的な集客力を見る。
📅 年間売上目標 進捗（2026年）
年間目標
-
tipy_targets.yaml で設定
🎯 今すぐ取るべきアクション TOP5 -
優先度・インパクトでランク付け。チェックボックスで完了記録（ブラウザに保存）。詳細は「全アクションを見る」をクリック。
▼ 全アクションを見る（残り - 件）
📜 完了したアクション履歴（効果測定用）
📊 物件別 前年同期比（年初〜-月）
2025年と2026年の同じ期間（1月〜-月）で比較。NEWマークは2025年に未開業（前年比較不可）。
🧪 シナリオシミュレーター（What-if）
前提: 価格弾力性 -1.5（ADR下げ10%→稼働15%増の業界平均）
💰 A. ADR変更で売上どうなる？
ADR変更
0%
🚫 B. 部屋を停止したら？（スタッフ部屋化など）
90日実績ベースで損失試算（固定費は変わらない前提）
💡 シミュレーション結果はあくまで概算（弾力性-1.5前提）。実際は季節・OTAアルゴリズム・ブランド影響なども絡みます。判断の補助として使ってください。
💎 物件別パフォーマンス（直近90日）
| 物件 | 売上 | 泊数 | 稼働率 | ADR | RevPAR | 清掃コスト | OTA手数料 | 貢献利益率 |
※ 貢献利益率 = (売上 - 清掃コスト - OTA手数料) ÷ 売上。固定費（家賃・人件費）は除外。
💴 物件別 損益分岐ADR（値下げ判断の物差し）
前提: -%稼働 / OTA手数料 -%
実ADRが 損益分岐 以上 → 黒字。
損益分岐〜last minute floor → 短期的にOK（空室回避）。
絶対下限以下 → 売れば売るほど赤字。
前提値の調整は config/room_economics.yaml で。
📍 ポジショニングマップ（実稼働率 × 損益分岐余裕%）
右上=理想 / 左上=ADR下げて稼働改善 / 右下=ADR上げ余地 / 左下=要改善。
バブルサイズは月固定費按分の規模。
横軸: 損益分岐ADRに対する余裕%（適正帯 +70〜+100%） / 縦軸: 直近90日の実稼働率
▼ 計算根拠と内訳を見る
各ADRの定義：
- 絶対下限ADR: 変動費（清掃+リネン+消耗品+OTA手数料）だけ回収。これ未満は売るほど赤字。
- last minute floor: 絶対下限と損益分岐の中間。直前空室はここまで下げてOK。
- 損益分岐ADR: 変動費 + 月固定費按分。目標稼働率で固定費を回収できる水準。
計算式: ADR × (1 − OTA手数料率) = 変動費 + 1泊あたり固定費按分
| 物件 |
部屋数 |
固定費按分 |
/室/月 |
/泊固定費 |
変動費 |
絶対下限 |
last min |
損益分岐 |
実ADR |
余裕 |
💎 PriceLabs 推奨設定（ダッシュボード分析ベース）
損益分岐ADR・実稼働率・現状余裕% から自動算出した推奨価格設定。
物件状態が「稼働改善優先」と「利益確保優先」で戦略を切り替えています。
使い方: PriceLabs管理画面でこの値を入力 / 上書きしてください。
※ 自動push機能は意図的に未実装。手動レビューが必須。
📋 一括コピー用テーブル（CSV風）
| 物件 | Min | Base | Max |
平日 | 週末 |
2泊 | 3泊 | 5泊 |
7日前 | 3日前 | 前日 |
戦略 |
Min/Base/Max は ¥, 平日/週末は倍率, 各割引は %オフ（PriceLabs上で「Discount」として設定）
📖 推奨値の計算ロジック
Min Price = 絶対下限ADR（変動費だけ回収できる線、¥100単位）
Base Price:
- 余裕+70%超: 現状ADR × 0.98（PriceLabsの動的調整に任せる）
- 余裕+30〜70%: 損益分岐(実稼働) × 1.5
- 余裕+30%未満: 損益分岐(実稼働) × 1.3（稼働改善優先）
Max Price = Base × 2.0（GW・年末年始ピーク用）
曜日倍率:
- 稼働改善優先: 平日 0.85 / 週末 1.30（平日大胆値下げ）
- 利益確保優先: 平日 0.92 / 週末 1.25（バランス）
連泊割引（LOS Discount）:
- 稼働改善優先: 2泊 -8% / 3泊 -12% / 5泊 -18%
- 利益確保優先: 2泊 -5% / 3泊 -10% / 5泊 -15%
Last Minute Discount:
- 稼働改善優先: 7日前 -12% / 3日前 -22% / 前日 -30%
- 利益確保優先: 7日前 -8% / 3日前 -15% / 前日 -22%
💡 これらの値は dashboard_generator.py の breakeven_adr() 関数で算出。割合を変えたい時は同関数を編集。
🛏 部屋別 売上 × 清掃コスト × 利益率（直近90日）
時給 ¥/h、清掃時間は config/cleaning_times.yaml ベース。
| 部屋 | 物件 | 売上 | 泊数 | CO数 | 清掃分 | 清掃コスト | OTA手数料 | 純利益 | 利益率 |
📅 曜日別稼働率（直近90日）
平日稼働が低い物件は平日プラン、週末稼働が低い物件は週末特化プランの設計余地。
⏱ 平均滞在日数 / 連泊率（直近90日）
連泊率が低い物件は清掃回数が多く利益率を圧迫。連泊割引で改善余地あり。
📆 リードタイム（予約から到着まで）
短いほど直前予約傾向。早期割引で長くする or ラストミニッツで短さを活かす。
| 物件 | 平均日 | 中央値 | 0-7日 | 8-30日 | 31-60日 | 60+日 |
|---|
📊 直予約比率の月次推移（過去12ヶ月）
OTA依存度を下げる施策の効果が線で見える。上昇 = 直販強化が効いている。
💵 物件別 ADR月次推移（過去12ヶ月）
価格戦略の履歴。値上げ・値下げの結果と稼働率の関係を見る。
🌱 Tipyらしさ指標（コンセプト達成度）
「何かがはじまっちゃう」を数字で測る。リピーター・連泊・海外比率・レビューから合成。
💬 レビューに登場するキーワード（コンセプト軸）
-
▼ ファン化指数の計算根拠を見る
⭐ レビュー（Beds24から自動取得）
Booking 10点満点 / Airbnb 5点満点。平均は10点換算。
30日=直近30日に新着のレビュー数。YTD=今年（2026年1月以降）の新着累計。年間目標=年内（1〜12月）に獲得したい新着レビュー数（config/reviews.yamlで調整可）。
| 物件 |
Booking 件数 |
Booking ★ |
Airbnb 件数 |
Airbnb ★ |
合計件数 | 30日 | YTD |
平均(/10) | 年間目標 |
🌍 ゲスト国籍構成（直近90日）
- インバウンド比率
/ 総ゲスト - 名