行列のできるラーメン屋の待ち時間を予測してみた
大阪には、”人類みな麺類”という変な名前のラーメン屋がある。
最近はチェーン展開もしているが、どのお店も常に行列。関西を代表する超有名ラーメン店のひとつである。
貝をベースにしたあっさり味は、定期的に食べたくなる味だ。
そんなわけで本日もLUCUAにある店舗に吸い寄せられるように店に向かったのだが、案の定たくさんの人が並んでいた。
別に特に予定もなかったので、行列に並ぶことは問題ない。
しかし、暇である。
なんだか、「この待ち時間、予想して当てられないかな？」という気持ちになってきた。
なので、待ってる間試しに推定してみることにした。
【待ち時間を求めるために用いた式】
平均滞在時間（分）➗店の最大収容人数（人）
🟰行列の進む速度（分/人）
行列の進む速度（分/人）✖️行列の人数（人）🟰待ち時間（分）
【確定条件】
店の最大収容人数🟰座席数🟰30人（食べログより）
【仮定】
平均滞在時間🟰30分
行列に並んでる人数20組程度🟰（だいたい）40人
◻️計算
行列の進む速度🟰30分➗30人🟰1.0分/人
つまり1分で1人進むということになる。
ここから自分の待ち時間を計算すると
待ち時間🟰1.0分/人✖️40人🟰40分
約40分くらい。長いなと思ったがこの計算してる間に20分は経過していたので、実質残りの20分待てばいいだけである。
そうこうしてるうちに、「自分が前提として仮定した平均滞在時間は本当に合ってるのか？」という疑問が沸いてきたので、暇なので調べてみることにした。
iPhoneのでストップウォッチを用いて、今前で人が呼ばれたタイミングに合わせて開始。次に人が呼ばれるたびにラップタイムを計測。これを8人に実施した。完全に不審者である。
結果として、5分の間に8人が呼ばれていた。これより、
行列の進む速度🟰5➗8🟰0.625(分/人)
ここから一人当たりの滞在時間を計算すると
平均滞在時間🟰0.625（分/人）✖️30（人）🟰18.75分
平均滞在時間は約20分くらい。ちょっと仮定ずれてたかも、とがっかり😞
ちなみに、この値を元に待ち時間を再計算すると、
待ち時間🟰0.625✖️40🟰25分だった。
もっと待ってる気がするから、測ったタイミングの間だけちょっと列の進みが早かったのかもしれない。
事前に注文を済ませて中に入ってみると、たまに空席がある。列で待ってる人の人数に対して隣り合った空席がない場合に待ちが発生しているのかもしれない。
お一人様は優先的に案内する仕組みを入れたら（テーマパークのシングルライダーみたいに）店の回転率は上がって売り上げも上がるのかもと思ったが、ピーク時のみの試算だけでそれを考えてもあまり意味がないと思い直した。
（ずっと行列が続き、閉店時にもまだ並んでる人がいるなら回転率を上げればその分捌けるお客さんがそのまま増えて売上は上がるけど、どこか行列に並ぶ人の数が落ち着くタイミングで待ってる人たちは吸収されるから、売り上げに直結するような改善にはならないはず）
店の回転率は十分に早く、なおかつ店員さんに多少余裕がありそうな様子だったことを考えると、おそらく店員さんの人数を少し減らしても店の回転率は変わらない気がする。
ラーメンやチャーシューを茹でる時間か、もしくはお客さんがラーメンを食べる時間が回転率を上げる上でのボトルネックになってるように見える。
その上で単に店の回転率を上げても売り上げに直接影響がないとすれば、店員さんのシフトの人数を少し減らすことで売り上げをそのままに固定費を削減できる気がする。
そうすることで今よりも利益を向上させることが出来るかもしれない（大人気店に向かって何偉そうな事言ってんだって話だが）。
そんなことをぐだぐだ考えていると、ラーメンが届いた。
美味しい🤤
計算が合ってるかとか店の売り上げを上げるにはとか、もうどーでもよくなりました。笑
ちなみに、自分は案内されてから店を出るまで25分でした。
焼豚丼も食べてるから人よりちょっと遅い？
暇つぶしに行った色んな推定はだいたい合ってそうだなぁと自己満足して帰路に着いたのでした。
なお、実際に自分が待った時間は測定し忘れていました。笑
だいたい30分〜40分くらいだった気がする。
以上。とても美味しかったのでまた行きます😊
余談だが、世の中にはリトルの法則というものがあるらしい。
これは、行列の長さが変わらない前提であれば、
単位時間あたりに自分の後ろに並んだ人数🟰行列の進む速度
という式で行列の待ち時間を推定するものだそうだ。
今回は座席数がわかっていたのでそこから行列の進む速度を計算したが、確定情報が少ない時は使いやすそうな考え方だ。
工場の生産ラインなどにも使われる考え方らしい。
今後も気が向いたらこういう計算をやってみるのも面白そうだ🤔
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