AIで、カーウォッシュの『未来』を経営する

来店予測、コスト最適化、完全自動化。データドリブンな店舗運営で、収益を最大化。

AI導入の可能性について聞く

AIが解決する、店舗運営の課題

人員配置の最適化

「雨の日は暇なのに、スタッフは2人…」といった無駄をなくします。

AI Solution: 天候、曜日、過去実績から1時間単位で来店客数を高精度に予測。無駄のないシフト作成と最適な人員配置を実現し、人件費を削減しながらサービス品質を維持します。

機会損失の解消

「晴れた休日は大行列で、諦めて帰るお客様が…」といった機会損失を防ぎます。

AI Solution: 混雑状況に応じたダイナミック・プライシングを導入し、需要を平準化。また、待ち時間をアプリで顧客に通知することで、顧客満足度を向上させ、取りこぼしを防ぎます。

洗車機の予防保全

「突然ブラシが動かなくなった!」といった予期せぬ故障による営業停止リスクを軽減します。

AI Solution: IoTセンサーが洗車機のモーター異常振動などを常時検知。故障前にメンテナンスを促し、計画的な部品交換や修理でダウンタイムをゼロに近づけます。

活用するテクノロジー

AI (人工知能)

高精度な来店・需要予測モデル、ダイナミックプライシングモデルの構築により、経営判断をデータドリブンに支援します。

IoT (モノのインターネット)

洗車機、ゲート、決済端末にセンサーを設置し、稼働状況、利用頻度、顧客属性などのリアルタイムデータを効率的に収集します。

BI-Dashboard (ビジネスインテリジェンスダッシュボード)

収集した売上、稼働率、顧客データなどを一目でわかるように可視化。直感的なインターフェースで経営状況をリアルタイムで把握できます。

導入ロードマップ

Phase 1: データ収集基盤の構築(PoC - 約3ヶ月)

既存のPOSシステムや洗車機器からデータを統合し、収集基盤を構築します。まずは現在の店舗運営の「見える化」を通じて、AI導入の可能性と課題点を特定します。

Phase 2: AI予測モデルの開発と検証(約6ヶ月)

収集した多様なデータ(気象、曜日、イベント情報など)に基づき、高精度な来店予測モデルや需要予測モデルを開発。実際のデータとの照合を繰り返しながら、予測精度を徹底的に検証・改善します。

Phase 3: 本導入とオペレーションへの組込み

検証済みAIモデルを実際の店舗運営に組み込みます。予測に基づいたシフト自動作成ツールや、価格変動エンジンの本番稼働、 IoTセンサーによる予防保全システムの導入を通じて、店舗オペレーションを完全に自動化・最適化します。

経験と勘の経営から、データとAIの経営へ

変化を恐れず、未来のテクノロジーを味方につける。その一歩を、イノシシカウンセルが強力にサポートします。

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