치열한 경쟁이 벌어지는 외식업계에서 고객 수와 음식 수요를 정확히 예측하는 것은 식당 운영 최적화의 핵심입니다.

직감이나 수작업 경험에 의존하는 대신, AI(인공지능)는 셰프와 관리자들이 고객 수를 정확히 예측하고 충분한 재료를 준비하며 낭비를 줄이고 비용을 절감할 수 있도록 돕는 혁신적인 도구로 자리 잡고 있습니다. 이는 단순한 기술 트렌드를 넘어 글로벌 외식 산업의 지속 가능한 미래를 위한 해법입니다.

이번 글에서는 AI가 주방과 식당 운영 중에 가장 최적화된 재료를 준비하기 위해 고객 수를 어떻게 예측하는지 자세히 알아보겠습니다!

예측이 중요한 이유

식당들은 종종 예측 불가능한 수요와 음식물 쓰레기로 어려움을 겪습니다. 실제로 생산되는 음식의 약 3분의 1이 소비되지 않으며, 미국 식당만 해도 연간 약 1,620억 달러 상당의 음식이 낭비되고 있습니다.

과잉 주문은 부패로 자본이 묶이게 하고, 부족 주문은 재고 부족과 매출 손실로 이어집니다. 따라서 정확한 예측이 매우 중요합니다. 고객 수와 인기 메뉴를 추정함으로써 운영자는 실제 수요에 맞춰 재료 주문을 조정하고 낭비를 줄일 수 있습니다.

외식업계에서 AI의 급성장

식음료 분야의 AI 시장은 급성장하고 있습니다. 2025년 산업 보고서에 따르면, 2024년부터 2029년까지 글로벌 식음료 AI 시장은 약 322억 달러 규모로 연평균 34.5% 성장할 것으로 예상됩니다. AI 기반 시스템은 “효율성 향상, 비용 절감, 고객 만족도 개선을 통해 식당 경영에 혁신을 가져올 것”으로 기대됩니다.

특히, 데이터 기반 AI 예측은 지속 가능성에도 기여합니다. 맥킨지 분석에 따르면 AI를 통한 수요와 공급의 정밀한 매칭으로 연간 최대 1,270억 달러의 가치를 창출하며 음식물 쓰레기를 줄일 수 있다고 합니다. 즉, 스마트한 주문은 비용과 자원을 직접 절약하는 효과가 있습니다.

식당에서의 AI 수요 예측

AI 수요 예측은 머신러닝을 활용해 판매량과 고객 수를 예측합니다. 단순한 스프레드시트 대신, POS(판매 시점 정보) 기록, 판매 이력, 예약이나 방문자 수 같은 센서 데이터까지 분석해 트렌드를 예측합니다.

실제로 식당들은 AI 모델을 사용해 계절별 수요를 예측하고, 피크 타임을 파악하며, 이에 맞춰 직원 배치와 재고 관리를 조정합니다. 예를 들어 IBM은 체인점들이 AI를 통해 “계절별 수요를 예측하고 부패하기 쉬운 재료의 과잉 재고를 방지”한다고 설명합니다. 이런 예측은 휴일 인파에 맞춰 준비를 늘리고 이후에는 줄이는 등 재고 균형을 유지하는 데 도움을 줍니다.

AI 예측을 위한 데이터와 기술

고도화된 AI 예측은 다양한 데이터를 활용합니다. 기본 판매 이력과 함께 날씨, 특별 행사, 프로모션 같은 외부 요인을 결합합니다. IBM에 따르면 AI 모델은 IoT(사물인터넷) 기기, 경제 지표, 일기 예보, 소셜 미디어 감성 데이터 등을 활용해 수요 패턴을 파악합니다.

예를 들어:

• 과거 판매 데이터: 일별 POS 데이터로 기본 수요 곡선을 산출합니다.

• 달력 요인: 요일, 공휴일, 지역 행사 일정(콘서트, 스포츠 경기, 축제) 등이 방문객 수에 영향을 미칩니다.

• 날씨 조건: 기온과 강수 예보(예: 비 오는 화요일 저녁에는 수프 주문이 증가할 수 있음).

• 프로모션 및 트렌드: 특별 메뉴 프로모션이나 소셜 미디어에서 유행하는 음식 트렌드.

최신 예측 모델은 신경망, 그래디언트 부스팅 트리, 시계열 모델 등 복잡하고 비선형적인 수요 패턴을 포착하는 고급 머신러닝 기법을 포함합니다.

예를 들어, 2025년 한 대학 식당 연구에서는 XGBoost 모델(앙상블 알고리즘의 일종)이 전날 방문자 수, 공휴일, 날씨 데이터를 결합해 일일 고객 수를 매우 정확하게 예측하는 것으로 나타났습니다. 시간이 지남에 따라 더 많은 데이터가 축적되면서 모델은 지속적으로 적응하고 개선됩니다.

주방 자동화에서의 AI

현대 식당들은 AI 기반 자동화를 주방에도 도입하고 있습니다. 일부 체인점은 로봇이나 스마트 기기를 활용해 일관된 음식 준비를 진행하고, 셰프는 조리에 집중할 수 있도록 합니다. 동시에 머신러닝 알고리즘이 수요 데이터를 분석해 이 시스템들을 안내합니다.

