小売店の需要予測同様、外食にも同じような波が・・・
AIの進化により、廃棄ロスを低減する動きが活発になっています。環境的にも問題ですし、企業にとっても処理費用などを含め、コストもバカにならない。
てなわけで、廃棄ロスをなくすため、需要予測などを行い注文数を調整したり、はたまた値引きをして売り捌くなどの対応をしています。
これらの仕事を人に頼るのではなく、来店実績や天気予報、店舗の販売傾向、果ては店長へのヒアリングなど、様々なデータをもとにして、AIにまるっとお願いしちゃう。
そんな動きがコンビニ最大手のローソンで今、進められていますが、外食産業のリンガーハットでもAIを駆使した需要予測が進められています。
需要予測の精度を高まれば得られるメリット
リンガーハットの需要予測システムは、日付を選択するだけで、店舗ごと、時間ごとに売上高の予測値や店舗スタッフの必要な数が瞬時に表示されるという、店長にとっては大変ありがたいシステムなのです。
これまでの数時間割いていたシフト調整作業をがAIが代わりにしてくれるというもの。食材の発注数もパソコンを開けば、簡単にわかってしまう。
店長の負担が軽減されるのはもちろん、過剰発注も防げるというわけです。
店舗の立地タイプ別に細分化
こちらの需要予測システム、立地タイプに合わせてきめ細かく設定されているのがポイントの一つ。
駅前、住宅街、路面店、ショッピングモール内などでグループ分けされており、より精度を高めているとか。
需要予測値の精度目標はプラスマイナス2.5％に設定しているようで、今現在、目標値にかなり近づいているようで、2023年には全国700店舗のリンガーハット、とんかつ濱かつにも順次導入していくこと。
このシステムが軌道にのれば、外販も考えられ、新たな収益の柱にもなると思います。
何から何まで予測の範囲というのが怖すぎる
ローソンの需要予測にしろ、リンガーハットの需要予測にしろ、過去のデータが基本的にベースとなっており、となると人間の行動パターンは、そう大きく変化しない。
どこかAIに全てが見透かされているようで、ちょいと怖い感じもします。
需要予測の精度が高まることは企業にとっては良いことですが、人間としては、どこか残念な気持ちになりました。
