EvoQuest Food
来客予測デモ
デモ店舗: 食堂あおば(架空・38席・札幌市)
デモデータ ・ 数字はすべて架空

来客予測デモ — 条件を変えると予測と仕込み・発注・シフトの目安が変わります

明日の条件を変えてみる

条件を変えると、下の予測と仕込み・発注・シフトの目安が連動して変わります
曜日
天気の見込み
予約
6組
近隣イベント

試算した来客数(明日1日)

— 人
担当者による調整
±0人

「常連の宴会が入りそう」「近くの工事が終わった」など、入力条件に含まれない事情があれば、ここで人数を調整します。

仕込み・発注・シフトに使う数字 — 人

時間帯別の予測来客数

担当者の調整後の人数を時間帯別に配分
ピークの時間帯 それ以外の時間帯

最も混み合う1時間の客数から配置人数を、1日の客数から仕込み量と発注量を考えます。

仕込みの目安

注文される割合 × 来客数 × 1.05
メニュー注文数の見込み仕込み目安

注文される割合は過去90日の実績から算出する想定です(デモでは固定値)。仕込みの目安には予備として5%を上乗せしています。

発注の目安

必要量と在庫から逆算
食材必要量在庫発注目安

本日16:00までの発注で翌朝納品の想定。必要量に予備の在庫を加えた数量が現在庫を上回ると「要発注」になります。

シフトの目安

ピーク1時間の来客から
ランチ帯11時台〜14時台
ディナー帯17時台〜21時台

キッチン+ホール合計の目安。ピーク1時間の来客を、スタッフ1人あたりの対応人数(この例では1時間に6人)で割り、端数を切り上げます。最低2人とする仮定を置いています。実際には担当業務や休憩も確認して配置を決めます。

予測と実績を比べる(2025年7月3〜9日・架空の記録)

実際に起きた出来事を記録し、予測との差を確認します