スシローのデータ分析/活用戦略がすごい!と話題に。

こんにちは、しょーじです。
先日日経新聞にて、寿司大手チェーンのスシローのデータ分析/活用戦略が取り上げられていたので、ご紹介します。

スシローのデータ活用戦略とは

[日経新聞]2014/01/27 スシロー、ビッグデータ分析し寿司流す 廃棄量75%減

回転寿司最大手の「スシロー」がデータ分析で成果を上げている。店舗に「回転すし総合管理システム」を導入し、1分後と15分後に必要な握りネタと数を常に予測。店長の勘と経験にIT(情報技術)の力を加味し、食べたい握り寿司をタイムリーに提供する。システムの導入で、回転して時間が経った皿が減り、廃棄量は4分の1ほどになった。

廃棄率が4分の1とは、なかなかスゴイ実績ではないでしょうか。
正直外食産業で働いた経験はないので、努力レベルでなんとか改善できるレベルの数字なのかは分かりませんが。
スシローは原価率が50%程度なので、影響は大きかったとのこと。
(ってか原価率50%ってすごいな。多くの外食って30%台って聞くけど)

顧客の需要を的確に読み、好みのネタを素早く適正な数だけ作ること。そのためにITで様々な取り組みを続ける。

記事内で紹介されていたのは、以下の2点です。

  1. ICチップを皿に取り付け、単品管理を実施。
      
    [効果1]・売れ筋をリアルタイムで把握、需要予測に活かす。
      
    [効果2]・ネタがどれだけレーンを走ったかも計測し、ネタごとに一定時間が経った皿は、「鮮度が落ちた」と判断し、自動回収。
  2. これまでの販売データを解析、顧客の食欲「喫食パワー」として数値化。
    入店時に顧客の人数/属性、入店時間等を収集し、滞在時間、人員構成などを集計して、1分後と15分後の喫食パワーを予測。

      
    [効果1]・顧客属性や販売データを元に需要予測し、廃棄ロスを削減。
      
    [効果2]・店長の「勘と経験」を標準化。

「我々が目指しているのは、最先端のテクノロジーではない。現場のオペレーションとシステムの融合だ」

こんな一見すごいシステムを導入しているスシローだが、すべてをシステムの指示に委ねているわけではないそう。
店舗独自の事情や、キャンペーン等による細かな顧客心理の変化は、やはり店長が判断し、時にはシステムの指示を微調整するようです。

このことを指して、スシローの部長さんは以下のようにコメントしています。

「我々が目指しているのは、最先端のテクノロジーではない。現場のオペレーションとシステムの融合だ」

カッコイイですね。当然のことなんだけど(笑)

概してIT業界にいる人間は、そのシステムのことを中心に考えがちです。主観ですが。
そうではなく、現場のオペレーションレベル中心に、どうやってシステムを作るかが求められていますね。
よく言う。”顧客志向”ってやつでしょうか。

なお、ちょっとググってみたら、この分析施策には色んな会社のBIツールが携わってるようですね。
こぞってプレスリリースしてました(笑)
・株式会社あきんどスシロー | 導入事例 | ウイングアーク
・導入事例: 株式会社あきんどスシロー | アマゾン ウェブ サービス(AWS 日本語)
・【事例】あきんどスシロー様 – QlikView | アシスト

デキる店長になるより、「デキる店長を作る仕組み」を作るほうが偉い。

個人的に一番いいな、と思ったのは、この”店長の「勘と経験」を標準化”の部分です。
やっぱり何百店舗もあれば、デキる店長もいれば、ダメダメ店長もいるでしょう。
ダメダメ店長を、どうやってデキる店長に変えていくか。
1人のデキる店長になるより、デキる店長を何人も作り出す仕組みを作るほうが、ずっと重要であることを再認識しました。

正直これまでも別記事でスシローの事例は何回か見たこと有りましたし、テレビ東京「カンブリア宮殿」とかでも特集されていたので、施策内容は大体知っていました。
・[IT PRO]2013/09/11あきんどスシローがインメモリーBIを採用、40億件のデータを分析
・[カンブリア宮殿:テレビ東京]2011年2月17日放送 あきんどスシロー

ただ今回の記事のお陰で、改めてシステムのあり方とかを考え直す、良い機会になりましたとさ。めでたしめでたし。
まぁこれをビッグデータ施策と呼ぶには、ちょっと違和感を感じますが。

関連本は、業界は違いますが、無印良品社長/松井さんの「無印良品は、仕組みが9割 仕事はシンプルにやりなさい 」を挙げておきます。
未読ですが、近いうちに読んでおこうと思ってます。スシロー関連本と併せて是非。ではでは。
(あぁ寿司食べたい。)

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