いま抱えている課題を教えてください。外食フランチャイズの事例から最適な答えを見つけます
自分の空間はどうか見る飲食店の現場の課題
サービス空間で先に読むシグナル
店舗の衛生を一貫した基準で
清潔さは店舗の第一印象であり、信頼につながります。整理・清潔の状態を同じ基準で比べ、忙しい時間帯でも対応すべき場所が分かるよう支援します。
混み合う瞬間を先に読み取ります
待ち列が長くなると離脱につながります。混雑と座席の状態をあわせて読み、混み合う前に接客と回転を準備できるよう支援します。
厨房の清潔さと準備スピードを一緒に見ます
調理台の整理状態と準備スピードを確認し、清潔基準を守りながら回転率が落ちないよう支援します。
飲食空間シミュレーション
待機列と着席動線を一緒に見ます
注文・受取・着席へ続く流れを再生し、座席構成と運用変更案を比べます。
意思決定の段階
実際のグループ人数に座席構成を合わせる
01 / 07 · 観察
ランチピーク、列が伸びても空いた椅子が残ります。
1〜2人組が4人席を使い、別の組は受取口付近で席を待ちます。
観察時間
平日12:00–13:30
仮想観察データと同一seedシミュレーションによる意思決定例です。
業態別の適用
レストランとカフェでは、混み合い方が違います
レストラン
厨房とホールが同時に詰まります。調理の順序と席の回転が互いを止める地点を読み取り、変える場所を提案します。
調理スペース
調理エリアで移動と待ちが重なる区間を特定し、動線と配置を変える地点を提案します。
ウェイティング・席の回転
入口のウェイティングと席の回転を一緒に読み取り、席を空ける順序と案内の時点を見極めます。
食材の発注
食材が減る速度を読み取り、発注の時点を提案します。
カフェ
ピークは短く、繰り返します。レジの待ちとホールの混雑を一緒に読み取り、混む前に動かす人員を提案します。
レジの待ち
レジの待ち列とホールの混雑を一緒に読み取り、閾値に達する前に知らせます。
席・滞在
席ごとの利用人数と滞在を読み取り、テーブル構成を変える根拠をお渡しします。
原材料の発注
牛乳のように消費の速い品目の流れを読み取り、追加発注の時点を提案します。
厨房を見張る目ではなく、調理スペースの流れを読み取るデータです。入力の時点で匿名化し、元の映像は保存しません。
発注提案のフロー
在庫が切れる前に、承認ひとつで発注まで
消費がいつもより速くなると、先にお知らせします。
- 1消費のサイン棚と材料の状態から、いつもより速い消費の流れを読み取ります。
- 2発注の提案品目と数量、そう提案した理由を一緒に上げます。
- 人が確定承認ひとつで発注書が出ます。承認しなければ、何も出ません。
Before · After
混んでから対応から、混む前に備えるへ
先に気づく運営
store queue · saai care待ち・混雑を先に検知し、混む前に人員を動かし席を回します。
- 混雑の閾値前にアラート
- 曜日・時間帯のピーク周期を予測
- 待つお客様を逃す前に応対
3人
待ち人数
4分
予想待ち
無人運営に切り替えると、これらのシグナルはさらに強力になります。 無人店舗ソリューションを見る
「ピークタイムにすべてを自分で見るのは難しかったのですが、混み合う流れと衛生状態を一緒に見ることで前もって準備できます。スタッフが替わっても運営がぶれません。」
カフェ運営の店主
飲食店
4人テーブルの平均利用が1.1〜1.8名だと確認し、2人テーブルと1・2人向けセットに切り替えた店舗は利用客と売上が約10%伸びました。
* 導入事例に基づく例。店舗条件により異なる場合があります。
自店の条件でも可能か気になったら
導入のご相談導入プロセス
パイロットから全店舗まで、3つのステップ
- 01
パイロット
2〜4週間
1〜3店舗で、すでにあるCCTVのまま始めます。
新規機器・初期費用の負担なし
- 02
検証
4〜8週間
KPIのベースラインを定め、改善効果を数値で確認します。
効果がなければ、ここで止めて構いません
- 03
全店舗展開
本部のスケジュールに合わせて
検証済みの運営基準を、全店舗に同じ方法で複製します。
店舗ごとのバラつきなく標準化
* 期間は代表例。店舗数や現場条件により異なります。
- 特許103件の技術検証
- SOC 2 · PIPA 認証・遵守
- 累計1,700台以上のカメラ接続
- 8+ パートナーブランド