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September 27, 2015

新潟のマルイ、天候情報を活用した自動発注に着手!

1日単位や1時間ごとの来客店数を気象データなどから予測:
・日経BigData:9/8
・http://business.nikkeibp.co.jp/atclbdt/15/258673/090700027/
・記事抜粋:
・新潟の中堅スーパーのマルイは、気象と来客店数について1カ月程度の実績データを利用して機械学習を行って、将来の気象から来店数を予測する。商品の発注にも段階的に活用していく考えだ。
・1キロメッシュの情報で来店数予測:
・新潟市の中心部から車で西に1時間弱の場所にある中堅スーパーのマルイ(新潟県見附市)の巻店。同店は8月から天気予報などを基に来店客数などを予測するサービスを導入した。1日単位や1時間ごとの来客店数を気象データなどから予測し、その場でレジの担当者を増やしたり、今後の人員配置を計画したりできるようにするのが目的だ。
・気象と来客店数について1カ月程度の実績データを利用して機械学習を行って、将来の気象から来店数を予測する。気象データはハレックスが気象庁から観測データを直接取得して、同社のコンピュータで演算。1キロ四方のメッシュの単位で独自に導き出した予報を利用している。日次単位であれば1週間先まで、1時間単位であれば72時間先までの天気や1日単位の最低・最高・平均気温の予測を知ることができる。
・気象の変化で商品発注を自動化:
・マルイは来店客数の予測だけでなく、商品の発注にも段階的に活用していく考えだ。
天気や温度の変化に応じて商品の需要を予測して、自動で発注するなどの仕組みを導入する。季節の切り替わりのタイミングで品切れが起きないようにしたり、特定の温度になったら特に売れる商品を見つけたりしたい」

マルイ:
・http://www.super-marui.com/

PI研のコメント:
・新潟の中堅食品スーパー、マルイが9/9、日経BigDataに取り上げられました。テーマは、「1日単位や1時間ごとの来客店数を気象データなどから予測」であり、天候データと販売データをリンクし、機械学習を通じて自動発注に取り組むとのことです。現段階ではまだ客数予測までだそうで、「1日単位や1時間ごとの来客店数を気象データなどから予測し、その場でレジの担当者を増やしたり、今後の人員配置を計画したりできるようにするのが目的」とのことです。自動発注の仕組みは数多くありますが、天候データを組み込んだ仕組みはまだ珍しいといえます。食品スーパーの商圏は約1km四方ですので、「1キロ四方のメッシュの単位で独自に導き出した予報」が必須といえます。今後、どこまで精度を上げ、客数予測から自動発注につなげてゆくのか、その動向に注目です。

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