事例

会員制フィットネス施設さまにおかれまして、お客様から来館前に施設の混雑度予想が知りたいとご要望があったため、AIによる来客数予測を実施し、来客数を混雑度予想に変換してオンライン公開した事例です。

AI需要予測ツールを検討したきっかけ

AIseeをご検討いただいたきっかけは、コロナ禍における利用者の不安でした。
時間帯によっては密状態になることもあり、施設側も利用制限を設けていたものの、利用者からは「来店時間帯の利用者が多く、快適に利用しづらい」といった不満のお声や、「そもそも、混雑しているかどうかわからず、不安なので来店しづらい」といった不安のお声を頂いていました。
施設を管理するS社様においても、こういった利用者の不満や不安を解消し、快適にご利用いただくべきという意見があがり、利用者が来店前に混雑予想を知ることで密状態を避けた来店を促せるのではないか、と考えました。

AIseeを選んだ理由

数あるAI需要予測ツールの中からAIseeを選んだポイントは次の3点です。

1. AIツールながら、AIのスキルは不要ですぐに使うことができる。
2. データ入力が誰でもできるほどお手軽かつ柔軟
3. 月額5万円からと低コスト

AIseeデータ予測の流れ

1. お手持ちのPOSデータ、売上実績データ、来場客数データなどをCSV形式でアップロードします。(データは0が入る欠損データでもかまいません。)
2. 見たい結果の予測モデルを選択します。(予測モデルは既に組み込んである為、お客様での構築は必要ありません。)
3. アップロードしたデータをAIが分析し、予測結果をグラフ表示します。(CSVデータでのダウンロードも可能です。)

AIseeを活用した混雑予想公開の流れ

1. 施設では、過去の施設利用者人数の日次データをAIseeに取り込みました。
   天候や休日データはあらかじめAIseeにインプットされています。
2. AIseeのAI分析によって将来の来場者数を時間帯別に予測して結果を表示します。
3. S社ではその結果をもとに混雑度予想表を作成し、Webページや管内サイネージで公開することで、利用者に今後の混雑度を知らせました。

導入の効果

AIseeの来場者数予測を混雑度予想として公開したことで、利用者側が事前に混雑状況を知ることができ、安心感につながりました。施設側としても利用者の不安を解消できました。

まとめ

このように来場者数予測を混雑度としてお客様に公開し、利用者側のサービス利便性を向上させるほかにも、
混雑状況に合わせた従業員のシフト調整、販売実績データを利用した物販の販売予測を行い、仕入れ発注業務の属人化を解消したり、様々な用途でご利用可能です。

AIseeについて

AIseeは、お手持ちのデータをインプットし、あらかじめセットされた予測モデルを選択すれば、今後の需要予測が行えるAI需要予測ツールです。
ポイントは３つ。

1. AIツールながら、AIのスキル不要で明日からでも使うことができます。
2. データ入力が誰でもできるほどお手軽かつ、データ種類は柔軟に対応できます。
3. 月額5万円からという低価格でご利用いただけます。

AIseeは手軽に始められるAIデータ予測プラットフォームです。
データ加工や準備の手間が少ないため、お手持ちのデータで明日からでもすぐに分析ができます。
データ予測の流れは、まず、お手持ちのPOSデータ・売上実績データ・来場客数データなどをCSV形式でアップロードしていただきます。データは0や空欄が入る欠損データでも構いません。
次に、見たい結果の予測モデルを選択します。予測モデルはすでに組み込んであるため、お客様で構築は必要ありません。アップロードしたデータをAIが分析し、予測結果をグラフで表示します。CSVファイルでダウンロードすることも可能です。