スシロー、ビッグデータ分析し寿司流す 廃棄量 75％減
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2014/1/27 7:00

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。

スシローのミューザ川崎店。スシローでトップクラスの売り上げを誇る
JR 川崎駅にほど近い「スシロー」のミューザ川崎店（川崎市）。ここはスシローでもトップクラスの売り上げを誇る人気店だ。平日の午後２時。ピークのお昼時を過ぎたにもかかわらず、顧客がひっきりなしに訪れ、待合スペースの列が途切れる気配はない。
客層はビジネスパーソンから家族連れ、高校生らと様々だ。
スシローといえば、新鮮な握り寿司を１皿 105 円という低価格で提供する安さが売り。
中とろすら 105 円で出す。今や、回転寿司業界で売り上げトップに立つ。2012 年９月期に 1113 億円と、初めて 1000 億円超えを達成。2013 年９月時点で 360 店舗以上を構える。

そんなスシローのおいしさと安さを支えるのが IT。2002 年に全店に導入した「回転すし総合管理システム」が代表例だ。需要予測から供給指示、寿司の鮮度管理まで、回転寿司のあらゆる業務を支援する。ミューザ川崎店の青山裕樹店長は「店舗を運営するうえで、システムは欠かせない」と話す。
■IC チップで単品管理、走行距離も計測

回転すし総合管理システムにおける需要予測の仕組み
競合他社は、注文した顧客に寿司を直接届ける「特急レーン」といった“回らない”仕組みの導入に力を入れるなか、スシローは従来のやり方にこだわる。レーンを流れる寿司を見て、気に入ったネタを手に取る喜びを味わってもらいたいからだ。
そこで課題となるのが、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。まず皿に IC チップを取り付け、単品ごとに管理。売れ筋をリアルタイムに把握し、それを需要予測に生かす。世界で初めての商品単品管理システムという。
レーンにおけるネタごとの走行距離も収集。ネタごとにあらかじめ決めた走行距離を過ぎれば、「鮮度が落ちた」と判断して、自動的に廃棄する仕組みも導入している。例
えばまぐろであれば、350m 以上が対象になる。
■40 億件のデータから「喫食パワー」を予測
さらなる目玉は、顧客の食欲を読む需要予測。イートインに限っても年間 10 億件ほど、累計では 40 億件に達する販売ビッグデータを分析し、スシローが独自に顧客の食欲を指数化した「喫食パワー」を見極め、需要を先読みする。

勘のいい店長であれば、顧客の体格や構成、食べた量、受付における待ちの状況などを踏まえて、どれだけ寿司を用意しておくべきかを判断できる。しかし、店長の経験が浅かったり、店長が不在の中での運営だったりすると、そうはいかない。

厨房ではスタッフの勘と経験に IT を加味することで、効率的な体制を整えている
そこで、IT 活用で優秀な店長の“勘と経験”を標準化しようと考えた。「できる店長のやり方を横展開する」。スシローを運営する、あきんどスシロー（大阪府吹田市）の田中覚情報システム部長は語る。そうすることで、全店の運営スキルを底上げできる。
システムがはじき出すのは、１分後と 15 分後の喫食パワー。それぞれどのネタをどの数だけレーンに流せばいいかの全体量を予測する。１分後予測は、各顧客が着席して平均で何分経ったかなどを基に計算する。一方、15 分後予測は、過去の統計データから曜日や時間帯ごとの傾向値を出し、それを基に必要な寿司の量を算出する。
具体的な流れはこうだ。まず入り口にある案内システムで、顧客の人数や属性を入力してもらう。その後、着席時間、どの席に座ったかも合わせて把握する。そこからレーンにいる人数や滞在時間、人員構成などを集計して、１分後の喫食パワーを予測する。
一般的に顧客には食べ方に傾向があるという。座った直後に一気に注文し、しばらくすると食べなくなる。そして最後にはデザートを求めるという流れだ。そこで最初は

