飲食業のAI活用事例｜予約管理・発注最適化・人員配置で利益率アップ

「予約の電話が鳴り止まない」「食材を廃棄するたびに胸が痛む」「シフト作成に毎週5時間かかる」——飲食業の経営者なら、誰もが経験する悩みです。

人手不足が深刻化する中、これらの課題をAIで解決する飲食店が急速に増えています。本記事では、予約管理・発注最適化・人員配置の3つの領域で、AIが飲食業をどう変えているかを解説します。

飲食業におけるAI活用の現状

人手不足が後押しするAI導入

飲食業界は慢性的な人手不足に直面しています。厚生労働省の調査によると、飲食サービス業の有効求人倍率は全産業平均を大きく上回る状況が続いています。

こうした中、AIによる業務自動化・効率化が現実的な解決策として注目されています。

活用が進む主な領域

飲食業でのAI活用は、主に以下の領域で進んでいます：

領域	主な用途
予約管理	AI電話応対、予約最適化
発注・在庫	需要予測、自動発注、食材ロス削減
人員配置	シフト自動作成、需要連動配置
接客	AIキオスク、配膳ロボット
メニュー	価格最適化、新メニュー提案
顧客分析	リピーター分析、離脱予測

AI電話予約・応対システム

電話対応の負担をAIが解消

飲食店にとって、予約電話の対応は大きな負担です。特にピーク時間帯は、目の前のお客様の対応と電話対応を同時にこなさなければなりません。

AI電話応対システムは、24時間365日、自動で予約の受付・変更・キャンセルに対応します。

事例：トリドールホールディングス（丸亀製麺）

丸亀製麺を運営するトリドールホールディングスは、AIを活用した電話応対システムを導入。グループ全体で年間約30万時間の作業時間削減を達成しました。

特に効果が大きかったのは、大量注文（テイクアウト・デリバリー）の受付業務。複雑な注文内容の聞き取りとシステムへの入力をAIが自動化することで、スタッフは接客に集中できるようになりました。

事例：White Castle（米国ファストフード）

米国のファストフードチェーンWhite Castleは、ドライブスルーにAI音声注文システムを導入。注文処理速度が向上し、人件費を削減しながら売上増加も実現しています。

興味深いのは、AIが「おすすめ」や「アップセル」も行う点。「お飲み物はいかがですか？」といった提案をAIが自然に行い、客単価向上に貢献しています。

需要予測と発注最適化

食品ロス削減の切り札

食品ロスは、飲食業にとって利益率を圧迫する大きな要因です。農林水産省によると、日本の食品ロスの約半分は事業者から発生しており、その多くが飲食業界です。

AI需要予測は、過去の売上データ、天候、曜日、イベントなどを分析して来客数・注文数を予測し、発注量を最適化します。

需要予測AIの効果

導入企業の事例では、以下のような効果が報告されています：

事例：すかいらーくグループの需要予測

ファミリーレストラン大手のすかいらーくグループは、AIを活用した需要予測システムを導入。天候、カレンダー情報、周辺イベントなどを加味して各店舗の来客数を予測し、食材発注と人員配置の最適化に活用しています。

事例：スターバックスのDeep Brew

スターバックスは「Deep Brew」というAIプラットフォームを展開。各店舗の需要を30分単位で予測し、ドリンク・フードの準備量を最適化しています。

さらに、顧客の注文履歴を分析して「今日のおすすめ」をパーソナライズ提案することで、顧客満足度と売上の両方を向上させています。

シフト・人員配置の最適化

シフト作成は「経験と勘」から「データ」へ

飲食店のシフト作成は、非常に手間のかかる業務です。スタッフの希望、スキル、労働時間規制、予想来客数など、多くの要素を考慮しなければなりません。

National Restaurant Association（米国レストラン協会）の調査によると、飲食業の65%がスケジューリングを最大の課題として挙げています。

AI自動シフト作成の仕組み

AIシフト作成システムは、以下のデータを分析して最適なシフトを提案します：

1. 来客予測：過去データ、天候、イベントから予測
2. スタッフ情報：スキル、希望、勤務制限
3. 労務規制：労働時間上限、休憩時間、連勤制限
4. コスト：人件費の最適化

事例：日本国内の導入事例

国内の飲食チェーンでは、以下のような効果が報告されています：

指標	改善効果
シフト作成時間	80%削減（5時間→1時間）
人件費	3〜5%削減
欠員率	大幅減少
スタッフ満足度	向上（希望反映率UP）

リアルタイム人員調整

先進的なシステムでは、当日の来客状況に応じてリアルタイムで人員調整することも可能です。

例えば、予想以上に混雑してきたら、自宅待機のスタッフに自動で出勤依頼を送信。逆に空いていれば、早上がりの提案を行います。

接客・オペレーションの自動化

AIキオスク・セルフオーダー

タッチパネル式のセルフオーダーシステムにAIを搭載することで、顧客一人ひとりに最適なメニュー提案が可能になります。

• 過去の注文履歴からおすすめを表示
• 天候に合わせたメニュー提案（暑い日は冷たいドリンク）
• アレルギー情報に基づくフィルタリング

事例：配膳ロボットの普及

コロナ禍を経て、配膳ロボットを導入する飲食店が急増しました。AIによる自律走行で、ホールスタッフの負担を大幅に軽減しています。

国内では、焼肉きんぐ、ガスト、くら寿司など、多くのチェーンが導入を進めています。

顧客分析とマーケティング

リピーター育成にAIを活用

飲食店の売上は、リピーターが大きな割合を占めます。AIを活用した顧客分析で、リピーター育成の精度を高めることができます。

• 来店頻度分析：常連化しそうな顧客を早期発見
• 離脱予測：来店間隔が空いた顧客を検知してアプローチ
• セグメント分析：顧客層ごとの好みや行動パターンを把握

事例：CRMとAIの連携

グルメサイトや予約システムには、AIを活用した顧客分析機能が搭載されているものが増えています。

• TableCheck
• トレタ
• TORETA（予約・顧客管理）

これらを活用することで、「3週間来店していないお客様」への自動メール配信なども可能です。

AI導入の実践ステップ

ステップ1：課題の優先順位付け

まずは自店の最大の課題を明確にします。

ステップ2：既存システムとの連携確認

導入前に、既存のPOSシステムや予約システムとの連携可否を確認しましょう。連携できないと、データの二重入力が発生して効率化になりません。

ステップ3：スモールスタート

最初は1店舗、または1つの業務から始めます。成功体験を積んでから横展開するのが鉄則です。

ステップ4：スタッフへの説明

AI導入に対するスタッフの不安を解消することも重要です。「仕事を奪われる」のではなく、「大変な作業から解放される」というメッセージを伝えましょう。

導入コストと投資対効果

コストの目安

飲食店向けAIサービスの価格帯は、大きく3つに分かれます：

種類	月額目安	例
SaaSプラン	数千円〜数万円	需要予測、シフト作成
AI電話応対	1〜5万円	予約受付自動化
配膳ロボット	リース10〜20万円	Servi、BellaBot

ROIの計算例

まとめ

飲食業におけるAI活用は、予約管理・発注最適化・人員配置の3つの領域で大きな成果を上げています。

人手不足が深刻化する中、AIは「省人化」ではなく「人の力を最大化するツール」として活用するのがポイントです。単純作業をAIに任せ、スタッフはお客様への細やかなサービスに集中できる体制を作りましょう。

よくある質問（記事のおさらい）