EvoQuest
EvoQuest AI入館者数予測AI 2026.07

SCENARIO ── ONSEN VISITOR CASE

時間帯別の入館者数を予測し、
翌日のボイラー運転と人員配置を検討

券売機の記録と天気から時間帯別の入館者数を予測し、支配人が前日17時に翌日の運転計画を決める開発プランです。火入れと2台目の運転時刻、清掃・受付の出勤時刻を確認し、当日の湯温と燃料使用量を記録します。

想定領域
入館者数予測AI / 給湯設備の運転計画とスタッフの配置
担当範囲
業務と必要な機能の確認・記録の整理・予測機能と操作画面の開発・使い方の説明
想定対象
札幌近郊の日帰り温浴施設(平日400人・土日800人規模/重油ボイラー)
想定期間
設計〜納品 約 2 ヶ月

OVERVIEW

どんな仕組みをつくるか

時間帯別の入館者数を予測し、支配人が翌日のボイラー運転を検討する仕組みです。施設で決めた運転計画から選ぶと、火入れ時刻、2台目の運転時間、清掃と受付の出勤時刻が当番表に反映されます。

平日400人・土日800人規模で重油ボイラーを使う日帰り温浴施設を想定しています。券売機の過去2〜3年の入館記録と曜日・祝日・気温・降水・降雪を比較して施設ごとの傾向を確認します。予測は判断材料とし、設備の運転は担当者が行います。

CHALLENGE

課題

  • 01 入館の見込みを設備の運転に反映しにくい。開店の2〜3時間前に火入れする現行の目安を使っていて、曜日や天気に応じて変えるための記録がない。
  • 02 燃料使用量と湯温不足を日別に確認できない。月の燃料請求額や担当者のメモだけでは、どの運転計画を見直すとよいか判断しにくい。
  • 03 券売機の記録を翌日の準備に使えていない。時間帯別の入館記録を手作業で集計しており、前日の計画を決める時刻までに確認できない。

APPROACH

課題への対応

券売機の入館記録に、曜日・祝日・気温・降水・降雪・風と翌日の予報を組み合わせます。館内飲食の売上も後から追加できます。天気の影響は施設の記録から確認し、当社が一律の数値を当てはめる方法にはしません。

2時間ごとに入館者数を予測し、先月の実績と比べて予測の範囲を確認します。一日800人でも時間帯によって必要な運転が変わるため、日計と時間帯別を分けます。時間帯別にすると1年365日分の記録が2,500件を超える構成で、予測から外れた日には理由を記録します。

予測は「明日16〜18時185〜230人」のように範囲で表示します。支配人が前日17時までに「早出し」「いつも」「絞り」の運転計画を選び、火入れ、2台目の運転、清掃と受付の出勤時刻を当番表へ反映します。締切後は「いつも」で確定する設計とし、連絡に間に合う時刻を施設と確認します。

CONSULTATION

入館記録と現在のボイラー運転からご相談ください

券売機の記録を確認し、混雑の見込みをどの作業に使うか整理します。
設備の条件、湯温の基準、当番への連絡時刻に合わせて、運転計画と記録の画面を検討します。

SCREENS

主要画面

以下は5画面のサンプルです。利用する担当者と入力・確認する内容を紹介します。表示している名称・人数・数量・金額などは想定例です。

01. 翌日の入館予測・運転計画

2時間ごとの入館者数の予測とボイラーの運転予定を同じ時間軸で表示します。支配人が「早出し」「いつも」「絞り」から選び、当番表へ反映します。

明日の運転表
使い方のポイント
時間帯別の入館者数の予測とボイラーの運転予定を並べて確認します。
決めごとは1つ
3つの運転計画から担当者が選び、火入れ時刻・2缶目の運転時間・清掃スタッフの出勤時刻をまとめて設定します。
締切の根拠
前日17時は、夜勤への申し送りとパートへの連絡が間に合う最後の時刻から逆算した。過ぎると選択肢が消えて「いつも」で確定する。

02. ボイラー作業手順・湯温記録

担当者が火入れ時刻・目標湯温・確認時刻をタブレットで確認します。実測した湯温を入力し、前日の計画との差を記録します。

設備担当の当番表
使い方のポイント
支配人が見る画面と現場が見る画面を分ける。設備担当には作業内容と時刻を表示します。予測の根拠は支配人の画面に置く。
湯温の入力
湯温は数字を選ぶだけ。手が濡れている前提で、ボタンを大きくする。
残るもの
打ち込まれた実測は、燃料の使いすぎや湯温不足を振り返るための記録になる。

