実施時期: 2025年08月|2026.06.02 最終更新
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プロジェクト概要
アプローチと成果
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こんな課題を持つ企業におすすめの事例です
外食産業において、店舗ごとの食材発注は長年の経験や勘に依存しがちであり、発注業務の属人化や過剰在庫による食品ロスが大きな課題となっています。ロイヤルホールディングス株式会社をはじめとするロイヤルグループでも、各店舗で提供するメニューの品質を保ちつつ、無駄のない在庫管理を実現することが求められていました。
また、店舗ごとの発注データが物流センターや調達部門と十分に連動しておらず、サプライチェーン全体での最適化に壁を感じていました。こうした背景から、同社はAIを活用した需要予測データを物流領域に応用し、食品ロス削減と業務効率化を目指す「需給調整プラットフォーム構築プロジェクト」の発足に至りました。
本プロジェクトは、株式会社Goals、双日食料株式会社、デリカフーズ株式会社との4社共同で推進されています。まず、2025年2月よりロイヤルグループが展開する「ロイヤルホスト」および「天丼てんや」において、株式会社Goalsが提供する外食事業者向けAI需要予測サービス「HANZO 自動発注」の運用を開始しました。
このシステムは、商品の出数傾向や客数予測、天気予報などのデータをもとにAIが食材の使用量を予測し、発注業務を自動化するものです。さらに同年8月からは、「天丼てんや」の一部商品を対象に実証実験をスタートさせました。店舗で蓄積されたAIの需要予測データを、物流センターにおける入出庫計画や在庫計画、さらにはデリカフーズの青果仕入計画や製造計画にまで連携させています。
店舗起点から物流、購買部門に至るまで、データドリブンで一気通貫した需給調整の自動化を目指す画期的な取り組みとなっています。
改善・向上したこと
業務の自動化
生産性向上
エラー・ミスの削減
品質・安全性向上
推進したこと
プロトタイプ開発(PoC)
既存システムとのAI連携
データ戦略・活用策定
AIによる需要予測を活用することで、必要な量の食材を適切なタイミングで仕入れることが可能となり、過剰な仕入れや品切れを防ぐ適正な在庫管理が実現しつつあります。これにより、食材が過剰に滞留することなく、より新鮮な状態で商品を提供できる体制が整い、品質の向上に寄与しています。
また、店舗における発注業務の代替や、物流センターでの保管スペースの縮小など、サプライチェーン全体の無駄を削減することで、店舗運営の大幅な効率化が期待されています。今後は実証実験を通じて効果を検証しながら、段階的に対象業態や品目を拡大していく展望を描いています。
全社共通・汎用業務
AIによる定型業務の自動化
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SCM最適化
運輸・物流
需要予測・在庫配置最適化
飲食サービス
来客数予測
フードロス削減
数値・Excel・ログ
売上・受注・販売実績
在庫・生産・物流データ
外部・Web・SNSデータ
外部API・リアルタイムデータ
採用したAI技術
AIモデル・構築手法
(RAG / ファインチューニング / 他)
機械学習(数値データからの予測・推論)
統計モデル(数値データに基づく傾向分析)
その他のツール
WarpBiz編集部の事例考察
本事例の最大の成功要因は、店舗のAI需要予測データを単なる発注自動化に留めず、物流や調達部門まで連携させ、サプライチェーン全体を最適化した点にあります。このアプローチは、小売業や製造業における在庫管理や生産計画の最適化にも広く応用できるでしょう。一方で、複数企業間でのデータ連携やシステム統合には、セキュリティやデータフォーマットの統一といったハードルが存在するため、事前の綿密な要件定義が不可欠です。同様のAI活用による業務効率化やSCM改革を検討される方は、ぜひ他の事例記事もご覧いただき、自社に合ったツール探しにご活用ください。
外食企業向け業務支援クラウドサービスの開発・販売・運用支援
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