期待される成果
大型スーパーのレジ離脱の実際のコスト
商品をカートに入れたお客様がレジで諦めると、売上機会と戻し作業の時間を失います。3分超で約15%が諦める研究もあります。
-32%
レジの平均待ち時間
-18%
レジ離脱客数
15분
ピーク予測の先行時間
* 数値は実際の運用事例を説明する例であり、現場条件により異なります。
先に読むシグナル
結果の前に読む三つのシグナル
01レジ需要を予測できない
いつ何人がレジに来るかを予測できず、行列が長くなってから追加レジを開くことになります。
02待機離脱客を測定できない
行列を見て帰ったお客様を把握できないため、実際の損失規模が分かりません。
03非効率なレジ配分
片方のレジだけに列ができても、別レジへ自発的に移動しなければ解消しません。
実際の画面
こんな画面で確認できます
01 検知 · saai care
レジ別の待ち行列をリアルタイム監視
各レジの待機人数と予想待ち時間をリアルタイムに測定します。設定閾値（例：5人以上）を超えた場合に即座に通知を送信します。
ⓘ画面は例であり、実際のサービスと異なる場合があります。
Before · After
結果を後から確認する運営から、シグナルを先に受け取る運営へ
先に気づく運営
saai care · saai insight · saai agentレジ前の待ち行列をデータで予測・最適化し、顧客の離脱を防ぐ方法です。
- レジ別の待ち行列をリアルタイム監視
- ピークタイムのレジ需要予測
- レジの先制的な運営案内
判断フロー
シグナルから実行連携まで、根拠をつなぎます
01 · 01 検知 · saai care
レジ別の待ち行列をリアルタイム監視
各レジの待機人数と予想待ち時間をリアルタイムに測定します。設定閾値（例：5人以上）を超えた場合に即座に通知を送信します。
02 · 02 分析 · saai insight
ピークタイムのレジ需要予測
現場内の来店客数とエリア別の滞在パターンを把握し、15〜30分後にレジへ移動する予想人数を予測します。
03 · 03 実行連携 · saai agent
レジの先制的な運営案内
「15分後にレジ予想待ち15人。追加レジオープン推奨」のプッシュ通知をピーク開始前に送信し、先制対応を支援します。
運営の根拠
現場の場面と結果を一緒に見ます
- 特許103件の技術検証
- SOC 2 · PIPA 認証・遵守
- 累計1,700台以上のカメラ接続
- 8+ パートナーブランド
私たちの空間にも適用できますか？
現在のCCTV環境と空間の規模をお知らせください。適用の出発点を一緒に検討します。
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