L1飲食10〜49名
食堂・定食店A（従業員10〜49名規模）
需要予測・在庫最適化／株式会社EBILAB（来客予測AI）
廃棄ロスを72.8%削減。来客予測的中率は平均95.7%（ゑびや大食堂2019年年間平均）分母: 廃棄ロス
L1 ベンダー公表数値は公開時点のもの
ビュッフェレストランA（従業員10〜49名規模）
ビュッフェスタイルレストラン／需要予測・在庫最適化／導入ツール: 株式会社ROX（来店客数予測AI「Hawk」）
- 業種
- 飲食
- 規模帯
- 10〜49名（原文: ビュッフェスタイルレストラン1店舗（北海道長沼町））
- 業務領域
- 現場・店舗運営
- 公表時期
- 2020年08月
課題
導入前に抱えていた問題
来客予測を人手で行っており、予測作業の効率化と精度向上が課題だった。豪雪など気象の影響が大きい立地でもある。
- 人手不足・採用難
導入
導入したツール・取り組み
株式会社ROX（来店客数予測AI「Hawk」） を導入。 用途は「来客数予測による仕込み・シフト最適化」（出典元の記載による）。
成果
公表されている成果
32日中21日（66%）でAI-Hawk-の予測がベテランスタッフの予測より実績に近い予測値を示した
分母（母数規模）: 32日間の予測精度比較（AI vs ベテランスタッフ）
測定期間: 32日間
出典（原文）: https://www.rox-jp.com/example3
定性的な変化（出典元の記載を要約）
月間販売予測やシフト作成、気象データ（豪雪）を加味した仕入れ・仕込み検討に活用している。
出典とエビデンスレベル
L1 ベンダー公表
ベンダー（提供企業）が公表した導入事例。当サイトでは企業名を匿名化し、出典リンクを明示して引用しています。
出典: https://www.rox-jp.com/example3
最終確認日: 2026-07-15。掲載内容に誤りがある場合はお問い合わせからご指摘ください。
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