03. 日別の燃料使用量・湯温不足

日ごとの燃料使用量と費用、目標湯温を下回った時間を集計します。予測と実績を比較し、翌月の運転計画を見直す材料にします。

燃料の集計
使い方のポイント
燃料の使用額と目標の湯温を下回った時間を確認し、運転計画の見直しに使います。
金額の出し方
単価は施設が実際に仕入れている重油の単価を入れて計算する。相場の平均値は使わない。
湯温の数え方
当番表に打ち込まれた実測から目標の湯温を下回っていた時間を集計する。苦情の件数より先に、時間の長さで見る。

04. 天気と入館者数の関係

過去2年の気温・降雪・入館者数を平日と土日祝に分けて比較します。近隣の行事・道路規制・施設の休業などの情報も担当者が追加できます。

影響の出方
使い方のポイント
気温や雨量と入館者数の関係をグラフにし、施設ごとの傾向を確認します。
施設ごとの傾向を示す
雨で増える、晴れて暖かいと減る。こうした想定例の傾向をグラフと説明で示す。
手で足せる欄
近隣の行事・道路規制・近隣施設の休業など、自動では取り込めない情報を事務所が1行で足せる。

05. 入館予測・運転・燃料の週次比較

1週間の予測人数・実際の入館者数・選んだ運転計画・燃料使用量を比較します。予測が外れた理由のメモを残し、似た条件の日の判断に使います。

先週の実績照合
使い方のポイント
予測と実績の差を確認し、理由を記録して施設ごとの傾向を調べます。
週で見る理由
7日分の予測と実績を並べ、曜日ごとの傾向を調べて翌週の運転計画に使います。
記録の利用
貯まった理由は「近隣で大会がある日は夕方が2割増」のように予測の根拠として画面に引用される。

OUTCOME

この仕組みで改善したいこと

以下は導入後に想定する使い方です。実際の業務で試し、作業時間や確認漏れの変化を確かめます。

01

翌日の運転計画を前日17時に確認・共有する

今の作業火入れの時刻が固定で、混雑の見込みに応じて運転を変える判断材料がない。
導入後の使い方前日17時までに時間帯別の入館者数を予測し、支配人が3つの運転計画から選ぶ。確定した内容を設備担当の作業手順へ反映する。

前日夕方に計画を共有し、設備担当への申し送りとパートへの連絡に使います。

02

燃料使用量と湯温不足を日別に確認する

今の作業燃料費は月の総額だけで確認し、湯温不足の時間を記録していない。
導入後の使い方日別の燃料使用量と金額、目標の湯温を下回った時間を並べて確認する。

燃料と湯温の記録を比べて、運転計画を見直します。費用の変化は実際の使用量と単価から確認します。

03

支配人の判断理由を他の担当者と共有する

今の作業混雑の見込みと判断理由を共有する記録がなく、不在時に計画を見直しにくい。
導入後の使い方予測人数と理由、支配人による変更を記録し、不在時も担当者が同じ情報を確認して計画を立てる。

予測と現場判断に違いがあった条件も残し、次の運転計画で参照します。

04

混雑の見込みから清掃・受付の出勤時刻を検討する

今の作業出勤時刻が曜日ごとに固定され、夕方の混雑に清掃や受付が対応しにくい日がある。
導入後の使い方2時間ごとの予測から混雑前に清掃の巡回を1回増やすか検討する。前日17時までに決め、パートへ連絡する。

出勤時刻の調整で対応できる範囲を確認し、不足がある場合は人数も検討します。

PROCESS

開発の進め方

オンラインと施設への訪問を組み合わせ、冬の繁忙期に向けて約2ヶ月で進める想定です。支配人と設備・受付の担当者に画面を試していただき、計画の決め方と記録の手順を調整します。

1
MONTH 01 / 現場の見学 + 券売機データの棚卸し + 予測の試作

設備の運用と入館記録を確認し、予測を試作

開店前と夕方に火入れから閉館までの作業を確認します。券売機から取り出せる入館記録を確認し、過去1〜2年分を2時間ごとに集計して天気と比較します。3つの運転計画の内容と前日17時の締切を設備担当者・支配人と確認します。

