私は、長年寿司屋の店長を勤め、ずっと抱えて解決できない問題が一つあります。
それが、仕入れの調整です。
毎日調整をしても、まだまだお客さんがいるのにネタが切れてしまったり、逆に仕入れすぎて食材が痛んで廃棄することも……
廃棄は損失と同じなので、何とかしなければならないと、ずっと思っていました。
これまでは経験や直感で仕入れを決めていましたが、最近は常に売り上げが伸びない状態にあり、もっと先を見据えて仕入れができるシステムが欲しいと思っていました。
そんな時、社員のSくんからAIによる需要予測の導入を提案されました。
AIによる需要予測？そんなもの、私には理解できません。
新しい技術には追いつけないし、そもそもの仕組みがわからないので、簡単に決めることはできませんでした。
ただ、深く考えた時、店舗の危機を感じました。
これを変えるには新しい技術が必要なので、AIを作成しているティファナに相談してみました。
私は、AIを導入するかどうか判断するために、まず中身の仕組みから知る必要があると思ったため、こう質問しました。
「需要予測の仕組みを教えてください。」
すると、
「AIによる需要予測アルゴリズムは、過去のデータをもとに将来の需要を予測する方法です。」とティファナは言っていました。
続けて、
「まずは、過去の売り上げデータを収集します。その上で、天気、季節、イベントなどの影響を考慮し、データを分析します。
そこから分析した結果、毎日の売り上げ数を予測するモデルを作成します。このモデルは、将来の需要を予測するために使用されます。
そして、このモデルを使用することで、これからの需要に応じて材料や調理器具などの仕入れを行うことができます。
この結果から、廃棄が減り、コストダウンにもつなげることができるようになります。」
と言われました。
ここで、モデルという言葉が出てきて、よくわからなくなってしまったので、またティファナに聞いてみました。
「モデルについて、もっと詳しく教えてください。」
すると、ティファナは
「モデルとは、あなたが今までのデータを使って作ったAIの「思考」を表します。
例えば、過去の来客数と天気情報から、今後の来客数を予測するためのモデルがあります。そして、このモデルを使って、需要予測をすることができます。」と説明してくれました。
面白い。実際にモデルを作って需要予測をしたい！と思い、ティファナにさらに相談してみました。
「実際にモデルを作って需要予測をするにはどうすればいいですか？」
「では、最初にデータを集めましょう。
今までのレシートデータや天気データ、土日・平日の区別などが必要です。
これらを使って、適切なモデルを作ることができます。」とアドバイスしてくれました。
「分かりました。今からデータを集めます。」と言ったものの、どうやってデータを集めればいいのか……
困ったので、またティファナに相談をしました。
必要な機器（ハードウェア）の選定が必要らしく、その辺に疎い私は、ティファナにお任せしました。
数日後、データが集まり、そのデータを渡して適切なモデルを作ってもらいました。
「これで、需要予測をすることができます。例えば、天気が晴れで土曜日なら、来客数が多いと予測します。ですので、仕入れ数も多めにしておくことが大切です。
天気が雨なら忘れ物が増えて、普段よりも受電が多いと予測できます、電話対応に追われる可能性もあるので、シフトメンバーを増やすことが大切です。」とアドバイスをもらいました。
「ありがとうございます！これで、廃棄物が少なくなりますね。」感動しました。
今後も、ティファナと一緒に、AIによる需要予測を活用して、更に改善していくことにします。
澁谷さくら（AIさくらさん）
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