前回の最後に食材在庫管理における重要な３つのポイントを挙げた。
①精度の高い販売予測
②確実な棚卸＝在庫数量の把握
③先入れ先出しの徹底
今回は①の販売予測について書いてみたいと思う。
■販売予測に必要な要因
３つのポイントに挙げた中で、実はこれが一番難しいと思われる。完璧に実行するのはほぼ不可能といっても過言ではない。販売予測というのは、実に多くの要素によって変動する。自分の店舗のプロモーションのかけ方によって変動するのはもちろんのこと、季節、曜日、その日の天候や気温、周辺のイベントや近隣の店舗のセールなどなど、自店舗でコントロールできない様々な要素も変動要因として関係してくる。
予測をするためには、理屈上はこれらの関連要因をすべて考慮に入れて予測をするのが正解なのだと思うが、現実的にはそれは不可能であろう。そもそも、目に見える要因以外にも自分たちで気づいていない要因があるはずであり、販売予測に影響を与えるすべての要因をあぶりだすことが不可能だと考えられるためである。
■ＡＩを使えば完全な販売予測は可能か？
近年ではＡＩの進歩は目覚ましく、さまざまな場面での活用が一気に進んでいることもあり、このような販売予測にＡＩを活用する研究も様々な企業や機関で進んでいるものと思われる。おそらく、一定レベルまでのＡＩによる予測は今後どんどん進んでいくだろうし、それによって徐々に精度が上がってくるのは間違いないとは思うが、ではＡＩを使えばいずれは的中率100％の予測が可能になるかといえば、おそらくそれは無理だと思われる。
ＡＩといえども、予測をするための前提となるデータの蓄積がなければ予測を成り立たせることができないし、一般的には膨大な量のデータ蓄積がないとＡＩの予測というのは成り立たない。その前提となるデータは前段で書いたように実に様々な要因が考えられ、そのすべてをデータ化してＡＩに読み込ませることは難しいためである。販売予測という研究分野の中でＡＩの活用が広がっていくことは確実だと思うが、ＡＩが我々にとって満足のいく成果を出してくれるかどうかというと、個人的には疑問を感じている。
■大切なのは販売予測の「幅」
とは言え、ＡＩを使おうが使うまいが、在庫管理をする上で販売量の予測は欠かせない。実務で必要な販売量の予測をするためにも予測の「幅」が重要になってくる。
例えば、1日にだいたい100個前後のハンバーガーを売っている店があるとしよう。この店の翌日の販売数を予測するのに、必ずしも１個単位での販売数予測は必要ない場合が多い。予測の幅が90～110の間に収まるぐらいの精度が必要なのか、70～130ぐらいまでの幅が許容範囲なのか、お店の形態や扱っている食材によって条件は変わってくるだろう。もしくは、重要なのは上限の数字で、「明日に関しては最大120まで売り上げが伸びるかもしれないが、少ないなら少ないでそれは問題ない」という予測が必要な店舗もあるだろう。
過去の販売実績とその日の諸条件をデータとして蓄積して、それを活用した予測を繰り返すことで、予測の精度が少しずつ上がってくる。販売予測の作業自体はこだわればこだわるほど相当な手間を要する作業なので、そこにばかりこだわるのもいかがなものかと思うが、予測の精度が上がればそれは後々店舗の収益に大きなプラスとなって跳ね返って来るため、ある程度研究していくのはどのような飲食店でも必要なことだと思われる。
次回、「確実な棚卸＝在庫数量の把握」について書いていきたい。
