「今日は忙しくなるかも…」「この天気ならお客さん少なそう」
そんな“勘”に頼った仕込みやシフト組みを、そろそろ手放してみませんか？
焼肉店をはじめとする飲食店では、天候や曜日、イベントなどによって来客数が大きく変動します。しかし、その予測は店長やマネージャーの経験に頼りきり。仕込みすぎて食材ロスが出たり、逆に人手が足りずサービスに影響が出たり…。そんな悩みを解決するヒントが、最新のAI技術「PredFormer」にあります。
ViTを応用した次世代型AI「PredFormer」
2025年のICLRで注目を集めている「PredFormer」は、これまでのAIとは一線を画す構造を持っています。従来のRNN（再帰型）やCNN（畳み込み型）といった手法では限界があった予測精度や処理スピードに対し、このAIはTransformerという技術をベースに「空間（どこ）×時間（いつ）」の両軸で予測が可能です 。
特に優れているのは以下の3点です：
- 予測精度の高さ：天気予測データでは、従来モデルと比べてMSE（誤差率）を最大で51.3%も削減 。
- スピード：従来533FPSだった処理速度が、PredFormerでは2364FPSまで向上 。
- 構造のシンプルさ：複雑なルール設定や大量のチューニングなしでも、高い性能を発揮します。
焼肉店での活用イメージ
では、このAIが焼肉店でどう役立つのでしょうか。以下は想定されるユースケースです。
1. 仕込み量の最適化
仕入れコストを抑えつつ、売り逃しも防ぐためには「来る人数」をある程度見込む必要があります。PredFormerは、過去の来店データや天候、曜日、地域イベントなどをもとに、「いつ・どのくらいお客様が来るか」を予測することができます。
2. シフトの事前調整
「今日は予測より来店が多いから、夜の部は早めにヘルプを呼ぼう」
そんな調整も、予測があれば“準備しておける”ことになります。しかもこのAIは、将来の来店パターンも含めて見通しが効くため、急な対応ではなく“計画的な人員配置”が実現できます。
次回【後編】では、PredFormerが従来のAIとどう違うのか、具体的に焼肉店で導入する方法、そして「今のオペレーションを崩さずに導入できるのか？」という疑問にもお答えしていきます。
株式会社みんなのＡＩ 代表取締役 栗田侑樹@京都