データドリブンによる発注および在庫管理の必要性
フランチャイズ店舗の在庫および発注管理は、店主の経験に依存しており、過剰在庫の維持や緊急発注（当日発注）が頻繁に発生しています。
一部の店舗では、定められたレシピを遵守しなかったり、独自に原材料を調達（セルフソーシング）したりすることで、料理の品質の一貫性を保つことが難しい状況です。
また、売上減少を事前に予測することが難しく、店主が対応のタイミングを逃してしまうケースも多く見られます。
AIベースの在庫最適化モデルとレシピ遵守率分析体制の構築
店舗別・品目別の販売データを分析し、適正在庫量を算出して発注最適化を支援するAIモデルを開発します。
Runwayプラットフォームを活用してデータ分析および予測モデルの運用環境（MLOps）を構築し、安全在庫管理システムと連携します。
店舗ごとのレシピ遵守率を分析し、品質の一貫性を維持できるよう管理者向けガイドを提供するとともに、データドリフト分析により売上変動要因をリアルタイムで検知します。
過剰在庫の削減と品質一貫性の確保による運用効率の向上
AIベースの発注最適化により、店舗ごとの過剰在庫を削減し、緊急発注の発生を抑制します。
レシピ遵守率の分析によって店舗間の品質ばらつきを最小化し、ブランドの信頼性を高めます。
さらに、データドリフト分析により売上減少要因を事前に把握し、店主へ先制的な対応アラートを提供することで、フランチャイズ店舗の運営効率を最大化します。
