独自AIによる売上予測高度化・店舗サイズ最適化【ファストフードのメガチェーン】
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課題
（2020～2022年）コロナ禍の緊急事態宣言等の影響により人の流れやオーダーチャネルが大きく変化したことで、従来のAI売上予測モデルが機能しなくなり、社内のデータサイエンティストによる分析・予測にも限界が生じていた
（2023年～）ポストコロナ期では、旧来と異なる行動様式の変化や急速な需要回復により、出店戦略の見直しが必要となっていた
アプローチ
（2020～2022年）AIによる過去データの分析に加え、商圏内の人流や統計データの分析に基づく戦略的な将来シナリオの策定を行い、また、変化に合わせ適時適切なファインチューニングを行えるように説明性を担保したモデルを構築
（2023年～）新しい行動様式やポストコロナにおける人流分析や予測にもとづく変化に合わせた新たな売上予測モデルへとUpdate。新たな予測モデルに合わせて出店戦略を見直し、また、店舗や設備の最適なサイジングや拠点統廃合等についても検討を重ねた
成果
（2020～2022年）コロナ禍で大きく行動様式が変化するなか、論点思考・仮説思考を活かしてモデルのチューニングを繰り返すことで、従来以上の高い精度で売上予測を行うことができるようになった
（2023年～）ポストコロナ期の需要回復を捉えることができ、新店舗においては従来比で立ち上がり業績も堅調となり、売上・利益拡大に寄与
