AIによる来客予測で飲食業の経営効率を堅実に改善

背景・課題

飲食業界では競争が激化する中、来客数の予測精度向上が求められています。従来は経験則や直近データに頼ることが多く、特に天候やイベントの影響に対応しきれないケースが目立ちました。

AI活用ソリューション

実績のあるAI来客予測ツールを活用し、過去の来客データ、天候、市内イベント情報など多様なデータを組み合わせて分析。AIは曜日・天候・イベント要素による傾向を抽出し、翌週・翌月の売上や必要人員・仕入れ量を推計。店舗責任者はAIの推奨値をもとに最終判断を下します。AIはあくまで“意思決定支援ツール”として活用されます。

AI導入前後の変化

成果・効果・ROI

導入試験初年度（FC店舗6店）で、廃棄ロスは平均15％減、人件費過不足に伴う調整コストは10％減。単月黒字化ペースが早まる効果も確認。初期投資回収は約1年半で完了。過度な期待は禁物だが、継続利用で改善余地あり。

実事例

AIによる来客予測システムを、地方の焼き肉チェーン数店舗で3カ月トライアル導入。担当者がAI予測と実際値の乖離を日々検証し、人員・仕入れ計画の微修正を繰り返した。その結果、廃棄食材が減り、人員過不足コストも抑制された。今後は他店舗展開も検討。

https://aismiley.co.jp/ai_news/what-is-the-appeal-of-using-ai-to-predict-store-visits/

さらなる展開

他事業領域では仕入れやキャンペーン計画など幅広い活用可能性があり、社内展開を段階的に進める方針。人による運用ノウハウとAIの補完的な関係を重視。

導入ロードマップ

1. 現状分析 - 過去の来客・売上データ、天候などの変動要素を収集し、現状の計画業務の課題を整理。
2. AIツール選定・導入準備 - 信頼性の高い実績AIベンダーを選定し、トライアル用データを精査・投入。スタッフ教育も実施。
3. PoC実施 - 1〜2店舗で予測精度・業務改善効果を現場測定し、継続的にヒアリングと数値検証を行う。
4. 評価・課題検証 - PoC結果に基づき本格展開可否・期待効果・追加課題を評価。必要に応じてパラメータ調整やAI側の補正も行う。
5. 本格導入・社内展開 - 成功事例の手法をマニュアル化し、順次他店舗や関連部門へロールアウト。効果測定を継続実施。