パン屋が抱える「予測」の課題
多くのベーカリーが、需要予測の難しさから廃棄と機会損失の板挟みになっています。
焼成数の判断が難しい
焼きすぎれば閉店時に売れ残りが廃棄に、焼かなすぎれば夕方には棚が空いて機会損失に。当日の来客が読めないと、ちょうどいい焼成数を決められません。
仕込みスケジュールの負担
生地の仕込みは前日や早朝から始まるため、後から調整がききません。需要が読めないまま仕込み量を決めると、作業と材料のムダが生まれます。
天候による来客の変動
雨の日は客足が落ち、晴れた週末の朝は行列に。天候や曜日で大きく変わる来客を経験と勘だけで読むのは限界があります。
micomi で実現する、データドリブンなベーカリー経営
CSV をアップロードするだけ。AIが自動でパターンを学習し、予測を開始します。
来客数予測で焼成数に根拠を
過去の来客数・販売データをアップロードするだけで、AIが曜日・祝日・季節のパターンを学習。翌日から1週間先までの来客数を予測し、「今日は何個焼くか」の判断をデータで支えます。
- 曜日・祝日パターンの自動学習
- 焼きすぎによる廃棄の抑制
- 売り切れによる機会損失の防止
来客数予測（週間）
仕込みスケジュールの効率化
数日先までの来客数予測をもとに、前日の生地の仕込み量や当日の焼成スケジュールを計画。早朝からの作業を見通しを持って組み立てられ、材料と労力のムダを減らせます。
- 前日仕込み量の判断材料に
- 焼成タイミングの計画立案
- 粉・バターなど材料発注の適正化
時間帯別 来客数の見込み
天候と来客数の相関分析
気温・天候データと来客数の関連性をmicomiで分析。雨の日の落ち込みや晴れた週末の伸びをデータで把握し、天候を見越した焼成計画が立てられるようになります。
- 天候による変動の見える化
- 雨の日の焼成数調整
- 週末・連休前の需要把握
天候・曜日をふまえた焼成計画
ベーカリーの活用シナリオ
営業スタイルの異なるさまざまなパン屋で、micomi の時系列予測が活用できます。
曜日パターンに合わせた焼成計画
過去1年分の販売データをCSVでアップロード。micomiが曜日・祝日のパターンを自動学習し、1週間先までの来客数をグラフで予測表示。毎朝の焼成数を決める際の判断材料にしています。
「焼きすぎて廃棄」と「足りずに売り切れ」の両方をデータでケア
前日仕込みの量を予測で判断
生地の仕込みは前日の夜から。micomiの翌日来客数予測を確認してから仕込み量を決めることで、見込み違いによる材料のムダと深夜作業の負担を減らしています。
仕込みの見通しが立ち、材料と作業時間のムダを抑制
季節・連休の需要変動に対応
観光シーズンや連休で来客が大きく変わるため、季節パターンの学習が役立っています。連休前の需要の伸びを予測し、材料の発注とスタッフの体制を前もって準備できるようになりました。
繁忙期の欠品を防ぎつつ、閑散期の作りすぎも回避
3ステップで始められます
難しい設定は一切不要。データさえあれば、すぐに予測を活用できます。
無料アカウントを作成
メールアドレスで5分で登録完了。クレジットカードは不要です。
データをアップロード
日別・時間帯別の来客数や販売データをCSVでアップロード。
AIが自動で予測開始
micomiのAIがパターンを学習し、来客数・売上の予測をグラフで表示します。
データで変わる、パン屋の毎朝
まずは無料プランで来客数のCSVをアップロードしてみませんか？ AIが自動でパターンを学習し、予測を始めます。