豆腐店のAI生産計画｜スーパー卸と店頭販売の受注を一元化して大豆の仕込み量と配送ルートを最適化する

豆腐 製造 AIで、スーパー卸と店頭の受注を一元化し、大豆の仕込み量と配送ルートを最適化する方法を解説します。

監修：FURUSATOコンサルタント（地方中小企業AI活用支援）

豆腐 製造 AIとは？生産計画に何ができるのか

豆腐製造AIとは、過去の受注・天候・曜日・催事などのデータから翌日以降の販売量を予測し、大豆の仕込み量と配送の順番を提案する仕組みです。新しい製造ラインやロボットを入れる話ではなく、「明日、何丁つくるか」を決める計画業務を支える点が特徴です。

豆腐は賞味期限が短く、売れ残りを翌日に回せません。つくりすぎれば廃棄、足りなければ欠品でスーパーの棚に穴があきます。たとえば従業員8名の豆腐店が、毎朝3時に前日の出荷伝票とFAXの追加注文を見ながら、大豆の浸漬量を工場長の勘で決めているケースは珍しくありません。AIは、この勘を数字で裏づける役割を担います。

• 受注予測：曜日・気温・特売チラシ・連休を加味して、品目別の出荷数を予測する
• 仕込み量の算出：予測数と歩留まりから、必要な大豆の重量と浸漬の開始時刻を逆算する
• 配送ルートの提案：納品先の時間指定と積載量から、回る順番を提示する

中小企業のAI活用は、全部を一度に自動化するより、判断に迷う一点から始める方が定着します。豆腐店なら、その一点は仕込み量です。

この話、マンガで読めます（無料・登録なしで途中まで）食品メーカー編｜出荷の予定と仕込みが噛み合わないワケマンガで読む →

なぜ豆腐店の生産計画は属人化しやすいのか

豆腐の原料は大豆・水・にがりと単純ですが、1日の販売量は天気・気温・曜日・スーパーの特売で大きく振れます。夏の暑い日は冷奴が売れ、冬の鍋の時期は木綿豆腐や油揚げが伸びるなど、品目ごとに動きも違います。この読みを、長年働く社長や工場長のひとりが担っている豆腐店は少なくありません。これが属人化です。

業務シーンで見てみます。朝3時、製造の前に工場長がホワイトボードの注文数、前夜に届いたFAX、店頭の取り置きメモを見比べて、その日の大豆の使用量を決めます。ひとつ見落とせば欠品、多めに見積もれば廃棄です。工場長が休めば計画が回らず、人手不足の地方では後継者の育成も追いつきません。

数字でも特徴がはっきりしています。豆腐は水分が約9割を占める生鮮に近い食品で、パック豆腐の賞味期限は製造から数日〜1週間ほどが一般的です。つくりすぎた分を翌日に回せない点が、他の食品製造との大きな違いです。また、食品衛生法に基づくHACCPに沿った衛生管理では、製造や出荷の記録を残すことが求められます（厚生労働省：HACCP（ハサップ））。受注・製造・出荷の記録が別々の紙に散らばっていると、この記録づくりも大きな負担になります。

属人化・人手不足・アナログ業務という地方中小企業の三大課題は、豆腐店の朝の1時間に凝縮されています。

スーパー卸と店頭販売の受注を一元化するには？

豆腐店の受注は、経路がばらばらなのが普通です。スーパーからのFAX・電話・発注端末、飲食店からのLINE、店頭の予約や取り置きが、それぞれ別の紙やメモに残ります。AIが予測を出す前に、まずこの入口をひとつの受注表にそろえる必要があります。

たとえば、出荷の6割がスーパー卸、3割が店頭販売、1割が飲食店向けという豆腐店の場合を考えます。スーパー分はFAXの転記、店頭分はレジの売上、飲食店分はLINEの文面と、データの形が三通りです。これを「日付・納品先・品目・数量・納品時刻」の5項目に統一すると、翌日の総量が一目でわかります。

1. 入口を絞る：FAXや電話の注文は、入力フォームまたはLINEの受付に集約する
2. 項目をそろえる：日付・納品先・品目・数量・納品時刻の5項目で記録する
3. 店頭の売上を取り込む：レジの日別・品目別の売上を同じ受注表に重ねる
4. 締め時刻を決める：追加注文の受付は前日の何時までかを取引先と合意する

ここで大切なのは、取引先に新しい操作を求めないことです。長年の付き合いがあるスーパーや飲食店に「システムを使ってください」とお願いするのは現実的ではありません。社内側の入力を一本化するだけでも、転記ミスと見落としは大きく減ります。受注が一元化されると、過去の出荷データが自然にたまり、予測の土台になります。

大豆の仕込み量をAIで最適化する方法は？

仕込み量の考え方は、次の流れで「予測出荷数 × 1丁の重量 ÷ 歩留まり ＋ 安全在庫」から必要な大豆の重量を逆算するというものです。大豆1kgから得られる豆腐の量は、製法や品目によって変わります。目安として4〜5kg前後ですが、自社の実績値を記録して使うことが重要です。

AIが担うのは、この式の入口にある「予測出荷数」です。曜日ごとの出荷の波、気温との関係、特売日の前後の動き、連休やお彼岸などの季節要因を学習し、品目別に翌日の数量を出します。その結果に、廃棄と欠品のどちらを避けたいかという経営判断を安全在庫として加えます。この判断は人が決めます。

大豆の浸漬時間は、夏は短く冬は長くなるのが一般的で、季節によって仕込みの開始時刻が変わります。たとえば、翌朝の出荷が増えそうな日には、前日の夕方に浸漬を始める量を増やす必要があります。AIの予測が前日の午後に出ていれば、この段取りに間に合います。

