2020/06

ROX.INC

OUR COMPANY.

来店客数予測AI -Hawk-・
物流予測AI -Buffalo-の開発と気象データ予測AI開発に特化した先端技術ベンチャー

株式会社ROX
中川 達⽣© 2020 ROX INC.

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今⽇のお話の想定の対象者§ 店舗などを営んでおり、需要予測に関⼼がある経営者、店舗マネージャー§ 気象データなどを活⽤して開発業務を担当する技術者© 2020 ROX INC.

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当社の概要© 2020 ROX INC.

COMPANY PROFILE.

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株式会社ROX（旧社名 テクニコル）設⽴

2015年10⽉2⽇

事業

データ解析 技術を利⽤したサービス

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

技術顧問

⾸都⼤学東京産業技術
⼤学院⼤学教授博⼠(⼯学)

会社概要
COMPANY PROFILE.

越⽔ 重⾂

東京電機⼤学助教 博⼠(⼯学)井ノ上 寛⼈© 2020 ROX INC.

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⾃⼰紹介
中川 達⽣ 代表取締役Tatsuo Nakagawa

u 1980年⽣まれ 奈良県出⾝u 神⼾⼤学⼯学部卒
u 東京都⽴産業技術⼤学院⼤学⾸席修了
u 三菱重⼯業(株)開発設計職
u 三井物産(株)海外営業職
u 2015年 株式会社ROX創業
u 東京都⽴産業技術⼤学院⼤学
登録認定講師（専⾨︓データ解析）
u 趣味は野球。禁煙、禁酒© 2020 ROX INC.

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PRODUCT.

⾃社プロダクト uサブスクリプションモデル

u⾷品ロスの削減や、配⾞の業務の効率化で効果
u予測アルゴリズムは⾃社開発（⼤⼿のAIパッケージを使うより、⾃社開発の⽅が⾼精度）© 2020 ROX INC.

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PEFORMANCE.

AI実績受託研究開発実績
受託開発実績（開発中含む）
u 飲⾷店向け 来店客数予測AIシステム
u スーパーマーケット向け 混雑予報レポート作成 AIシステム
u 通信販売企業向け 需要予測および在庫最適化システム
u 和菓⼦屋チェーン向け 商品の販売数予測AIシステム
u 物流事業者向け 配達依頼の注⽂数予測AIシステム
u 求⼈情報のビッグデータのテキストマイニングシステムなど実績多数
お客様のご要望に応じて柔軟に開発をさせて頂きます︕© 2020 ROX INC.

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PEFORMANCE.

⾃治体との協業実績
u 和歌⼭県AI専⾨企業として県からの委託を受け県内中⼩企業向けのAI導⼊⽀援を実施
u 岐⾩県
県の外郭団体であるソフトピアジャパン社から委託を受けて以下を実施
n 県内中⼩企業向けのAIセミナーにて講師
n AIワークショップの開催
n 県内中⼩企業向けのAI導⼊⽀援

u 神奈川県川崎市、横浜市、福島県郡⼭市など委託を受けAIセミナー講師や登壇、市内企業向けAI導⼊⽀援を実施© 2020 ROX INC.

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AWARD.

受賞・実績など
n2019.11 川崎市ものづくりブランド認定

n2019.6 ディップ株式会社主催のAIアクセラレーターに採択n2018.10 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

n2018.9 神奈川県主催 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n2017.11 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

n2017.9 観光予報プラットフォーム活⽤コンテスト⼤賞＆事業部⾨賞のダブル受賞

n2017.6 弊社がビッグデータ解析を⼿がける事業が、経済産業省からの事業認定取得（新連携）n2016.8 国際学会論⽂発表（Human Computer Interaction 2016in Toronto）

n

2015.9 ⽇本IBMによるベンチャー⽀援プログラムBlue Hubに採択

n

特許出願4件© 2020 ROX INC.

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はじめに
© 2020 ROX INC.

PERFORMANCE.

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Confidential

気象データをいかに活⽤するか︖• 災害などの対策• 農業、漁業での活⽤• 店舗などでの活⽤© 2020 ROX INC.

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Confidential

気象データをいかに活⽤するか︖• 災害などの対策• 農業、漁業での活⽤• 店舗などでの活⽤
Ø 需要予測Ø 学習機能を持たせてAI化© 2020 ROX INC.

