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飲食業界におけるAI技術

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人工知能(AI)は社会におけるあらゆるテクノロジー革新のインパクトを凌駕するほどのイノベーションへの道を切り開き、多くの産業の重要な転換局面に影響を与えています。そしてレストラン業界もAIとは無縁ではありません。
 
レストラン業界におけるAIは、過去10年間のあいだに目まぐるしい需要増に見舞われ、AIがビジネスの現場に登場することで、どれほどポジティブなインパクトを与えうるのかということが明らかになってきています。レストランではAIを業務フローに実装し始めており、ビジネスの上昇軌道を促すいくつものチャンスが見出されています。
 
ここでは、AIがどのように今日のレストラン業界を変革してきたかをご紹介していきましょう。
 
1.フード・デリバリーアプリ
 
モバイル宅配アプリにAIが投入されたのは一昔前。イノベーションの積み重ねとテクノロジーの進歩によって、フード・デリバリーアプリはスマートフォンを持っている誰もが利用するアプリになりました。
 
ユーザーの検索履歴を分析してパーソナライズされたレコメンデーションを提供するスマートな機械学習エンジンの登場によって、レストランはAIによる利益を大いに享受できるようになっています。人工知能は大多数の人々の食事へのアクセス方法を根底から変革し、機械学習アルゴリズムによって提供された精密な予測を通じて宅配時間を大幅に効率化しています。
 
2.音声アシスタントによる注文
 
絶えず発展を続ける音声アシスタント機能をレストランが取り入れるのは時間の問題に過ぎないと言われてたのは数年前。Amazon社によるEchoやGoogle社のGoogle Homeといったソフトウェアの登場とともに、AIはレストラン業界にまったく新しい顧客層をもたらすようになりました。
 
AI開発者たちは、ドライブスルー型の多くのレストラン・チェーンにおいて、スマート音声アシスタントによるオーダーをはじめとして、このテクノロジーをレストランに組み込むための新しくそしてイノベーティブな方策を展開。POSシステムはデジタル音声アシスタントのサポートによって間もなく音声注文を可能にする程度に効率的な発展を遂げ、顧客が注文をする際の労力をさらに削減するのに寄与することになるでしょう。
 
3. カスタマーエクスペリエンスの改善
 
AIはレストランやホテルで利用されるカスタマーエクスペリエンス向けソフトウェアのさまざまな機能を強化するにあたって、とても重要な役割を演じています。さらに、AIは顧客行動をモニタリングする目的にも使われており、どういったことが顧客にポジティブあるいはネガティブに作用するかのヒントを提供しています。これにより、レストランがカスタマーのエンゲージメントにおいてポジティブな印象付けを促進するのに大きく貢献してもいます。
 
レストラン・ビジネスにおけるAIは、カスタマーエクスペリエンスを強化するためのソリューションをマネジメントに提案しやすくするための方策も提供しています。フィードバックを分析したり、総括的な報告書を作成したり、あるいは顧客行動についての貴重な洞察を提供したりといったかたちで、AIhaレストランにカスタマーエクスペリエンスを改善するにあたって多大なる利益をもたらしているのです。
 
4.スケジューリング
 
AIの登場によって大幅に改善されたにも関わらず日の目を見る機会の少ない分野として、スケジューリングが挙げられます。このエリアにおけるソリューションは、レストラン・ビジネスにおいてAIのもたらした大きなベネフィットのひとつ。スタッフの空き状況を最大限に効率化してスケジュールを作成し、関係者に事前に通知する機能の登場によって、レストランのオペレーションの品質を高い状態のまま安定・保持しやすくなりました。
 
POSシステムとの関連においては、単にそれぞれの機能性を向上させるだけにとどまらず、顧客のニーズに応じるための貴重な時間を確保することにも配慮をしつつ、スケジュールを巧みにまとめあげることを可能にしています。
 
5. 購買コストの削減およびスマートな在庫マネジメント
 
POSシステムにAIを取り入れたレストランでは、在庫アイテムがどのように利用されているかを細かくマネジメントに伝達するシステムをベースに、そこに蓄積されたデータの包括的な分析によって、著しくコストを削減することを実現しています。それぞれの利用状況をトラッキングし、必要な分だけを注文することによって、過剰在庫や期限切れによる廃棄処分を回避することができるのです。
 
この機能を活用し、従業員がレシピに適切に従いながら調理を行い、かつ決められた適切な分量を顧客に提供しているかをモニタリングすることも可能。これによって無駄な廃棄や窃盗などを回避することにもつながり、購買や在庫マネジメントにおけるコストを大幅にセーブできるようになりました。

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