AIによる在庫最適化で90%以上の精度を達成し、食品ロスの削減を実現

複数店舗を展開する飲食店経営企業として、以下のような課題を抱えていました。

• 属人的な在庫管理
  各店舗の担当者が過去の経験や勘に頼って在庫を発注しており、正確な需要予測が難しかった。

• 過剰在庫による食品ロス
  発注量の予測ミスにより、食材の過剰在庫が発生し、食品ロスが課題となっていた。

• 欠品による機会損失
  一方で、需要の急増に対応できず、欠品が発生し、売上機会を損失するケースもあった。

• 店舗間の偏り
  特定の店舗で在庫過多、別の店舗で在庫不足が発生し、店舗間の在庫バランスが悪い状態だった。

• 発注業務の負担
  各店舗の担当者が、毎日発注業務に多くの時間を費やしており、業務効率が悪かった。

これらの課題に対し、AIを活用した在庫最適化ソリューションを導入することで、在庫管理の精度向上、食品ロスの削減、業務効率化を目指しました。特に、高い精度で在庫を最適化し、食品ロスを大幅に削減することを強く希望されておりました。

実施内容

課題を解決するため、以下の内容でAIを活用した在庫最適化ソリューションを導入しました。

1. データ収集と統合:

   • A社様の各店舗の過去の売上データ、気象データ、イベントデータ、メニューデータなどのデータを収集しました。

   • 収集したデータを統合し、AI分析に適したデータ形式に整理しました。

2. AIモデルの構築:

   • 収集したデータに基づき、需要予測、発注量最適化、在庫最適化を行うためのAIモデルを構築しました。

   • 機械学習アルゴリズム（例：時系列分析、回帰分析）を組み合わせ、90%以上の精度を達成できるAIモデルを開発しました。

3. システム連携:

   • 既存のPOSシステムと連携し、AIによる発注推奨を自動化しました。

   • 在庫管理システムと連携し、リアルタイムな在庫状況を可視化しました。

4. 導入支援とトレーニング:

   • A社様の担当者向けに、システムの操作方法、AIモデルの理解、データ分析の基礎に関するトレーニングを実施しました。

   • 導入後のサポート体制を構築し、システムの安定運用を支援しました。

5. 継続的な改善:

   • 導入後も、定期的にAIモデルの精度を評価し、必要に応じてモデルの改善を行いました。

   • A社様のニーズに合わせて、機能の追加やカスタマイズを行いました。

導入の効果

在庫最適化ソリューションの導入により、以下のような成果を実現しました。

• 在庫最適化精度92%達成
  AIによる需要予測と発注量最適化により、90%を超える在庫最適化精度を達成。

• 食品ロス40%削減
  過剰在庫を大幅に削減し、食品ロスを40%削減することに成功。

• 欠品率20%削減
  適切な在庫管理により、欠品を20%削減し、売上機会の損失を抑制。

• 発注業務時間60%削減
  AIによる発注推奨の自動化により、発注業務時間を60%削減し、店舗担当者の負担を軽減。

• 店舗間の在庫最適化
  AIが店舗間の在庫状況を把握し、偏りを解消。全体最適化を実現。

• コスト削減
  食品ロス削減、欠品率減少により、コスト削減に大きく貢献。

• 売上向上
  機会損失の減少により、売上向上に貢献。

顧客の声（A社様からのコメント）

「これまでは、各店舗の担当者の経験と勘に頼った発注だったため、どうしてもムダが発生していました。AIによる在庫最適化ソリューションを導入したことで、発注の精度が向上し、食品ロスを大幅に削減できました。また、発注業務にかかる時間も削減できたため、店舗運営に集中できるようになりました。AIの導入は、正直不安もありましたが、導入後のサポート体制も充実しており、安心して利用できました。何より、AIを活用し90%以上の精度で在庫が最適化されていることに驚いています。他の飲食店にも自信を持っておすすめできます。」

弊社からのまとめ

今回のA社様へのAI在庫最適化ソリューション導入は、単なる業務効率化にとどまらず、食品ロスの削減や売上向上にも大きく貢献しました。
属人的な在庫管理から脱却し、データに基づいた意思決定を行うことで、経営課題を解決できることを示す良い事例となりました。
弊社は今後もAI・データ分析の力を活用し、飲食業界をはじめとした様々な業界の課題解決に貢献してまいります。