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需要予測とは︖

明⽇の販売数

200個

50個

100個

需要予測とは︖

明⽇の販売数

曜⽇

200個

気象50個

イベント

100個

来店客数予測AI -Hawk© 2020 ROX INC.

PERFORMANCE.

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Confidential© 2020 ROX INC.

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Confidential

廃棄の問題

FOOD LOSS© 2020 ROX INC.

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Confidential

店舗での廃棄パン屋の例

売れ残りは値下げ & 約10％廃棄
弊社での聞き取り調査© 2020 ROX INC.

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Confidential

予測のミス© 2020 ROX INC.

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Confidential

製造⼩売の経営

気温降⽔量
⽇付

販売数の予測最近の客⾜© 2020 ROX INC.

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Confidential

製造⼩売の経営

誰の︓ 製造⼩売の店舗
どんな︓ 予測の作業
for example• 来客者数• 商品の販売数量• メニューの注⽂数量 etc© 2020 ROX INC.

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Confidential

AI-Hawkとは

今⽇は190~210⼈の来店客が⾒込めます

過去のデータ集収動⾃製造数量天気データなど© 2020 ROX INC.

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Confidential

AI-Hawkとは今⽇は190~210⼈の来店客が⾒込めます

過去のデータ
今⽇は塩パンは100個チーズパンは70個売れるでしょう

集
収動

⾃天気データなど© 2020 ROX INC.

45⽇先は・・・
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Confidential

AI-Hawkとは

今⽇は190~210⼈の来店客が⾒込めます

過去のデータ集
収動

⾃天気データなど© 2020 ROX INC.

時間ごと

10~11時: 15⼈
11~12時: 20⼈
12~13時: 40⼈
・・・
45⽇先は・・・
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Confidential

AI-Hawkとは今⽇は190~210⼈の来店客が⾒込めます

過去のデータ

学習集
収動

⾃天気データなど© 2020 ROX INC.

実際

220⼈

機械学習によるAI
⾼精度化
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Confidential

ご利⽤状況

AIAI

© 2020 ROX INC.

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Confidential

ご利⽤状況© 2020 ROX INC.

1週間先までの⽇々の客数

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Confidential

ご利⽤状況© 2020 ROX INC.

1週間先までの⽇々の客数

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Confidential

ご利⽤状況© 2020 ROX INC.

45⽇先までの⽇々の客数

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Confidential

ご利⽤状況© 2020 ROX INC.

45⽇先まで1時間ごとの客数（表⽰は１⽇ごと）

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Confidential

来店客数予測AI

ユーザーの声①

DATA

地⽅都市 饅頭・ケーキ販売店

従業員︓約20名

饅頭・ケーキなどの地元の有名⽣菓⼦を販売
来店客平均︓約200⼈/⽇

課題１）⽣菓⼦の廃棄ロス
２）売切れによる機会損失（チャンスロス）の発⽣© 2020 ROX INC.

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Confidential

来店客数予測AI

課題１ ⽣菓⼦の廃棄ロス

ユーザーの声①

従来

地⽅都市 饅頭・ケーキ販売店•店⻑のみが販売数を予測、仕⼊れ•店⻑の勘と経験に加え、１⽇に何度も天気予報をチェック

弊社AI利⽤後① 誰でも２分で予測可能② 前年の同⽉⽐で22%廃棄ロスが削減© 2020 ROX INC.

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Confidential

来店客数予測AI

ユーザーの声①
地⽅都市 饅頭・ケーキ販売店

課題２ 売切れによる機会損失（チャンスロス）の発⽣
従来廃棄を減らす為にどうしても保守的な予測の仕⼊れになりがちだった

弊社AI利⽤後① AIを参考に強気の発注が増加し保守的過ぎる傾向が⼀新② 前年の同⽉⽐で、売上が© 2020 ROX INC.

106% にアップ
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Confidential

来店客数予測AI

ユーザーの声②
沖縄⾷堂 ハイサイ様

DATA

⼤阪駅 徒歩5分
50席
ランチ、ディナー
単価 約2500円/⼈© 2020 ROX INC.

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Confidential

来店客数予測AI

⼩倉様 コメント

すごいAI︕
よく⼀致する︕

ユーザーの声②（株）てりとりー 店舗店⻑

沖縄⾷堂 ハイサイ様

兼 商品開発部⻑
飲⾷店⻑の経験5年
従来

今までは肌感覚でシフトを組んでいた。
スタッフが⾜りず、超激務になったことも・・・

弊社AI利⽤後AIでシフトが作りやすくなった︕© 2020 ROX INC.

