パン屋など製造⼩売業のみなさま︕

AI

需要予測AI

Hawk

⾷品ロスの削減をAI Hawkが解決︕~AIが明⽇の来客者数・販売数を予測~
ポイント

Excel*をアップロードするだけ︕
計算は2~3分で完了︕*当社指定のフォーマットをご提供しますポイント

業界最⻑!*

45⽇先まで予測!
*:2018年8⽉ 当社調べ

ポイント

予測精度86%︕**:某チェーン20店舗における2018年3⽉の1ヶ⽉間の来客数予測で検証し, その際の20店舗の平均精度の結果です。この精度をお約束するものでは御座いませんのでご留意ください。

株式会社ROX© 2019 ROX inc.

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⾷品⼩売業者様の販売計画における課題

Hawk•廃棄を減らせないか•機会損失はないか•仕⼊れ・在庫は適正か予測してる時間も無いし、予測計算できる⼈材も社内にいない…
精度の⾼い予測が難しい…
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AI HAWKが来客数・販売数予測を⾃動化

Hawk

HAWKが販売計画のお悩みを解決します。
AIにより来客数・販売数予測を⾃動化致します。

今までの来客数・販売数予測

HAWKを使った新しいアプローチ

去年の実績は…
明⽇の天気は…

明⽇は190~210⼈のだいたいこのぐらい︕

来店客が⾒込めます
過去の実績

AI

天気予報など機械学習により⾼精度の予測を⾃動化

忙しい業務の間に予測を実施
経験と勘に頼ってしまうことも© 2019 ROX inc.

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利⽤フロー
STEP

1

Hawk

予測対象データのご提供
弊社CSVフォーマットに予測対象の過去データを⼊⼒
弊社にデータ提供、もしくは、お客様にてHAWKにアップロード
予測計算を実施

お客様専⽤HAWKページ

神奈川県 川崎市① CSVフォーマットに予測対象データ⼊⼒②アップロード③予測計算を実施© 2019 ROX inc.

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利⽤フロー
STEP

2

Hawk

予測結果の表⽰AI HAWKが最⼤45⽇先までの来客数・販売数を予測

お客様専⽤HAWKページ© 2019 ROX inc.

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実店舗における予測精度の検証

Hawk

レストランチェーン店の事例

某レストランチェーン店20店舗において、１ケ⽉に渡りHAWKによる来客数予測と実際の来客数を精度検証。86%の予測精度*。

⾚︓実際の来店客数
⻘︓AIの予測値

来店
客数86%
予測精度

⽇付
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＊当社では予測精度、および予測値の保証は⾏いません。

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来客数予測の活⽤効果実例

（）

Hawk

ユーザーの事例ü スタッフによる客数予測の誤差がHAWKにより半分に︕（143⼈/⽇⇨74⼈/⽇）ü HAWKにより繁忙⽇を予測するよう業務変⾰。
利⽤を続けて半年後にはスタッフの残業時間が平均12時間/⽉ 削減
ü HAWK来客数予測の導⼊により、⾷材廃棄が55%減少。
課
題

スタッフによる予測間違い状
況

スタッフによる客数予測の誤差が143⼈／⽇と⼤きかった

注⽂数予測が出来ず繁忙⽇にスッタフの残業時間が膨⼤に

HAWK導⼊により予測値の誤差半減

繁忙⽇の予測により効
果廃棄⾷品等に効果

残業時間の削減残業時間が約12時間/⽉削減© 2019 ROX inc.

⾷材の廃棄

過剰な⾷材準備による⾷材の廃棄が常態化

⾷材廃棄55%減（⽉約10万円節約）
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お客様事例

Hawk

パン屋

和菓⼦屋
ケーキ屋

スーパー
⽣鮮⾷品店

社員⾷堂

居酒屋
ビュッフェ
レストラン

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ファミレス

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ご契約の流れHawk

1 お打合せAI Hawk-の性能のご説明、お客様の⽤途の確認

2 ご契約
弊社のソフトウェア使⽤許諾契約書にご署名打合せからご利⽤開始まで
１〜４週間が⽬安

3 お客様からデータのご提⽰

予測対象のデータをHawkのフォーマットに沿ってご提⽰

4 お客様専⽤AI HAWKのご利⽤開始

３〜４のプロセスでお客様のデータ受領後にAI設定のため１〜３週間いただきます

お客様より登録するメールアドレスをご提⽰頂き、弊社よりお客様専⽤AI HAWKのURLを発⾏© 2019 ROX inc.

