«Quiero crear una IA que recomiende menús para restaurantes a partir del inventario y el clima»
SaaS WeatherStock AI con integración AirREGI/Smaregi (PoC → cuota mensual)
La hipótesis de valor de combinar inventario (POS/menú) y clima tiene respaldo académico, y la existencia de API para POS hace viable la implementación. Primero crea en 7 días un PoC basado en Google Sheets conectado con AirREGI/Smaregi, pruébalo con pago en un local de Tokio y cuantifica sus efectos (diferencia de ventas y reducción de desperdicio) antes de convertirlo en un SaaS completo.
Pasos para empezar hoy
- 1Crear un script de Python para obtener ventas y menús mediante la API de AirREGI/SmaregiPasos: consulta las FAQ de AirREGI y la documentación de la API de Smaregi y crea un script de Python que obtenga el CSV de ventas diarias y el maestro de menús con la clave de API del local (plazo: 3 días laborables; herramientas: Python, requests).
- 2Implementar un módulo de puntuación meteorológica con OpenWeather APIPasos: crea con el plan gratuito de OpenWeather una función que calcule una «puntuación meteorológica (0–100)» a partir de la temperatura y la probabilidad de lluvia de hoy y los próximos 3 días (plazo: 2 días; coste: operar dentro del nivel gratuito de la API; herramientas: OpenWeather API, Node/Python).
- 3Construir un panel PoC con Google Sheets + Apps ScriptPasos: introduce en Google Sheets los datos de ventas y menús obtenidos y la puntuación meteorológica, y crea con Apps Script una interfaz que muestre los 3 menús recomendados principales del día (plazo: 4 días; objetivo: que el responsable del local pueda consultarla).
- 4Implementar un algoritmo sencillo de recomendación basado en reglasPasos: estima el inventario como ventas medias de los últimos 7 días × coeficiente de inventario de seguridad, y puntúa la sensibilidad meteorológica como puntuación del clima × sensibilidad de cada producto. Recomienda los 3 productos con mayor puntuación. Indicador de validación: medir la diferencia de ventas ±% durante la prueba (plazo: 5 días; herramientas: Python/Sheets).
- 5Entrevistar al local de prueba y obtener su consentimiento de incorporación (crear una plantilla de contrato)Pasos: presenta a una izakaya independiente de Tokio las posibilidades de obtener datos, las expectativas y las condiciones de la prueba de 2 semanas (tarifa de incorporación ¥15,000 + cuota mensual ¥4,980), y consigue su consentimiento. Prepara una plantilla de contrato (plazo: 7 días; herramientas: correo y reuniones presenciales).
Datos de referencia y validación
- FACTLos principales POS, como AirREGI, pueden conectarse a otros sistemas mediante API, por lo que en la práctica es posible obtener información de ventas y menús.Cómo usar la integración de datos mediante API con varios sistemas – FAQ de AirREGI
- FACTInvestigaciones académicas y prácticas muestran que el clima (temperatura, precipitaciones, etc.) influye en las ventas de cada menú de un restaurante.El efecto de los factores meteorológicos en las ventas de restaurantes
- FACTOtros POS, como Smaregi, también publican API de plataforma, por lo que la integración con POS es posible con varios proveedores.Referencia de la API de plataforma de Smaregi
Entregable mínimo que crear primero
Crea un panel PoC con Google Sheets + Apps Script: importa el CSV (o la API) de AirREGI/Smaregi y muestra «3 menús recomendados para hoy» mediante una puntuación meteorológica de 3 días de OpenWeather API y una coincidencia basada en reglas (plazo: 7 días).
Primer cliente al que dirigirte
Propón una prueba de pago de 2 semanas con datos reales a una izakaya independiente de Tokio (unas 20 plazas, con un POS como AirREGI/Smaregi) (objetivo: asegurar 1 local de prueba y terminar la negociación en 2 semanas).
Vía concreta de monetización
Busca early adopters con una tarifa de incorporación de ¥15,000 y una cuota mensual de ¥4,980 (obtén el primer ingreso con la incorporación y empieza a facturar en un mes).
Mayor obstáculo o riesgo
Que el local no dé su consentimiento para usar la API o que falten campos de datos del POS y la precisión de la estimación resulte insuficiente. Hay que confirmar los permisos y los campos antes de la incorporación.