サイゼリヤとNTTドコモ、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実施

　株式会社サイゼリヤと株式会社NTTドコモ（以下、ドコモ）は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11月30日から2019年3月31日まで実施すると発表した。

　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徴だとしている。

　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や、1時間ごとの直近売上予測の店舗タブレットへの配信を行う。さらに、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は、店舗に配備したタブレットから通知音を鳴動させることで、来店する顧客の急増を店舗従業員に通知して事前準備を促すことで、顧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店舗の売上実績と、サイゼリアの従来手法による売上予測の誤差、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％小さい結果になったという。

　サイゼリヤでは、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おり、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、顧客に快適な空間を提供することを目指していくとしている。