将来的に商品やサービスの需要が高まるのかを予測できる「需要予測」は、飲食業界でも活用する店舗が増えつつあります。
しかし、需要予測はまだまだ社会に浸透していない最新の技術となるため、そもそもどのようなシステムなのか、導入することでどのようなメリットやデメリットが生じるのかわからないと悩む方も少なくありません。
そこで、この記事では飲食店に需要予測を導入することで生じるメリット・デメリットについて、そもそもどのようなシステムなのかも含めて詳しく解説していきます。
需要予測の導入を検討している飲食業の方は、ぜひこの記事を参考にしてみてください。
需要予測とは
需要予測とは、「さまざまな関連データをもとに、自社商品・サービスの将来的な需要を予測するシステム」のことです。
たとえば、ファミリーレストランに需要予測を導入した場合を例に見ていきましょう。
対象店舗の過去数年分の来客数や客層、注文されたメニューの内容などのデータをシステムが分析し、提供予定の新商品がどの程度需要があるのかを予測してくれるため、将来的にどの程度売れるのかの見通しをたてることが可能です。
また、将来的にどのくらい売れるのか見通しがたつことで、適切な仕入や人員配置を行うこともできるため、コスト削減にも活かせます。
なお、需要予測の詳しい概要については、下記の記事で詳しく解説していますので、あわせて参考にしてみてください。
飲食業における需要予測のメリット
飲食業で需要予測を活用することで、経営自体にプラスの影響を与えることができます。
ここでは、主なメリットを3つ解説していくので、ぜひ導入を検討する際の参考にしてみてください。
適切な在庫管理
需要予測システムを業務に活用した場合、適切な在庫管理を行うことができます。
このシステムは、店舗にある在庫数や天気、過去に注文されているメニューなどのデータを分析し、その結果に基づいて適切な在庫数を助言してくれるためです。
たとえば、週末に向けて客数が増加すると予測された場合、普段よりも在庫数を増やしてニーズに対応できるため、機会損失を招くリスクを減らせます。
飲食業において、在庫管理は経営自体にも影響を及ぼす重要な業務の1つになっているため、根拠に基づいて仕入数を判断できることは大きな利点だといえます。
効率的な人員配置
需要予測が算出した予測結果は、人員配置にも活用することが可能です。
たとえば、需要予測システムが火曜日と木曜日の客数が少ないと予測した場合、その曜日の人員を少なく配置して、余分な人件費を削減することができます。
反対に、客数が多いと予測された日には、いつもより多く人員を配置することで、混雑時に適切な接客対応ができ、顧客満足度（CS）の向上にもつなげられるでしょう。
このように、効率的な人員配置ができれば、経費の適正化だけでなく、お客さまに満足してもらえるサービスの提供もできるため、経営自体にプラスの影響を与えられます。
マーケティング戦略の最適化
需要予測システムは、マーケティング戦略の最適化に活用することも可能です。
過去のデータに加えて、競合店や物価の変化などのデータも分析してマーケティング施策を提案してくれるため、数字的根拠に基づいた結果を参考に戦略をたてることができます。
たとえば、キャンペーンを計画する際に、需要予測システムが算出した結果を活用することで、消費者の需要を捉えた的確な価格を設定することができるうえに、最適な実施期間などを決めることが可能です。
飲食業に限らずですが、集客をするうえでマーケティング戦略は重要な鍵となるため、根拠に基づいて計画をたてられれば、失敗するリスクを大幅に軽減することにつながるでしょう。
飲食業における需要予測のデメリット
飲食業に需要予測を導入する際は、メリットだけでなくデメリットも把握しておくことが重要です。
事前にデメリットを把握しておくことで、後々失敗するリスクを減らせます。
ここでは、飲食業に需要予測を導入することで生じる主なデメリットについて解説していくので、よく理解しておくようにしましょう。
システムの導入にコストがかかる
飲食業に需要予測を取り入れる際は、システムの導入に伴うコストが発生します。
需要予測システムには、高度な最新技術が施されており、高額な価格設定なため、導入時にまとまった予算を捻出することが必要です。
また、導入後に飲食業に適したソフトウェアのカスタマイズ、予測モデルの開発なども行う必要があり、その作業にもコストが発生します。ランニングコストによる負担が重くのしかかる可能性もあるのです。
