株式会社GoalsはプレシリーズBラウンドで13.3億円の資金調達を実施し、累計調達額を40.9億円とした。調達資金はDX推進のための開発体制および営業体制強化に充当する。主力サービス「HANZO 自動発注」はAI予測を活用した自動発注で食材ロスや品切れを防ぎ、発注工数を削減。加えて人件費最適化や原価分析機能も提供し、今後は得られた需要データを基に在庫最適化サービスを開発し、食品産業全体の課題解決を目指す。
DX外食DXで食品ロス削減、13.3億円調達へ 日本
- この記事を参考にした事業アイデア
このニュースからのヒント
- AI自動発注で食材ロスを瞬時に抑制
- 手動発注の遅延が食材ロスや品切れを招いているが、AI発注を導入するとロスを即時に抑制し、発注工数も大幅に削減できる。
- 【課題】
手動発注の遅延 → 食材ロス・品切れ発生
【解決】
AI自動発注システム導入 → 発注精度と速度向上
【結果】
食材ロス削減・発注工数省力化 - AI予測で人件費を最適にコントロール
- 不適切な人員配置が人件費を膨張させているが、AI予測を活用すると需要に応じた最適シフトを自動生成し、コストを抑制できる。
- 【課題】
需要見積もり不足 → 過剰・不足シフト発生
【解決】
AI予測によるシフト自動生成 → 最適人員配置
【結果】
人件費の削減・労務管理工数低減 - 需要データで在庫適正化を実現
- 在庫データ不足で過剰在庫や欠品が頻発しているが、需要データ分析を組み合わせることで在庫水準を最適化し、ムダを排除できる。
- 【課題】
需要予測不正確 → 過剰・欠品在庫
【解決】
需要データ分析と連携 → 在庫最適化
【結果】
在庫コスト削減・顧客満足度向上
考えられる事業アイデア
- 飲食・小売の人件費を現場で削るAI＋人力シフト最適化事業
- 需要予測をAIで行い、人の調整は現場に近い運用チームが代行する「人力とAIのハイブリッド」シフト最適化サービス。単なるソフト販売ではなく、店舗のスタッフ構成や労務条件を考慮した運用設計と月次運用代行で人件費最適化を実現し、成功報酬で収益を得る。
- なぜ？多くの中小小売・飲食店は適正シフト構築ができず、過剰人員や欠員でコストと顧客満足が悪化する。ソフトだけでは現場抵抗が大きく効果が出にくいが、外注で運用を任せられる体制なら早期改善が可能。店舗側は初期投資を抑えつつ人件費削減を期待でき、当社は月額＋節約分の成果連動で収益化できる。
- どうする？まずPOSや売上データ、過去シフト、地域イベント情報を基に簡易なAI予測を作成し、週次で推奨シフト案を生成する。だが最終決定は当地のオペレーション担当（当社スタッフ）と店長の協議で行い、欠員対応や急な繁忙時の派遣調整も代行する。コミュニケーションは電話・チャットと、既存のスプレッドシート連携で始め、高度化は段階的に行う。料金は月額運用料（例：7〜15万円）＋人件費削減の一部成功報酬で、クライアント一店当たり年間で数十万〜数百万円の削減が見込めれば短期間で採算が取れる。
- ネーミングシフト整備隊 - 現場を整える即戦力としての印象を出す名称。
勤怠スマート運用 - 勤怠と運用の両面をスマートに扱うイメージ。
稼働最適化サービス - 人の稼働を最適化する機能を端的に示す。 - シナリオ① 事前診断パッケージ提供
└ 売上・来店データ、過去シフト、採用状況を分析し改善余地を提示
② AI予測モデルと提案テンプレートの導入
└ 既存データを基に短期予測（週次・日次）を作成する簡易モデルを構築
③ 運用代行チームの配置
└ 店長と当社担当が週次会議でシフト最終案を決定、急な欠員は代行で調整
④ 成果計測と報酬連動
└ 人件費改善額を指標に成果報酬を設定し、改善が見えた段階で契約を拡大
⑤ 横展開と業種最適化
└ カフェ、居酒屋、ドラッグストア等にテンプレートを適用し、業種別ノウハウを蓄積 - 独立飲食店の食材発注を丸ごと最適化する発注コンシェルジュビジネス
- 小規模飲食店の面倒な発注業務をAI予測と現地代行で一括代行し、食材ロス削減と欠品防止を実現する。店舗は発注工数をほぼゼロにでき、発注ミスや過剰在庫によるコストを削減。事業者は導入手数料＋月額運用料＋成功報酬で収益化する。
