[2J1-GS-10] AI application:

[2J1-GS-10-04] Estimation of Staying Time in Restaurants Using Collaborative Filtering with POS Data

〇Atsuya Ishibashi¹, Atsuko Mutoh¹, Kosuke Shima¹, Koichi Moriyama¹, Tohgoroh Matsui², Nobuhiro Inuzuka¹ (1. Nagoya Institute of Technology, 2. Chubu University)

Keywords:collaborative filtering, restaurant, staying time

飲食店の経営において、顧客の滞在時間を把握することは、適切なリソース配分や混雑予測、顧客満足度向上において重要な役割を果たす。時間帯ごとの待ち時間や需要を予測する手法は数多く開発されているが、時間ごとの需要の推移を用いており、実際にユーザが注文した商品などの情報は用いられていない。そこで本研究では、飲食店における顧客の属性や注文内容を用いて滞在時間を逐次推定する手法を提案する。本手法は、協調フィルタリングを用いて顧客属性や人数、注文傾向により類似する顧客を抽出し、類似した顧客から滞在時間分布を獲得する。協調フィルタリングへの入力に①入店時情報（人数や性別、入店時間）、②初回注文時情報、③追加注文時情報の３つの時点を用いて類似ユーザを抽出し、滞在時間予測精度を比較する。それぞれのパターンに基づき、交差検証により滞在時間の予測精度を評価した結果、注文傾向を用いることが滞在時間の推定に効果がある可能性があることを確認した。