01 — 分位点予測 × 安全在庫
点予測ではなく、分位点予測で「不足も過剰も」抑える
LightGBM ベースの分位点 (multivariate quantile) モデルで需要の下限〜上限を推定。品目ごとに最適な安全在庫を自動算出し、廃棄と欠品を同時に減らします。
- walk-forward 検証 + pooled WAPE で汎化性能を担保
- cold-start 品目は類似品目からブートストラップ
- 季節性 × 曜日 × 天気 × イベントを特徴量化
SUNUP · Tokyo, JP
SUNUP Cloud · AI 自動発注
発注業務を、AI に任せる。
POS × 天候 × レシピ × 実棚を AI が学習し、 食材の適正発注数を毎日算出。
「怪しい発注」は 3 層ガードで自動停止して要確認に回し、 承認済みは締切に自動送信します。
- · AI 需要予測 (LightGBM)
- · 3 層ガード自動停止
- · 締切に自動送信
- · 7 年監査ログ
admin.sunup-cloud.com / dashboardlive
Today · 2026-09-04
自動発注ダッシュボード
締切まで02:14:33
要確認
3 件
自動確定
58 件
WAPE
12.4%
廃棄削減
▲38%
要確認リスト · st-hondori / sup-food-alive
| 品目 | 推奨 | 在庫 | 状態 |
|---|---|---|---|
豚ひき肉 1kg [G-02/warn] 同曜日中央値比 +160% | 10 | 2 | 要確認 |
キャベツ [G-11/block] 賞味期限 3 日、上限 12 に調整 | 14 | 4 | BLOCK |
サラダ油 18L — | 1 | 0 | 自動確定 |
国産鶏もも 2kg — | 4 | 1 | 自動確定 |
AI 予測 → 3 層ガード → 承認 → 締切に自動送信。
Pain points · 発注現場のリアル
食材発注、いつまで「勘」と「気合い」で回しますか。
廃棄・欠品・工数・締切超過。発注業務のロスは、 POS データがある今の時代でも、そのほとんどが手作業と属人性から生まれています。
「多めに発注」が慢性化し、廃棄と原価を圧迫
欠品を避けるための保険発注が常態化。廃棄率は下がらず、食材原価が数%単位で削られる。POS 需要データがあっても、発注数量の意思決定に活かせていない。
毎日 1 店舗 20〜40 分の発注作業
レシピ × 曜日 × 天気を頭で計算し、業者ごとに数量を入力。多店舗展開ほど工数が線形に膨らみ、締切前は電卓とスプレッドシートで戦う日々。
属人化・引継ぎで発注精度が振れる
「発注の勘所」は担当者ごとに違い、異動や離職で毎回リセット。半年後に廃棄率と欠品率が悪化し、原因が分からないまま放置される。
AI 発注ツールでも、結局「押し忘れ」で締切超過
推奨数量を出すだけでは意味がない。締切ぎりぎりに人が承認ボタンを押す運用は、忙しい日ほど漏れる。送信忘れ 1 件で機会損失と信用低下が発生する。
Solution · 標準機能
予測 → ガード → 承認 → 送信。一気通貫の標準機能。
「予測して終わり」ではなく、締切に送信するところまでを AI と自動化に置き換えます。人は「怪しい発注」の判断だけに集中できます。
AI 需要予測 (LightGBM)
POS 実績・レシピ (BOM)・曜日・天気・イベントを学習し、店舗×品目単位で必要量を毎日予測。分位点予測で「不足も過剰も抑える安全在庫」を自動算出します。
3 層ガードで「怪しい発注」を自動停止
数量ガード (被覆日数超過)、金額ガード (単価急変)、単位ガード (発注単位不整合・保管上限)。BLOCK / WARN 判定で、危険な発注は締切前に自動で要確認へ回します。
締切に自動送信、押し忘れゼロ
承認済みの発注は各仕入先の締切に自動でコミット・送信。BtoB プラットフォーム連携で既存の発注導線を維持したまま「送信する人」が要らない運用を実現します。
要確認は 1 タップで承認・修正・見送り
ガードに引っかかった行のみが要確認リストに集約。理由 (どのガードが / なぜ) が明示され、承認・数量修正・見送りを 1 クリックで処理できます。
実棚・ロス・精度モニタリングを内蔵
実棚差異、廃棄・売り切れ・イベントを 30 秒入力。予測精度 (WAPE)・自動確定率・廃棄削減額を店舗横断で可視化し、翌日の予測にフィードバックします。
7 年改ざん検知付き監査ログ
全ての予測・ガード判定・承認・自動送信を BigQuery にハッシュチェーンで保存 (§11.3)。会計・監査対応や、後日の意思決定トレースが完全に取れます。
Screens · 実際の画面で見る
6 つの主要画面で、業務がどう変わるか。
ダッシュボードから監査ログまで、 実際のアプリ画面と同じレイアウトで機能をご紹介します。