そのため、需要予測の導入を検討する際は、まず導入にかかる費用やランニングコストが、どのくらいかかるのかを把握するようにしてください。
その後に、費用対効果があるのかを検証することで、導入による損失を招く危険性を大幅に減らせるでしょう。
データの蓄積に時間がかかる
需要予測は、導入・運用開始後すぐに信憑性のある予測結果を出せる訳ではありません。
需要予測は、膨大な予測対象の関連データをもとに結果を割り出すため、信憑性のある予測結果を算出するためには、自社や飲食業に関する関連データを最低でも100以上学習させる必要があります。
導入時に100以上のデータを保有していれば、そこまで長い時間をかけずに済みますが、1から集める場合は、高精度な結果を予測するまでに膨大な時間がかかるかもしれません。
そのため、需要予測を導入する際は、事前にさまざまな関連データを集めておくのがおすすめです。
事前に集めておくことで、導入してすぐにデータを学習させる作業を開始できるため、効率的に需要予測システムの開発を進められます。
飲食業において需要予測を活用した事例
既に需要予測は飲食業で活躍しており、経営に良い影響を与えています。
ここでは、実際に飲食業で需要予測を活用した事例をご紹介していくので、導入後の活用方法をイメージする際の参考にしてみてください。
ファストフードチェーンのピーク時間帯の人員配置に活用した事例
ファストフードチェーンで需要予測を活用したことで、的確な人員配置に成功した事例をご紹介します。
この事例では、過去の売上データや天気、イベント情報などの店舗の関連データを分析して、ピーク時間を予測する需要予測システムを導入。
日付を選択すると、需要予測が予測したその日の予測売上金額と一時間単位の来客数が表示される仕組みになっています。その結果を元に、的確な人員配置を行えるようになったため、円滑に商品提供などができるようになりました。
また、最適な在庫管理や、フードロスの削減にも貢献しています。
高級レストランの予約管理に活用した事例
ある高級レストランに需要予測を活用したことで、予約管理を最適化し、おもてなしの質を向上させることに成功しました。
この事例では、顧客や予約管理などを行える需要予測を導入。
これまでクリスマスの予約対応や配席を手動でやっていたため、それだけで1日5時間以上かかってしまい、お客さま対応が疎かになる場面が多々ありました。
しかし、需要予測を導入したことで30分ほどの作業で完結でき、予約客に対して最高のサービスを提供できるようになったため、顧客満足度の向上にもつなげることができたのです。
飲食業界では、深刻な人手不足によって十分な接客ができないと悩む方も多いため、システムに業務の1つを任せて目の前のお客さまに集中できるのは魅力的だといえます。
需要予測を活用して業務を効率化した事例
最後に、需要予測システムを活用したことで業務効率化に成功した事例をご紹介します。
この事例は、創業100年を超える老舗「ゑびや大食堂」に予想的中率約90%を誇る来客予測を導入。
高精度な需要予測システムが、翌日の来客予測数や注文予測数を算出してくれる仕組みになっているため、その結果を元に業務を行うことで料理提供時間の短縮化につなげることに成功しました。
また、「ゑびや大食堂」が導入している需要予測システムは、人員配置にも活用できるため、従業員が働きやすいシフトを組むことができ、スタッフの満足度も向上しています。
このように、接客だけでなく従業員に働きやすい環境を提供できるのは、経営の安定化にもつながるため、この事例は参考になるモデルケースといえるでしょう。
需要予測の導入を検討しているなら金沢機工にご相談を
飲食業界に需要予測を導入することは、業務の効率化や在庫管理の適正化、効果的なマーケティング戦略を策定するなど、経営自体にさまざまなプラスの影響を与えます。
しかし、そんなメリットだらけの需要予測にも、精度の高い予測をするには時間をかけて膨大な量のデータを蓄積する必要があるなどのデメリットが存在するため、取り入れる際はリスクを考慮して検討するのが重要です。
事前にこういった点も考慮しておくことで、導入が失敗に終わるリスクを軽減でき、現在抱えている問題を解決に導けます。
需要予測を導入する際は、自社に適したシステムを導入するようにしましょう。
なお、金沢機工では「機工報」という飲食業界の業務に活用できる需要予測システムを提供しています。
お試し運用もできますので、ぜひお気軽にお問い合わせください。