導入したばかりの時期は、予測と実績の差を毎日記録します。外れた日に、天候・特売・欠品のどれが原因だったかを一言メモしておくと、翌週以降の予測が改善します。仕込み量の記録は、HACCPで求められる製造記録とも重ねて管理できます。

• 最初の2週間：予測は参考値とし、工場長の判断と並べて比較する
• 3〜4週目：予測が安定した品目から、予測値を仕込みの基準にする
• 以降：外れた日の原因を記録し、安全在庫の幅を見直す

配送ルートはどう最適化するのか

豆腐の配送は、鮮度と納品時間の制約が強い業務です。スーパーの開店前に納めるのか、飲食店の仕込み前に納めるのかで、回る順番が変わります。納品先ごとの希望時間・数量・積載量・移動距離の4つを組み合わせて、無理のない順番を出すのが配送ルート最適化です。

たとえば軽バン2台で12か所に配送する豆腐店の場合、ドライバーの経験で順番を決めていると、同じ地域を2台が往復する無駄が起きがちです。受注表に納品時刻と住所が入っていれば、AIが地域ごとにまとめ、時間指定の厳しい店を先に回す案を作れます。ドライバーが休んだ日も、別の人が同じ順番で回れるようになります。

効果の測り方もはっきりさせておきます。試験運用の2週間で、走行距離・配送にかかった時間・納品の遅れ件数の3つを前の2週間と比べます。数字が改善した分は、ガソリン代と残業時間の削減として見えるようになります。改善幅は納品先の数や地域の広がりで違うため、事前に約束できる数値ではありません。自社の実測値で確かめることが大切です。

配送の変更は、取引先への納品時刻の変更を伴う場合があります。いつもの時刻を変える際は、事前にひとこと伝えて合意をとるようにします。ここは人間関係の仕事で、AIには任せられない部分です。

従来の生産計画とAI活用後では何が変わるのか

豆腐店の現場で変わる点を、運用の項目ごとに整理しました。変わるのは「判断材料の見える化」で、最終判断は引き続き人が行います。

項目	従来の運用	AI活用後の運用
受注の集約	FAX・電話・メモが別々に散らばる	5項目の受注表に一本化
仕込み量の決め方	工場長の経験と勘	予測出荷数から逆算し、人が最終調整
配送ルート	ドライバーの経験で決定	納品時刻・積載量から順番を提案
廃棄・欠品	原因が記録に残らない	外れた日の原因を記録して予測に反映
引き継ぎ	ベテラン本人にしかわからない	判断材料が共有され、後任も参照できる

表の下段ほど、属人化の解消に直結します。工場長が病欠した日に、その日の仕込み量を別の従業員が決められるかどうかが、導入の成否を分けるひとつの目安です。

豆腐店がAI生産計画を導入する手順は？FURUSATOの進め方

導入は、次の5ステップで進めるのが目安です。

1. 受注経路と廃棄・欠品の実態を見える化する
2. 受注を一本の受注表にまとめる
3. 予測と仕込み量を試験運用する
4. 配送ルートを見直す
5. 運用ルールを決めて定着させる

FURUSATO（フルサト）は、地方中小企業専門のAI活用・DX支援サービスです。製造業・建設業・物流・卸売業・サービス業など、業種別の支援実績があります。入口は無料のオンライン相談（30〜60分）で、いきなりシステムを提案することはありません。その後の初回現場セッション（1回10万円）で、1〜1.5ヶ月かけて業務改善の仕組みを構築します。導入費用はご相談時に一緒に整理します。

FURUSATOが重視するのは「ITシステム導入」ではなく「業務変革」です。ツールを選ぶより先に、受注の入口や記録の取り方といった仕組みを変えます。また、担当者だけでなく経営者・社長にも入っていただきます。締め時刻の合意や納品時刻の変更など、取引先との調整は社長の判断が必要だからです。国のDX推進の考え方は、経済産業省のデジタルトランスフォーメーション関連ページでも確認できます。

豆腐店に限らず、属人化・人手不足・アナログ業務に悩む地方中小企業にとって、最初の一歩は小さくて構いません。まずは1週間分の出荷伝票とFAXをそろえて、受注の入口を数えることから始めてください。

よくある質問（FAQ）

Q: 豆腐店でもAIは使えますか？

A: 使えます。大がかりな設備は不要で、まず出荷伝票やPOSの売上を日別・品目別に並べるところから始められます。小規模な地方の豆腐店でも、表計算とAI予測の組み合わせで仕込み量の精度を高められます。

Q: 導入までどれくらいの期間がかかりますか？

A: データ整理と運用ルールづくりを含め、1〜1.5ヶ月が目安です。最初の2週間は現状の受注経路と廃棄の実態を把握し、その後に予測と仕込み量の試験運用へ進みます。実際の期間は業務の規模で変わります。

Q: 手書き伝票やFAXの受注でも一元化できますか？

A: できます。FAXや電話の注文は、入力用のフォームやLINEの受付に集約し、受注表へ自動で反映する流れにします。取引先に新しい操作を求めず、社内側の入力を一本化するのが現実的です。

Q: 予測が外れたときの廃棄は防げますか？

A: ゼロにはできませんが減らせます。予測値に安全在庫を足し、当日の追加注文に備えて浸漬量に余裕を持たせます。外れた日の差を記録して、翌週の予測に反映させる運用が大切です。

Q: 費用はどのくらいかかりますか？

A: 規模や既存の受注方法によって変わります。FURUSATOでは無料のオンライン相談（30〜60分）で現状を伺い、導入費用はご相談時に一緒に整理します。まずは相談から始めてください。

地方中小企業のAI活用・DX推進でお悩みの方は、FURUSATO（フルサト）へお気軽にご相談ください。まず無料のオンライン相談（30〜60分）で、御社の課題を一緒に整理します。