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How McDonalds Uses ML to Optimize Restaurant Site Selection(マクドナルドがMLを活用して出店地選定を最適化する方法)

マクドナルドがグローバルなプレゼンスを拡大するために積極的に推進する中で、同社は先進的な機械学習技術を、新たな店舗の候補地の効果的な選定に活用しています。このセグメントでは、数学モデルや精巧なデータ処理がいかにしてこれらの重要な決定を洗練させ、最終的には全ネットワークの収益性を向上させるかについて詳しく掘り下げます。

最適化モデルの使用

マクドナルドは個々のロケーションの収益性だけでなく、その全ネットワークに対する集合的な利益を重視しています。 専用に構築された「最適化モデル」を活用することで、単なる推測にとどまらず、販売予測や建設および運営に関連するコストなどの多種多様な要素を考慮する事を実現します。 これらのモデルは、マクドナルドの広範囲におよぶネットワークに対して、潜在的な財務貢献を評価するよう特別に設計されています。

特徴量エンジニアリングプロセス

特徴量エンジニアリングのステップは、これらの最適化モデルの構築において非常に重要な役割を果たします。 このプロセスは、広い範囲の多種多様なデータソースから、予測因子を正確かつ慎重に選択する作業を含みます。 これらの因子はその後、最適化モデルの入力として使用され、出店場所の選定の予測の精度と全体的な意思決定プロセスを向上させます。

このセッションでは、マクドナルドのような大企業が、戦略的な意思決定のために最先端の機械学習ツールやデータ分析技術をどのように活用しているかにフォーカスを当てました。これらの技術の進展と洗練が、同社が前進するにつれて中心的な役割を果たす事が期待されます。

マクドナルドがMLを活用して出店地の選定を最適化する方法

マクドナルドは、特定の地理座標(経度と緯度)を取得し、それらをMLモデルにフィードして出店場所の選定を最適化するという洗練されたプロセスを採用しています。 この高度なロケーション決定能力は、他の多くの企業が達成できる水準を超えています。

セッションでの注目すべきハイライトは、スピーカーによるスケーリングに関する議論でした。 彼らは、「エンドツーエンドのソリューションを展開した後、複数の市場でのサポートを拡大する必要があります」と言及しました。彼らは、MLパイプラインを効率的にスケールするために多くのタスクを適切に統合することの重要性を強調しました。

このような効果的で適切なMLパイプラインを実装することにより、マクドナルドは地理空間データと標準化された分析モデルを利用し、異なるグローバル市場で最適な出店場所の選定を行うことができます。 これらの技術の導入は、グローバルビジネスの舞台でマクドナルドに重要な戦略的優位性を提供します。

このプロセスの効果的なスケーリングは、企業にとって重要な意味を持ちます。 これにより、新しい市場への拡張が可能となり、既存の市場での効率が最大化され、結果として顧客サービスが改善されるからです。 この分野におけるマクドナルドの取り組みは、リアルなビジネス課題をML技術で解決するための、素晴らしい導入事例です。

実践的な考慮事項とモデルの検証

このセクションでは、マクドナルドが新店舗の出店場所選定の意思決定プロセスに、これらを取り入れる方法について詳細な議論がされました。

このプロセスで効果的に使用された具体的な例がDatabricksです。 Databricksは、マクドナルドのデータサイエンスチームにとって、使いやすい企業レベルのデータ統合および分析プラットフォームとして評価されています。

1. Databricksの導入と初期の経験

このセッションで重要なステップとして強調されたのは、企業レベルでのDatabricksのデモンストレーションでした。 このデモンストレーションは、プロジェクトを進展させるために不可欠な高レベルで組織的サポートがされました。

2. 標準化への取り組み

さらにデータを統合し、Databricksを活用して分析を向上させることに焦点を当てた、標準化されたプロセスの重要性が議論されました。 データ管理と統一された分析のアプローチは、新店舗の出店場所を選定する精度を大幅に向上させます。

3. モデルの開発と改善

モデルの開発と継続的な改善に関するセッションが特集されました。このインタラクティブなアプローチは、実際のビジネスニーズに合わせたデータソリューションを提供する上での鍵となる要素です。

これらの点から、マクドナルドがDatabricksおよびMLモデルをどのように活用して、効果的な出店場所の選定を最適化しているかが明らかになります。 また、組織内での戦略的決定と絡み合うデータサイエンスの方法論も、実践的な考え方とモデルの検証から推測することができます。

未充足需要の特定とプロセス

マクドナルドの開発チームは、ロケーションを選定する際に、各市場からの初年度データと実際の売上高を重視しています。このアプローチには、初期売上が高い地域を潜在的な拡張エリアとして考慮し、時間の経過とともにそのデータの重要性を徐々に減少させることが含まれます。

初期に提案された方法には、特定の地域での不十分なデータを補うために、オープンソースのソフトウェアやデータを使用する可能性が含まれています。 地理空間データの取得と標準化を効率化する取り組みが進行中であり、これは異なる市場間の一貫性を維持するために重要です。

協力的な企業文化の可能性

マクドナルドは非常に協力的な文化を持つことで利益を得ており、プロジェクトに肯定的な影響を与えています。 異なる市場向けのプラットフォームと方法論の調整には、標準的なMLアプローチからの逸脱が必要ですが、オープンな議論は市場の多様なニーズとデータの質を理解するのに大いに役立ちます。

企業間のオープンな協力は新たな機会を創出し、問題解決能力を大幅に向上させることができます。マクドナルドがさまざまな外部ソースからのアイデアを取り入れることへのオープンさは、その持続的な成長と適応能力にとって重要な役割を果たしています。

まとめ

このセッションは、新店舗の出店場所を選定するためのマクドナルドの戦略的および技術的枠組みについて解説されました。 機械学習を通じてデータを体系的に統合すること、およびオープンで協力的な企業文化を育むことにより、マクドナルドは事業拡大と革新的な戦略の効果的な事例を示しています。 これらの議論は、ビジネスを成功への導くために技術とパートナーシップを融合することの重要性を示し、継続的な企業戦略においてデータとAIが果たす重要な役割を浮き彫りにしています。


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