事例01予約状況や売上をすぐに把握したい飲食店の方へ

飲食店の予約管理ツールにAIアシスタントを組み込み、予約状況や売上予測をチャットで聞けるようにする

飲食店向け予約管理ツールに、蓄積された予約・来店・売上のデータへチャットで質問できるAIアシスタントを組み込む事例です。数字を探す・集計する手間をなくし、店長やスタッフが判断に使える情報をすぐに確認できるようにします。

  • 予約管理ツール
  • 生成AI(大規模言語モデル)
  • 予約・売上データベース
  • チャット画面
対象
予約管理ツールや自社システムにデータはあるが、確認や集計に手間がかかっている飲食店・店舗
構築の目安
要件により異なります(既存システムへの組み込み)
難易度
システム開発

01こんな課題に

事例01

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02仕組みの全体像

予約管理ツールの中にチャット画面を設け、利用者の質問をAIが受け取ります。AIは質問の意図を読み取り、予約・来店・売上のデータを参照する決められた処理を呼び出して数字を取得し、その結果を分かりやすい文章で返します。売上の予測は、過去の実績と予約の入り方などのデータから計算した値をもとに回答し、予測であることと根拠を合わせて示します。AIが数字を推測で作らず、常にデータを参照して答える設計にしている点がポイントです。

チャット画面店長・スタッフが知りたいことを質問
生成AI質問の意図(予約状況・売上・予測など)を判定
予約・売上データベース決められた処理でデータを取得・集計
生成AI取得した数字をもとに、根拠つきで回答を作成
チャット画面回答を表示し、必要に応じて詳しい画面へ案内

03構築の手順

よく聞かれる質問を洗い出す

店長やスタッフが日々確認している数字を、「今日・今週の予約状況」「時間帯ごとの空き」「売上の実績」「売上の見込み」などに分けて整理します。最初から何でも答えられるようにせず、使う頻度の高い質問に絞るのが成功のポイントです。

データの持ち方を整える

予約・来店・売上のデータが、日付・時間帯・人数・金額などの項目で正しく取り出せる状態にします。キャンセルや変更の扱いなど、集計のルールもここで決めておきます。

AIが呼び出す処理を用意する

「指定した日の予約一覧を取得する」「期間の売上を集計する」「売上の見込みを計算する」といった処理をシステム側に用意し、AIは質問に応じてこれらを呼び出すだけにします。数字はAIが作るのではなく、システムが計算したものを使います。

回答の形と根拠の示し方を決める

回答には、どの期間・どの条件のデータをもとにした数字かを添えます。売上の見込みは「予測」であることを明示し、もとになった実績や予約数も合わせて表示します。

見られる情報の範囲を設定する

お客様の名前や連絡先などの個人情報や、店舗ごとの売上など、利用者の権限に応じて回答できる範囲を制限します。

使われ方を見て改善する

実際にどんな質問が多いか、答えられなかった質問は何かを記録し、対応する質問や表示の仕方を少しずつ広げていきます。

04そのまま使える指示文

予約・売上データを参照して答えるAIアシスタントへの指示文(例)です。{{ }}の部分を自社の内容に置き換えて使ってください。

あなたは飲食店「{{店舗名}}」の予約管理ツールに組み込まれたアシスタントです。

ルール:
- 予約状況・売上・予測に関する質問には、必ず用意された処理({{予約を取得する処理}}・{{売上を集計する処理}}・{{売上の見込みを計算する処理}})を使って数字を取得し、その結果だけをもとに答える
- 数字を推測で作らない。データが取得できない場合は「データが見つかりませんでした」と答える
- 回答の最後に、対象の期間と条件(例:2026年10月1日〜7日、キャンセルを除く)を書く
- 売上の見込みを答えるときは「予測値」であることを明記し、もとにした実績の期間を添える
- お客様の個人情報(氏名・電話番号など)は、権限のある利用者の質問にだけ答える
- 回答は短く、店長が現場ですぐ判断に使える形で書く

05人が確認するポイント

AIは下書きと整理を担当し、判断と最終確認は人が行う設計にしています。

  • AIが数字を推測で作らないよう、常にシステムが計算したデータをもとに回答させる
  • 売上の見込みはあくまで予測であることを画面上で明示し、仕入れや人員配置の最終判断は店長が行う
  • お客様の個人情報や店舗の売上を、権限のない利用者に答えないようにする
  • 回答の根拠(期間・条件)を表示し、必要に応じて元の画面で確認できるようにする
  • 利用する生成AIサービスのデータの取り扱いを確認し、送る情報を必要最小限にする

06効果の測り方

導入前に次の指標を1〜2週間記録しておくと、導入後の変化を比べられます。

指標測り方
確認にかかる時間予約状況や売上の確認にかかっていた時間(画面操作・集計)の変化
利用回数と質問の内容AIアシスタントへの質問数と、よく聞かれる質問の種類
予測の精度売上の見込みと実績の差を定期的に確認

試算例:店長が1日に5回、予約状況や売上の確認に1回5分かけている場合、月(25営業日)に約10時間です。チャットで1回1分以内に確認できれば、月約8時間を接客や仕込みに充てられます。実際の効果は、店舗の規模や確認する内容によって変わります。

本資料は、Curioが自社業務や支援の中で扱っている業務テーマをもとに、一般的な構成と手順をまとめたものです。各ツールの機能・料金は変更されることがあるため、導入時に最新の情報をご確認ください。

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株式会社Curio 代表取締役 平山真梨花
代表取締役 平山 真梨花がお話を伺いますヤフー株式会社で新規事業開発に携わり、2024年に株式会社Curioを設立。自社サービスの運営で得たAI活用の実践をもとにご提案します。
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