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サイゼリヤ/AIによる飲食店向けリアルタイム売上予測の実証実験

サイゼリヤとNTTドコモは11月19日、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実施すると発表した。

<実証実験の概要>
実証実験の概要

11月30日から2019年3月31日まで、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行うもの。

実証実験では、ドコモのモバイル空間統計のリアルタイム版である「近未来人数予測」(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」を活用する。

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する。

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。

この実証実験では、予測結果をもとにした翌日や数週間後の店舗従業員のシフト管理への活用、1時間ごとの直近売上予測の店舗タブレットへの配信だけでなく、直近売上予測値が数週間前に予測された値より一定以上ずれた場合に店舗に配備したタブレットから通知音を鳴動させる。

来店するお客の急増を店舗従業員に通知して事前準備をうながし、お客の待ち時間や機会損失の低減、サービス品質の向上、従業員の負担軽減などの店舗オペレーションの改善を目指す。

実証実験に先立ち、サイゼリヤの都内6店の売上実績(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、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%小さい結果となった。

サイゼリヤでは、お客の満足度向上をめざし、お客に店内で快適に食事をしてもらうために、従業員がよりおもてなしに専念できる環境づくりに取り組んでいる。

そのため、日々の売上予測の精度向上に加え、店舗従業員の労働負荷軽減に向けたさまざまな取り組みを進めている。

実証実験においてリアルタイム売上予測技術の有効性を検証し、店舗オペレーションの改善により、お客に快適な空間を提供することを目指す。

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