예를 들어, AI는 “비 오는 화요일 저녁에는 수프 판매가 꾸준히 증가한다”는 사실을 학습해 주방에서 미리 육수를 해동하고 채소를 더 많이 손질하도록 합니다. 로봇의 효율성과 데이터 기반 인사이트를 결합해 고객이 도착할 때 정확히 필요한 재료를 준비할 수 있습니다.

AI 예측의 장점

AI를 활용한 고객 수 예측은 여러 가지 이점을 제공합니다:

• 음식물 쓰레기 감소: AI 기반 주문은 재료가 상하기 전에 사용하도록 돕습니다. 연구에 따르면 AI 재고 시스템은 주방 폐기물을 약 20% 이상 줄일 수 있습니다. 실제로 한 체인점은 AI/ML 예측 도입 후 재고 폐기물이 10% 감소했습니다.
• 비용 절감: 더 정확한 예측으로 과잉 재고를 줄입니다. 한 사례에서는 AI 예측 도입 후 최적화된 스케줄링으로 인건비가 20% 절감되고, 식재료 비용도 크게 줄었습니다.
• 신선도 및 가용성 향상: 필요한 만큼만 주문해 재료 신선도를 유지하고 인기 메뉴가 품절되지 않도록 합니다.
• 운영 효율성: 자동 예측으로 직원들이 수작업 계산에서 해방됩니다. 시스템이 예상 주문량에 따라 자동으로 주문서나 준비 목록을 생성해 조달 속도를 높이고 실수를 줄입니다.

실제 사례

많은 식당과 기술 기업들이 이미 AI 예측을 활용하고 있습니다:

• 패스트 캐주얼 체인: 미국의 한 대형 식당 그룹은 기존 예측 도구를 AI/ML 시스템으로 교체해 인건비를 20% 절감하고 재고 폐기물을 10% 줄였습니다.
• AI 폐기물 추적: Winnow Vision 같은 솔루션은 카메라와 AI를 활용해 음식물 쓰레기를 식별합니다. 시범 운영에서 Winnow를 도입한 주방은 몇 달 만에 음식물 쓰레기를 약 30% 줄였습니다. (경쟁사인 Leanpath와 Kitro도 유사한 센서로 폐기물 모니터링과 분량 조절을 지원합니다.)
• AI 기반 메뉴: 맥도날드는 미국 내 700개 매장에 AI 기반 디지털 메뉴판을 도입했습니다. 이 시스템은 날씨, 시간대 등 요인을 고려해 메뉴를 추천하며 예상 수요에 맞춘 메뉴 구성을 돕습니다.

AI 예측 도입 방법

도입을 시작하려면 식당은 체계적인 접근법을 따라야 합니다. 예를 들어 IBM은 다음과 같은 단계를 권장합니다:

1. 목표 평가: 전체 고객 수, 특정 메뉴, 피크 시간대 등 예측 대상 정의
2. 도구 또는 파트너 선정: 외식업 수요 계획에 특화된 AI 소프트웨어나 컨설턴트 선택
3. 고품질 데이터 수집: 정확하고 깨끗한 POS 및 재고 기록 확보. 필요 시 날씨 API, 지역 행사 캘린더 등 신규 데이터 연동
4. 이해관계자 참여: 직원 교육을 통해 예측 결과가 주문, 인력 배치, 준비 결정에 어떻게 활용되는지 공유하고 AI의 가치를 인식시키기
5. 모니터링 및 개선: 예측 정확도를 지속적으로 평가하고 신규 데이터가 축적됨에 따라 모델 업데이트

과제와 미래 전망

AI 예측 도입에는 과제도 존재합니다. 소규모 식당은 예산, 데이터 인프라, 기술 전문성 부족으로 즉시 고도화된 도구를 도입하기 어려울 수 있습니다. POS, 주방 재고, 공급업체 카탈로그 등 이기종 시스템 통합도 복잡할 수 있습니다.

불완전한 판매 기록이나 메뉴 변경 같은 데이터 품질 문제도 정확도에 영향을 미칠 수 있습니다. 하지만 클라우드 기반 AI 플랫폼이 점점 저렴하고 사용하기 쉬워지면서 독립 카페도 이러한 도구를 활용할 수 있게 될 것입니다.

앞으로는 IoT 센서와 예측 분석이 식당 운영 전반에 통합되면서 AI 기반 인사이트의 역할이 더욱 커질 전망입니다.

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고객 수를 정확히 예측하는 기술은 식당 운영 방식을 변화시키고 있습니다. AI를 활용해 수요를 미리 파악함으로써 주방은 실제 필요에 맞춰 재료 준비와 재고 관리를 최적화해 비용을 절감하고 낭비를 줄일 수 있습니다.

한 전문가가 말하듯 AI는 “효율성을 높여 식당 경영에 혁신을 가져올 것”입니다. 경쟁이 치열한 업계에서 데이터 기반 예측은 성공의 비결이 되어, 모든 고객에게 적절한 재료를 제공하고 예지력을 맛으로 연결합니다.