CASE 44INDUSTRY小売・サービス

店舗売上予測と
最適粗利提案AIシステムの開発

機械学習データ基盤

RESULT // HIGHLIGHT

誤差1%以内を実現

高精度のAI予測と現場検証を通し、全店舗へご導入いただきました

OVERVIEW概要

店舗運用の収益性を最大化するため、機械学習による高精度な売上予測エンジンと最適粗利算出モデルを開発し、堅牢なデータ分析基盤およびTableauダッシュボードを一体で構築しました。過去のPOS実績、立地特性、気象条件、セールや販促施策などの多角的な変数を統合解析することで、売上予測の誤差1%以内という極めて高い精度を実現しました。さらに、粗利総額を最も押し上げる最適なオペレーションを店舗側へ提示する意思決定支援基盤を提供しました。

INDUSTRY業種: 小売・サービス
SCALE企業規模: 従業員数
CHALLENGE課題: 各店舗における営業は、店長・現場スタッフの経験や勘に依存しておりました。また、POSデータや販促・気象などの関連データが個別のシステムに散在していたため、複数条件を横断した高度な相関分析が困難でした。その結果、「売上を伸ばそうと過度な値引きを行い、売上高は立っても粗利が削られる」といった収益構造の歪みが生じており、店舗ごとの粗利を最大化するための客観的かつ再現性のある運用指針が求められていました。
SOLUTIONソリューション: 散在するデータを一元的に収集・クレンジング・蓄積するモダンデータ分析基盤を整備しました。その上で、機械学習モデルを設計し、外部環境の変動を織り込んだ日次の需要予測において誤差1%以内の高精度モデルを確立しました。また、粗利が最大化する条件を探索する数理最適化推論アルゴリズムを開発しました。これらの予測・推論結果を現場が直感的に扱えるようTableauダッシュボードへ接続し、目標粗利達成に向けて、分析・可視化・提案できる現場運用体制を構築しました。
TECH技術: 機械学習データ基盤
PERIOD期間: 8ヶ月（PoC 4ヶ月 + 本開発 4ヶ月）
TEAM体制: PM1名 / データエンジニア3名