- なぜ？小規模店は発注担当者のスキル依存や手作業による遅延でロス・欠品が発生しやすい。多くはIT投資に踏み切れない一方で、月数万円程度のコストなら投資に前向き。食材コストを月5%削減できれば利益改善が明確で、導入効果が短期で見えるため採用が進みやすい。
- どうする？店舗に軽量な導入キット（タブレットor既存のPCで動く管理画面）を設置し、POSや手書き発注の既存データをCSVで取り込み、週次・日次の需要予測を行う。AIが発注案を提示し、現地の発注担当または当社の代行チームが最終発注を代行するハイブリッド運用で浸透を早める。初期は近隣エリアで現地サポートを行い、ノウハウを固めたらリモート化。収益は初期導入費（設置・初期チューニング）＋月額運用料（予測・代行含む）＋月次成果報酬（ロス削減分の一部）で得る。技術は既存の時系列予測ライブラリ、クラウドの簡易ダッシュボード、SMS/電話での確認フローを活用し、自前開発は最小限に抑える。
- ネーミング発注まるごと隊 - 店舗の発注を丸ごと請け負う直感的なイメージを表現。
ロスゼロ発注所 - 食材ロス削減を前面に出した分かりやすい表現。
発注コンシェルジュサービス - 人が伴走する安心感と専門性を示す名称。 - シナリオ① ターゲット選定と仮説検証
└ 独立系飲食店（席数20〜50）、カフェ、居酒屋をエリア限定で選定し、発注フローと食材ロス実態をヒアリング
② 最小実行可能プロダクト（MVP）準備
└ 既存POSのCSV/手書き入力テンプレートと連携する簡易ダッシュボード、週次予測エンジンの構築
③ パイロット運用（3〜6店舗）
└ 代行チームが実際に発注を代行し、ロス・欠品・工数の変化をデータで計測
④ 料金設計と契約モデル確定
└ 導入費（5万〜15万）＋月額（3万〜10万）＋成果報酬（ロス削減額の10〜20%）で採算確認
⑤ スケールと運用効率化
└ 近接エリアでスタッフを集中配置し、予測モデルの自動化を進めてリモート代行へ移行 - 地域飲食店の在庫コストを保証する共同仕入れサブスクサービス
- 需要予測を元に地域の複数小規模店舗で共同発注を行い、過剰在庫リスクを当社が一定期間保証するサブスク型の共同仕入れサービス。店舗は発注リスクと単価を同時に低減でき、当社は定額収入＋仕入れマージンで安定化を図る。
- なぜ？小店舗は少量発注ゆえ仕入れ単価が高く、過剰在庫リスクも店舗負担。近隣店舗を束ねて発注ロットをまとめれば仕入れ単価を下げられ、AIによる需要把握で適正な納品量を設計すれば廃棄も抑えられる。さらに当社が短期在庫保証（例：一定期間内に売れなければ買い取りor値引き）を付ければ、店舗の導入障壁が下がる。
- どうする？まずは同一商圏内の同カテゴリ店舗（カフェ系、弁当屋、居酒屋の小ロット食材）を10店舗程度集め、週次で需要予測を行い最適発注ロットを決定する。仕入れは地域の卸業者と契約し、共同発注で割引を確保。サービスは月額サブスク（数量に応じた段階課金）＋仕入れマージンで収益化し、在庫保証をオプション料金で提供。技術面は予測エンジンと在庫管理テンプレート、発注スケジュールをクラウドで共有する程度に留め、フル開発は後回しにする。
- ネーミングみんなでまとめ買い倶楽部 - 地域共同購入の親しみやすさを出した名称。
丸ごと在庫保証サブスク - 在庫保証という差別化要素を前面に出す名称。
地域発注アライアンス - 地域連携による共同発注の力を表現。 - シナリオ① 商圏パイロットの組成
└ 同一エリアで同類店舗を10店ほど集め、現状発注・在庫コストを把握
② 共同仕入れルールと卸先交渉
└ ロット・納期・返品条件を調整し、割引率と信頼できる卸業者を確保
③ 需要予測と発注スケジュール設計
└ 週次予測で共同発注量を算出し、各店への最適配分ルールを策定
④ 在庫保証スキーム導入
└ 一定期間内に売れなかった在庫の買い取り条件や割引処理を定義し、オプションとして提供
⑤ サブスク運用と拡大
└ 月額モデルで収益を安定させ、効果が出た商圏を横展開
