RETAIL
店舗・サービス業のためのAI導入支援｜日次で経営が見える状態へ
店舗運営で私たちが作っているのは、レポートではなく「毎日、経営が見えている状態」です。サウナ運営企業様では、売上・シフト・在庫・口コミ・設備点検が別々のツールと担当者に散っていた状態から、データを1か所に集約するAI経営OSを構築し、現在稼働しています。スタッフはLINEアプリで報告し、経営陣は日次レポートで状況を把握する——その形が動いています。
数字が出るのが遅いから、
打ち手も遅れる。
店舗ビジネスの意思決定は、本来とても速くていいはずです。昨日の客数が読めれば今日の仕込みが変わる。先週の傾向が見えれば来週のシフトが変わる。ところが実際には、数字がまとまるのが月末になっている会社が多い。
理由ははっきりしています。レジはレジ、シフトはシフト、在庫はノート、口コミはスマホ、点検は紙。データが最初からバラバラなので、集めるだけで人手と時間がかかる。集計が仕事になり、その仕事は後回しにされ、結果として月末にまとめて処理されます。
だから私たちは、集計を人の仕事から外すところから始めます。取り込みは自動、報告はスタッフが普段使っているLINEで、確認は日次のレポートで。数字が毎日見えるようになって初めて、店舗運営のPDCAは週単位で回り始めます。
店舗運営でよく詰まっている、
3つの場所
私たちが実際に現場で見てきた詰まり方です。
売上はレジ、シフトは別サービス、在庫は手書き、口コミは各プラットフォーム、点検は紙のチェック表。それぞれは動いているのに、横に並べて見ることができない。「今月なぜ利益が薄いのか」に答えるために、毎回人が集めて回ることになります。
店舗スタッフは接客中で、事務所のPCに座る時間がありません。入力を求めれば必ず後回しになり、報告は溜まって精度も落ちる。「入力してもらう」前提の仕組みは、店舗ではまず定着しません。スタッフが普段触っているもので完結する形にする必要があります。
異常や小さな変化ほど、伝わるのが遅れます。設備の不具合、在庫の切れかけ、いつもと違う客層。気づいた人は現場にいるのに、それが経営判断に届く経路がない。複数店舗になるほど、この時間差が損失として積み上がります。
店舗運営の現場で、
実際にやってきたこと
守秘のため社名は伏せ、取り組みの内容のみ記載しています。
売上・シフト・在庫・口コミ・設備点検の情報がツールや担当者ごとに分かれていた状態から、データを1か所に集約するAI経営OSを構築しました。レジ・シフトのデータは毎日自動で取り込まれ、スタッフはLINEアプリで報告・確認、経営陣は日次レポートで状況を把握できる体制です。現在稼働しています。
店舗スタッフが撮った写真をアップロードすると、AIがキャプションとハッシュタグを生成し、確認してそのまま投稿できるWebサービスを共同で商品化しました。現在は本番環境で稼働しており、モニター展開に向けた準備を進めています。店舗の発信を、片手間でも続けられる形にする取り組みです。
店舗運営の、どの業務から始めるか
全店一斉ではなく、詰まっている一点から始めます。着手することが多い領域です。
経営データの日次集約
レジ・シフトなどのデータを毎日自動で取り込み、横に並べて見られる状態にする。実際に稼働している中心領域です。集計を人の仕事から外すことが、店舗のPDCAを速める第一歩になります。
現場報告（LINEで完結）
スタッフが普段使っているLINEで報告・確認まで完結する形に設計します。PCに座る時間がない前提で組むため、報告が溜まらず、異常が当日のうちに上がってきます。
SNS発信・口コミ対応
写真を送るだけで投稿の下書きができる仕組みを共同開発し、稼働させています。口コミも集約の対象にすることで、評価の変化を数字と並べて見られるようになります。
シフト・在庫・設備点検
人・モノ・設備という店舗運営の土台を、同じ場所で管理する。点検の期限や在庫の切れかけを見落とさない形にし、現場報告の仕組みと同じ考え方で運用に載せます。
バラバラのデータが毎日見える状態は、
実際どう作るのか。
店舗運営のお客様との構築で、実際に踏んでいる手順です。稼働中の仕組みにもとづく内容ですが、削減率などの数値は掲げていません。
集約は「とりあえず全部集める」から始めると、まず終わりません。店舗にあるデータは思っているより多く、集める範囲を決めないまま作ると、作業だけが増えて誰も見ないレポートができます。だから順番を逆にします。店長と経営陣が毎日見る数字を、先に3つだけ決める。売上と客数と人件費率なのか、客単価と稼働率なのか。ここが決まると、必要なデータの出どころが決まり、集める範囲がひとりでに閉じます。
レジのデータは自動で取れます。シフトは別のサービスにあり、取れるものと取れないものがあります。在庫の残りと設備の異常は、そもそもデータになっていない——現場の人の目にしかありません。この3種類を一律に「全部システム化」しようとすると、必ず取れないところで止まります。自動で取れるものは自動で、取れないものは人の報告で。同じ器に入れさえすれば、出どころが違っても横に並べて見られます。
残った「人が報告する部分」をどこで受けるかが、定着するかどうかの分かれ目です。専用アプリを配れば、覚え直しが発生し、繁忙期に真っ先に飛びます。店舗スタッフが1日に何度も開いているのはLINEなので、そこで完結させます。入力項目も増やしません。毎日押してもらう前提なら、項目は少ないほうが精度が上がります。数を増やしたくなったときは、増やす前に「その数字を誰がいつ見るのか」を先に決めます。
