待ち時間短縮や食品ロス削減を実現！AIを活用した来店予測の魅力とは？

最終更新日:2024/04/11

多くの企業は、より売上をアップさせる戦略を練るために、日々さまざまなデータを計測しながらトライ＆エラーを続けています。そのような中で、近年はマーケティングにAIを活用し始めている企業も少なくありません。AIを活用してリアルタイムに来店予測を行ったり、来店予測のデータをもとに食品ロスの軽減につなげたりしている企業も多くなってきているのです。

そこで今回は、AIを活用した来店予測の仕組みやメリットについて解説するとともに、実際に来店予測を活用して成果をあげている企業の事例などもご紹介していきますので、ぜひ参考にしてみてください。

創業100年を超える老舗料理店「ゑびや」はAI活用で売上を4.8倍に

（参照：朝日新聞｜神様も驚くＡＩ経営来客予測で食品ロス激減：生成発展「テクノロジーで変革する中小企業の未来」）

伊勢神宮の鳥居前町にある創業100年超の老舗料理店「ゑびや」では、マーケティングにAIを活用することにより、2012年からの6年間で売上高を4.8倍に伸ばすことに成功しています。これは、AIの活用によって来店予測を行えるようになったことが大きな要因となっているそうです。

ゑびやは明治時代から100年以上もの間、伊勢神宮の参道で飲食業を営んできましたが、その100年の間でさまざまな変化が起き、その変化とともにさまざまな課題が浮かび上がるようになったといいます。

2012年頃のゑびやは、郷土料理である伊勢うどんに加え、カレーライスや天ざるそばなど、よくある食堂のようなメニューだけが設けられていたそうです。また、店頭に置かれていた食品サンプルも日焼けによって色褪せてしまっており、隣の店には行列ができていたものの、ゑびやはガラガラという状況が続いていたといいます。そこで、まずは色褪せた食品サンプルを撤去し、自分たちで撮影した料理の写真を飾るようにしたことで、少しずつ売上が伸び始めたそうです。

ただ、大幅な売上アップにつながったのは店頭の写真を変えたことではなく、食品ロスを減らすためのシステムを開発したことでした。もともとはExcelに注文数や合計金額などの数字を入力して管理する体制をとっていましたが、「来客数や注文数を予測できるようになれば食品ロスを減らせるのではないか」というアイデアから、より効率的に来店客数の予測を行うためのシステム開発に着手したそうです。そして2017年、AIを活用した来店予測システムを独自に開発し、メニュー別の数量を時間帯ごとに予測する仕組みを作り上げることに成功したのです。

このシステムが開発されたことにより、スタッフを効率よく配置して料理の準備を行うことができるようになっただけでなく、米の使用量も予測できるようになったため、結果的に食品の廃棄ロスを7割削減することに成功したといいます。このようなチャレンジを継続的に行うことで、2012年時点で売上高1億円だったものが、6年後には売上高4億8000万円までに急成長したそうです。

ちなみに、2018年からは独自開発のシステムを販売する「EBILAB」（ゑびラボ）という会社を立ち上げ、現在は全国の約40社に導入されています。

サイゼリヤとNTTドコモもAIを活用した来店予測システムを活用

（参照：AIでリアルタイムに売上を予測　待ち時間の短縮や来店客の急増にも対応――サイゼリヤとNTTドコモが実証実験へ – ITmedia エンタープライズ）

AIを活用した来店予測システムを活用しているのはゑびやだけではありません。サイゼリヤとNTTドコモでも、2018年11月〜2019年3月にAIを活用した売上・来店予測システムの実証実験が行われました。

サイゼリヤでは、より効率的な店舗運営を行う上で「来店客数の予測」が必要不可欠であることから、各店舗の店長が過去のデータをもとに来店予測を行い、シフトを決定していたそうです。しかし、その方法では店長の経験などで精度にばらつきが出てしまうため、予測精度を高めることが大きな課題になっていたといいます。

そこで、NTTグループのAI技術である「corevo」を活用し、サイゼリヤ各店舗の過去3年間の売り上げデータをもとにした来店予測の実証実験が行われることになりました。この実証実験の詳細としては、天候などの外部情報や、NTTドコモの携帯電話ネットワークによって取得した人口統計データの「近未来人数予測」を活用して売上との関係性を分析し、売上金額の予測を行うというものです。この予測は「1時間〜数時間後」「翌日」「数週間後」といった単位で行われ、それぞれの1時間ごとの売上金額が出力されます。

実証実験に先立って行われたサイゼリヤ都内6店舗の実験においては、これまで行われていた店長による予測と比べて25％誤差が小さくなっており、より高い精度で予測を行えることが明らかになっています。そのため、今後こういったシステムを活用して来店予測を行う飲食店はさらに多くなっていくかもしれません。

飲食店を対象にした「来店予測システム」の導入も進む

（参照：来店来客数予測AI-Hawk-の活用で食品ロスや人件費を削減｜株式会社ROX）

実際、飲食店を対象にした来店予測システムも販売され始めています。そのひとつが、ネット広告を主に手掛けているタウンニュース・ロコが開発した「AI Hawk（エーアイホーク）」です。AIを活用することによって、これまで現場責任者の経験や勘などに頼らざるを得なかった来店予測の精度を大幅に高めることができるため、今後飲食店で多く導入されていく可能性が高いシステムといえるでしょう。

具体的な機能としては、過去の来店客数や天候などのデータをもとにして最大45日間の数字を予測するというものです。来店客数に増減があった場合でも、しっかりとその変化を検知した上で対応できるため、より効率的に来店予測を行っていくことができます。

予測精度に関しては業種や天候などによって誤差が出てしまうものの、パン屋チェーンでは93％の予測精度を達成するなど、高い成果をあげることができているため、手作業による予測作業に行き詰まりを感じている企業にとっては大きなメリットがあるといえるのではないでしょうか。

なお、システムの利用料は月額9,800円となっており、初期費用0円で導入することができます。