«Je veux créer une IA qui propose des menus de restaurant à partir des stocks et de la météo»
SaaS « WeatherStock AI » intégré à AirREGI / Smaregi (PoC → abonnement mensuel)
L’hypothèse de valeur reliant stocks (POS/menus) et météo s’appuie sur des travaux académiques, et les API des POS rendent l’implémentation réaliste. Lancez d’abord sous 7 jours un PoC basé sur Google Sheets et intégré à AirREGI/Smaregi, faites un essai payant dans un établissement de Tokyo, mesurez les résultats (écart de ventes et réduction du gaspillage), puis passez au SaaS complet.
Étapes à commencer aujourd'hui
- 1Créer un script Python pour récupérer ventes et menus via les API AirREGI / SmaregiÉtapes : consultez la FAQ AirREGI et la documentation de l’API Smaregi, puis créez un script Python qui utilise la clé API de l’établissement pour récupérer le CSV des ventes quotidiennes et le référentiel des menus. Délai : 3 jours ouvrés. Outils : Python, requests.
- 2Implémenter un module de score météo avec l’OpenWeather APIÉtapes : créez avec l’offre gratuite d’OpenWeather une fonction qui calcule un score météo (0–100) à partir de la température et de la probabilité de précipitations d’aujourd’hui jusqu’à trois jours plus tard. Délai : 2 jours. Coût : rester dans le quota gratuit de l’API. Outils : OpenWeather API, Node/Python.
- 3Construire un tableau de bord PoC avec Google Sheets et Apps ScriptÉtapes : chargez dans Google Sheets les données de ventes et de menus ainsi que le score météo, puis utilisez Apps Script pour afficher les trois meilleures recommandations de menus du jour. Délai : 4 jours. But : rendre le tableau consultable par l’équipe de l’établissement.
- 4Implémenter un algorithme simple de recommandation fondé sur des règlesÉtapes : calculez le stock estimé comme la moyenne des unités vendues sur les 7 derniers jours × un facteur de stock de sécurité, et la sensibilité météo comme le score météo × la sensibilité de chaque produit. Recommandez les trois produits les mieux classés. Indicateur de validation : mesurer l’écart de ventes ±% pendant l’essai. Délai : 5 jours. Outils : Python/Sheets.
- 5Interroger l’établissement test et obtenir son accord d’installation (préparer un modèle de contrat)Étapes : présentez à un izakaya indépendant de Tokyo la faisabilité de l’accès aux données, les attentes et les conditions de l’essai de deux semaines (frais d’installation ¥15,000 + abonnement mensuel ¥4,980), puis obtenez son accord. Préparez un modèle de contrat. Délai : 7 jours. Outils : e-mail, rendez-vous sur place.
Données de référence et de validation
- FACTLes principaux systèmes POS comme AirREGI prennent en charge l’intégration de données par API, ce qui permet de récupérer concrètement les ventes et les menus.Utiliser l’intégration de données par API avec différents systèmes – FAQ AirREGI
- FACTDes recherches académiques et appliquées montrent que la météo (température, précipitations, etc.) influence les ventes de chaque menu d’un restaurant.L’effet des facteurs météorologiques sur les ventes des restaurants
- FACTD’autres POS comme Smaregi publient aussi des API de plateforme ; l’intégration POS peut donc être réalisée avec plusieurs fournisseurs.Référence de l’API de plateforme Smaregi
Plus petit livrable à créer en premier
Créez un tableau de bord PoC avec Google Sheets et Apps Script : importez les données CSV d’AirREGI/Smaregi (ou utilisez une API), combinez-les avec un score météo à trois jours de l’OpenWeather API et affichez trois recommandations de menus fondées sur des règles pour la journée (délai : 7 jours).
Premier client à cibler
Proposez un essai payant de deux semaines avec des données réelles à un izakaya indépendant de Tokyo (environ 20 places, utilisant un POS comme AirREGI ou Smaregi). Objectif : obtenir un établissement test et terminer les négociations sous 2 semaines.
Voie de monétisation concrète
Recrutez des premiers utilisateurs avec des frais d’installation de ¥15,000 et un abonnement mensuel de ¥4,980 (obtenir le premier revenu grâce à l’accompagnement au déploiement et commencer la facturation sous un mois).
Principal piège ou risque
L’établissement peut refuser l’accès à l’API ou des champs du POS peuvent manquer et empêcher des estimations précises. Confirmez les autorisations et les champs de données avant l’installation.