惣菜の売れ行きを予測し
製造数と追加調理の時刻を決める

惣菜の製造では、夕方まで品揃えを保ちたい一方で、作りすぎによる値引きや廃棄も抑えたいという課題があります。販売数だけでなく、製造した数量・品切れの時刻・値引き後の販売数を確認し、最初に用意する量と追加する量を分けて検討します。

担当者が見ている曜日・天候・特売・地域の行事などの情報を整理し、製造数を決めた理由を記録します。担当が替わった日も、その判断と実際の売れ行きを確認できるようにするためです。既存のシステムで使える機能は活用し、不足する集計や製造計画の画面を開発範囲にします。

予測に使う情報は商品別・時間帯別の販売数、曜日、天気予報（気温と雨雪）、チラシ特売の予定、それに地域の行事や予定です。地域の行事や予定には、小学校の運動会・町内の祭り・年金支給日のこと。この組み合わせで「あす、唐揚げは16時までに何パック・閉店までに何パック」を品目ごとに予測します。ここで大事にしているのは、予測を1個の数字で出さないこと。「96〜128パック」のような幅で出し、多め・少なめのどちらで製造するかは担当者が決める。予測は外れる日が必ずあるからです。運動会が雨で流れた日、テレビで唐揚げ特集が流れた日。予測と実績が異なった日の状況を記録し、見直しに使います。製造数・廃棄数・値引きの時刻と価格・品切れの時間も確認し、在庫がなかったため売れなかった場合を区別します。

予測結果は、実際に調理する単位に換算するようにします。白飯は「何合」ではなく釜の数、揚げ物はフライヤーで揚げる回数、巻き寿司は作る本数。「唐揚げ112パック」を「昼に2回、15時に1回揚げる」といった作業量に換算して表示します。調理作業の動線や衛生管理に合う設置場所を選び、実際の端末で文字の読みやすさと操作方法を確認します。予測AI（EvoQuest AI）と、担当者が日々使うアプリ（EvoQuest Apps）をあわせて開発します。