飲食・サービス業の導入事例

「店長が現場に立てる時間が、週 3 時間増えた」

この記事は、Claude（クロード）を貴社の業務に組み込む導入支援サービス『ClaudeNow』を飲食店に導入させていただいた、オーナー店長 N 様へのインタビューです。

名古屋市内で居酒屋 3 店舗を構える飲食店。店長が毎週日曜の夜にシフト作成で 3 時間、口コミ返信に毎日 30 分を使っていた現場の話を、ClaudeNow が入って 4 ヶ月後にオーナー店長 N 様に伺った。

お話を聞いた方

飲食店　オーナー店長 N 様

従業員 24 名 / 居酒屋 3 店舗 / 愛知県名古屋市・飲食業

この記事のポイント

30 秒で把握

BEFORE

導入前の課題

店長が毎週日曜の夜にシフト作成 3 時間、毎日 30 分の口コミ返信。現場対応の余力が削られていた。

AFTER

導入後の主な成果

店長の事務時間週 6 時間 → 30 分。Google マップ評価 3.6 → 4.1、アルバイト 1 年定着率 32% → 68%。

ClaudeNow が提供したもの

ClaudeNow が LINE 公式でのシフト希望集約と AI シフト表自動生成、Google マップ・食べログの口コミ返信 AI、3 店舗別カスタマイズまで一括構築。

01以前は、どんな状態でしたか？

ClaudeNow 編集部

このたびは ClaudeNow をご利用いただきありがとうございました。まずは今回ご依頼いただいた背景と、導入前の店舗運営の状況からお伺いできればと思います。 3 店舗を回されている中で、店長業務のうち特に時間を食っていたのはどのあたりでしたでしょうか。

N オーナー

ダントツでシフト作成です。アルバイト 8 名から LINE で『来週の希望シフト』が個別に届く。それを Excel に転記して、調整して、また LINE で確定を返す。日曜の夜に毎週 3 時間、これが何年も続いていました。店長 3 名がそれぞれ自店舗で同じことをやっているので、会社全体で週 9 時間がシフト作成に消えている計算でした。

ClaudeNow 編集部

毎週日曜の夜にシフト作成、というのは家族の時間も削られそうですね…。それと並行して、Google マップや食べログの口コミ返信も店長さんがご自身で対応されていたのでしょうか。

N オーナー

Google マップと食べログで、3 店舗合計で日に 5〜6 件の口コミが入ります。返信しないと評価に影響するので、毎晩 30 分かけて返していました。クレームが来ていると、その日眠れない、というのが正直なところ。返信が遅れて評価が下がる、というのも常態化していて、Google マップ平均 3.6 まで落ちていました。

02ClaudeNow を選んだ決め手は？

ClaudeNow 編集部

クレームで眠れない、というのは現場ならではのリアルな話ですね。続いて、AI 導入のパートナー選定について伺わせてください。飲食向けの SaaS や、自社専用の開発も含めて比較されていたかと思いますが、どんな選択肢が並んでいましたでしょうか。

N オーナー

「Airシフト」「シフオプ」みたいなシフト管理 SaaS は一通り検討しました。ただ、3 店舗それぞれ店長の組み方ルールが違うので、テンプレ機能では再現しきれない。じゃあフルスクラッチで自社専用シフト AI を頼もうとしたら、見積もりが 400〜500 万円。3 店舗の居酒屋にこの一括投資は無理です。そこに ClaudeNow さんが『Claude で月額制の低価格カスタムでいけます』と提案してくれました。

ClaudeNow 編集部

業界 SaaS では多店舗の組み方ルール差まで吸収できない、というのは飲食店オーナーから多く伺う声です。最終的に ClaudeNow にお決めいただいた決め手はどこにあったのでしょうか。

