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ドコモとサイゼリヤ、AIで店舗の売上金額を予測--2019年3月まで実証実験

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 NTTドコモとサイゼリヤは11月19日、サイゼリヤの店舗オペレーションの効率化を目指す実証実験を、11月30日から2019年3月31日まで実施すると発表した。

 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」と、サイゼリヤが保有する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。

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 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。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という。

 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。これにより、来店客の急増を店舗従業員に通知して事前準備を促し、来店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店舗の売上実績(同売上実績)と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。その結果、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%小さい結果になったという。

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