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Confidential

来店客数予測AI

DATA

ユーザーの声③

地⽅都市 ４店舗展開

スーパーマーケット

⽤途

来店客数・注⽂数の予測にAIを活⽤

課題
⽣鮮⾷品の品揃え最適化
無計画な割引の体質を改善© 2020 ROX INC.

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Confidential

従来
来店客数予測AI

ユーザーの声③
スーパーマーケット• 昨年対⽐から店⻑が勘と経験で客数を予測• 予測誤差 143⼈／⽇

弊社AI利⽤後①誰でも２分で予測可能②平均予測誤差

74⼈／⽇

48％削減

誤差約
© 2020 ROX INC.

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Confidential

実際の来店客数の動向

来店
客数

AI
AI
⾚︓実際の来店客数
⻘︓AIの予測値
20

1119.

© 2020 ROX INC.

9.1

⽇数20

1129.

8.1

※株式会社ROXでは予測値の保証、予測精度の保証は⾏いません

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Confidential

実際の来店客数の動向

来店
客数93%

予測精度
AIAI

パン屋20店舗で1ヶ⽉間精度検証した時の平均値
⾚︓実際の来店客数
⻘︓AIの予測値
20

1119.

© 2020 ROX INC.

9.1

⽇数20

1129.

8.1

※株式会社ROXでは予測値の保証、予測精度の保証は⾏いません

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Confidential

活⽤・契約事例

パン屋

ケーキ屋

和菓⼦屋

スーパー
⽣鮮⾷品

社員⾷堂

ビュッフェ

テイクアウト

通販

レストラン© 2020 ROX INC.

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Confidential

来店客数予測AIのユーザーの声

これまで感覚だけで動データに基づいて説明いていた現場スタッフできるので、しかし、AIで会社内にデータが、⾃らデータを確認スタッフが納得して動など客観的に分析をするといするようになった︕

いてくれる︕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。

うカルチャーが育ってきた︕© 2020 ROX INC.

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Confidential

⽐較検討

予測精度が良かったのは︖
従来型予測

5% 2店舗

AI予測

うちは昨年対⽐から予測をしてるけど何が違うの︖

95%

38店舗

40店舗で従来型予測（昨年対⽐のみから予測）と
AI -Hawk-による予測精度を⽐較検証© 2020 ROX INC.

従来型予測に⽐べ、AI 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では予測精度

11% 改善**40店舗での1ヶ⽉間の平均
42

Confidential

料⾦プラン

お⼿頃な価格でご提供させて頂きます。
お気軽にご相談下さい。
価格は全て税別表記＼ ⼀番⼈気︕ ／１店舗あたり１データを予測する場合の⽉額利⽤料

当⽇〜45⽇先予測スタンダードプラン

ワイドプラン

サポートプラン*¥9,800/⽉¥11,800/⽉¥49,800/⽉✔

✔

✔

✔

✔

時間帯別予測AI✔

コンサルティング対応
最適シフト予測**
データ追加オプション5データ）(同⼀店舗で+(✔)

(✔)

(✔)

+10,000円/⽉+10,000円/⽉0円*全機能に加えて、複雑な案件のご相談・需要予測に関するサポートに対応（基本はメール、必要に応じお電話）
サポートプランについては、https://www.rox-jp.com/ai-hawk-support より詳細をご覧ください。
**2020年中に無料公開予定。

上記価格は2020.3.9のものです。価格の最新情報についてはinfo@rox-jp.comにお問い合わせ下さい。
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Confidential

ご契約の流れ打ち合わせ
STEP1

AI -Hawk-の性能のご説明、お客様の⽤途の確認

契約の締結
STEP2

弊社のソフトウェア使⽤許諾契約書に合意

お客様からのデータのご提⽰
STEP3

予測対象のデータをHawkのフォーマットに沿ってご提⽰ (1~3週間)

お客様専⽤のAIの設定
STEP4© 2020 ROX INC.

弊社よりURLを発⾏

ご利⽤開始︕
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気象データの活⽤〜基本的な考え⽅〜© 2020 ROX INC.

PERFORMANCE.