「喫食パワー大」という形で、売れ筋のネタを多く流し、そこから徐々に減らしていき、終盤にデザートを出す。
顧客の滞在時間が延びるほど、食べる量は減る。そこで過去の統計データを駆使して、ピークからどのくらい減るのかを測る。加えて将来の入店動向も予測して、喫食パワーの合計値を算出する。これが 15 分後予測だ。

あきんどスシローの田中覚情報システム部長。アクセンチュア、日本 GE を経て、スシローに転じた
厨房の上部には供給指示システムのディスプレーがあり、ここに１分後予測と 15 分後予測の結果がリアルタイムに表示される。スタッフはこれらの数字を見ながら、レーンに流すネタと数を判断していく。
■ネタを９種類の色にひも付けスシローではレーンに出すネタを「橙」「白」「黄」という具合に９種類の色で表して管理している。一番の売れ筋は橙色に、順に白色、黄色と続く。スタッフは色を見るだけで、どのネタを流せばいいかが一目で分かる仕組みだ。
喫食パワーが小さい時は、売れ筋の橙色だけを流す。顧客が増え、喫食パワーが増してくれば、「黄色まで流せ（黄色という指示が出れば、より優先度の高い橙色と白色も合わせて流す）」という指示がシステムから出る。ネタの種類だけでなく、レーンに流す枚数もシステムが指示する。こうした細かな工夫で、現場の煩雑さを取り除き、作業効率を高めている。
今では需要予測の精度も高まり、廃棄が大きく減った。具体的には、導入しなかったケースと比べて、廃棄を４分の１ほどに減らせた。スシローの原価率は 50％ほどと高い。それだけに、廃棄の減少は収益アップにも直結する。

■食べ方のビッグデータ分析
そんな先進的なシステムを導入しているスシローだが、すべてを IT に委ねているわ
けではない。例えばシステムがまぐろを８枚流すような指示を出していても、店長の判断で６枚に減らしたりする。キャンペーンやテレビ CM の頻度、店舗近くのイベントなどによって、顧客数は違ってくるからだ。それらが無くても、日によって予測よりも上振れしたり、下振れしたりする。そうした変化を店長が見極め、システムからの指示を微調整している。
田中部長は「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」と力を込める。あくまでシステムは現場のサポート役。現場はシステムが出す指示を踏まえて、独自に判断していく。
現場主義はシステム開発にも表れている。田中部長によれば、スシローでは「お店が欲しいシステムを作る」という方針を徹底しているという。まずは現場の業務を IT でサポートし、効果や信頼を得たうえで、業務プロセスの変更を伴うシステム導入に踏み切るというわけだ。

スシローでは IT で需要を予測し、新鮮なネタを提供
最近では、蓄積したデータを分析し、顧客の食べ方の傾向を解きほぐすといった新たな取り組みを始めている。ここでの成果を店舗開発に生かす狙いだ。
一例は、ネタごとにレーンにおける取られ方がどう違うのかについての分析だ。「５分まで」「10 分まで」というように、入店からの時間の経過に伴う売り上げの変化を調べたところ、ネタごとに大きな違いが生まれた。例えば、期間限定で発売した極上まぐ
ろ大とろはレーンを回り始めて 10 分で、全体の 50％以上を売り上げた一方、サーモンは 36％にとどまった。さらに、31 分以降に目を向けると、大とろは 10％にとどまるのに対し、サーモンは 20％を超えた。つまり、サーモンは大とろに比べて、時間が経過しても取ってもらいやすいことが分かったわけだ。

こうした違いはどうして生まれたのか。田中部長は現場へのヒアリングなどを重ね、その要因を特定しようとしている。「仮説をデータで裏付ければ、全社の知見になる」。
田中部長はこう意気込む。

あきんどスシローが導入した「回転すし総合管理システム」の成果（日経情報ストラテジー 山端宏実）