ALLWIN AIRビジネスモデル
AI Seat Recommendation & Technology

座席表ではなく、
状況に合った座席を先に

数百の空席を見せて選んでくださいと言われると、旅行者は迷ってしまいます。オールウィンエアは予約情報から旅行者の状況を読み取り、その状況に合った座席を最初に提案します。

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売れていない座席こそが市場

航空機の座席のほとんどは、まだ有料で指定されていません。前方席や非常口席など一部の列だけが売れ、残りの多くは売れないままです。座席ごとに旅行者にとって意味のある理由を添えれば、これらの座席が新たな売上になります。

チェジュ航空の座席の列別、有料指定率と無料指定率の棒グラフ（1〜32列）。前方の1〜3列（20%、19%、13%）、12列（17%）、23列（19%）など一部の列だけ有料指定率が高く、ほとんどの列は0〜10%。中央に「市場機会」、右上に「潜在市場 100兆ウォン」。
ほとんどの座席はまだ有料で指定されていません。売れていない座席こそが市場機会です。
「座席は人間の欲望である」の図。旅客の欲求を01 Tussling、02 Bonding & 03 Caring、04 Toying、05 Hunting に分け、8つの座席タイプを座席表で表示：1 Fastest（最初に降りられる前方席）、2 Baby Caring（赤ちゃん連れ）、3 Guarantee Group Privacy（グループで並んで）、4 Romantic（2人だけの席）、5 Talking（会話しやすい席）、6 Viewing（窓側の眺め）、7 Moving（通路側で移動しやすい）、8 Individual Privacy（1人で静かに）。下部：「この世に悪い座席はない。」「座席ごとに意味を与えれば、すべての座席が価値ある座席になる。」
座席ごとに意味を与えれば、すべての座席が価値ある座席になります。オールウィンエアの座席レコメンドの出発点です。

予約（PNR）から旅行者の状況を読み取る

同じ予約にまとめられた同行者が誰か（1人、カップル、お子様連れ、シニア連れ、グループなど）によって、座席を指定する確率は大きく異なります。オールウィンエアはこのデータをもとに、誰にどの座席を先に見せるかを決めます。

「どの旅客タイプが座席指定しやすいのか？」— PNRタイプ別の座席指定利用率の横棒グラフ：その他32.5%、シニア2名_男女22.2%、大人+子ども12.5%、大人2名_男女11.1%、大人1名6.5%、大人+シニア2.8%、大人+幼児1.9%、大人+子ども+シニア1.6%、大人2名_女性2 1.6%、大人+幼児+子ども1.3%、大人3名_男女1.0%、大人4名以上_男女同数1.0%、大人4名以上_男性のみ0.8%、シニア1名0.6%、子どものみ0.6%など。
予約（PNR）の同行者構成によって、座席指定の利用率は大きく異なります。オールウィンエアはこのデータに基づいてレコメンドします。

このように提案します

座席を指定しなければ同行者と離れて座る確率をあわせて示し、その状況に合った座席をすぐに提案します。

座席レコメンドの例1：「お子様とご一緒ですね。お子様のお世話がしやすい広い前方席はいかがですか？」大人2名と赤ちゃんのアイコン、座席を指定しない場合に離れて座る確率99.5%。下は前方席・非常口の位置と列ごとの料金を示した座席表。
お子様連れなら — 広い前方席を最初に提案。指定しないと離れて座る確率は99.5%。
座席レコメンドの例2：「もしかして、カップルですか？」大人2名のアイコン、座席を指定しない場合に離れて座る確率88%。下は並んで座れるおすすめ座席を示した座席表。
カップルなら — 2人並んで座れる席。離れて座る確率は88%。
座席レコメンドの例3：「お連れ様と一緒に座りますか？」大人3名のアイコン、座席を指定しない場合に離れて座る確率85%。下は3名が一緒に座れるおすすめ座席表。
3名のグループなら — 1列に一緒に。離れて座る確率は85%。
座席レコメンドの例4：「会話しやすい座席はいかがですか？」大人4名のアイコン、座席を指定しない場合に離れて座る確率99%。下は空間（Space）、距離（Distance）、費用（Cost）、眺め（View）を考慮し、前後で向かい合えるように提案した座席表。
4名なら — 会話しやすい配置。離れて座る確率は99%。