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気象データの活⽤⽅法「⾬が降ったらお客様がよく来る」という感覚があるとする

気象データの活⽤⽅法「⾬が降ったらお客様がよく来る」という感覚があるとする⇨ 気象データを使って、実際にグラフで⾒てみる
客数
（売上）

降⽔量

気象データの活⽤⽅法「暑い⽅がお客様がよく来る」という感覚があるとする

気象データの活⽤⽅法「暑い⽅がお客様がよく来る」という感覚があるとする⇨ 気象データを使って、実際にグラフで⾒てみる
客数
（売上）

気温

気象データの活⽤⽅法
様々な気象データと、求めたいデータの相関関係をチェックしていく
客数
（売上）

客数
（売上）

気温

降⽔量

予測モデルのイメージ
降⽔量
気温
降雪量

客数や売上

湿度
⾵速

Confidential© 2020 ROX INC.

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気象データの活⽤〜気象データから変数を作る〜© 2020 ROX INC.

PERFORMANCE.

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気象データから変数を作成①
降⽔量
気温
降雪量

客数や売上湿度
⾵速

Confidential© 2020 ROX INC.

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気象データから変数を作成②
年

降⽔量

⽉

気温

曜⽇

降雪量

祝⽇

湿度

特殊な⽇

⾵速

客数や売上

単なる降⽔量では、傾向が⾒えないかもしれない
季節性なども加味した気象データの活⽤が重要
Confidential© 2020 ROX INC.

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気象データから変数を作成②
実際に店舗で仕事をされているお客様（スタッフの⽅）の声に⼤量のヒントが隠されている• 3⽇前の天気が販売数に影響する• 2⽇連続で⾬が降ったら、翌⽇はよく売れる• 前⽇からの気温の“差”が販売に影響する・・・

Confidential© 2020 ROX INC.

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気象データから変数を作成③

https://bookmeter.com/books/6631686
Confidential© 2020 ROX INC.

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気象データから変数を作成③

OPS＝出塁率＋⻑打率
過去からあった指標

過去からあった指標

⾜すだけでいいの︖︕

https://ja.wikipedia.org/wiki/OPS_(%E9%87%8E%E7%90%83)

Confidential© 2020 ROX INC.

https://bookmeter.com/books/6631686
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気象データから変数を作成③
降⽔量

これらデータ同⼠の⾜し合わせ・掛け合わせ、気温もしくは、他の変数との計算により降雪量

新たな独⾃の変数を開発してみる

湿度
⾵速

Confidential© 2020 ROX INC.

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気象データの活⽤〜ユーザーの状況を重視〜© 2020 ROX INC.

PERFORMANCE.

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ユーザーの状況を反映①
・「予測は当⽇の朝に実施する」⇨ 前⽇までのデータしか使えない
5⽇前

4⽇前

3⽇前

2⽇前

1⽇前

当⽇

↑ 予測は当⽇の朝に⾏う
ここの時点までの気象データしか使えない© 2020 ROX INC.

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ユーザーの状況を反映②
・「仕⼊れは３⽇前には終えておかないといけない」⇨ 4⽇前までのデータしか使えない

5⽇前

4⽇前

3⽇前

2⽇前

↑ 仕⼊れ期限

1⽇前

当⽇↑ 販売当⽇

ここの時点までの気象データしか使えない© 2020 ROX INC.

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ユーザーの状況を反映③
・ユーザーの状況も⽇々変わる。例えば、同じ店舗でも、⽉⽇が経てば商品構成が変わり、客層が変わったりもする

・同じ“⾬”でも、⽇が経ち店舗が変化すると、店舗によっては影響度合いが変わってくる・システム（アルゴリズム）側に機械学習の仕組みを搭載する© 2020 ROX INC.

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気象データの活⽤〜マーケットイン的な思考／失敗談も踏まえて〜© 2020 ROX INC.

PERFORMANCE.

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Confidential

気象データをいかに活⽤するか︖• 店舗などでの活⽤
Ø 需要予測Ø 学習機能を持たせてAI化

こういう⽬的において、最も重要なことは「気象データを活⽤すること」「AIを使うこと」
ではありません。
© 2020 ROX INC.

64

AI活⽤におけるユーザーにとっての価値
1.時間的節約・スタッフの⼿間を省く（AIが⼈間の判断や作業を代⾏）
2.費⽤的節約・廃棄ロスの削減
・スタッフの費⽤（⼈件費）を削減（⼈間には⽬が届かない細かな部分をAIが最適化）

Confidential© 2020 ROX INC.

