Case Study
無銭飲食対策と食べ残し分析を実現！
画像レジへの刷新で精算漏れを防止し、食べ残し傾向の分析まで可能にした事例をご紹介します。
Before
他社システムの機能的な制約
他社のレジシステムを利用していたが、自社の運用ルールやメニュー体系に合わせた機能を柔軟に使うことができなかった。
システム刷新のタイミング
精算方式そのものを見直すタイミングで、「自社の機能を使いたい」という要望からシステムの入れ替えを検討していた。
ICタグ運用の負担
専用食器（食器＋ICタグ＋貼付作業）の追加費用が高額な上、タグ破損による精算漏れや、破損チェックの手間も課題に。電波干渉による読み取りエラーも懸念されていた。
NSSの提案
画像レジの導入
食器認識AIを搭載した「画像レジ」を提案。カメラで撮影したトレー上の食器画像を解析し、既存の食器をそのまま使いながら無人でスピーディーな精算を実現。
ICタグレスによるコスト・運用負担の削減
食器の特徴を画像認識するためICタグの貼付が不要に。専用食器は食器費用のみで済み、タグ破損による精算漏れや電波干渉による読み抜け、規格変更リスクも解消される仕組みを提案。
自社仕様に合わせたシステム構築
お客様が求める運用ルールやメニュー構成に合わせてシステムを柔軟に設計し、自社の機能を活かせる環境を構築。
After
無銭飲食対策の強化
精算時のトレー画像がデータとして残るようになったため、精算漏れや無銭飲食の抑止につながった。
食べ残しの分析が可能に
喫食後のトレー画像を確認できるようになり、食べ残し傾向の分析やメニュー改善への活用が可能になった。
自社運用に合わせた機能活用
求めていた自社仕様の機能を活用できるようになり、現場の運用効率が向上した。
食器コスト・運用リスクの解消
専用食器の追加コストがなくなり、食器の特徴が消えない限り継続して利用可能に。電波干渉による読み抜けの心配もなく、精算状況も画像でその場で確認できるようになった。