POS異常検知7日ルックバック:月曜90席予想、32席実績

メルシン海岸のレストランは先週月曜に90席を予想していましたが、実際には32人しか来店しませんでした。オーナーは正午にパニック状態で電話してきました。原因はGoogle Mapsで誰かが誤って「一時休業」とマーキングしていたこと。7日z-score異常検知が午前11時30分にアラートを発報。午後1時にはGoogle My Businessを修正し、夜の営業を救えました。

z-score異常検知とは?

異常検知は、期待ベースラインから3標準偏差(3σ)以上逸脱した値をフラグします。POSデータでは曜日ごとに4週間ローリング平均とシグマを計算。今日の値が(平均-3σ)を下回ると重大下落アラートが発報します。メルシン例:月曜4週平均90席、σ=8。今週月曜32席→z=-7.25。3σではなく7σ——100万分の1の確率です。

thMenu Pro+ POS Analyticsは毎晩06:00にこの計算を実行。席数、売上、平均客単価、カテゴリ売上ごとに時間粒度でz-scoreを生成。-3を下回る値はオーナー電話にpush通知とSMSで送られます。

よくある原因と素早い修正

異常発報時、原因は通常5カテゴリのいずれか:

• Google Maps誤ラベル——「閉店」「一時休業」、誤った時間。GMB確認、30分で修正可能。
• 天気——豪雨、嵐。屋外席メインの店舗は60%減も。
• ローカルイベント衝突——試合、コンサート、道路封鎖。事前検出してメニュー調整。

他の2つは:競合店オープン/キャンペーンと運用問題(Wi-Fiダウン、決済端末故障)。thMenuダッシュボードは天気APIとGoogle Trendsとイベントカレンダー統合で「考えられる原因」を自動生成します。

アルゴリズム詳細

素朴なz-scoreでは不十分。祝日、計画休業、特別予約日はルックバック窓から除外。イード月曜は通常月曜と比較せず、前年同期イードと比較。この「カレンダー認識」補正で誤検知率が78%から12%に低下します。

小規模店舗(日次15-25席)はシグマが高くz-scoreが弱信号に。週間合計または時間粒度がより信頼できます。thMenuは最も統計力の高い粒度を自動選択します。

FAQ

どれくらいの履歴が必要? 最低4週間。8-12週間が理想。

新規開店店舗で動作する? 開店から4週後。それ以前は都市ティアベンチマーク使用。

正のz-scoreは良いニュース? +3σは突然の売上爆発、緊急在庫と人員配置に重要。

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