レストランの業務改善に役立つおすすめAI12選

カスタマーサポートはAIの影響を最も早く受ける領域ですが、その理由は明白です。

• 大量の定型的な問い合わせ：サポートチケットの大部分は同様の限られた問題に関するものであり、自動化に最適です。

• 24時間体制のプレッシャー：お客様は24時間いつでも即座の対応を求めます。これをスタッフで対応すると高コストになりますが、AIなら容易に実現できます。

• パターン化されたワークフロー：多くのサポート対応は予測可能なプロセス（原因特定 → 解決 → 確認）に従うため、AIが確実に処理を進めることができます。

実際、AIやLLMの強みである大規模なデータ処理能力が、この分野で最も真価を発揮すると弊社は考えています。

主なユースケースには以下の3つがあります。

1. クチコミ返信の自動化：飲食店は、複数のクチコミサイトに寄せられるお客様からの声に対して、丁寧で一貫性のある返信をすばやく作成できます。

2. 感情分析：AIツールが各クチコミのトーンを簡単に評価し、「ポジティブ」「ネガティブ」「ニュートラル」に分類します。これにより、飲食店は緊急度の高い課題を優先的に処理し、最適な返信を返すことができます。

3. トレンド検出：クチコミからインサイトを抽出することで、テーブルサービスから料理の品質に至るまで、店舗開発や業務改善に役立てることができます。

例えば、こちらは実際の Momos' AI Review Manager の稼働画面です。

具体的な仕組みは以下の通りです。

1. お客様がクチコミを投稿します。

2. AIが瞬時にクチコミ内容を読み込んで分類します。

3. お客様のこれまでのすべての体験を考慮し、ブランドのイメージに合い、かつ相手に寄り添った最適な返信文案をAIが作成します。

4. スタッフが手を動かす必要はありません。重要度が高まり、エスカレーションが発生した場合にのみ対応します。

AIの素晴らしい点は、店舗改善に直結する分析データを可視化してくれる、つまり、具体的にどの部分の改善や注意が必要かを明確に示してくれる点です。

お客様からのご意見には、必ず理由があります。もしネガティブなクチコミの多くが特定の分野（料理、スタッフの対応など）に集中している場合、そこには何らかの課題があると考えられます。

そのため、カスタマーサポートにおける優れたAIは、クチコミを単に収集するだけでなく、分析する機能を備えていなければなりません。

例えば、このスクリーンショットでは、デモ店舗のOSAT（顧客総合満足度）が様々なカテゴリーごとに細かく分析されており、各店舗で発生している主な問題も一目で確認できます。