L1飲食10〜49名
ビュッフェレストランA（従業員10〜49名規模）
需要予測・在庫最適化／株式会社ROX（来店客数予測AI「Hawk」）
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: 32日間の予測精度比較（AI vs ベテランスタッフ）
L1 ベンダー公表数値は公開時点のもの
食堂・定食店A（従業員10〜49名規模）
老舗食堂（大衆食堂）／需要予測・在庫最適化／導入ツール: 株式会社EBILAB（来客予測AI）
- 業種
- 飲食
- 規模帯
- 10〜49名（原文: 三重県伊勢市の老舗食堂1店舗（ゑびや大食堂））
- 業務領域
- 現場・店舗運営
- 公表時期
- 記載なし
課題
導入前に抱えていた問題
来客数を予測できれば食材発注や仕込みを最適化できるという想定から、勘に頼らないデータ経営が必要だった。
導入
導入したツール・取り組み
株式会社EBILAB（来客予測AI） を導入。 用途は「来客予測AIによる仕入れ・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
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（母数規模）: 廃棄ロス
測定期間: 2016年からの取り組み
定性的な変化（出典元の記載を要約）
アイドルタイムを1/4に削減、仕込み最適化により料理提供時間を1/5に短縮した。
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://ebilab.jp/visitor-forecast/
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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