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飲食メニュー開発をAIがサポート: AIによる在庫管理と食材発注

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生成AIが変える飲食店経営:効率化と顧客満足度向上のための5つの戦略

1. 飲食メニュー開発をAIがサポート: 新時代の味覚を生み出す

2. 飲食店食品ロス削減の切り札に: AIによる在庫管理と食材発注

3. 飲食店舗24時間対応で顧客満足度向上: AIチャットボットによる接客革命

4. 飲食店顧客ターゲットに的確に訴求: AIによるマーケティング戦略

5. 飲食店従業員の負担を軽減: AI従業員管理


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世界的に深刻化する食品ロス問題。飲食業界もその大きな要因の一つとされており、その削減は喫緊の課題です。従来型の経験と勘に頼った在庫管理・発注作業では、どうしても過剰在庫や欠品といった問題が発生し、食品ロスに繋がってしまうケースも少なくありません。

しかし、近年注目を集めているのがAIの力です。AIによる高度な在庫管理と食材発注システムが、飲食店の食品ロス削減に大きく貢献する可能性を秘めているのです。

1. AIが変える! 従来の在庫管理・発注の課題を克服

従来の在庫管理・発注は、ベテランスタッフの経験や勘に頼ることが多く、以下の様な課題を抱えていました。

  • 属人的な管理によるミスの発生: 人手に頼った作業では、どうしてもヒューマンエラーが避けられません。

  • 需要変動への対応の遅れ: 過去のデータのみに基づいた発注では、急な天候の変化やイベントによる需要変動に対応しきれないことがあります。

  • 過剰な在庫と廃棄ロス: 不正確な在庫状況による過剰発注は、食材の劣化や廃棄に繋がり、食品ロスとコスト増加を招きます。

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2. AIによる在庫管理・発注システムで食品ロスを削減

AIを活用したシステムは、これらの課題を克服し、より精度の高い在庫管理と食材発注を実現します。


3. 食品ロス削減だけじゃない!導入メリット

AIによる在庫管理・発注システムは、食品ロス削減以外にも様々なメリットをもたらします。

  • コスト削減: 過剰な在庫や廃棄ロスを減らすことで、食材コストを削減できます。

  • 収益増加: 必要な時に必要な食材を確保することで、機会損失を防ぎ、収益増加に繋がります。

  • 業務効率化: スタッフの業務負担を軽減することで、人手不足解消にも貢献します。

  • 顧客満足度の向上: 品切れによる機会損失を防ぎ、安定したサービス提供が可能になります。

4. 未来を見据えて:持続可能な飲食店経営へ

AIによる在庫管理・発注システムは、飲食店の食品ロス削減、コスト削減、収益向上に大きく貢献する革新的なソリューションと言えるでしょう。このシステムを導入することで、飲食店はより効率的かつ持続可能な経営体制を築き、環境にも配慮した未来の飲食業界を創造していくことが可能となります。


AIを活用して食品ロス削減に取り組んでいる飲食店や企業の具体例をいくつか紹介します:

1. スシロー
スシローは年間10億皿を提供する大手回転寿司チェーンですが、AIを活用した需要予測システムを導入しています。このシステムは来店客数や注文数を高精度に予測し、適切な食材発注と在庫管理を行うことで食品ロスの削減につなげています

2. とんかつKYK (株式会社曲田商店)
「とんかつKYK」を運営する株式会社曲田商店は、ノーコードAI予測プラットフォーム「UMWELT」を導入しました。このシステムによってメニューごとの販売数を高精度に予測し、過剰発注を防ぎながら売り逃しも防ぐ経営を目指しています。これにより、食品ロスの削減とコスト削減の両立を図っています

3. その他の飲食チェーン
多くの飲食チェーンがAIを活用した需要予測システムを導入しています。これらのシステムは過去の販売データ、天候、イベントなどの要因を考慮して、より正確な来店客数や注文数の予測を行います。この予測に基づいて、適切な量の食材発注や仕込みを行うことで、食品ロスの削減を実現しています

これらの事例から、AIによる需要予測システムの導入が飲食業界における食品ロス削減の有効な手段となっていることがわかります。AIは人間の経験や勘に頼るだけでは難しい高精度な予測を可能にし、適切な在庫管理と発注を実現することで、食品ロスの削減とコスト削減の両立に貢献しています

AIを活用した需要予測の仕組みについて、主要なポイントを説明します:

1. データの収集と学習
AIによる需要予測システムは、過去の売上データ、来店客数、気象情報、イベント情報、人流データなど、様々な要因を考慮したデータを収集します。これらのデータをAIに学習させることで、需要に影響を与える要因間の複雑な関係性を見出します。

2. 数学的モデルの使用
AIは純粋な数学モデルを使用して需要を予測します。具体的には以下のような手法が用いられます:

- 時系列分析
- 回帰分析
- 機械学習アルゴリズム(ランダムフォレスト、ニューラルネットワークなど)

これらのモデルにより、データの傾向やパターンを分析し、将来の需要を予測します。

3. 予測精度の向上
AIは新しいデータが入力されるたびに学習を続け、予測モデルを更新します[2]。初期の予測が外れた場合でも、その結果を機械学習することで、次回以降の予測精度を向上させていきます。