最初から作り込んだダッシュボードを納品しても、たいてい使われません。逆に、粗くてもレポートが毎日必ず届く状態を先に作ると、届き続けるうちに「この数字も一緒に見たい」が現場と経営の側から出てきます。その順で足したものは、頼まれて足しているので使われます。私たちが店舗運営で作っているのは、完成品ではなく、毎日動きながら育っていく状態のほうです。
AIに任せないと決めていること
値付け、仕入れ量、シフトの最終決定はAIに任せません。AIがやるのは「いつもと違う」を挙げるところまでで、決めるのは店長と経営陣です。口コミへの返信も同じで、下書きはAI、店の言葉として出すかどうかは人が決めます。また、いま使っているレジやシフトのサービスを置き換えるものでもありません。既存の仕組みはそのままに、その手前と後ろに残っている「集める・書き写す・報告する時間」を短くするのがねらいです。
この進め方は温浴業に限りません。データの出どころが分かれていて、現場の人がPCに座らない——この条件は業態を越えて共通です。温浴・サウナ業での取り組みはSauna × AI、同じ考え方を製造の現場に当てはめたものは製造業のページにまとめています。私たちがどんな会社かは会社概要、「AI経営OS」など用語の定義は用語集をご覧ください。
研修会社でも、システム会社でもない。
両方やるから現場に載る。
構想や試作ではなく、実際の店舗運営で日々使われている仕組みを構築・運用しています。毎日動くものを作ると、想定どおりにいかない部分が必ず出ます。そこを直し続けてきた経験が、次のご提案の精度になります。
研修だけを提供する会社は、ツールを作れません。システム会社は、現場に文化を根付かせる部分をやりません。私たちは自社でAIツール・業務システムを開発・運用している実装者であり、研修から実装、業務受託までを一本の線でつなぎます。
本社は名古屋市中村区。愛知・岐阜・三重の店舗へは実際に足を運び、スタッフの動きとオペレーションを見ながら設計します。店舗の仕組みは、現場の忙しさを見ずに設計すると必ず外れます。
店舗運営のお客様からの
よくあるご質問
あります。むしろ1店舗で型を作ってから増やすほうが確実です。多店舗展開を見据えている場合も、最初の1店舗で「毎日数字が見える」状態を作っておくと、店舗が増えたときに同じ形をそのまま展開できます。
基本的には必要ありません。既存のツールは残したまま、そこからデータを取り込んで1か所に集約する形をとります。入れ替えを伴う提案は、現場の負担が大きく定着しにくいためです。
はい。むしろその前提で設計します。報告はLINEで完結し、覚えることを増やさない形にします。新しく入った人がその日から使えるかどうかを、設計の基準にしています。
はい。売上・シフト・在庫・口コミ・設備という店舗運営の構造は、飲食・小売・サービスなど業態を越えて共通しています。扱う数字と現場のオペレーションは業態ごとに違うため、そこは個別に設計します。
AI導入に使える制度はあります。AI導入と補助金のページで、国・愛知県・名古屋市の制度を公式情報にもとづいて整理しています。ただし補助金ありきで設計を歪めないことを重視しており、申請代行は行っていません。
毎日見る数字を3つ決めるところまでで十分です。最初から網羅しようとすると、決めること自体に時間がかかり、着手が遅れます。3つ決まれば必要なデータの出どころが決まるので、そこから作り始められます。足りない数字は、毎日見ているうちに現場のほうから挙がってきます。
両方ですが、見るものを分けます。店長が見るのは今日まだ動かせるもの（客数の出方、在庫、当日のシフト）、経営陣が見るのは週・月の傾向と店舗間の差です。同じデータから出し分けるので、二重に集める必要はありません。多店舗の場合は、店舗ごとの数字と全店の数字を同じ形式で出します。
下書きまでです。返信文の案をAIが作り、店の言葉として出すかどうかは人が決めます。返信は店の姿勢がいちばん出る場所で、そこを自動化すると、評価を上げるどころか下げることがあるためです。一方で、口コミの内容を分類して売上や来店数と並べて見る部分は、人が読む前にAIが整理して問題ありません。
レジ・予約・会計のデータからの客数把握は、取り込みから日次の集計まで自動化できます。時間帯別の出方や曜日ごとの傾向も、同じデータから出せます。一方で、カメラやセンサーで通行量・入店者数を物理的に計測する仕組みは、当社では導入していません。多くの店舗では、すでにレジや予約システムに入っている数字を毎日見える形にするだけで判断に足りるためです。まず既存データで足りるかを確認し、それでも足りない場合に計測機器の追加を検討する順番をおすすめしています。
手前までです。シフトは、希望の提出状況と過去の客数実績を突き合わせて「人が足りない日」「無人になる時間帯」を洗い出すところまでをAIが行い、誰に声をかけるかは店長が決めます。人の事情が絡む配置を自動で確定させると、現場が納得しないためです。発注も同じで、在庫の残りと消費ペースから不足しそうなものを先に挙げるところまでを自動化し、発注そのものは人が判断します。棚卸は、数える作業自体は人が行い、結果の記録と前回差の突き合わせをAI側で持ちます。判断を奪わず、探す手間だけを削るのが基本方針です。
まずは店舗を、見せてください。
いまどこにどんな数字があって、誰が集めているのか。現場を拝見すれば、どこから自動化できるかを具体的にご提案できます。
道具の先に、文化がある。
Beyond the Tool, Toward the Culture.