過去の売上実績、カレンダー(休日・行事)、天気予報、近隣イベント情報をAIが統合分析し、日次の来店客数とメニュー別出数を予測するシステムです。飲食店の最大の悩みである「食材廃棄ロス」と「欠品による機会損失」を同時に解決します。予測データに基づき、仕入れ先への発注を自動化(または半自動化)することで、店長の事務作業時間を劇的に削減。さらに、適正な在庫管理によりキャッシュフローを改善し、常に鮮度の高い食材を提供できる体制を整えます。本部経営層は全店の廃棄率をリアルタイムに把握でき、店舗間の利益率のバラつきを抑えるためのデータ経営の基盤となります。
職種 |
情報システム | 施策難易度 |
★★★☆☆ |
|---|---|---|---|
業界① |
飲食・フード | 目的 |
コスト削減 効率化 |
業界② |
飲食 | 対象 |
店長・店舗責任者 経営層 購買・仕入れ |
費用 |
300〜2000万円 | 120 |
主なToDo
- 過去2年分のPOSデータと廃棄記録のクレンジング
- AI予測モデルの構築と特定店舗での実証実験(PoC)
- 発注EDIシステムとの自動連携および現場運用マニュアル作成
期待できる効果
廃棄損を10-15%削減。発注ミスをゼロ化し、店長の残業代を抑制。常に新鮮な食材を提供可能。
躓くところ
突発的な団体予約やSNSでの「バズり」への対応。現場のAIへの信頼性向上。

AI需要予測・自動発注システム【飲食】






