最終更新日:2021年10月01日

オーダーして ラーメン が提供されるまでの待ち時間、短い程ありがたいのは間違いないですけど、そこはお店の都合も有るのでしょう。
最近ではあえて行列作るために・・・という話も耳にはしますけど、着席してからは早く提供された方が嬉しいです。
実際どの程度が妥当なのでしょうか。
まずは記録が残っている、2013年~2021年8月分までのラーメン提供時間の分布を見てみましょう。

提供時間

行列に並んでいる時間は対象外。
着席して口頭オーダー又は食券を渡してからラーメンが提供されるまでの時間。
着席前に事前に食券渡す場合も、着席してからラーメンが提供されるまでの時間。

χ2分布のような形になりました。
提供時間が、30分、40分等、極端に遅いお店も少なくないので、平均値(7.4分)で考えるよりは、最頻値の「4分」で考えた方が実際の感覚とあうかもしれません。
勿論、お店の状況次第で単純に言うことはできませんが、おおよそ5分以内で提供されるお店が半分程のようです。

待ち時間割合(%)
~1分1.1
~2分5.7
~3分15.7
~4分28.5
~5分40.7
~6分51.9
~7分61.8

待ち時間に関し、影響を与える因子としては、
 ①お店のキャパ
 ②オペ
 ③先客人数
が考えられますが、①お店のキャパは、②と③になじんでしまうはずだと決めつけて、データのとりやすい②オペ人数と③先客の人数、それと実際に掛かった提供時間のデータを用いて重回帰分析を実施してみました。(マニアックな解説は省略)

回帰統計
重相関 R0.319026
重決定 R20.101777
補正 R20.092014
標準誤差3.527416
観測数187
 係数標準誤差P-値下限 95%上限 95%下限 95.0%上限 95.0%
切片6.2915290.61910910.162231.54E-195.0700637.5129945.0700637.512994
先客0.2755880.0603924.5633199.18E-060.1564380.3947380.1564380.394738
店員-0.370870.244602-1.516230.131178-0.853460.111713-0.853460.111713
結果、[提供時間(分)=6.3+0.27×先客人数-0.37×オペ人数]という回帰式となりました。

ただ、p値は0.13でその扱いが難しく、決定係数が0.1ととんでもなくてあまり納得いかなかったので、個人的に補正というか無理くり式を作ってみたのが、

[提供時間(分)=(√(先客人数^2÷オペ人数))÷0.8+3.0]

なのですが、これらは冒頭の n=1933 の分布図データからではなく、2018年5月の時点でn数も大して多くない時にあれやこれやと計算した結果なので、今一度再考してあみだしたのがこの式。

[提供時間(分)=(0.3×先客人数+1)÷(0.12×オペ人数+0.85)×3.8]

もう何がなんだかわかりませんね。
数字マニアにとって、ただの趣味の世界です。

できれば、麺の太さ(太麺の方が茹で時間がかかる)や、 テボ なのか 平ザル なのか、自分が一人でオーダーしたのかグループでまとめてオーダーしたのか等の補正値も考慮した式をだしてみたくなるのは、もう変態の領域です。



というわけで、ここからは難しい式はやめにして、感覚的な話

2分や3分で提供されると「早いな」と皆様感じると思いますけど、じゃあどの程度かかると「遅いな~」と感じ始めるのか統計処理してみましょう。

やり方としては、官能評価定番の数値化。
実際にかかった時間とその時の気分を記録し、早い遅い等の感覚を数段階にわけて数値にしています。

・条件「先客 or 仕掛無し」で「被験者1名での入店時」(「2人以上で入店時」と「20分以上掛かった場合は対象外」)


 n=100、R2=0.84

結果

  • 2.55分以内の提供であれば「早いな」と感じる
  • 2.55~6.01分での提供の場合、特に何も感じない
  • 6.01分を超えると、「ん?どうしたのかな?」と感じ始める
  • 9.46分を超えると「何か遅いなぁ」と感じる
  • 12.9分を超えると「苛立ち始める」

というわけで、お客様にノーストレスで提供しようと思った場合、「6分」以内が望ましい という結論になりました。

2人以上で入店した場合は、提供されるまで話していればたかだか10分くらいはわけないと感じるとは思うのですが、1人でスマホイジイジして待ってる場合は、案外セッカチな結果となりました。

条件を詳細にわけたりバラエティに富んだ被験者でデータをとれば結果の信頼性はもっともっとあがりますが、これだけ見ても面白いと思うのはやはり数字マニアだけかしら。