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2018年

サイゼリヤ

サイゼリヤがNTTドコモと共同でAIによるリアルタイム売上予測技術の実証実験を実施。モバイル空間統計や気象データを活用し、1〜数時間後の売上金額を予測。従来手法より予測誤差を25%改善した。

企業規模大企業(1,000名〜)
地域日本
導入段階実証実験(PoC)
使用ツールNTTドコモ「近未来人数予測」、リアルタイム売上予測技術

背景・課題

サイゼリヤでは、店舗ごとの来客数予測が天候やイベントにより大きく変動し、食材の仕込みや人員配置の最適化が困難だった。特に平常時と異なる需要変動への対応が課題であった。

取り組み内容

NTTドコモの「近未来人数予測」と店舗売上データを組み合わせ、現在から1〜数時間後、翌日、数週間後の売上金額をリアルタイムに予測する技術を開発。都内6店舗で比較試験を実施した。

成果・効果

売上が平常時より伸びた時間帯の予測精度が従来手法比25%改善

店舗周辺のイベントや天候により売上が平常時より伸びた時間帯の予測において、従来手法よりも誤差が25%小さい結果を取得。短時間予測に特に高い精度を示した。

教訓・ポイント

モバイル空間統計という外部データの活用により、従来の売上履歴だけでは捉えられなかった需要変動を予測できることが実証された。

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