飲食業の業務改革！
ERPシステムとAIで注文から仕入れまで効率化する
人手不足や原価高騰、不安定な需給バランス──。飲食業界はいま、大きな変革の渦中にあります。こうした課題に立ち向かうため、テクノロジーを活用した業務の効率化が求められています。特に注目されているのが、ERPシステムとAIを活用した「注文～仕入れ」プロセスの最適化です。本記事では、ERP×AIがもたらす飲食業界のDX（デジタルトランスフォーメーション）について、具体的な事例とデータを交えて解説します。
① 属人化された仕入れと発注業務
発注や仕入れがベテランスタッフの勘と経験に依存しているケースが多く、急な欠勤や退職によって業務が滞るリスクがあります。
② 予測困難な需要変動
天候・イベント・季節要因などによって、日々の来店客数やメニューの注文傾向が大きく変動します。過不足のない仕入れが難しく、食品ロスや欠品につながっています。
③ 在庫管理の非効率性
紙やExcelで管理されていることが多く、リアルタイムでの在庫把握ができず、重複仕入れや無駄な発注が発生しやすい状況です。
ERP（統合業務システム）の導入で情報を一元化
店舗・本部間の情報連携を円滑にし、仕入れ・在庫・売上などのデータをリアルタイムで可視化できます。これにより、業務プロセスの透明性が向上し、無駄なコストやミスを削減できます。
AIで発注業務を自動化・最適化
過去の販売実績、天候、曜日、イベントなどのデータをもとに、AIが需要を予測し、最適な発注量を自動で提案。人手による属人的な判断から脱却し、精度の高い仕入れが可能になります。
仕入先との連携もスムーズに
ERPシステムと仕入先のシステムを連携することで、在庫確認・注文・納品までのプロセスをデジタルで統合。人手によるやり取りを減らし、ヒューマンエラーのリスクも軽減されます。
1 E社：AIによる発注と価格設定で食品ロスを削減
E社は、AI技術を活用して食品ロス削減に取り組む先進的な事例として注目されています。「AIカカク」は、店内調理の惣菜や、期限が数日間の加工食品、生鮮部門で運用されており、販売実績や天候などをAIが学習し、適切な値引きタイミングや価格設定を提案する仕組みです。これにより、食品ロスの要因となる余剰在庫を最小限にし、システム導入前と比べロス率が1割以上低減されました。
一方、「AIオーダー」は、日配品を対象に、適切な商品発注数を自動に提示するシステムです。AIに過去の販売実績や曜日、価格、気温などを学習させることで発注数の予測精度を向上させ、廃棄リスクを改善させることに成功しています。このシステムを導入したことにより、過剰発注を防ぎ、平均3割の在庫削減につながりました。
2 S社：AIによる需要予測で廃棄率を75%削減
S社は、AIを活用した需要予測システムを導入し、廃棄率を75%削減することに成功しました。AIが過去の販売実績や条件などが似ている情報をもとに、適正な食材の需要を予測することで、食品ロスを防いでいます。
3 K社：AIによる需要予測で食品ロスを削減
K社では、AIによる需要予測システムを導入し、食品ロスの削減に成功しました。売上データと気象情報を組み合わせた分析により、より正確な仕入れ量の調整が可能になりました。
飲食業界において、テクノロジーは単なる補助ツールではなく、“攻め”の武器になりつつあります。ERPとAIを連携させることで、発注から仕入れまでのプロセスを大幅に効率化し、属人化やロスといった課題を根本から解決できます。いまこそ、飲食業の「業務改革」に着手する絶好のタイミングではないでしょうか。