POSの売上データをAIに分析させたら、仕込みのムダが見えた

POSに溜まった売上データを、AIの分析機能に通してみた。これまで「なんとなく」でやっていた仕込みや発注が、数字で説明できるようになった。

見えてきたこと

• 雨の日は特定メニューの出数が明確に落ちる
• 金曜夜はコース比率が上がる
• 月末は客単価が下がる傾向

こうした傾向をもとに仕込み量と人員配置を調整したところ、廃棄が体感で3割ほど減った。

使いこなすコツ

AIの提案を鵜呑みにせず「なぜそうなるか」を現場の感覚と突き合わせるのが大事。データと現場勘が一致したときの意思決定は、驚くほど自信を持てる。

まずは無理に高機能なツールを入れず、今あるPOSのエクスポート機能＋対話型AIで分析するだけでも十分な発見がある。