  • 火入れ・追い焚き・清掃の動きの見学と聞き取り
  • 券売機・レジからの取り出し方の確認と取り込みの自動化
  • 過去データの2時間区切りでの並べ直しと気象の突き合わせ
  • 3つの段取りの中身と締切時刻の洗い出し
2
MONTH 02 / 運転表と当番表の開発 + 2週間の並行運用 + 納品

5画面を開発し、従来の運転と2週間比較

5画面を開発し、過去の予測と実績を比較します。従来の運転を続けながら予測を2週間記録し、外れた日の理由と運転の結果を確認します。文字の大きさや入力手順を調整し、燃料使用量と湯温不足の集計方法を決めて引き継ぎます。

  • 過去データでの予測の検証と幅の決め方
  • 運転表・当番表・燃料の集計・実績照合の開発
  • いつもの段取りとの並行運用検証(2週間)
  • 数え方のルール決め・納品・書き残し運用の引き継ぎ

FAQ

よくある質問

  • Q1 AIといっても、実際どのくらい当たるものなんでしょうか。
    1人単位で言い当てる仕組みにはしません。「明日16〜18時 185〜230人」のように幅で出して、その幅に収まるかどうかで見ます。温浴施設は曜日・季節・気温・天気でおおよその形が説明できる商売なので、まず過去1〜2年ぶんのデータで「先月の各時間帯をAIに予測させたら実際とどれだけずれたか」を検証してお見せします。そのうえで、この幅なら段取りに使えるかを施設で判断していただく進め方です。外す日があること自体は前提にしていて、予測が外れた日の理由を残す画面まで含めて設計します。
  • Q2 券売機のデータをどうやって取り出すのか、うちの機械では分かりません。
    機種によってやり方が違うので、最初の月に一緒に確かめます。日別・時間帯別の売上明細を表計算ソフトで扱えるデータとして書き出せる機械なら、それをそのまま使えます。書き出せない場合でも、レジ締めの日報が紙で残っていれば、まずは1日の合計と大まかな時間帯から始めて、途中で取り込み方を切り替えることもできます。予測に必要なのは、いつ・どの券が何枚出たかだけです。お客さま個人の情報はいりません。
  • Q3 2ヶ月というのは短くないですか。もっとかかる気がします。
    短くできる理由があります。決めることを1つに絞っているからです。予測を使う目的を、翌日の運転計画を3つから選ぶことに絞って、シフト表や予約や売上管理には手を広げません。画面も5つです。逆に、館内飲食の食数まで一緒に予測したい、系列の複数館をまとめて見たいという話になると2ヶ月では収まりません。その場合は最初の2ヶ月で1館ぶんを立ち上げて、そこから広げる進め方をおすすめします。
  • Q4 うちは源泉かけ流しで、沸かしてはいません。それでも意味がありますか。
    加温や追い焚きが不要な施設でも、入館者数の予測を使える業務はあります。シャワーとカランの給湯、館内の暖房、清掃・受付スタッフの出勤時刻、貸しタオルの用意枚数。いずれも入館者数や混雑する時間帯を参考に準備できます。最初の月に、施設のどの作業に予測を使うかを洗い出すところから始めるので、燃料が主題にならない施設なら清掃や受付などの業務に合わせて設計します。
  • Q5 予測を信じて絞って、湯がぬるくなったら困ります。苦情はこちらに来ます。
    絞る方向の選択肢は、初めのうち画面に出さない設計にできます。まずは「早出し」と「いつも」の2つだけを扱って、2週間ほど並行運用させて外し方の傾向が見えてから、「絞り」を足すかどうかを施設と相談して決めます。湯温には施設の側で下限を決めていただいて、どの段取りを選んでもその下限を割る計画は組めないようにします。幅の下限で組むような使い方も、最初はしません。

入館記録と現在のボイラー運転からご相談ください

券売機の記録を確認し、混雑の見込みをどの作業に使うか整理します。
設備の条件、湯温の基準、当番への連絡時刻に合わせて、運転計画と記録の画面を検討します。

EvoQuest

AI相談窓口

EvoQuestについて、
気になることを聞いてください。

サービスの内容や制作実績、
費用の目安などをご案内します。

AIが回答します。個人情報・機密情報は入力しないでください。入力内容は回答のためにAI提供元へ送信されます。利用について(新しいタブ)

直接お問い合わせ

会話はこのタブに一時保存されます。