飲食店におけるAIの活用事例15選！売上UPやロス・人件費削減など

人手不足や原材料費高騰など、飲食業界を取り巻く環境が厳しさを増す中、AI技術を活用して課題解決に取り組む企業が急増しています。

本記事では、実際に成果を上げている飲食店のAI活用事例を5つの軸に分けて15社分をご紹介。売上アップから食材ロス削減、人件費最適化まで、具体的な数値とともに詳しく解説します。

以下の記事ではAIの活用事例について業界別に取り上げています。

売上を20%以上伸ばした事例

売上向上を実現したAI活用事例として、以下の3社を紹介します。

・すかいらーくホールディングス（ガスト等）の配膳ロボット導入事例

・モスバーガーの音声対話型AIセルフレジ導入事例

・鳥貴族のAI電話予約応対システム導入事例

すかいらーくホールディングスが客席回転率向上で売上アップした事例

「猫ロボットで効率化だ！→採用も増えちゃいました」 ガストやしゃぶ葉で導入の配膳ロボット。運営会社も驚いた“意外な効果”を聞いた | 外食ビジネスのハテナ特捜最前線 | 東洋経済オンライン

項目	内容
企業名	すかいらーくホールディングス
業界	ファミリーレストランチェーン
ビフォー	配膳・下げ膳でスタッフが離席し、回転率・追加注文とも伸び悩み
アフター	約2,100店に3,000台導入で片付け完了時間35％短縮、ランチピーク回転率2ポイント向上、顧客満足度「満足以上」9割達成

すかいらーくホールディングスでは、人件費高騰と採用難で十分なホール人員を確保できず、ピーク時は配膳・片付けに追われて追加オーダー提案ができない状況でした。そこで猫型配膳ロボット「BellaBot」を導入。

AIナビゲーション機能を搭載したロボットが配膳と下げ膳を代行することで、スタッフの歩行数を25％削減し、接客時間を大幅に増やすことに成功。結果として人時売上の向上を実現しました。

特筆すべきは、ロボット専任インストラクターが全国を巡回し導入教育コストを最小化したこと。また、シニアや外国人など採用対象が広がり、採用件数が前年比120％に拡大する副次効果も生まれています。

モスバーガーが自然対話とアップセル提案で客単価向上した事例

AIセルフレジ（無人レジ）を実証実験

項目	内容
企業名	株式会社モスフードサービス
業界	ハンバーガーチェーン
ビフォー	ピーク時にレジ待ち行列、スタッフ不足で接客品質がばらつき
アフター	AIセルフレジで音声とレコメンド機能による自然対話を実現、注文待ち時間を大幅短縮

モスバーガーでは、人手不足下で「モス流おもてなし」を維持するため、無人レジにも接客品質を求めた独自のAIセルフレジを実証導入しました。このシステムは、ベテラン接客スタッフの対応を学習したAIが音声で自然な対話を行い、お客様の年齢や過去の注文履歴に基づいてパーソナライズされたおすすめメニューを提案。

音声による曖昧な入力にも類似メニュー候補を提示することで、注文離脱を防ぎながらアップセルを促進しています。NEDO（新エネルギー・産業技術総合開発機構）の「AIシステム共同開発支援事業」にも採択されており、技術面での信頼性も確保。待ち時間短縮と客単価向上を同時に実現した革新的な取り組みです。

鳥貴族がAI電話応対でネット予約を4.5倍に拡大した事例

【プレスリリース】鳥貴族、直営60店舗で「AIレセプション」を導入〜月間1万件以上の電話を対話型のAIが対応し、人手不足解消へ〜 | 【公式】ebica｜レストラン・飲食店向け予約管理システム

項目	内容
企業名	株式会社鳥貴族
業界	焼鳥居酒屋チェーン
ビフォー	ピーク時に電話が鳴り続けスタッフ離席、不応答多数で機会損失
アフター	直営60店でAIスタッフ「さゆり」が月間3万件を一次応対、ネット予約4.5倍、電話応答率向上

鳥貴族では、採用難と原価高の中で接客時間を確保する必要に迫られていました。そこで対話型AI「AIレセプション」を導入し、AIスタッフ「さゆり」が24時間365日フリートークで予約を完結できるシステムを構築。LINE CLOVAとebicaの連携により、空席状況の確認から近隣店の提案まで自動対応が可能になりました。

21店での先行導入でネット予約が4.5倍、電話予約も1.5倍に増加する効果を実証し、その後60店に拡大展開。月間1万件超の電話をAIに代替することで人件費を圧縮しつつ、予約取りこぼしを大幅に削減して売上向上に直結させています。

