機械学習を用いた飲食店運営の効率化へのアプローチ

抄録

サービス産業は，わが国のGDPの約7割を占める重要な産業である．しかし，製造業と比較してサービス産業の労働生産性は低いことから，その向上は国の重要政策課題である．特に，労働集約型サービス産業はサービス財の同時性により労働生産性が低い．このような課題を解決するために対面重視型サービス産業を対象に精度の高い将来予測（来店客数予測，注文数量予測等）に基づき従業員勤務配置，材料発注等を効率化し，店舗運営の高度化支援について研究している．その一環として将来予測の精度向上のためにPOSデータ等の内部データに天候，催事等のユビキタスに存在する外部データを用いた予測手法について研究してきた．今回，機械学習を主体とした予測手法の比較と材料発注への取り組みについて報告する．