15分ごとの客数予測を確認し
次の釜に入れる玉数を決める

セルフ式うどん店の担当者が次の釜に何玉入れるかを決めるためのシステムを想定しています。この例ではゆで時間は12分、ゆで上がり後の提供期限は店の品質基準として20分とし、席数40ほどの店で約30回の判断を支援します。

券売機やレジの販売記録から15分ごとの客数を予測します。今釜に入れる麺を提供する12〜30分先の見込みと、番重ごとの残り・経過時間を表示し、担当者が数量を確定します。

廃棄した玉数と提供を待ってもらった時間も記録します。店長が予測と実績を比較し、ゆでる量、追加のタイミング、担当者への引き継ぎを見直せるようにします。

釜が空いたときに次に入れる玉数を決める作業から設計します。判断するのは釜前の担当で、期限は釜が空いてから1分。画面は「次の釜 20〜26玉」という幅と提案を出し、担当が玉数を確定します。釜に入れる玉数をAIが決めるのではありません。判断の材料と締切を出すところまでが仕組みの受け持ちで、駐車場に観光バスが入ってきたのに気づいて玉数を足せるのは、釜の前に立っている人だけです。

予測の刻みは15分にします。店で定めた提供期限が20分しかないので、1日の合計を当てても釜前では使えないからです。予測するのは、いま釜に入れる玉を提供する12分から30分先の客数です。4時間営業なら1日16区間に分けて販売数を記録でき、混む時間帯と落ち着く時間帯の違いを確認できます。開店からの売れ方は15分ごとに予測に反映し、販売状況が速い日は残りの時間帯を自動で引き上げます。

予測の幅のうち多め・少なめのどちらを採用するかは、時間帯で変えます。ピークの立ち上がりは上限側。ここで切らすと、次の釜が上がるまで列が止まったままになるからです。混雑が落ち着く時間帯は下限側。この時間帯に余った玉は、次の客が来る前に20分の提供期限が尽きるからです。切り替えの時刻も店の記録から出して、画面の提案に織り込みます。

外れる前提も設計に入れます。予測が外れた場合は、次に茹でる量を見直します。15分ごとの予測更新と釜が空くタイミングに合わせて調整します。だから1回の的中に力を注ぐより、廃棄した玉と切らした時間を釜ごとに記録して、翌週の提案の見直しに使います。番重には上げ時刻が付き、20分が近づくと画面が知らせるので、忙しさにまぎれて期限に近づいた玉を担当者が確認できます。

効果は金額と時間で測ります。廃棄した玉は時刻と数が自動で残るので、原価を掛けて月の廃棄額に。玉切れは切らしていた分数と、その間の販売数と通常の同じ時間帯の販売数との差から品切れによる損失を推計します。もうひとつ、提供した玉の「上げてからの平均経過時間」を並べます。この数字が短くなることは、茹でたてを売りにする店にとって、廃棄量と合わせて確認する項目です。