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会社概要

Hawk
「来客者数予測AI HAWK」を開発・運営

会社概要

メディア掲載社名

株式会社ROX

本社

神奈川県川崎市中原区⽊⽉2-10-3
ベンチャーマックス209

横浜オフィス

神奈川県横浜市中区⽇本⼤通34

THE BAYS 2階
代表者

中川達⽣

設⽴

2015年10⽉2⽇

事業

データ解析技術を活⽤したサービス

メール

info@rox-jp.com

HPhttps://www.rox-jp.com/© 2019 ROX inc.

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受賞・実績など

Hawk

2018年10⽉

総務省主催
異能ベーション
ジェネレーション
アワード特別賞受賞

2017年11⽉

2018年9⽉

かながわ
スタートアップ
アクセラレーション
プログラムに採択

2017年9⽉

観光予報
プラットフォーム
活⽤コンテスト
⼤賞＆事業部⾨賞ダブル受賞

2015年9⽉

2017年6⽉

ビッグデータ解析で経済産業省からの事業認定取得
（新連携）

総務省主催
異能ベーション
ジェネレーション
アワード特別賞受賞

2016年8⽉

Human Computer
Interaction 2016 inToronto
国際学会論⽂発表

⽇本IBMによるベンチャー⽀援プログラム
Blue Hubに採択© 2019 ROX inc.

特許出願3件11

代表のご紹介Hawk

中川 達⽣ 代表取締役
1980年⽣まれ 奈良県出⾝神⼾⼤学⼯学部卒
⾸都⼤学東京 産業技術⼤学院⼤学⾸席修了
三菱重⼯業(株)開発設計職
三井物産(株)海外営業職
2015年 株式会社ROX創業
⾸都⼤学東京 産業技術⼤学院⼤学 認定登録講師（専⾨︓データ解析）
東京電機⼤学 IT最前線講座、関東学院⼤学 ⼈⼯知能⼊⾨講座 講師
趣味は野球© 2019 ROX inc.

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AI

来客者数予測AI

Hawk

AIが明⽇の来客者数を予測

株式会社ROX© 2019 ROX inc.

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（補⾜）ユーザー様の声①

沖縄⾷堂 ハイサイ様
⼤阪駅 徒歩5分
50席
ランチ、ディナー
単価 約2500円/⼈

Hawk「凄いAI︕よく⼀致する︕」「今までは肌感覚でシフトを組んでた。スタッフが⾜りず、超激務になったことも」「AIでシフト作成が効率的に︕」「シフト作成、計画作成に根拠が持てるようになった」© 2019 ROX inc.

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（補⾜）ユーザー様の声②

物流事業
地⽅都市
従業員 約100名
⽤途︓注⽂数の予測にAIを活⽤

Hawk「AI利⽤から半年で、スタッフの平均残業時間が12時間減少︕」

課題︓スタッフのワークバランスの均質化© 2019 ROX inc.

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（補⾜）ユーザー様の声③

スーパーマーケット事業
地⽅都市
４店舗

Hawk

従来︓
ü 昨年対⽐から店⻑が勘と経験で客数を予測

⽤途︓来客数、注⽂数の予測にAIを活⽤
課題︓⽣鮮⾷品の廃棄商品の削減
無計画な値引きの⾒直しü 予測誤差 143⼈／⽇

弊社AI利⽤︓
ü 誰でも２分で予測可能ü 平均予測誤差 74⼈／⽇
誤差 48%減© 2019 ROX inc.

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（補⾜）ユーザー様の声④

Hawk「勘・経験・度胸の社⾵で職⼈やベテランの発⾔権が強かった。
しかし、AIで会社内にデータなど客観的に分析をするというカルチャーが育ってきた︕」「これまで感覚だけで動いていた現場スタッフが、⾃らデータを確認するようになった︕」「データに基づいて説明できるので、スタッフが納得して動いてくれる︕」© 2019 ROX inc.

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（補⾜）従来予測との⽐較検証

Hawk

⼀般的な社内予測の⽅法とAI HAWKによる予測を⽐較

⼀般的に昨年実績との対⽐から店舗の客数を予測している（従来型予測）。
AI HAWKによる予測とどちらが精度が良いのか︖40店舗のデータで⽐較検証を実施

予測精度が良かったのは︖
従来予測
2店舗
5%

AI HAWK予測
38店舗
95%

従来型予測に⽐べ、AI HAWK による予測の⽅が95%の店舗でより良い精度となった。
また、従来型と⽐べると、
AI HAWKでは11%*改善

予測精度*40店舗での1ヶ⽉間の平均© 2019 ROX inc.

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免責事項

Hawk

本サービスは、予測結果を保証するものではありません。
当社は、本サービスに関連して⽣じた契約者及び第三者の結果的損害、付随的損害、逸失利益等の間接損害について、それらの予⾒または予⾒可能性の有無にかかわらず⼀切の責任を負いません。
株式会社ROX© 2019 ROX inc.

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