ラクタノ AI編集部
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三重県伊勢市、伊勢神宮のおはらい町通り。
年間800万人が訪れるこの観光地に、AI導入で売上5倍、利益率10倍を達成した大衆食堂があります。
その名は「ゑびや」。
創業から100年以上続く老舗食堂が、なぜAIに活路を見出したのか。その変革のストーリーを紹介します。
Before：勘と経験に頼る日々
毎日の悩み
「今日は何人来るだろう？」
伊勢神宮という観光地の特性上、来客数は日によって大きく変動します。
- 平日と休日の差
- 天候による影響
- 近隣イベントの有無
- 季節要因
これらを全て「勘」で予測し、食材を仕入れていました。
発生していた問題
読み違えると大損害。
- 予測より少なければ → 食材ロスで赤字
- 予測より多ければ → 品切れで機会損失
どちらも利益を圧迫します。
さらに、シフト管理も「だいたいこのくらいかな」という感覚頼み。人手が足りない日は大忙し、余る日は人件費の無駄。
「経験豊富なベテランじゃないと仕入れを任せられない」
そんな属人化も進んでいました。
転機：「AIで予測できないか？」
転機は、ある疑問から始まりました。
「天気やイベント情報から、来客数を予測できないか？」
データを分析すれば、「勘」に頼らない経営ができるのではないか。
そう考えた経営者は、AIによる需要予測システムの導入を決断します。
導入プロセス：最初は半信半疑
ステップ1: データ収集
まず始めたのは、データの蓄積。
- 過去の売上データ
- 天候情報
- 近隣ホテルの宿泊人数
- イベントスケジュール
これらを紐づけて記録していきます。
ステップ2: AIによる分析
集めたデータをAIが分析。
「この条件の日は、このくらいの来客数」というパターンを学習させます。
ステップ3: 予測と検証
AIの予測と実際の来客数を比較し、精度を高めていきます。
最初は「当たったり外れたり」でしたが、データが増えるにつれて精度が向上。
After：驚異の成果
予測精度95%超え
導入から数年後、AIの予測精度は95%を超えるまでになりました。
「時間帯別の来客数」「注文メニュー」まで事前予測できるように。
具体的な改善効果
食材ロス
- Before：多い日は売上の10%相当がロス
- After：ロスほぼゼロ
人件費
- Before：勘でシフト作成、過不足が常態化
- After：適正人員配置で残業削減
売上機会
- Before：品切れによる機会損失が月数十万円
- After：需要に合わせた仕入れで機会損失ゼロ
5年後の結果
- 店舗売上高：5倍
- 利益率：10倍
老舗の大衆食堂が、AIで生まれ変わったのです。
成功の3つのポイント
1. 小さく始めた
最初から完璧なシステムを求めず、「まずはデータを貯める」ところからスタート。
2. 経営者自身が理解した
「AIのことはわからないから任せる」ではなく、経営者自身がAIの可能性を理解し、推進した。
3. 現場の声を聞いた
導入を押し付けるのではなく、現場スタッフの意見を取り入れながら改善を続けた。
他業種への応用
この事例のポイントは「飲食店だから成功した」ではありません。
「勘と経験に頼っていた業務を、データとAIに置き換えた」
これはどの業種でも応用できる考え方です。
- 製造業なら → 需要予測で在庫最適化
- 小売業なら → 売上予測で仕入れ効率化
- サービス業なら → 予約状況からシフト最適化
まとめ
伊勢の大衆食堂が5年で売上5倍を達成できたのは、特別な才能があったからではありません。
「AIを使えば変われるかもしれない」
その可能性を信じて、一歩を踏み出したからです。
変革は「できるか」ではなく「やるか」。ゑびやの事例は、それを証明しています。
