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飲食店におけるAIカメラ活用事例

飲食業のAI導入事例

スマホで現場状況確認でき改善もスピード化

お好み焼を中心として全国に飲食店舗展開しているB社では、これまでもセキュリティ対策の一環として防犯カメラは利用していましたが、働き方改革を進めるため店舗内状況・キッチン状況の見える化を目指しAIカメラ導入を決めました。

クラウド型カメラをレジ上、店内、キッチンに設置することでスマートフォンからどこからでも状況確認が可能になり、現場とのコミュニケーションがしやすく的確な指示ができるので改善スピードもアップしました。

参照元:SECURE公式ページ:https://secureinc.co.jp/case/detail.html?id=110

匿名化による飲食店混雑状況を利用者に表示

全国の飲食・グルメ情報を集めWebサイトも運営しているG社では、コロナ対策の一環として店舗と組み、AIカメラを活用して混雑状況の可視化を実現しました。これは人物を匿名化したうえでリアルタイムに店内状況を表示するものです。

飲食店の利用者側は同じエリアで他の飲食店の混雑状況を比較しながら、行きたいお店が決まると席を予約するところまでできます。密にならない対策が実施されていることがわかるので安心してお店を利用することができます

参照元:OPTiM公式ページ:https://www.optim.cloud/services/ai-camera/

コロナ禍の中利用客に安心を提供できている

居酒屋を経営するO社ではコロナ禍のなか、密を避けるためリアルタイムに混雑状況を利用客に知らせたいという思いがありました。そこでAIカメラを導入して店内の人数をカウントしWEBサイトで発信することにしました。

導入後はインターネットで店内の様子を見てきたという客も増え、飲食店を営む方が自分の店にも導入したいという声もありました。新型コロナウイルス感染症対策として利用客に安心を提供できていると店側も実感できています。

参照元:AWL公式ページ:https://awl.co.jp/cases/omatsu/

AIによる客数予測と連動した「シフトの最適化・食材ロス削減」

AIカメラのデータ蓄積能力は、飲食店の経営効率を極大化させ、利益率の向上に直結する大きな可能性を秘めています。店内に設置したAIカメラが時間帯別・曜日別の正確な来店客数や、利用客の客層(年齢・性別)を自動でカウントしてデータベースに蓄積します。

この詳細な人流データと過去の売上実績をAIシステムで掛け合わせることで、極めて高精度な「客数予測・需要予測」を行うことが可能となります。この予測データに基づいて事前に無駄のないスタッフ配置(適切なシフト作成による人件費削減)を行ったり、仕込むべき食材の適正な発注量を細かく調整(廃棄ロスの劇的な削減)したりする実用的な手順が、最先端の飲食経営で活用され始めています。

レジ・カウンターの混雑自動検知による「顧客満足度向上」

飲食店における大きな機会損失や離脱の原因となるのが、注文カウンターやレジ前での長い行列です。AIカメラを用いて行列や注文待ちの滞留状況を常時監視・分析するシステムが、顧客満足度の維持に役立てられています。

あらかじめ「5人以上の並びが発生した場合」といった基準を設定しておくことで、基準を超えた瞬間にAIが検知し、インカムやバックヤードの端末へ応援要請のアラートを自動で発報します。これにより、別作業をしていたスタッフが即座にレジやカウンターの応援へと駆けつけることができるようになり、顧客の待ち時間を最小限に解消。混雑によるストレスや購入を諦めて退店してしまう機会損失を未未然に防止する事例が成果を上げています。

飲食店におけるAIカメラ導入のメリット

分析などマーケティングに活用

AIカメラは来店客の人数カウントができたり、顔認証機能により顧客の年齢や性別などの属性傾向を把握したり、リピーターがどの程度の割合でいるかなどスタッフの記憶や感覚を頼らずにデータ分析が可能になります。

そのため飲食店であれば、どういったメニューを提供すれば客単価や売上をアップすることができるか検討するためのマーケティングデータとして活用できますし、混雑状況を公開して集客にも使えます。

調理場・ホールの「作業動線分析」による業務効率化

スタッフや調理員の無駄な動きをなくすための施策として、AIカメラの動線分析技術が応用されています。店舗内のカメラ映像からキッチン内やホールの作業員の動きを軌跡としてデータ化し、ヒートマップ化します。

これにより、調理や配膳、バッシング(片付け)のプロセスでボトルネックとなっている厨房機器の配置や、配膳ルートにおける無駄な交差・立ち止まりなどを客観的に特定できます。データに基づいた確実な店舗レイアウトの改善やオペレーションの見直しを施すことで、少人数であってもストレスなく迅速に店舗を回せるスマートな労働環境の構築を強力に後押しします。