N オーナー

店長 3 名それぞれの暗黙ルールを各店舗 1 日ずつかけて聞き取り、店舗別の最適シフトを学習する AI を月額数万円で作ってくれる、という設計でした。フルスクラッチの 1/10 以下の投資で 3 店舗の特性まで反映した『当社仕様』が手に入るなら、これは断る理由がないと判断しました。

03ClaudeNow さんは、どんな進め方をしてくれたんですか？

ClaudeNow 編集部

店長の皆さまの権限が侵食されない設計、というのは私たちも最初から大切にしてきた線引きでしたので、納得して進めていただけたのは何よりです。ここからは、AI シフトの作り込みについてもう少し詳しく伺わせてください。3 店舗それぞれの店長さんのシフトの組み方を、私たちはどんな手順で AI に学習させていったのでしょうか。

N オーナー

まず ClaudeNow さんが各店舗に 1 日入って、店長 3 名が普段どうシフトを組んでいるかを観察してくれました。『この曜日は 3 名必要』『新人は店長が必ず一緒に入る』『この 2 人を同じ時間にすると揉める』みたいな、店長の頭の中にあるルールを全部聞き出して AI に学習させてくれた。アルバイトの希望シフトを LINE 公式で集める仕組みも ClaudeNow さんが構築してくれて、私たちはほぼ何もしていません。

ClaudeNow 編集部

店長の頭の中にある暗黙ルールを言語化していくのは、私たちも一番手応えがあった工程でした。 3 店舗で客層も忙しい時間帯も違うとお伺いしていましたが、店舗別のカスタマイズはどのレベルまで踏み込んで行いましたでしょうか。

N オーナー

ええ。3 店舗それぞれ忙しい時間帯も顧客層も違うので、ClaudeNow さんが店舗別の最適シフトを AI に学習させてくれました。本店は週末重視、駅前店は平日夜重視、郊外店はランチ重視。最終的に店長が確認して微調整するだけで、ほぼそのまま通っています。立ち上げ後も毎月 ClaudeNow さんがレビューに来てくれて、シフトの精度を上げ続けてくれている。

04いま、どう変わりましたか？

ClaudeNow 編集部

店舗別のカスタマイズと毎月のレビューがしっかり回っているとのこと、こちらとしてもありがたい限りです。最後に、導入後 4 ヶ月の現場の変化を伺わせてください。週 3 時間使われていたシフト作成と、日々の口コミ対応を合わせて、店長さんの時間はどれくらい空きましたでしょうか。

N オーナー

週 3 時間のシフト作成と、毎日 30 分の口コミ対応で、合計週 6 時間 → 30 分です。これが現場に出る時間や、新メニュー開発に使える時間になりました。3 店舗合計で会社として週 18 時間が浮いた計算。アルバイト育成にも時間を使えるようになったのが大きいです。

ClaudeNow 編集部

会社全体で週 18 時間というのは、新規出店検討にも回せるレベルの時間ですね。口コミ返信の自動化については、評価そのものへの影響もあったとお聞きしているのですが、いかがでしょうか。

N オーナー

返信率が 100% になって、Google マップの平均評価が 3.6 → 4.1 に上がりました。返信内容も AI が当社のトーンを学習しているので、お客さんから『丁寧な返信ありがとうございます』と再来店時に言われることが増えました。新規来店も増えていて、3 店舗合計の月商が前年同月比で 12% 伸びています。

ClaudeNow 編集部

Google マップ評価 0.5 ポイント上昇と月商 12% 増、想定以上の結果でこちらも驚いています。他にも、導入時には狙っていなかった副次的な効果のようなものは出ていますでしょうか。

N オーナー

アルバイトの定着率が 32% → 68% に上がりました。シフト希望が通りやすくなったのと、店長が現場でアルバイトと話す時間が増えたのが効いていると思います。前は半年で辞めていたのが、いまは 1 年以上続く子が増えています。採用コストも明確に下がっていて、ClaudeNow さん 1 件の投資で会社全体が回り始めた感覚です。