2016年1月28日 近江 隆 ビジネスの素

オリジナル記事はこちら 【ビジネスラボ 近江隆】

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回転すしチェーン店のビッグデータ活用が凄い!

はじめに

ビッグデータの技術や応用分野は日進月歩。最新の情報を入手したい方は、「BIGDATAMEDIA」というサイトが便利です。是非ご覧ください。

皆さまはお寿司を食べるときに、どのようなタイプのお店を選びますか?


画像引用元:BusinessLab.近江隆

私は、ランチや親戚の集まりの後の会食は「回転寿司」、年に一度の記念日やお得意様の設定などは「老舗寿司」という感じです。

江戸以来の伝統的な寿司屋にもリーズナブルな値段の店もあり、一見さんお断りの高級店、無口な職人気質の店、嫌いな客とはしゃべらないご主人の店・・・など、多種多様ですが、昔に比べて経営状況は厳しい店も多いと聞きます。

一方、回転寿司業界の進化は凄い!最近はネタも新鮮になってきたし、美味しくなってきました。しかも、プライスが家族揃って行かれる方に嬉しいものになっていますね。

しかもIT技術の活用には驚いてしまいます! 例えば、ある回転寿司チェーンの場合

店内の食欲を予測し、配膳するネタの最適化と廃棄率の削減を実現!
■回転寿司店の従来の課題
無駄なネタを回転させることで鮮度が落ちたり、誰も皿を取らないために挙げ句の果ては廃棄して利益損失につながってしまう。

■課題解決目標
新鮮で品質の高い寿司を提供しながら、鮮度を保ちながら廃棄ロスを減らし、利益率を上げる。例えば、マグロなら350m移動したら廃棄するというルールがあるが、そうした廃棄率を下げるために、ITによる管理システムを導入している。

■ソリューションの手段
●一皿ごとにICチップを埋め込んでいる
●予測は顧客の「食欲」と「注文した人や子供の数」を基に、1 分後、15分後の食欲を算出。
●レーンごとのパワーを「大」「中」「小」で示し、現在のネタの提供量が妥当かどうか判定する。
●それを見ながら、店長や従業員が仕入れたネタを解凍するかどうかを判断する。
●流すネタまでシステムが指示する仕組みとなっている。
●それでも残ったネタは、ネタごとに廃棄リミット時間を決めて、廃棄する
→新鮮なネタを供給するという顧客満足の視点。マグロなどは350mレーンを移動したら廃棄。


画像引用元:BusinessLab.近江隆

■具体的には
●指示内容は、顧客の食欲パワーや滞在時間、過去の販売実績、曜日や時間帯などのデータから割り出される。
●例えば、 座って聞もない顧客のレーンには中卜口やサーモンといった脂がのったネタを多く流す指示を出す。
●また、皿を取る顧客が減ったレーンには創作すしやデザー卜を出したりする。
●指示の精度を上げるため、年間12億皿の全販売実績をビッグデータとして分析し、予測モデルの精度をブラッシユアップしている。
●食べてもらえると予測したものをレーンに送り出すことで最終的な廃棄を減らすとの考え方。
●実際、廃棄するネタの量を4分の1まで削減できたそうだ。

外食の世界も今やビッグデータを活用する時代。一方、老舗の寿司屋は職人の経験と勘、お得意様の好み、食べる量を知り尽くして、きめ細やかなおもてなしを提供する・・・どちらが勝つか?・・・そういう問題ではなく、両方頑張って欲しいですね!

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