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AI活⽤におけるユーザーにとっての価値
1.時間的節約・スタッフの⼿間を省く（AIが⼈間の判断や作業を代⾏）
2.費⽤的節約・廃棄ロスの削減
・スタッフの費⽤（⼈件費）を削減（⼈間には⽬が届かない細かな部分をAIが最適化）

課題解決のみが重要。これさえ出来れば、ユーザーにとってはAIや気象データの活⽤如何は、重要では無い。
Confidential© 2020 ROX INC.

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学んだこと（弊社の失敗）（当たり前のことですが・・・）

気象データなどのビッグデータを活⽤すること⾃体が⽬的になってしまっていた
気象データなどのビッグデータから難しい変数を作り、難しいアルゴリズムを使うことが⽬的になってしまっていた© 2019 ROX INC.

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学んだこと（当たり前のことですが・・・）

気象データを活⽤すること⾃体が⽬的になってしまっていた
気象データから難しい変数を作り、難しいアルゴリズムを使うことが⽬的になってしまっていた

ユーザーにとっては意外に”使いやすさ“や”納得感“が重要⇨ ユーザーへのヒアリングを重視する⽅針© 2019 ROX INC.

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学んだこと失敗するスタートアップは、成功するスタートアップの3.4倍も、プロダクトマーケットフィットの前段階で、プログラムを書いている
Start up genome report
プロダクトマーケットフィット︓プロダクトが、真にユーザーの役に⽴つこと© 2019 ROX INC.

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学んだこと失敗するスタートアップは、成功するスタートアップの3.4倍も、プロダクトマーケットフィットの前段階で、プログラムを書いている- Start up genome reportより プロダクトマーケットフィット︓プロダクトが、真にユーザーの役に⽴つことエンジニアの思い込みでプロダクトを作り込み過ぎず、まずはユーザーに使って頂くことを重視© 2019 ROX INC.

70

⼤切なポイント〜陥りがちな思考〜

・AIだからと⾔って、「AIを使うありき」ではない
・⼀番⼤事なのは、顧客のニーズつまり「マーケットフィット型」の発想・エンジニアリングファースト的な発想ではない*勿論、気象データを軽視して良いという話ではありません😅

IoT・AI活⽤の段階
段階的に浸透していく
パターン、判断、認識

⾏動

1. 可視化§ ・モニタリング§ ・シェアリング

2. ⾼度化（分析・活⽤）§ ・モデル化

改善

⼈

⼈

⾃動化

機械

⼈

⾃律化

機械

機械

§ ・最適化

3. サービス化（モデル変⾰）§ ・効率改善の⾃動化§ ・新規ビジネス創出© 2020 ROX INC.

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IoT・AI活⽤の段階
段階的に浸透していく

⼀⾜⾶びに全⾃動を⽬指さない
少しずつ⾃動化を⽬指す
パターン、判断、認識

⾏動

1. 可視化§ ・モニタリング§ ・シェアリング

2. ⾼度化（分析・活⽤）§ ・モデル化

改善

⼈

⼈

⾃動化

機械⼈⾃律化機械機械§ ・最適化

3. サービス化（モデル変⾰）§ ・効率改善の⾃動化§ ・新規ビジネス創出© 2020 ROX INC.

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まとめ
お伝えしたかったこと︓
気象データを軽視しようという話ではありません😅
顧客ニーズに基づいて開発を進めて需要予測を構築する⇨最終的にお客様にご利⽤いただけるサービスとなる⇨ひいてはより⼀層気象データの活⽤につながる© 2020 ROX INC.

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最後に
＜対象者の皆様へ＞§ 店舗などを営んでおり、需要予測に関⼼がある経営者、店舗マネージャー§ 気象データなどを活⽤して開発業務を担当する技術者

拙い話ではありましたが、弊社からの情報が何かお役に⽴てば幸いです。
もしご質問等御座いましたらお気軽にお問い合わせください© 2020 ROX INC.

75

Confidential

免責事項

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。

© 2020 ROX INC.

76

Confidential

有難う御座いました︕

株式会社ROX（ROX inc.）
オフィス : 〒211-0025 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: info@rox-jp.com
HP : https://www.rox-jp.com/
︓https://www.youtube.com/channel/UC-qWtDSOSIkGAzgCwirddhw: https://www.facebook.com/rox.japan/: https://twitter.com/TatsuoN_ROX© 2020 ROX INC.

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