【飲食×AI需要予測】個人パン屋がAIで廃棄ロス削減中小ベーカリーが再現する作りすぎ防止

個人経営のパン屋「小麦工房ブルックリン」が、AIで来店数と販売数を予測し、製造量と廃棄ロスを最適化しました。

数値は提供元の公表値を含むため、本文では「公表値」と明記して扱います。

「これはパン屋の話だから、うちには関係ない」と読み飛ばすにはもったいないです。

「作りすぎれば廃棄、少なければ品切れで機会損失」という悩みは、ベーカリーだけでなく総菜店・弁当屋・ケーキ屋まで、毎日仕込みをする小さなお店すべてに共通する治療薬型の課題だからです。

僕が注目したのは、これが大企業の話ではなく、家族規模で回せる範囲の取り組みだという点です。

パン屋・総菜店の「作りすぎ」課題

毎日仕込みをするお店にありがちな構造はこうです。

特に個人店は、店主の経験に製造量の判断が全部のっています。体調を崩した日、新人が入った日に、いきなり廃棄が増える。ここが属人化の落とし穴です。

公表されている範囲では、過去の販売実績や来店傾向のデータをもとに、AIが日々の需要を予測し、製造量の意思決定を支援する形です。

ポイントは「予測そのもの」よりも、勘でやっていた判断を数字に置き換えたことです。

考察すると、こうです。

公表値ベースで示されているのは以下です。固有の数値は「公表値」として扱い、断定はしません。

定性的にいえば、「勘」を「数字の裏付け」に変えたことで、店主以外でも製造量の判断ができるようになる方向に効きます。ここが属人化解消の入口です。

ここからが本題です。個人〜10名規模の飲食店で同じ思想を取り入れるなら、どう削るか。

(難易度=数字が小さいほど簡単)

スコアの根拠はこうです。

「ツールを入れれば廃棄が消える」のではありません。

販売データを貯める→曜日・天候と販売数の関係を見る→製造量の目安を出す→廃棄数で答え合わせ→翌週に反映、という流れを2〜3ヶ月回して初めて、この事例の「需要予測」像が個人店にも見えてきます。

特に「廃棄数を毎日記録する」一手間を省くと、予測が当たっているか分からないまま勘に戻ってしまいます。

一次情報 IVRy 導入事例（小麦工房ブルックリンを含む事例ページ） https://ivry.jp/case/

(固有数値は提供元公表値。最新の数値・固有事例の詳細はブラウザで原典を確認してください)

市野

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愛知県岡崎市でAI活用支援を手がける一人社長。中小企業の現場でAIを実装してきた経験から、他社事例を「うちで再現するには」の視点で読み解いて発信中。

執筆メンバー市野佑馬

愛知県岡崎市を拠点に、中小企業向けのAI活用支援を提供。ChatGPT・Claude Code等を活用した業務自動化やSEO・広告運用の内製化を支援。経営者が自らAIを使いこなせる体制づくりをサポートしている。