株式会社モスフードサービスは提携先とともに、AIドライブスルーの実証実験を開始。音声対話AIが受注を担い、店舗スタッフが補完するハイブリッド応対により音声認識精度の課題を解消。2026年度中に5店舗で展開し、店舗オペレーションとホスピタリティの高度化を図る。さらに、低カロリー提案やキャラクター応答などを検証し、ブランド体験を拡張する。
AIAIドライブスルー実証へ、ハイブリッド応対で接客進化 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
- ハイブリッド応対で注文ミスを瞬時に削減
- 店舗での音声認識エラーにより顧客満足度が低下しているが、AI受注とスタッフサポートを組み合わせたハイブリッド応対を導入し、注文精度を高めることで接客品質を効率的に向上させる。
- 【課題】
音声AIの認識精度低下 → 注文ミスで顧客満足低下
【解決】
AI受注＋スタッフサポートのハイブリッド応対
【結果】
注文精度向上 → ホスピタリティと満足度アップ - 音声対話AIで人手不足を即解消
- 突発的な人手不足でピーク時の対応が遅延しているが、音声対話AIが受注業務を自動化し、スタッフを調理や接客に集中させることで運用効率と顧客体験を同時に改善する。
- 【課題】
人手不足でピーク時対応が遅延
【解決】
音声対話AIで受注自動化しスタッフ配分最適化
【結果】
業務効率化 → 待ち時間短縮と満足度向上 - カスタマイズ対話でブランド体験を拡張
- 汎用的なAI応対がブランドイメージと乖離しているが、ブランドガイドラインに沿った対話設計を実装し、一貫性のある接客を提供して顧客ロイヤルティを強化する。
- 【課題】
汎用AI応対がブランドイメージと不一致
【解決】
ブランドガイドラインに基づく対話カスタマイズ
【結果】
一貫性ある体験 → ロイヤルティ向上
考えられる事業アイデア
- 飲食店向けハイブリッドAIで接客品質と売上を向上させる運用支援ビジネス
- 人手不足や注文ミス、多言語対応の課題を抱える飲食店に対し、AIによる簡易注文補助やFAQ対応と、スタッフの連携を最適化する運用モデルを提供します。これにより、顧客体験の向上と業務効率化を両立させ、安定的な売上増に貢献します。
- なぜ？多くの飲食店では、人手不足によるピーク時の対応遅延や、オーダーミスの発生が顧客満足度低下の大きな原因となっています。高価なAIシステムを導入しても、その運用を定着させ、スタッフとAIが効果的に連携する仕組みがなければ、真の価値は生まれません。特に中小規模の飲食店は、導入後の運用ノウハウが不足しがちです。ここに、既存のAIツールを活用しつつ、店舗の特性に合わせた運用設計とスタッフ教育、継続的な改善サポートを提供することで、明確なニーズに応えることができます。顧客は、効率化だけでなく、「注文ミスがない安心感」「スムーズな情報提供」「パーソナライズされた接客」という具体的なメリットにお金を払うでしょう。
- どうする？まず、小規模な飲食店をターゲットに、既存の音声認識AIやチャットボットサービスを導入します。これは直接のAI開発ではなく、既存SaaSの連携・カスタマイズが中心となります。具体的には、来店客からの定型的な質問（メニュー内容、営業時間、アレルギー情報など）に対応するAIチャットボットの設置や、モバイルオーダー、またはスタッフが注文を受ける際の音声認識補助ツールを導入します。我々の主要サービスは、これらのAIツールの導入支援に加えて、AIと人間スタッフが連携して働くための「運用フロー」の設計、スタッフへのトレーニング、そして導入後の効果測定と継続的な改善提案です。例えば、AIが受けた注文をスタッフが最終確認するハイブリッド型の注文システムや、AIが収集した顧客の好みをスタッフが接客に活かす仕組みなどを構築します。外注リソースとしては、初期のAIツール設定やデザインの一部をフリーランスに依頼し、我々は企画・運用設計・顧客サポートに注力します。店舗型事業として現地での導入支援やトレーニングを提供しつつ、無店舗型・オンライン型で遠隔での運用サポートを行います。
- ネーミングフードアシスト - 飲食店の運営をAIでアシストし、スムーズなサービス提供を支援する意味を込める。
オーダープラス - 注文業務に付加価値を加え、ミスなく効率的な店舗運営を実現するイメージ。
エンゲージサポート - 顧客と店舗スタッフの良好な関係構築をテクノロジーでサポートする意味合い。 - シナリオ① ターゲット市場とニーズの特定
└ 小規模・中規模飲食店の具体的な課題（人手不足、注文ミス、多言語対応）を深掘り
② 既存AIツールの選定と連携モデルの構築
└ 汎用チャットボット、音声認識API、モバイルオーダーSaaSなどから最適な組み合わせを検討
③ 飲食店向け運用フローの設計
