バローHD、人流や気象のデータを活用したAIによる需要予測サービスを導入

2022.04.22

2022.02.01

株式会社バローホールディングスは、ソフトバンク株式会社と一般財団法人日本気象協会が開発した、人流や気象のデータを活用したAIによる需要予測サービス「サキミル」を2022年1月31日から導入する。

AI需要予測サービス「サキミル」

店舗ごとに来店客数を予測する「来店客数予測」※1の機能を提供。これにより、「サキミル」が予測した来店客数を基に、店舗ごとの商品の発注数や従業員の勤務シフトを調整できる。

「サキミル」は、ソフトバンクの携帯電話基地局から得られる端末の位置情報データを基にした人流統計データ※2や、日本気象協会が保有する気象データ、導入企業が保有する店舗ごとの売り上げや来店客数などの各種データを、ソフトバンクと日本気象協会が共同で開発したAIアルゴリズムで分析し、高精度な需要予測を行うサービス※3。サービスの提供開始に先立ち、株式会社バローホールディングスのグループ会社で、中部地方を中心にドラッグストアを展開する中部薬品株式会社が運営する店舗で事前検証を行ったところ、来店客数の平均予測精度は93%※5となり、高い有効性を示す結果が得られたという。

「サキミル」の特長

1. 各種気象データや独自のAIアルゴリズムの活用による高精度な予測

日本気象協会が保有する、気温・日射量・風速・降水・降雪・湿度・天気などの気象データを活用。また、ソフトバンクのデータサイエンティストおよび日本気象協会の気象分析データサイエンティストが、それぞれの専門スキルを生かして共同開発を行ったAIアルゴリズムにより、高精度な分析・予測を可能にした。

2. 人流統計データの活用で人々の行動を予測

ソフトバンクの携帯電話基地局から得られる数千万台の端末の位置情報データを基に、日本の人口約1.2億人に拡大推計した人流統計データを活用して、店舗周辺の商圏エリアの人流の動向を把握。これにより、過去の来店実績だけに頼らない予測が可能になり、新型コロナウイルスの感染拡大などで人々の行動が短期間で大きく変容した場合にも、最新の人流データを基に予測を行うことができる。なお、位置情報データは、個人が特定できないように匿名化し、統計的に処理したものを利用。

  1. ※114日間分を1日ごとに予測します。サービス開始時点では、導入に当たりお客さまのシステムとのAPI連携が必要です。
  2. ※2人流統計データは、個人が特定できないように匿名化し、統計的に処理されたものです。
  3. ※3統計的に処理されたデータを活用して提供するサービスであり、個人が特定できるデータは利用しません。
  4. ※4別途、1店舗当たり契約事務手数料3,300円(税込み)が必要です。最低利用期間は、課金開始月(利用開始日の翌月)を含む12カ月間です。最低利用期間中に解約する場合には、違約金(月額利用料×最低利用期間終了までの残月数)が発生します。
  5. ※5平均予測精度は、「1-MAPE(平均絶対誤差率)」で算出しています。中部薬品株式会社で実施した事前検証結果から算出したものであり、全ての企業で同じ精度が出るものではありません。※検証時期:2021年3月、対象店舗数:10

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