ビッグデータでムダな料理75％削減。回転寿司の「スシロー」が伸びている

1年以上前の記事です。内容が古い可能性があります。

こりゃ「かっぱ寿司」勝てないわ。
「くら寿司」も、精神論だけじゃ限界がありますよね。

□ スシロー、ビッグデータ分析し寿司流す　廃棄量75％減　　：日本経済新聞

回転寿司　（Kaiten-Sushi） / PYONKO

が、この所スシローの成長度が半端ない。
寿司だけじゃなく、うどんやフライドポテトまでもが旨いと話題になっています。
□ 【朗報】スシローがついに「寿司を食べなくてもOK」宣言 / これで安心してポテトとうどんだけ食いに行けるな！ | ロケットニュース24
□ 食通が語るマクドナルドの売上が落ちた本当の理由「スシローのポテトがあまりにもウマすぎるため」ｗｗｗｗｗｗｗ – おいしいお 

そんなスシローの強みはなんと、寿司屋のIT化にあったんじゃないかという話。
残念ながら有料記事だったので冒頭の部分しか記事は読めませんでしたが、ありとあらゆる人間の行動パターンなども記録されていると思われる巨大データベース（ビッグデータ）から導き出された情報と、職人店長の勘とが組み合わさったことで、寿司の廃棄量を今までよりも75％減らすことができたとのこと。
今までの廃棄量がどれくらいかは分かりませんが、半分以上減らしたっていうのは凄いと思います。

別の記事にはこうありました。
□ あきんどスシロー、40億件のビッグデータ分析で経営判断スピードと店舗オペレーションを強化 – ZDNet Japan

スシローでは、すべてのすし皿をICタグで管理し、回転レーンに流れる寿司の鮮度や売上状況がわかる体制を作っている。「どの店で、どんな寿司がレーンに流されいつ食べられたか、廃棄にいたったか」「どのテーブルでいつどんな商品が注文されたのか」などのデータを毎年10億件以上蓄積しているという。これらのデータと店舗の混み具合や、個々の顧客が着席してからの経過時間などから、1分後と15分後の需要を予測。回転レーンに流すネタや量のコントロールに活用している。

スゲぇ。スゴすぎる。
全ての皿にICタグって、ホント、ビッグデータですね。 

ちなみに使っているBI（ビジネスインテリジェンス）ツールは「QlikView」という名前のツールだそうです。
□ Business Discovery: Business Intelligence For Everyone | QlikView
なんと、無料版もあるようですね。
こういうのはデータがないと意味が無いのでしょうが、 こういった実績をみると使いたくなってしまいます。
問題はデータがないところ。
まさに、豚に真珠、猫に小判、馬の耳に念仏ですな。 

にしても「スシロー」凄いです。

かつて、回転寿司業界は「かっぱ寿司」の独壇場だったんじゃなかったでしょうか？
うちの近所の「かっぱ寿司」も以前は、休日夕方となると駐車場に入る車で国道が渋滞してしまうと言った感じでした。 
がしかし、最近では国道まで車がはみ出してしまうことがあまりなくなった気がします。

ぶっちゃけ、自分も「ロケットニュース21」とかでスシローが絶賛されている記事をみると、
いつも行く近所の「かっぱ寿司」ではなく、ちょっと遠い「スシロー」まで行ってみようかなぁなんてふと思ったりもします。
でも、個人的には「かっぱ寿司」で満足しちゃってるので行ったことないのですが。。
たた、「スシロー」のフライドポテトとうどんはいつか食べてみたいと思ってます。