└ AIとスタッフの役割分担、情報連携、緊急時対応などの具体的なオペレーションを策定
④ パイロット店舗での導入と検証
└ 初期費用を抑えたトライアル導入を実施し、効果測定とフィードバック収集を行う
⑤ スタッフ向けトレーニングと定期サポート
└ AI活用スキルの向上、顧客対応の質改善を目的とした研修と継続的な運用支援
⑥ サービス改善と横展開
└ 成果データに基づきサービス内容を最適化し、地域内での成功事例として横展開 - 個人店舗向けにAI応対システムの導入サポートと運用代行で安定収益を生み出す事業
- 個人経営の飲食店や小売店にとって音声AIシステムの導入は技術的ハードルが高く、導入後の運用も困難です。店舗の特色に合わせたAI応対システムの設計・導入・運用を包括的にサポートし、人手不足解消と接客品質向上を実現する専門サービスを提供します。
- なぜ？個人店舗は大手チェーン店と異なり専門的なIT部門を持たず、AI技術の恩恵を受けにくい状況にあります。しかし人手不足や接客品質の向上ニーズは切実で、月額制のサポートサービスに対する支払い意欲が高いセグメントです。1店舗あたり月額5-10万円の継続収入が見込め、100店舗で年間6,000万円-1億2,000万円の安定収益基盤を構築できます。
- どうする？まず地域密着型の個人飲食店20店舗をターゲットに、既存の音声認識APIとクラウドサービスを活用した簡易システムを構築します。店舗ごとのメニュー登録、ブランドトーンに合わせた応対スクリプト作成、注文データの管理画面提供を一括で行い、導入から運用まで全てワンストップで提供します。技術開発は外注し、自身は営業・カスタマイズ・運用サポートに特化することで初期投資を抑制します。
- ネーミング店舗AIパートナー - 個人店舗にとってのAI技術導入における頼れるパートナーという立ち位置を明確に表現。
スマート接客サポート - AI技術を活用した接客の向上と、それを支援するサービスの両面を表現。
みせAIアシスト - 「みせ」という親しみやすい表現とAIアシスト機能を組み合わせ、個人店舗に寄り添う姿勢を表現。 - シナリオ① 市場調査とターゲット選定
└ 地域の個人飲食店・小売店の経営課題、IT活用状況、支払い能力を調査
② システム基盤の構築
└ 音声認識API、クラウドサービス、管理画面開発を外注で実現
③ パイロット導入
└ 協力店舗3-5店舗で実証実験を行い、効果測定とシステム改善を実施
④ 営業体制の確立
└ 店舗訪問営業、導入後サポート体制、料金体系の最適化
⑤ 事業拡大と継続改善
└ 成功事例を活用した新規開拓、サービス機能拡張、他地域展開 - ブランドに沿った対話設計と運用の定期提供サービス
- 小売店や飲食店チェーンに対して、ブランドトーンや業務フローに沿った音声対話設計を制作・提供し、定期的な改善と運用サポートを行うサブスクリプション型サービス。導入企業は既存の受注機器を使いつつ対話コンテンツだけを外部委託できるため初期負担が小さい。継続的なチューニングと運用レポートで模倣困難な顧客接点を作り、顧客ロイヤルティの向上と運用効率化を両立する。
- なぜ？汎用的な音声応対はブランドイメージと乖離することが多く、結果的に顧客満足を下げるリスクがある。特に地域密着や個性の強い業態ではブランドに合わせた対話設計が重要で、外部の専門チームに任せることで短期間に品質を担保できるため、導入決定が早くなる。
- どうする？クライアントごとにブランドガイドをヒアリングし、優先メニュー・典型的な応対パターンを抽出して対話スクリプトを設計する。音声認識のチューニングは既存エンジンの学習データとして蓄積し、定期的にアップデートを行うことで改善を継続する。提供は月額契約で、初回は診断とスクリプト設計のパッケージを販売し、その後は運用・改善・レポートを定期提供する。テンプレート化可能な対話設計はライセンス化し、個別カスタマイズは追加料金で提供することで収益性を高める。
- ネーミング調和対話設計 - ブランドと対話を調和させる意図を示す名称。
トーン合わせ音声運用 - トーン（口調）重視の運用を直球で表現。
会話匠サービス - 対話設計を職人的に仕上げるイメージを出す。 - シナリオ① ターゲット業態の選定と初期顧客開拓
└ ブランド志向が強い小〜中規模チェーンを優先し、紹介ネットワークで初期案件を確保
② ブランド診断と対話テンプレート作成
└ ヒアリングでガイドラインを確立し、業態別テンプレートを設計
③ 初期導入とデータ収集
└ 少数店舗で導入して利用ログを収集し、学習データとして活用
④ 定期運用と改善サイクルの確立
└ 月次レポートと四半期ごとのチューニングで品質を維持・向上
⑤ ライセンス化とスケール戦略
└ 汎用テンプレートをパッケージ化してライセンス供与、複数店舗導入を促進
