仕込み数量AIエージェント

01BACKGROUNDどんな会社で、なぜこの業務から着手したか

焼肉店です。翌日の仕込み量は店長の勘で決めていました。多く仕込めば捨てることになり、少なければ品切れで売り逃がします。過去の売上と天気とイベントから数量を予測し、店長は最後の判断だけにしました。フードロスは年65万円減りました。

この業務を最初に選んだ理由

売上を伸ばしたいという相談でした。原価を見ると、廃棄が利益を削っていました。同時に品切れによる売り逃しも起きていました。仕込みの量を予測できていないことが、両方の原因でした。集客より先にここを直しました。

03HOW IT WORKS実装したAIエージェントの動き

仕込み数量AIエージェントは次の流れで処理を進めます。AIが担当する部分と、人が確認する部分を分けています。

1. STEP 01

   過去の販売実績を集計する

   部位ごとの出数を、曜日・天気・気温・予約数と組み合わせて集計します。

2. STEP 02

   翌日の条件を確認する

   天気予報と予約の状況、近隣のイベントの有無を確認します。

3. STEP 03

   仕込み数量を予測する

   部位ごとの仕込み数量を予測します。数量の幅も一緒に出るので、多めに仕込むか控えめにするかを選べます。

4. STEP 04

   音声で相談する

   店長が「明日は団体が入ったけど」と話しかけると、その条件を反映して仕込み数量を計算し直します。

5. STEP 05

   翌日に答え合わせ

   予測した数量と実際の出数を突き合わせます。差が大きかった日は条件を記録し、次回の予測に反映します。

掲載しているのは、実際に納品したシステムの画面です。社名・氏名・金額など、お客様が特定できる情報はぼかしています。

05POINTS実装のときに気をつけたこと

同じ道具を使っても、作り方によって現場で使われるかどうかが変わります。この案件で判断した点をまとめます。

• 1つの数字でなく数量の幅を出す

  1つの数字だけを出すと、予測が外れたときに使われなくなります。多めに仕込む場合と控えめにする場合の数量を並べて、店長が選べるようにしました。

• 音声で条件を追加できるようにした

  閉店後は手が離せません。団体の予約が入ったといった条件を音声で追加できるようにしたことで、毎日使われるようになりました。

• 予測と実績の差を毎日記録する

  予測した数量と実際の出数を毎日突き合わせています。差が大きかった日は条件を記録して、予測の方法を調整しています。

• POSは触らない

  POSを入れ替える提案はしませんでした。1日1回データを書き出して取り込む方法にしたので、店舗の手順は変わっていません。

07PROCESS導入の進め方

この案件では、3週間で実際に使える状態まで実装しました。

1. 1週目

   過去の出数を分析する

   POSから2年分のデータを書き出して、曜日や天気との関係を分析します。

2. 2週目

   予測と店長の判断を比べる

   AIが予測した数量と店長の判断を並べて、どちらが実際の出数に近いかを毎日確認します。

3. 3週目

   音声で相談できるようにする

   閉店後に話しかけて条件を追加できる状態にして引き渡します。

4. 引き渡し後

   予測と実績の差を確認する

   予測した数量と実際の出数を突き合わせて、予測の方法を調整していきます。

09FAQよくいただく質問

• 天気予報が外れたらどうなりますか

  数量の幅を一緒に出しているので、朝に予報が変わったら控えめの数量へ切り替えられます。

• 店舗が増えても使えますか

  使えます。店舗ごとに過去の売上を集計するので、立地の違いは数量に反映されます。

• POSを入れ替える必要はありますか

  ありません。今のPOSから書き出したデータを取り込みます。

• 発注まで自動にできますか

  できますが、現在は数量を予測するところまでです。発注は店長が確認してから出しています。