面向餐饮店的 AI 服务能卖出去吗？库存×天气菜单建议分析 — AI分析实例

从今天开始的执行步骤

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   用 AirREGI／Smaregi API 编写获取销售和菜单数据的脚本（Python）步骤：查阅 AirREGI FAQ 和 Smaregi API 文档，然后使用门店 API 密钥编写 Python 脚本，获取按日销售 CSV 和菜单主数据（期限：3个工作日，工具：Python、requests）。
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   实现基于 OpenWeather API 的天气评分模块步骤：用 OpenWeather 免费方案，根据今天到未来3天的气温和降水概率计算“天气评分（0-100）”的函数（期限：2天，费用：在 API 免费额度内运行，工具：OpenWeather API、Node/Python）。
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   用 Google Sheets＋Apps Script 构建 PoC 仪表盘步骤：将获取的销售／菜单数据和天气评分放入 Google Sheets，再用 Apps Script 制作显示“当天推荐菜单前3项”的界面（期限：4天，目的：让门店负责人可以查看）。
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   实现简单的基于规则的推荐算法步骤：将预计库存设为最近7天平均销量×安全库存系数，将天气敏感度设为天气评分×各商品敏感度并进行评分。推荐得分最高的3项商品。验证指标：在试用期测量销售额差异±%。期限：5天。工具：Python/Sheets。
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   访谈测试门店并取得实施同意（准备合同模板）步骤：向东京一家独立居酒屋说明数据获取可行性、预期效果和2周试用条件（费用：实施费 ¥15,000＋月费 ¥4,980），取得同意。准备合同模板。期限：7天。工具：邮件、当面沟通。

参考与验证数据

• FACTAirREGI 等主要 POS 支持通过 API 进行数据集成，因此在实际业务中可以获取销售和菜单信息。通过 API 与各种系统进行数据集成并使用的方法 – AirREGI FAQ
• FACT学术和应用研究显示，天气（气温、降水等）会影响餐饮店按菜单划分的销售额。天气因素对餐厅销售的影响
• FACTSmaregi 等其他 POS 也公开了平台 API，因此 POS 集成可以覆盖多个服务商。Smaregi Platform API Reference