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薬局 DX
AIによる薬局来客予測ツール開発実績
本システムは、薬局経営者向けBIツールに搭載された来客数予測機能です。
機械学習技術を応用し、薬局の開店前に当日の来客数を予測できる仕組みを開発しました。
機械学習技術を応用し、薬局の開店前に当日の来客数を予測できる仕組みを開発しました。
2025年01月19日
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背景と課題
（※本システムが搭載されている薬局店舗支援システムの詳細については、こちらをご参照ください。）
導入の背景
実際の薬局業務においては、時間帯によって来客数に大きな波があり、混雑による待ち時間の増加、スタッフの残業、薬歴入力漏れといった課題が発生していました。
来客数を事前に予測することで、適切な人員配置や業務準備が可能となり、薬局側・患者様双方にとって大きなメリットが期待できると考え、本機能の開発に至りました。
クライアント企業の概要
クライアント企業様は、全国6,000を超える医療機関・薬局との強固な信頼関係を築き上げてきました。
電子カルテ、医事コンピューター、電子薬歴システムなど、医療現場のニーズに即した革新的なITソリューションを自社開発し、変化の激しい医療制度にも柔軟に対応されています。
また、きめ細かなサポート体制により高い顧客満足度を実現し、業界内で確固たる地位を築いています。
ソリューション
プロジェクトの概要
来客予測機能の開発にあたり、以下の技術・アプローチを採用しました。
- アルゴリズム：線形回帰 (Linear Regression)
- プラットフォーム：TensorFlow
- 開発言語：Python
また、予測精度に影響を与える要素として、祝日・天候・患者様の薬剤消費履歴などの変動要因（交絡因子）を考慮しました。
開発プロセスは以下のステップで進められました。
- データマイニング
- 学習・テスト
- 精度評価
- 予測モデル構築
成果
本機能は、既存の薬局店舗支援システムにシームレスに統合され、システム全体の付加価値向上に寄与しています。10日前までの来客数予測を可能とし、測定時点における予測精度は最大90.54%を達成しました。 これにより、人員配置や販促計画の最適化が実現し、薬局運営の効率化に大きく貢献しています。
今後の展望
その情報については、まだ完全に把握できておりません。
PJのサイズ
使用技術スタック
- Python
- TensorFlow
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