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Case Study

FAX・勘に頼っていた生産業務を一気通貫でDX化、廃棄と機会損失を解消

飲食S社
2025年2月〜2025年8月

顧客情報

企業名
飲食S社
業界
飲食業
企業規模
売上10億円規模

プロジェクト情報

期間
2025年2月〜2025年8月
提供サービス
30日診断アジャイルAI開発

プロジェクトの成果

廃棄削減
約30%

生産過多によるロス

欠品発生
ほぼ解消

店舗での売上機会損失

店舗売上
約5%向上

欠品解消による回復

課題(Before)

S社はセントラルキッチン方式で複数店舗への食材・調理品供給を行っていたが、各店舗から「いつ何がどれだけ必要か」が事前に見えないまま、長年の経験と勘に頼って生産量を決定していた。

その結果、二つの相反する課題が常態化していた。一つは、需要を過大に見積もって生産した分の廃棄ロス。もう一つは、需要を過小に見積もったことによる店舗での欠品と、それに伴う売上機会の損失である。

発注業務もFAXでのやり取りが中心であり、店舗からの注文が紙ベースで集約された後に手作業でセントラルキッチン側に伝達されていた。情報の鮮度と精度が低く、これが「勘での生産」を改善できない構造的な要因となっていた。

レシピや在庫の管理も属人化しており、「このソースを作るのに何の原材料がどれだけ必要か」がベテラン社員の頭の中にしか存在しない状態だった。

アプローチ(How)

最初の30日間はAI導入30日診断パッケージを実施し、業務の徹底的な棚卸しを行った。店舗・セントラルキッチン双方の業務をAsIsとして可視化し、廃棄と欠品が同時発生する構造的要因を特定。AsIsからToBeへの新業務フローを設計し、5つの領域を一気通貫でシステム化する方針を策定した。

1. 発注業務のシステム化 店舗からの発注をFAXからWebシステムに移行。発注情報がリアルタイムでセントラルキッチン側に届く仕組みを構築。

2. 生産計画のレコメンド機能 集約された発注データを元に「今日何を何個作るべきか」を自動でレコメンドするロジックを実装。経験と勘に頼らず、データに基づいた生産量決定が可能に。

3. レシピのシステム化 各生産物の構成(必要な原材料、分量、工程)をデータとして管理。属人化していたレシピを組織の資産に転換。

4. 在庫管理のシステム化 原材料と生産物の両方の在庫をシステム上で可視化。リアルタイムで正確な在庫状況を把握可能に。

5. レシピと在庫の自動連動 例えばソースを1つ作ると、レシピに紐づく原材料の在庫が自動で減算される仕組みを実装。手動での在庫調整が不要となり、現場の作業負荷も大幅に軽減された。

これら5領域を統合し、店舗とセントラルキッチン双方の現場が違和感なく使えるUIで設計。FAX・電話・勘で動いていた業務を、データドリブンな業務プロセスに転換した。

成果(After)

導入後、以下の成果が確認された。

  • 生産過多による廃棄ロスが約30%減少
  • 店舗欠品がほぼ解消され、売上機会の回復を実現
  • 欠品解消に伴い店舗売上が約5%向上
  • 原材料コストの最適化
  • ベテラン依存からの脱却と、現場の自走化

セントラルキッチンの「作りすぎ」と店舗の「足りない」という、相反する課題を同時に解決した点が本プロジェクトの最大の成果となった。

ご担当者様からは「現場が自走できるようになった」との評価をいただき、属人化していた業務が組織として再現可能な仕組みへと転換された点が、定量成果以上に大きな価値として認識されている。

現場が自走できるようになったのが本当に有難い。これまで一部のベテランに頼っていた業務が、誰でも回せる仕組みになりました。

飲食S社 ご担当者様

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