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AI予測でシフト業務を効率化、人件費を削減

AIエンジンで予測された時間別の客数を元に自動でシフトを作成。天気など変化情報をリアルタイムに反映出来る事により、日々の必要な稼働人員を調整、無駄な人件費を削減します。

AI導入への背景

急速な店舗展開に伴う採用の問題、店舗マネジメントを一定のレベルに上げる為には教育が必要であり時間が掛かる事が問題であった。営業部門として効率的なシフト業務を行う際、店長がシフトを考える時間を減らす為にどうするかという課題の検討を行っていた。
これまでのシフト業務は月の売上予算を決める際に前年の実績、過去4週間の平均の売上金額、客数を元に予算作成を行っていた。作成した予算金額、客数から必要である人件費を月合計で算出し、その合計から日割りに展開を行っていた。しかしながらいったん決めた日の予算金額、労働時間は見直しを行う事が無い為に当日に発生する天気の急変やイベントの対処が出来ずに無駄な労働時間の発生、追加で必要な労働時間への対処が出来ずに売上ロス(機会ロス)となっていた。
当日になってからでは対処が出来ない為、事前に翌日の状況を把握して事前に対処を行う為に予測を行う事となった。

予測モデルの対処

予測を行う際に5年分の売上実績データから過去の実績の予測を検証。売上金額、客数の予測を複数のAI予測モデルを用いて検証を実施。複数の予測モデルの中でGBMモデルの検証結果として1日の売上金額の予測結果は約80%、客数は85%と予測精度が高い事が判明。結果としてGBMモデルを予測モデルとして選択。パターン登録を行い引き続き時間別の客数予測を実施。
1時間別の客数予測に関してはお客様の入店時刻、滞在時間、退出時刻が流動的であり1時間枠の中では予測結果として人数が少ない為に%表示だと率として低い値であった。しかしながら実際の1時間の客数の数値として見た場合、2桁のブレなどなく1桁の範囲であった。結果、1時間で1桁の客数がブレても対応する人員には影響が無いと判断。最終的には日次の予算に対して予測数値を反映。シフト業務は店舗毎に設定されるシフトの時間帯、従業員が契約時に取り決めた時間帯のパターン、店舗で実際に発生した従業員の勤務実績を元とした実績のパターンに対して予測結果の客数を元とした適正な労働時間でシフトを作成。予測された客数を元として対応労働時間を算出したのである

導入の効果

無駄な時間帯の労働時間の削減、急変する天気に対して労働時間をコントロールする事で1日約3~4h、月で120hの時間を削減、月の人件費として12万(1店舗/月)の人件費の削減が出きたのである。今後300店を見据えた場合、約3,600万の人件費が削減できる事が見込まれたのである。

企業に存在する過去データを元に予測結果から業務改革を実現

リアルタイムに変わる変化情報に対して業務データを元に「未来」を予測。予測結果を店舗で必要な経営数値に反映。自動補正から警告アラーム迄、予測を通じて店舗業務の効率化を実現します。

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