情報通信
https://www.tis.co.jp/group/
小売店や飲食店の需要は天気に左右され、食品ロスやスタッフ過不足等の原因の一つとなっている。首都圏で食品スーパーを運営するその企業では、店舗の管理職が前年実績や経験に基づき予測した2週間〜2カ月先の来店客数を、発注システム及びシフト管理システムに各入力――
そこではしかし店舗によって予測にバラツキが生じたり、予測に時間を要したりすることが課題となっていた。来店客予測は、天候の影響を大きく受けるため、売れ残りによる食品ロスや品切れによる機会ロスが発生するほか、シフトや人員配置の調整に不備が生じることも問題だったという。ウェザーニューズは8月30日、「WxTech®；」において小売・飲食事業者向けに業界最高水準1kmメッシュの天気予報を用いた「来店客予測データ」の提供を開始した。
スーパーマーケットや飲食チェーンの店舗の発注業務やシフト管理のDXを推進する。同社は「AI来店客予測モデル」を開発し、2週間先までの上記データを提供。1kmメッシュ過去天気予報データ・店舗の来店客数・カレンダー情報の3つの過去データを機械学習させて構築した独自の上記モデルに、最新の1kmメッシュの天気予報を取り込むことで、店舗の来店客数を高精度予測する。
日々の天気による来店客の変動だけでなく、台風接近や大雪など荒天時の買い控えも考慮する。企業は同データを取り入れることで、発注やシフト調整の業務時間を削減でき、自動発注への導入時には精度向上に伴うチャンスロスや見切・廃棄ロスの削減も望める。
1都5県に305店舗を展開するマルエツは同データを全店に先行導入し、段階的に発注システムやレジシフト管理システムと連携させてきた。予測客数を全店に配信し、個別の客数予測や入力作業を原則不要として、自動発注数の精度向上やレジシフトの最適化など、店舗業務の効率化を実現。月間の客数予測の精度は95%以上の高精度を維持しているという。