4. 多変量解析
AIは複数の要因を同時に考慮し、それらの相互作用を分析することができます。例えば、天候、曜日、近隣のイベントなどの複合的な影響を考慮した予測が可能です。

5. リアルタイム処理
最新のAIシステムでは、リアルタイムでデータを処理し、需要予測を更新することができます。これにより、急な天候の変化やイベントの中止などにも迅速に対応できます。

6. 可視化と解釈
AIによる予測結果は、グラフや図表などで視覚的に表現されることが多く、意思決定者が理解しやすい形で提供されます。

7. 継続的な改善
AIシステムは、予測と実績の差異を常に分析し、モデルの調整や新たな要因の追加を行うことで、継続的に予測精度を向上させていきます。

このように、AIを活用した需要予測システムは、大量のデータを高速で処理し、複雑な要因間の関係性を分析することで、人間の経験や勘に頼る従来の方法よりも高精度な予測を可能にしています。これにより、企業は在庫の最適化、業務効率の向上、売上の最大化などの効果を得ることができます。

AIによる需要予測の精度を向上させるためには、以下のような多様なデータを活用することが重要です:

1. 過去の販売データ
過去の売上実績、販売数量、価格などの履歴データは需要予測の基礎となります

2. 商品・サービス情報
商品の特性、ライフサイクル、季節性などの情報も重要です

3. 外部要因データ
- 天候・季節データ: 気温、降水量、季節変動などが需要に影響を与えます
- 曜日・時間帯データ: 特に消費期限の短い商品の需要予測に有効です
- 経済指標: GDP、消費者物価指数などの経済状況を示すデータ

4. プロモーション情報
セール、広告キャンペーンなどのマーケティング活動に関するデータ

5. 競合情報
競合他社の価格設定や販売戦略に関するデータ

6. 人流データ
スマートフォンのGPSデータなどから得られる人の移動パターンに関する情報

7. イベント情報
地域のイベントや祝日などの特別な日に関するデータ

これらの多様なデータを組み合わせることで、AIは複雑な要因間の相関関係を分析し、より精度の高い需要予測を行うことができます。ただし、データの品質や適時性も重要であり、常に最新かつ正確なデータを収集・更新することが精度向上には不可欠で

また、予測対象や業界の特性に応じて、最も影響力の大きいデータを見極め、重点的に活用することも効果的です。AIシステムは学習を重ねるごとに、どのデータが需要予測に最も影響を与えるかを自動的に判断し、予測モデルを最適化していきます

AIを活用した需要予測の具体的な成功事例をいくつか紹介します:

1. スシロー(回転寿司チェーン)
スシローは、AIを活用した需要予測システムを導入しています。このシステムは以下の効果をもたらしました:

- ICタグを使用して10億件以上の詳細な販売データを収集
- 来店客数や注文数を高精度に予測
- レーンに流す寿司の量を適切にコントロール
- 食品ロスの削減と在庫の最適化を実現

2. アサヒビール
アサヒビールは、AIを活用した需要予測システム「AIDA」を導入しました。この取り組みにより:

- 販売予測の精度が向上
- 在庫の適正化が実現
- 欠品率の低下と過剰在庫の削減を達成

3. 大手スーパーマーケットチェーン
ある大手スーパーマーケットチェーンでは、AI需要予測による自動発注システムを導入し、以下の成果を上げました:

- 販売実績、気象情報、企画情報などのデータを基に日々の商品発注数を自動算出
- 在庫の過剰や不足を防止
- 廃棄ロスの削減と売上の向上を実現
- 発注作業時間を5割以上削減

4. タクシー業界
ある通信会社が提供するAI需要予測サービスをタクシー会社が活用し、以下の効果を得ました:

- 人口統計データとタクシー運行データから未来のタクシー乗車台数をエリアごとに予測
- タクシーが需要の高いエリアに先行して移動することで、客の待ち時間を短縮
- 売上の向上を実現
- 新人ドライバーでもベテンドライバー並みの成果を達成

これらの事例から、AI需要予測システムの導入により、在庫の最適化、業務効率の向上、売上の増加、そして食品ロスの削減など、多岐にわたる効果が得られていることがわかります。AIによる高精度な予測と自動化により、人間の経験や勘に頼る従来の方法よりも効果的な需要予測が可能になっています。

まとめ
予測可能な範囲でAIが飲食店をコントロールできるのは結構先なのかもしれません
しかしながらこの予測発注という考え方、実際15年前からありました
店舗の過去データで予測数出すウィンドウズのソフトでしたが実際は大幅にずれました
同月曜日・同月同日・天気・年中行事などなどデータを集めて算出したようです

もし発注AIが予測80%超えるならばとんでもない精度と考えますが、おそらく20%の誤差は現場には使いものにならないと意見出る気がします

なにぶん食材は劣化するものなのでAIで管理は難しいものがありますね、AIで品質管理が先でしょうか?

大手では仕入れたら日数を決めて廃棄してるようですが、一律的に決めてしまうと更に廃棄が膨らみ意味がないものにもなりかねないですね


参考になれば幸いです

次回は飲食店舗24時間対応で顧客満足度向上: AIチャットボットによる接客革命になります、ぜひご覧ください