小売テック編集部
2026年6月15日 01:08
課題・背景
飲食業界、特に多店舗展開するチェーンでは、発注業務が複雑化し、熟練スタッフの経験に依存する属人化が課題でした。日々の需要変動予測の困難さから、過剰発注による食品ロスや欠品による販売機会損失が頻発。さらに、人件費高騰や労働力不足も深刻化し、発注業務の効率化と従業員負担軽減が喫緊の課題でした。
導入内容・技術
ロイヤルホストは、AIを活用した自動発注システム「HANZO自動発注」をロイヤルホストの全店舗（215店舗）に導入しました。本システムは、過去の販売実績データに加え、天気予報やイベント情報などの外部データもAIが学習し、高精度な需要予測に基づいた最適な発注量を自動算出します。これにより、従業員の発注業務負担を軽減し、業務効率化に貢献しました。
効果・成果
本システム導入により、発注業務の効率化が実現しました。AIによる高精度な需要予測は、食品ロス削減に貢献し、原価率改善に寄与します。また、発注業務にかかる従業員の時間と負担を軽減し、本来の接客や店舗運営といった価値の高い業務に注力できる環境を整えました。
考察・今後の展望
本事例は、飲食業界だけでなく、在庫管理と需要予測が重要なあらゆる小売業態に応用可能です。HANZOシステムを起点としたAI予測基盤は、POS・CRMシステムや気象情報などの外部API連携により、その精度と応用範囲を飛躍的に高めます。今後は、発注業務に留まらず、AIがメニュー開発、人員配置、サプライチェーン全体の最適化、食品ロス削減の深化にも貢献し、データドリブン経営の推進に寄与するでしょう。
現場への示唆
中小店舗の店長やオーナーにとって、AI自動発注システムの導入は大きな初期投資と感じられるかもしれません。しかし、本事例が示す食品ロス削減や業務効率化の効果は、規模の大小に関わらず経営に直結します。まずは、既存POSデータ活用や安価なクラウド型在庫管理ツール、Excelによる簡易的な需要予測から始め、データに基づいた発注精度を高めることが第一歩です。AI導入は、現場スタッフを単純作業から解放し、顧客サービスや店舗運営の質向上に時間を費やせるようにします。成功には、丁寧な説明とトレーニングが鍵です。
小売のAI自動発注で業務効率化事例
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