カフェが抱える「予測」の課題
多くのカフェが、来客数予測の難しさからシフト管理や廃棄ロスの悩みを抱えています。
天候・曜日で来客が読めない
雨の日は客足が落ち、晴れた週末は満席に。変動が大きいため、経験と勘だけではシフトを組むのが難しくなりがちです。
ケーキ・サンドイッチの廃棄ロス
日持ちしないケーキやサンドイッチは、作りすぎればその日のうちに廃棄に。少なすぎれば売り切れによる機会損失が発生します。
豆・ミルクの発注量が決めにくい
コーヒー豆の鮮度やミルクの賞味期限を考えると、在庫は最小限にしたい。しかし発注を絞りすぎると欠品のリスクが高まります。
micomi で実現する、データドリブンなカフェ経営
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。
天候・曜日を加味した来客数予測
過去の来客数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。天候データとの相関も分析でき、変動の大きいカフェの来客数を見通せるようになります。
- 曜日・祝日パターンの自動学習
- 天候と来客数の相関分析
- 季節ごとの変動の把握
来客数予測（週間）
シフト管理の効率化
来客数予測をベースに、モーニング・ランチ・カフェタイムなど時間帯ごとの必要スタッフ数を見通せるように。混雑する週末に人を厚く、落ち着く雨の平日は最小限にと、データに基づいたシフト管理が可能になります。
- 人件費の適正化
- ピークタイムの提供スピード維持
- シフト作成業務の負担軽減
時間帯別 必要スタッフ数
フードロス削減と発注の最適化
予測された来客数をもとに、ケーキやサンドイッチの仕込み数、コーヒー豆・ミルクの発注量を判断。日持ちしない商品の廃棄を抑えつつ、売り切れによる機会損失も防ぎます。
- ケーキ・サンドイッチの廃棄削減
- 豆・ミルクの発注量の適正化
- 売り切れによる機会損失の防止
予測に基づく仕込み・発注の判断
カフェの活用シナリオ
立地やスタイルの異なるさまざまなカフェで、micomi の時系列予測が活用できます。
雨の日の客足をふまえたシフト調整
過去の来客データと天候の関係をmicomiで分析。雨予報の日は来客が落ち込む傾向が見えるようになり、その日のスタッフ配置やケーキの仕込み数を事前に調整できるようになりました。
天候を見越したシフトと仕込みで、人件費と廃棄のムダを抑制
週末のケーキ需要を見込んだ仕込み計画
曜日ごとの来客パターンをAIが学習し、週末に伸びるケーキ・スイーツの需要を予測。平日は仕込みを抑え、土日はしっかり用意するという、メリハリのある計画が立てられるようになりました。
日持ちしない商品の廃棄ロスと売り切れの機会損失を両方ケア
気温とドリンク需要の相関分析
気温データと売上の関連性をmicomiで可視化。暑い日に伸びるアイスドリンクの需要を予測し、ミルクや豆の発注量、テラス席の営業体制を前もって準備できるようになりました。
気温の変化に先回りした発注で、欠品と過剰在庫を回避
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売上データを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、カフェ経営
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。