ピザハット、AIを使ったマーケティングデータ解析で待ち時間の削減へ

コメント

注目のコメント

• 堀部 太一

  株式会社TPL 代表取締役

  ・2018年03月13日

  国内におけるデリバリーは、配送員不足の視点とテイクアウト強化によるピーク混雑が問題になってきています。仕込む→調理→盛り付け→提供のうち、前半2つの精度アップには期待です。
• 山崎 俊彦

  東京大学 大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻　教授

  ・2018年03月15日

  手前味噌ですが、テレビドラマの視聴率だって放送開始前（内容が全く放送されていない状態）で誤差±2.2%でわかります。でも、ピザの需要予測と人員配置の方が難しそう。
  
  福島悠介, 山崎俊彦, 相澤清晴, “放送前の情報のみを用いたテレビドラマの視聴率予測,” 映像情報メディア学会誌, vol. 70, no. 11, pp. J255-J261, 2016. http://doi.org/10.3169/itej.70.J255
• 木村 優太

  IoTベンチャー企業 プラットフォームプロジェクトマネージャー

  ・2018年03月15日

  これからのサービス業のあるべき姿かな。つまりは、AIやデータ分析を活用した課題解決。労働時間の最適化にもなり、結果、従業員が本来業務に集中できる。人間は、より人間らしい業務に絞って仕事できる。それが、顧客満足度や従業員満足度につながりそう。私が感じるに、分析能力無いと人力ローラー作戦になり、結果、課題解決への精神論的アプローチが過剰になりすぎていて、現場の疲労感が限界に達している所が多くなっている気がする。さらに、社内だけでなく顧客からの精神論が厳しい。そうではなくて、これからは、旧来のアプローチから離れ、新しいテクノロジーを活用した合理的な解決の道に進むべきだと思う。