実はAIを使っている、長崎ちゃんぽん「リンガーハット」 予測精度が突如ダウン……どう立ち向かったのか？：発注量を自動調整（1/3 ページ）

[吉村哲樹，ITmedia]

　新型コロナウイルスの感染拡大に伴う外出自粛や営業時間短縮は、飲食業界に大きな影を落とした。長崎ちゃんぽん専門店「リンガーハット」でおなじみのリンガーハットも、2020年4月の緊急事態宣言以来、さまざまな対応に追われた。

　「以前から、当社はAI（人工知能）を使って店舗ごとに売り上げを予測してきました。しかし緊急事態宣言以降、急激に客足が鈍ったことで予測の精度がぶれ始めました。売上予測の結果を基に各店舗で食材を発注していたので、これまでにない難しい判断が必要になりました」──こう語るのは、リンガーハットの是末英一氏（DX推進チーム部長）だ。

長崎ちゃんぽん専門店「リンガーハット」は2018年から、売り上げを予測するAIモデルを開発。売り上げ予測に基づいて食材発注量を調整していたが、コロナ禍で予測の精度がぶれ始め、難しい判断が求められるようになったという＝写真は「野菜たっぷりちゃんぽん」（リンガーハット提供）

　同社は18年から、売り上げを予測するAIモデルを開発してきた。過去3年分の売り上げデータを学習させたAIモデルを構築し、店舗ごとに将来の売り上げを予測している。

　さらに、この売り上げ予測値を基に、店舗ごと・日ごとに「どれくらいのキャベツが必要か」といった食材発注量を自動的に算出する「Web発注システム」も開発。21年4月から全店舗に展開している。発注量を調整することで、在庫の最適化や食品ロスの削減、さらには業務効率化や人件費削減などの効果も狙っている。

　こうした仕組みは一定の効果を上げたものの、是末氏が話すように、コロナ禍で客足が減り、売り上げ予測値のぶれが目立ち始めた。対策として、各店舗の店長が直近の感染状況や政府・自治体の対策状況、これまでの経験で培ってきた“勘”を頼りに、システムが算出する発注量に修正を加えたが、やはり人手に頼り切った対応には限界があった。

　「店長のノウハウや勘に頼ってしまうと、店舗ごとの精度に大きな差が生じますし、ノウハウも属人化してしまいます。そのため、やはりある程度きちんとした統計的な手段で算出した結果を基にしないと、なかなか社内の意見がまとまりにくいですし、説得力を持った対策も打ち出しにくいと考えていました」（是末氏）

パンデミックや災害に対応できる「強靭なAI」の開発に着手

　そんなとき、リンガーハットの経営トップがたまたま目にした新聞記事に、AIを使った興味深い事例が載っていた。