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November 21, 2018

サイゼリア、AIで売上金額予測、実証実験へ!

AIによる飲食店向けリアルタイム売上予測の実証実験を開始:
~サイゼリヤの店舗オペレーション効率化をめざす~
・サイゼリア:11/19
・株式会社サイゼリヤ(以下、サイゼリヤ)と株式会社 NTT ドコモ(以下、ドコモ)は、サイゼリヤの店舗オ ペレーションの効率化をめざす実証実験を2018年11月30日(金曜)から2019年3月31日(日曜)ま で実施します。実証実験では、ドコモのモバイル空間統計®※1のリアルタイム版である「近未来人数予 測®※2」(以下、人口統計データ)とサイゼリヤが保有するサイゼリヤ店舗ごとの売上実績データなどを もとに、ドコモがこれまでに社内外のサービス高度化や課題解決で培ったAIに関する経験・ノウハウを 用いて開発した売上金額を予測する「リアルタイム売上予測技術※3」を活用します。
・リアルタイム売上予測技術は、各店舗周辺の人口統計データや気象データなどと売上との関係性をAI で分析し、現在から1~数時間後、翌日、および数週間後の店舗ごとの売上金額の予測をそれぞれ行 い、1時間ごとの売上金額として予測結果を出力します。特に1~数時間後の直近売上予測において は、直前の店舗周辺の人口統計データを活用するため、天候やイベント開催などによる突発的な需要 変動についても的確に予測できることが特長です。
・なお本実証実験に先立ち、サイゼリヤの都内6店舗の売上実績(以下、同売上実績)とサイゼリヤ従来 手法による売上予測の誤差、および同売上実績とリアルタイム売上予測技術による売上予測の誤差を 比較したところ、店舗周辺のイベントや天候などにより売上が平常時よりも伸びた時間帯の予測におい てリアルタイム売上予測技術の方が、誤差が25%小さい結果となりました。

店長ごとにバラつきが出る来店客数予測。より高い精度を求めて:
・NTTドコモ
・国内外に1400店舗以上を展開するイタリアンレストランチェーン、株式会社サイゼリヤ(以下、サイゼリヤ)。効率的で質の高い店舗運営には、来店客数の予測が不可欠です。「弊社では来店客数の予測をもとにスタッフのシフトを決めます。予測を下回ると人件費のロスが発生し、逆に上回ると、お客さまに十分なサービスをお届けできません」と話すのは、株式会社サイゼリヤのプロジェクト推進課長 長谷川大輔様。「来店客数の予測は過去の実績などから店長が行いますが、個人で精度にバラつきがありました」。いわば、来店客数の予測精度の標準化と、恒常的に高精度を保つことが課題でした。
・課題を模索するなかでドコモの「AIタクシー®」※の取り組みを知った長谷川様は、「タクシー需要予測を、来店客数予測に活かせないか?」とドコモに相談。「お話を聞いて、AIタクシーの技術を店舗運営に応用する可能性を強く感じました」とドコモの研究開発チームであるサービスイノベーション部第二サービス開発担当 山田は話します。ドコモはこの新しい可能性を顧客の価値に変えるべく、法人営業と研究開発チームが一丸となりスピーディに解決を図る「トップガン」プロジェクトに定め、サイゼリヤと一緒に最適解を探る話し合いをスタートさせました。

PI研のコメント(facebook):
・サイゼリアが11/19、「AIによる飲食店向けリアルタイム売上予測の実証実験を開始」との記事を配信しました。NTTドコモの「トップガン」プロジェクトの一環であり、NTTドコモのスマホのリアルタイムの位置情報を活用しての「近未来人数予 測」をもとにした売上金額の予測です。予測は1時間先から数週間先まで可能とのことです。特に、「直前の店舗周辺の人口統計データを活用するため、天候やイベント開催などによる突発的な需要 変動についても的確に予測」できるとのことで、従来手法と比べ、「リアルタイム売上予測技術の方が、誤差が25%小さい結果」と、事前の調査でも出ているとのことです。実証実験は、「2018年11月30日(金曜)から2019年3月31日(日曜)ま で実施」とのことですので、来年春には検証結果が判明するといえます。そもそも、この試みは、「「AIタクシー®」の取り組みを知った長谷川様は、「タクシー需要予測を、来店客数予測に活かせないか?」とドコモに相談」からはじまったとのことで、「AIタクシー」がきっかけとのことです。AI、いよいよ、小売業の需要予測に本格的な導入が始まるといえ、この実証実験の動向に注目です。

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November 21, 2018 |

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