「AIってなんだか難しそう」
「導入しても現場の作業が変わると困る」
——そんな声をよく耳にします。
でも、実は今の業務フローを変えずに、“そっと”力を貸してくれるAIもあるんです。
本記事では、前編で紹介した「PredFormer」という最新AIを、焼肉店に導入するリアルな方法と、他のAIと何が違うのかをお伝えします。
他のAIと何が違う？PredFormerの強み
従来のAIは、以下のような課題がありました。
| 従来のAI | 課題点 |
|---|---|
| RNN（再帰型） | 並列処理が苦手。時間がかかる。 |
| CNN（畳み込み型） | 視野（リーチ）が狭く、予測に限界がある。 |
一方、PredFormerは次のような特長を持っています：
- 並列処理が得意：時間がかかる従来AIに比べて、学習も予測も高速。
- 全体を俯瞰：全体を一気に見渡す「Transformer構造」で、データの流れを捉えるのが上手。
- 事前学習いらず：大規模なデータがなくても、小規模な店舗データでも高精度に学習可能
導入ハードルは？現場の“流れ”を変えないのがポイント
PredFormerは、次のような形で導入が可能です。
ステップ①：来店データや天候データを収集
紙の予約表やPOSの売上データからでもOK。必要な情報は「いつ」「何人来たか」の記録。
ステップ②：AIが過去の傾向から予測モデルを作成
導入支援チームやツールを使って、初期設定を行います。学習は1週間〜で完了可能。
ステップ③：予測結果をスマホやLINEで確認
シフトや仕込みの判断に使えるよう、予測は見やすくビジュアル化して共有。
🔸つまり、厨房やホールの現場作業は一切変えず、判断の“材料”だけをアップデートする形です。
導入後に起きる変化
- 仕込み過多による食材ロスの減少
- ピーク時間帯の人手不足の回避
- お客様の「待ち時間」や「在庫切れ」の減少で満足度UP
現場の声：
「天気や曜日を加味して“人数の目安”が見えるだけで、だいぶ楽になる」
——某焼肉チェーン店・マネージャー
まとめ
焼肉店でありがちな「読みのズレ」は、予測AIでカバーできる時代になっています。
でもそれは、「現場を変える」のではなく「判断を支える」ための道具。
PredFormerは、そのために設計された最新AIです。
導入に関心のある方は、まずは1週間分の来店データだけで、無料の簡易予測を試してみてはいかがでしょうか？