老舗料理店での気象データを活用した来客予測システム
企業・団体名
取り組み概要
気象データを含めた400項目近いデータを収集し、１日の来客数・注文数を予想するAI（来客予測システム）を開発。店の来客状況、男女比、年齢層、通行客、来客予想、トレンド分析等も一元的に管理でき、オペレーションを効率的に行う。
対象者
小売、飲食の中小企業をはじめとした様々な業種の企業
気象データを利用した背景・経緯
- 経営判断が経験と勘で行われていた（アナログ）。
- 注文のピークタイムが読みづらいがために適切な人員配置ができておらず、また、食材が生鮮食品であるために多くの廃棄ロスが生まれていた。データを根拠にして来客人数を予測し、必要十分な人員配置を行い、廃棄ロスを減らすなど、オペレーションを効率的に行いたかった。
利用している気象データ
対象エリアの本日～6日先のデータを取得
天気・最高気温・最低気温・降水確率・降水量（取れる範囲まで）
気象情報以外で利用しているデータ
過去の売上実績、自社サイトへのアクセス数、飲食店口コミサイト、近隣の宿泊者数、店頭カメラの画像データ等・・・400項目近いデータ
この取り組みの効果
翌日の来客数は的中率9割で予測可能に。その予測結果を利用したオペレーションや、その他様々なオペレーションの改善、サービス向上に努めることで、売上4倍、利益率10倍、平均給与＋5万円アップ、有給休暇消化率を80%にまで向上、料理の提供時間1/3を実現した。
その他（気象データの利用にあたり工夫した点、困った点など）
サイトによって取得できる情報が様々で、どのサイトからどのような手段で取得するかについて悩んだ。
将来的には、気象庁にてAPIをご用意いただき、現在取得している情報以上の情報を気象庁様のデータベースから取得できるようになれば、さらなる予測精度の向上にもつながると考える。
また、予測に基づく食材の発注や仕入れにいたるまで、データ活用や店舗運営に関わる作業を可能な限り自動化し省力化したいと考えている。
参考となるHP公開情報等
EBILABのHP
https://ebilab.jp/