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メニュー・価格調査Pricing Intelligence
競合店10店舗のデリバリー／グルメサイトを週次クロールし、主力カテゴリの価格帯とボリューム帯を抽出。Claudeが「自店の価格差 / 粗利インパクト / 推奨改定額」を1枚のレポートにまとめ、店長向けに毎週配信。
競合価格調査・メニューデザイン・勤怠・発注予測まで、店舗運営全体をAIで一気通貫化。店長の「どんぶり勘定」を排除し、利益率を2桁％改善した事例です。
本案件の基本情報、対象業務、規模感を整理します。
店長の暗黙知に依存していたオペレーションが、データドリブンな意思決定に変わります。
店舗運営を「メニュー」「販促デザイン」「勤怠」「発注」の4領域に分解し、それぞれにAIを組み込み。POS・予約・入退館・仕入伝票を一つのデータ基盤に集約し、各AIが同じデータソースを参照します。
競合店10店舗のデリバリー／グルメサイトを週次クロールし、主力カテゴリの価格帯とボリューム帯を抽出。Claudeが「自店の価格差 / 粗利インパクト / 推奨改定額」を1枚のレポートにまとめ、店長向けに毎週配信。
ブランドのトンマナJSONに沿って、季節メニュー・LINE用バナー・店頭ポップを画像生成AIで作成。店長は商品写真とコピー案を入れるだけ。最短30分で量産。
打刻データ・予約数・曜日・イベント有無から必要人員を予測し、スタッフ希望と制約（労働時間・資格・時給）を踏まえてシフト原案を自動生成。店長は微修正するだけ。
POSの販売実績・天候・曜日・近隣イベントから、翌日〜翌週の食材使用量を予測し、食材ごとに推奨発注量を提示。仕入伝票の入力まで自動化。
利益を最も削るのは「仕入れ過多による廃棄」と「品切れによる販売機会損失」の両方。発注予測は以下のインプットを組み合わせ、食材SKUごとに翌日の使用量を予測します。
インプット5要素を組み合わせ、SKU単位で翌日の使用量を予測します。
予測は1SKU単位で出力され、発注書は既存の仕入先システムのフォーマットに合わせて自動生成。店長は「数量を見て承認ボタンを押すだけ」になりました。
価格改定の鮮度・廃棄削減・工数削減の総合効果が、店舗の営業利益率を直接押し上げました。
レポート生成からデータ基盤、配信まで、ベストプラクティスのコンポーネントを組み合わせています。
飲食業に限らず、現場の暗黙知に依存している領域こそAIの介入余地が大きい。
飲食店のAI活用は「注目されるほど派手ではない領域」で一番効きます。価格改定の鮮度・販促物の内製化・シフト効率・発注精度の4点は、どれも「店長の暗黙知」に依存していた領域で、ここをデータとAIで置き換えると利益率が二桁改善するケースが多い。AIBUILDERZ では4領域の同時導入に加え、業態ごと（居酒屋／カフェ／ラーメン／焼肉など）に予測モデルと制約条件をカスタマイズしています。
貴社の業務にAIがもたらすインパクトを、30分で可視化します。
下のボタンから入力を始められます。