料理来るの遅いなぁ――数理最適化で飲食店のビジネス課題「調理遅れ」を解決できるのか

本連載「リクルート事例で分かる数理最適化入門」ではリクルートでの数理最適化の応用事例の紹介を通して、数理最適化がどのようにビジネスに応用できるのかを紹介します。連載初回の前回は、数理最適化の概要、リクルートにおける4つの応用事例、実問題適用への手順、機械学習との違い、使い分け方などを解説しました。 連載第2回の本稿では、数理「最適化のビジネス応用事例の一つとして、リクルートの製品「Airレジオーダー」の「キッチンモニター」で利用されている調理順並べ替えによる提供遅れ防止機能を紹介します。 なお記載している内容は公開可能な範囲で簡略化しており、一部ロジックは現実のAirレジオーダーと異なる点があることをご了承ください。 Airレジオーダーのキッチンモニターとは Airレジオーダーは弊社リクルートで提供している、飲食店の煩雑になりがちな注文を一元管理し、最適なタイミングでの調理、提供をサポート

[misshiki]

“飲食店の最重要課題の一つ、「調理遅れ」を数理最適化で解決する際の考え方やポイントなどについて解説”

[deep_one]

「期限」がどこまでも推定値なんだよな。個人的には「先にビールだすなよ」って思う方なのだが、これは店側の「お代わりしてほしい」という計算も入った優先順位だよな（笑）／席ごとに分けて「何か出てる」も重要。