admin.sunup-cloud.com/dashboardlive
SC-02
ダッシュボード
m.tanaka@chain.co.jp / tenant: t-izakaya-01
要確認
3 件
全 cycles 横断
自動確定 率
94.7%
auto 58 / total 61 (参考値)
発注サイクル数
128
生成済み全サイクル
監査ログ件数
4,812
commit 完了ごとに 1 件
WAPE 中央値 (直近28日)
12.1%
品目×店舗の中央値
廃棄削減
▲41%
対前年同期
誤発注 (当社起因)
0 件
累計 (§19.4 目標)
※「自動化率は目標値としない」(§3.6)。ガードを緩める圧力が働かないよう参考値扱い。
1 画面で「要確認」「自動確定率」「予測精度」を把握
全店舗横断で発注状況・自動化率・WAPE・監査ログ件数を集約。締切カウントダウンと、要確認・BLOCK 件数を常時表示します。
- 要確認 / 自動確定 / 全サイクル数をリアルタイム集計
- WAPE 中央値・廃棄削減額を店舗横断で可視化
- 「自動化率は目標値としない」— ガードを緩める圧力を排除 (§3.6)
Why SUNUP · 選ばれる理由
「予測が当たる AI」ではなく、「止める AI + 送信する自動化」。
AI 需要予測ツールは多数ありますが、締切送信・ガード停止・監査ログまでを 設計思想として持つプロダクトは限られます。
02 — Halt-on-doubt 設計
怪しい発注は必ず止める。自動化率を KPI にしない
3 層ガード (数量 G-02 / 金額 G-08 / 単位・保管 G-11) で異常な発注は自動 BLOCK / WARN。「自動化率」は KPI ではなく参考値扱いに留め、ガードを緩める圧力を排除します。(§3.6)
- 被覆日数超過・単価急変・保管上限を各層で検知
- 予測信頼度が低い品目は自動確定させない
- 取消・修正は理由必須で全て監査ログに残る
03 — テナント × セミカスタマイズ
業態固有 (レシピ・承認フロー) は個別に作り込み
単一コードベース × 設定駆動で複数チェーンに対応。レシピ・ガード閾値・承認フロー・帳票レイアウト・業 界用語は SUNUP コンサルがヒアリング後に個別実装します。
- 居酒屋 / ラーメン / カフェ / セントラルキッチン等に対応
- 多店舗×多ブランド×多仕入先の階層マスタ
- 業態独自の食材単位・保管制約・季節メニューを反映
04 — 既存の発注導線を維持
POS・発注プラットフォームは今のままで OK
スマレジ・BtoB プラットフォーム等と API 連携。既存の POS・発注導線を差し替えず、数量計算 → 承認 → 送信の部分だけを AI + 自動化に置き換えます。
- POS (スマレジ等) から売上・レシピ実績を自動取込
- BtoB プラットフォーム / 業者独自 EDI に自動送信
- 会計・在庫 (freee / MFクラウド / 弥生) に CSV / API 連携
How we deliver · 4 ステップ
ヒアリング → バックテスト → 実装 → 定着まで、伴走します。
「AI ツールを納品して終わり」ではなく、 PHASE 0 バックテストで導入前に効果を検証し、パイロット店舗で運用を作り込みます。
STEP 01
1〜2 週間
発注業務ヒアリング + POS / レシピ棚卸
現状の発注フロー (誰が / 何を見て / 何分で) と、POS・レシピ・仕入先マスタの整備状況を把握。廃棄・欠品・工数の現状値を可視化します。
STEP 02
2〜4 週間
PHASE 0 バックテスト + 概算 ROI 提示
過去 3〜6 か月の POS データで予測モデルをバックテスト。想定 WAPE・自動確定可能率・廃棄削減見込みを算出し、投資対効果を提示します。
STEP 03
1〜2 か月
セミカスタマイズ + POS / 発注システム連携
レシピ登録・ガード閾値・承認フロー・帳票レイアウトの個別実装、POS / 発注プラットフォーム連携、受入テストを並行して進めます。
STEP 04
導入後 3〜6 か月〜
パイロット店舗 → 全店舗展開 / 継続改善
1〜3 店舗でパイロット導入し、WAPE と廃棄削減を確認。全店舗展開後は月次 KPI レビューでガード閾値・レシピを継続改善します。
※ 期間は目安です。店舗規模・連携先・カスタム範囲によって前後します。
FAQ · よくあるご質問
導入検討時に、よくいただくご質問
Get started
まずは、貴社 POS データで PHASE 0 バックテストを。
過去 3〜6 か月の POS 実績で AI 予測モデルを検証し、 想定 WAPE・自動確定可能率・廃棄削減額を導入前にご提示します。
ヒアリング・PHASE 0 見積に費用は発生しません。
提供元: SUNUP合同会社 / SUNUP Cloud