米国食品・外食2019 – 継続中スターバックス
Deep Brewによる個別提案と店舗運営AI
スターバックス、共通のAI基盤をアプリの推奨・勤務シフト・在庫に活用、成果は未公表
課題
スターバックスは約3万店で週に1億人超の顧客にサービスを提供している。顧客ごとに適切な提案を行い、店舗ごとにバリスタの勤務シフトと在庫を決める業務を、中央で管理するのは難しかった。
取り組み
スターバックスは2019年までに、Microsoft Azure上で強化学習の基盤を稼働させ、過去の注文、地域の在庫、天候、時間帯に応じてアプリで注文候補を提案していた。店舗の取引データに応じて提案を変えるドライブスルーのメニューボードも試験導入した。Deep Brewの名称で、予測モデルをバリスタの勤務シフト支援と日々の在庫発注の自動化にも使った。
主な数値
示唆
この基盤は共通データによってマーケティングと店舗運営をつなぐ。スターバックスはDeep Brewの売上高や労務面への効果を公表していない。
分類
- 規模
- 大企業
- 業種
- 食品・外食
- イノベーションの類型
- 製品・サービス・イノベーションプロセス・イノベーション
- 導入形態
- 自社開発
- 根拠
- ベンダーの事例紹介
出典
出典の要約
マイクロソフトによると、Azure上の強化学習基盤は、スターバックスのアクティブなRewards会員1,600万人に対し、地域の在庫、人気商品、天候、時間帯、過去の注文に基づいて注文候補を提案する。当時試験中だったドライブスルーのメニューボードは、店舗の取引データと400超の店舗別条件を使うという。在庫管理やバリスタの勤務シフトへの機械学習活用について、スターバックス幹部の発言も引用している。
Nation's Restaurant Newsによると、スターバックスは2021年度第2四半期の決算説明会で、Deep Brewが米国の数百店舗で個別の特典や推奨内容を算出し、日々の在庫発注を自動化し、勤務シフトを支援していると説明した。ケビン・ジョンソンCEOは、基礎となる予測モデルをAIが提供すると述べた。スターバックスはAIの効果を示す数値を公表していない。
詳細は原典でご確認いただけます。