コンビニの昼のピーク
コンビニの昼のピークを見ます。レジ、コーヒー、イートインの席、商品補充が同時に動きます。
ログインせずStudioで開き、保存済みの結果を確認して2D・3Dで編集できます。自分のAIをつなぐにはログインしてください。プロジェクトファイルは無料で利用できます。実行条件はアカウントで確認してください。現在の空間を置き換える前に確認が表示されます。
昼のピークはレジ2人を維持すべきか、それとも支払いを速くするだけで足りるか。
- 想定する利用者
- コンビニのオーナー、店長、フランチャイズの運営担当者
- 価値の生み方
- シフト計画を変える前に、2人目のレジ担当と、支払いの短縮（キャッシュレス、セルフレジ）を比較します。モデル上の待ちを、各案にかかる人件費の時間と照らして評価してください。待ちが短くなるだけでは、売上が増えるとは言えません。
- 現場のデータを用意する
- POSデータの15分ごとの到着数、実測した支払いとコーヒーの時間、イートインの席、スタッフの時間とその費用。行列を理由に帰る客は、実測データが必要で、モデル化していません。
確認できるモデル
街角のコンビニの昼のピーク：35分間に毎時約150人の客が駐車場から来て、棚、ドリンクの壁、弁当の冷蔵ケース、雑誌の前で商品を取ります（一部はATM、コピー機、トイレも使います）。列に並び、空いているレジ（または待ちの少ないレジ）に進み、一部の客はコーヒーを注いだり、イートインの席に座ったりします。その間に、配送ドライバーが3台のカゴ台車をバックルームへ運び、店員1人がウォークインと弁当の冷蔵ケースに補充します。レジ担当は画面上の人ではなく人数として扱います。1人のときは、2つ目のレジの客はその人を待ちます。支払いは設定した一定の時間がかかります。待ち行列は人数と待ち時間で、群集の物理ではありません。この実行は、売上、購入点数、行列を理由に帰る客を予測しません。
1つだけ変える
同じ客とシードで、レジ担当2人と1人、さらに支払い時間35秒と25秒を比較します。
結果を読む
レジの待ち行列と待ち時間、イートインの席の使用状況、コーヒーマシンの使用。客は空いているレジか短い列を選びます。売上と群集の動きは予測しません。
開始時の入力を見る
- 毎時の客数
- 150
- 支払い時間（秒）
- 35
- レジのレジ担当
- 2
- イートインの席
- 5
エージェントの数、経路、資源の定義も、プロジェクトのJSONに保存されます。
再現できる出発点の結果。
1回の実行、シード15。 観測期間60分。
| シナリオ | 完了 | 平均待ち時間 | 平均サイクル時間 | ブロック |
|---|---|---|---|---|
| 元のシナリオ | 89 | 28s | 5m 34s | 0 |
待ちの平均は到着したジョブを対象とし、終わっていない待ちも含みます。サイクル時間の平均は完了したジョブだけが対象です。これらは説明用の計算であり、実測した現場の実績、売上、安全性の評価ではありません。
エンジン、状態、出力の注記
process-des-2.7.0. 状態： 元のシナリオ: 完了. 実行状態が「完了」でも、すべての仕事が成功したとは限りません。停止した仕事の件数と警告を確認してください。
- エンジンの警告はありません。
エンジンの入力と保存した比較は、保存したプロジェクトとともに残ります。軌跡が限られている場合、影響するのは再生の詳細で、集計の指標には影響しません。
この作例の記事
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2Dで計画し、3Dで確認、プロジェクト全体を保存
- 開いて調整する。 2Dと3Dを切り替え、部品、フロア、入力を編集します。どちらのビューも同じモデルを表します。
- エージェントを無料で接続する。 サインインして、AI接続を選び、ChatGPT・Claude・Codex・Claude Codeのいずれかを接続します。作例の確認、レイアウトの編集、経路の確認を依頼してください。
- チェックポイントを保存する。 プロジェクト → プロジェクトファイル、またはエージェントにプロジェクト全体の書き出しを依頼します。後で取り込むと、フロア、シナリオ、保存した比較、選択したビューが復元されます。
- 案を比較。 同じ需要条件で新しい運用比較を計算できます。実行条件・内蔵AI・手動クラウド保存の上限はアカウントで確認してください。