天井のAIカメラと椅子に設置したIoTセンサーから、各テーブルの滞留時間、離席状況、混雑度をリアルタイムに可視化するシステムです。店舗の3Dモデル(デジタルツイン)上で「どの席が人気か」「死角になっていて接客が遅れているエリアはどこか」を特定します。これにより、テーブルレイアウトの最適化や、バッシング(片付け)の優先順位指示をスタッフの端末へ自動送信。ホールの回転率を最大化させます。また、待機列の長さに合わせて「近隣の空席店舗への誘導クーポン」を店頭サイネージへ自動表示。グループ全体での「座席の在庫管理」を行い、顧客の他社流出を防ぎます。
職種 |
情報システム | 施策難易度 |
★★★☆☆ |
|---|---|---|---|
業界① |
飲食・フード | 目的 |
効率化 収益最大化 |
業界② |
飲食 | 対象 |
ホールスタッフ 店舗開発 運営統括 |
費用 |
300〜2500万円 | 120 |
主なToDo
- 全テーブルへのIoT着座センサーの設置とネットワーク構築
- 人流解析カメラによるバッシング待ち・配膳待ちの検知学習
- 近隣店舗の空席データとのリアルタイム統合ダッシュボード開発
期待できる効果
回転率を15%向上。機会損失の防止。店舗動線の科学的改善。
躓くところ
ハードウェアの導入・保守コスト。プライバシー保護(顔情報の非取得)。

店舗内人流・デジタルツイン:座席稼働分析【飲食】






