雨雲もイベントも味方に。需要を先読みして“来店の谷”を満たす需要予測マーケティング

背景・課題

天候・地域イベント・販促内容で来店数が大きく変動し、各店の勘に頼った予測では欠品や廃棄、機会損失が発生。全店横並びの一斉プロモーションは新規獲得効率が低く、広告費の無駄も生じていた。マーケ側は“どのエリアの、どの時間帯に、何を、いくらで訴求すべきか”を十分に絞り込めていないのが課題。

AI活用ソリューション

唯一の解決策＝店舗・時間帯×メニュー別の『需要予測AIを起点にした需要連動マーケ』。POSの時刻別販売、メニュー別実績、キャンペーン情報、祝日・学校行事・周辺イベント、気温・降水量などを学習し、各店舗の30分〜1時間粒度で“何がどれだけ売れるか”を予測。マーケはこの予測をそのまま配信設計に接続し、需要が凹む時間帯・商圏に限定してアプリPUSHやLINEクーポンを自動配布、広告入札とクリエイティブを地域・時間で出し分ける。店側では予測数量に沿って仕込み・人員配置を前日までに自動提案、当日は電子POPとおすすめ表示を自動更新。結果として、売れ筋は品切れを防ぎつつ、谷の時間帯だけを狙い撃ちで集客できる。専門用語を避けると“明日15時に◯◯店で穴子が余りそう→半額クーポンを半径2kmの既存客・未購入者にだけ今朝10時に配信”が自動で回る仕組み。

AI導入前後の変化

成果・効果・ROI

効果イメージ（導入3カ月・社内試算例）：欠品率20〜30％低減、廃棄10〜15％低減、谷時間帯の来店数+8〜12％、プロモの新規獲得CPA10〜20％改善。投資回収は、月間粗利増分（機会損失減＋廃棄削減＋広告効率化）＞運用費（ツール＋運用）を基準に、50店舗パイロットで平均3〜6カ月の回収を見込む。

実事例

回転寿司チェーンのスシローは、店舗ごと・時間帯ごとに需要がばらつく課題に対し、天候や販促、周辺イベントなど多様なデータを取り込むAI需要予測を導入。2021年にPoCを実施し、全店展開を進めることで、店長の勘に依存した予測を是正し、欠品や廃棄の抑制と販売機会の最大化を狙った。

https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/02035/041400001/

さらなる展開

横展開として、①媒体別・地域別の広告入札自動調整、②在庫・製造計画と連動した“作り置き最適化”、③天候急変時の緊急プロモ自動切替、④新店候補地の売上予測、⑤会員属性×予測を用いたパーソナライズ訴求強化、⑥人員シフト自動編成との連携まで拡張可能。

導入ロードマップ

1. 現状分析 - 店舗別・時間帯別の販売実績、キャンペーン履歴、気象・イベントデータの収集とクレンジング。欠品率・廃棄率・CPAなどKPIの基準線を確定。
2. 費用対効果の試算 - 需要の谷への限定配信と仕込み最適化による粗利増分と運用費を試算し、回収期間（目標6カ月以内）を設定。
3. PoC検証 - 10〜50店舗で8〜12週間のA/Bテスト。AI提示に従う群と従来運用群で、欠品率・廃棄・来店・売上・CPAを比較。
4. 社内稟議 - PoC結果と回収計画、情報セキュリティ・個人情報取り扱い指針、運用体制を添えて決裁。店舗オペとマーケの業務分担を明文化。
5. 本番導入 - 全店展開。配信ツール、電子POP、在庫・発注と連携し、ダッシュボードでKPIを常時監視。四半期ごとに特徴量とモデルを更新。