なぜ購入率が上がるのか

「Conversion Winner?」の天秤の図。左「航空会社の座席指定SYSTEM — 個人単位の単純表示」（座席表と料金だけを表示）、右「ALLWIN座席指定SYSTEM — 同行者単位・AI予測による表示」（前方席・非常口席、Aゾーン、Bゾーン、リクライニング固定のBゾーンにまとめて提案）。天秤はALLWIN側に傾いている。アプリ画面は韓国語の実際の画面で、個人情報は伏せています。
座席表をそのまま見せる方式と、同行者単位で予測して提案する方式 — 購入率はレコメンドが上回ります。
区分一般的な航空会社の座席指定オールウィンエアの座席指定
選択単位搭乗者ごとに個別予約（PNR）に基づく同行者単位
表示座席表をそのまま表示AI予測でまとめたおすすめ座席を表示
顧客体験空席を自分で探して比較おすすめから選んですぐ決済

特許技術

PNRベースの特許エンジン図「C.R.（Conversion Rate）Engine」。左の航空機座席（Seat）と右の免税品（Dutyfree）が、中央のPNR（Passenger Name Record）の同行者情報でつながる。座席：世界の潜在的な座席指定市場（2019年 航空券8,990億ドル×10%≒900億ドル）。免税：韓国の免税市場（2019年 24兆ウォン）。AGS特許エンジン（不人気席まで一括購入）：航空機座席の事前購入予約方法及び装置（10-2021-0035677）、アイテム推薦方法及び装置（10-2020-0069932）、オークション方法及びサーバー（1115802ほか、座席アップグレード用）。DGS特許エンジン（同行者の免税品まで免税枠内で一括購入）：免税品の事前購入予約方法及び装置（10-2021-0023742）、免税品の表示制御方法及び装置（10-2021-0057065）、アイテム推薦方法及び装置（10-2020-0069932）。
予約（PNR）の同行者情報を軸に座席と免税品を提案する購入率（C.R.）エンジン — 関連特許を出願・登録しています。
座席アップグレード用の合理的な価格決定エンジン。左：「オークション方法及びサーバー」の特許を米国、日本、韓国、インドネシア、イスラエル、シンガポールなど12か国で登録（Group Auction、Dynamic Pricing）。右の技術概要：Group Auction — MIN〜MAXの間で入札し、高い順に限定数量まで共同落札、共同落札者のうち最も低い価格で共同購入、落札者は入札額以下の価格で落札。Dynamic Pricing — 株式市場のようにMIN〜MAXの間でリアルタイムに価格決定、需要が多いと価格が上がり航空会社の収益性が向上、需要がないと下がり購入率が向上、顧客は待たずに即時購入。
座席アップグレードに適用できる価格決定（共同オークション・ダイナミックプライシング）の特許を12か国で登録しています。
Alpha Seat for Airline → Musical → Arena：同じ座席レコメンドエンジンを航空機の座席、ミュージカル劇場の座席、野球場の座席表に応用する拡張の図。
座席レコメンドエンジンは航空機だけでなく、劇場やスタジアムなど座席のあるあらゆる予約に広げられます。

よくあるご質問

AI座席レコメンドはどのように動きますか？
予約（PNR）の同行者構成と旅程を分析し、並んで座れるか、前方・非常口・窓側・通路側などの座席特性を考慮したおすすめ座席を先に表示します。旅行者はおすすめから選ぶか、必要に応じて変更して決済します。
航空機の座席にしか使えませんか？
座席のある予約であれば、劇場やスタジアムなどにも適用できるように設計されています。
関連する特許はありますか？
PNRに基づく座席の事前購入、アイテム推薦、免税品の事前購入に関する特許を出願しており、座席アップグレード用のオークション・価格決定特許を12か国で登録しています。

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