飲食店が抱える「予測」の課題
多くの飲食店が、需要予測の難しさから経営上のロスを抱えています。
仕入れ量の判断が難しい
経験と勘に頼った仕入れでは、食材が余って廃棄になったり、逆に足りずに機会損失が発生しがちです。
シフト計画が非効率
来客数が読めないと、人が多すぎて人件費がかさんだり、少なすぎてサービスの質が下がります。
食品ロスの増加
日本の飲食業界では年間約100万トン以上の食品ロスが発生。利益を圧迫するだけでなく、環境負荷も増大させています。
micomi で実現する、データドリブンな店舗経営
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。
高精度な来客数予測
過去の売上データ・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。翌日から1週間先までの来客数を高精度に予測します。
- 曜日・祝日パターンの自動学習
- 季節変動の把握
- 天候データとの相関分析
来客数予測（週間）
仕入れの最適化
予測された来客数から、メニューごとの食材必要量を逆算。過剰仕入れを防ぎ、食品ロスを大幅に削減できます。
- 食材廃棄コストの削減
- 欠品による機会損失の防止
- 発注業務の効率化
-30%
食品ロス削減
+15%
粗利改善
シフトの効率化
来客数予測をベースに、時間帯ごとの必要スタッフ数を可視化。ピーク時間帯に適切な人数を配置でき、人件費の最適化を実現します。
- 人件費の適正化
- スタッフの過不足解消
- サービス品質の維持・向上
時間帯別 必要スタッフ数
業態別の活用シナリオ
さまざまな飲食業態で、micomi の時系列予測が活用されています。
ディナーレストランの来客予測
過去1年分の来客データをCSVでアップロード。micomiが曜日・祝日・季節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。仕入れの参考にしています。
食材廃棄を約25%削減、月間コストを約5万円節約
時間帯別の売上予測でシフト最適化
時間帯別の売上データから、ピーク時間帯を正確に予測。スタッフを適切に配置することで、待ち時間を短縮しつつ人件費を削減しています。
人件費を月間約8%削減、顧客満足度も向上
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。雨の日は来客が20%減少する一方、暑い日はドリンクの売上が1.5倍になるなど、データに基づいた施策が可能に。
天候を考慮した仕入れで機会損失を15%削減
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。