ロイヤルホストと天丼てんやのAI需要予測、物流・仕入計画まで広げる実証

店舗の発注自動化をまず立ち上げ、そこで蓄積された予測データを次の段階で外へ流すという二段構えが、この取り組みの骨格になっています。2025年2月に運用を始めた自動発注が動き続けることで、店舗には日々の予測値が実データとして貯まっていきます。この順番を踏んだことで、物流や調達へ渡す情報が机上の計画値ではなく、現場で使われている生きた数字になったと考えられます。連携の設計は、渡すものが先に育っていなければ成立しません。

予測の材料を、店舗運営の実感に近いデータへ寄せた点も見逃せない工夫です。商品の出数傾向、客数予測、天気予報といった要素は、いずれも店長やスタッフが普段から気にしている情報で、AIが弾き出した数量に納得しやすい素地があります。自動発注は、現場が結果を信じられなければ結局は手で上書きされてしまう性質の仕組みで、入力の選び方はその信頼に直結します。

対象を天丼てんやの一部商品に絞り込んだ実証の組み立て方も、この規模の連携を前に進めるうえで現実的な判断だったのではないでしょうか。店舗はロイヤルグループ、AI予測はGoals、物流は双日食料、青果の仕入と製造はデリカフーズと、4社がそれぞれ自社の計画領域を持ち寄る形で分担しており、範囲を広げるほど調整すべき相手も増えていきます。狭い品目で一本の流れを通してから広げる進め方は、全社一斉の刷新に比べて検証の粒度を保ちやすい設計です。