日経新聞：スシロー、ビッグデータ分析し寿司流す 廃棄量75％減 の記事に対するはてなブックマークのコメントが辛い
以下の部分を読むと40億件のデータだから十分大きいと思うし、勘をデータで裏付けるという方針なのでビッグデータの使い方としてお手本のような内容になっていると思う。
〜前略〜
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
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。
〜中略〜
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。
〜後略〜
（日経新聞：スシロー、ビッグデータ分析し寿司流す 廃棄量75％減 より）