入退室や勤怠管理

AIカメラの顔認証機能は本人確認が正確にできて入退室や勤怠管理とも連動させることが可能です。またアナログのタイムカードのように機器を設置することは不要になり代理打刻による不正行為の防止にもなります。

食材倉庫などの出入りなども厳格に管理することが可能になり、セキュリティ上でも安心です。全国にチェーン展開しているような規模の大きい飲食業でも人事・給与システムと連携することでデータ集計も簡単にできるようになります

防犯対策

すでに防犯カメラを導入している飲食店は少なくはないでしょう。複数のカメラを設置してモニタで確認できるのは便利ですが、店舗側で24時間監視するのは難しく、外部に委託するなどすれば別途コストがかかります。

その点、AIカメラは人の目を介さなくても怪しい動きをキャッチし即座に知らせることが可能です。また飲食店の店内監視と顔認証機能によるマーケティングデータ取得は併用できるため、無駄なコストが発生せず効率的です。

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飲食店のAIカメラ選びのポイント

一口にAIカメラと言っても種類がありそれぞれ得意とするものが違います。導入する前に飲食店として考えるべきことは何を目的としてAIカメラを活用したいのかを明確にすることです。

店舗としてどのようなことが課題となっているのか、それを解決するための機能がAIカメラに備わっているかチェックした上で選ぶことをおすすめします。

世の中のAIカメラは、大きく分けて「マーケティング」「入退室管理」「防犯」で分けられています。AIカメラを導入するなら目的に応じて選びましょう。

当サイトでは、導入する目的に応じておすすめのAIカメラを紹介しています。ぜひ、AIカメラを導入する際の参考にしてください。

用途別におすすめAIカメラを厳選!
詳しく知りたい方はこちら

目的にあった強みを持つ
AIカメラ3選

AIカメラは、搭載されている機能によって得意分野が異なります。導入目的の中でも需要の高い「店舗分析」「防犯・犯罪検知」「不良品分別」に対して強みを持つAIカメラをご紹介します。

防犯・犯罪検知 向け

探したい映像を数秒で特定
少人数で負担をかけずに
異常を見逃さない体制を築きたい

AVIGILON((アビジロン))
AVIGILONのHPキャプチャ
引用元HP:テレコム
https://www.landingpage-synergy.com/P4w8zE1k/
AIカメラの特徴
  • 自然言語の指示で、発生中の異常をリアルタイムで検知。直感的に扱えるため、初動対応を早めることができる。
  • 過去の映像を複数カメラから数秒で横断検索。状況を瞬時に把握することで、被害の防止につながる。
  • 最大10K画質で夜間でも車両番号まで捉え、特許技術で通信負荷を抑えた安定接続を実現。犯罪抑止に貢献する。

AVIGILONの販売元
テレコムの公式HPで
詳しい事例を見る

店舗分析 向け

来店客数と買上率を正確に把握し
感覚に頼らない店舗運営で
売上アップを狙いたい

ABEJA Insight for Retail
ABEJA Insight for Retail
引用元HP:ABEJA
https://www.abejainc.com/insight-retail-main
AIカメラの特徴
  • ネットワークカメラの画像から来店人数や年齢・性別推定、店内の回遊・滞留などのデータを取得し、顧客の行動を可視化できる。
  • POS(売上データ)などと連携し、来店者に対する「買上率」といった店舗運営の重要指標を自動で算出・分析できる。
  • 取得したデータはクラウド上のダッシュボードで一元管理され、複数店舗の状況を横断的に比較・評価し、迅速な経営判断や施策改善に役立てられる。

ABEJA Insight for Retailの
公式HPで
詳しい事例を見る

不良品分別 向け

人手をかけずに不良品を即分別
システム連携で、
ムダなくスムーズに流したい

XG-X シリーズ
キーエンスのHPキャプチャ
引用元:キーエンス
https://www.keyence.co.jp/products/vision/vision-sys/xg-x/
AIカメラの特徴
  • 高性能プロセッサ搭載で高解像度画像をリアルタイム処理し、複数検査項目を同時に判定できる。
  • 多彩なカメラ・照明の組み合わせで微細なキズや異物混入を正確に検出し、適切な撮影環境を実現できる。
  • 彩度・濃淡解析など高度なアルゴリズムで異物や汚れを瞬時に判別し、不良品をスムーズに分別できる。

XG-X シリーズの
公式HPで
詳しい事例を見る

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