食材ロスを50%以上削減した事例

食材ロス削減を実現したAI活用事例として、以下の3社を紹介します。

・スシロー（FOOD & LIFE Companies）のAI需要予測とデジロー導入事例

・トリドールホールディングス（丸亀製麺）の需要予測SaaS導入事例

・ロイヤルホールディングスのAI自動発注システム導入事例

スシローがAI需要予測で食品ロス50%削減を実現した事例

スシロー未来型万博店、コンセプトは「まわるすしは、つづくすしへ。ーすし屋の未来 2050ー」―サステナブルな未来を表現した「あしたのサカナ」シリーズと「デジロー」で一歩先の回転すしの楽しさを表現― | 株式会社FOOD & LIFE COMPANIESのプレスリリース

項目	内容
企業名	株式会社あきんどスシロー
業界	回転寿司チェーン
ビフォー	Excel中心の需給管理でロス率高止まり、廃棄コストが収益圧迫
アフター	AI需要予測と完全オーダー制「デジロー」で食品ロス約50％削減、客単価3％向上（推定）

スシローでは、レーン上に最大10億件超の販売データを持つものの分析が属人的で、ロスや仕込み過多が頻発していました。そこでICタグとAIを組み合わせた需要予測システムを導入し、鮮度と廃棄をリアルタイムで最適化。さらに完全オーダー制「デジロー」の導入により、作り置きによる廃棄を大幅に削減しました。

大型デジタルビジョンによる演出で家族客の体験価値を維持しながら、サステナビリティレポートで「AI活用によるロス削減」を経営重要課題に位置付け。廃棄と省人化を同時達成する革新的なモデルとして業界から注目を集めています。

トリドールホールディングスが全800店舗でAI需要予測を展開した事例

株式会社トリドールホールディングス 様 需要予測導入事例

項目	内容
企業名	株式会社トリドールホールディングス
業界	讃岐うどんチェーン（丸亀製麺ほか）
ビフォー	経験則ベースの発注・仕込みで廃棄・光熱費が膨張、シフト組みも属人的
アフター	富士通ODMA需要予測SaaSを国内800店舗以上へ導入し、廃棄食材・水光熱コストを大幅削減、シフト・発注を自動化

トリドールホールディングスでは、「食の感動体験」を守るために発注過多で安全側に振れていたが、フードロスとエネルギー費が利益を圧迫する状況でした。そこで富士通のODMA需要予測SaaSを全823店にスケール展開し、チェーン全体で一元データ活用を実現。

需要予測AIにより「発注×調理×シフト」を一括最適化することで、廃棄削減だけでなくエネルギー消費まで最適化してカーボンニュートラル施策と連動させています。DXビジョン2028の柱として需要予測AIを明示し、半年で全店展開を完了した迅速な導入も特筆すべきポイントです。

ロイヤルホールディングスがAI自動発注で欠品・廃棄を大幅低減した事例

ロイヤルホストと天丼てんやの326店舗で、食材発注をAIで自動化 | IT Leaders

項目	内容
企業名	ロイヤルホールディングス株式会社
業界	ファミレス・和食チェーン
ビフォー	売上変動を人手で予測し発注過不足・廃棄が常態化
アフター	326店一斉にAI発注を稼働し、発注時間50％削減、欠品・廃棄を大幅低減

ロイヤルホールディングスでは、店舗ごとに属人化した発注でロスが増加し、バックヤード負荷が高い状況が続いていました。そこでGoalsの「HANZO自動発注」を326店に一斉導入。天候や直近販売データを自動学習することで品切れ率をほぼゼロに削減し、「心理的ストレスが軽くなった」と現場満足度も改善しています。

クラウドSaaSで全店同時リプレースを3か月という短期間で実現し、次段階としてセントラルキッチンの生産計画との連動も進行中。月額SaaSとAPI連携（POS・倉庫）により、スケーラブルな運用体制を構築しています。

人件費を30%以上最適化した事例

人件費最適化を実現したAI活用事例として、以下の3社を紹介します。

・物語コーポレーション（焼肉きんぐ）の配膳ロボット導入事例

・吉野家の食器洗浄ロボット導入事例

・松屋フーズのAIチャットボット導入事例

物語コーポレーションが配膳ロボットで月53万円の人件費削減を実現した事例

物語コーポレーションとソフトバンクロボティクスが飲食店の運営効率化および顧客体験価値の向上を目指し、包括的業務提携契約を締結 | NEWS | 物語コーポレーション

項目	内容
企業名	株式会社物語コーポレーション
業界	焼肉バイキングチェーン
ビフォー	1時間30往復の配膳でスタッフ疲弊・離職率高
アフター	Servi導入で月間53万円の人件費削減（時給1,500円換算）、接客時間確保で追加注文率アップ

焼肉きんぐを運営する物語コーポレーションでは、網交換や接客説明など本来価値業務に時間が割けずCS低下を招いていました。そこで配膳ロボット「Servi」を導入し、人とロボの最適分担で人件費を30％超カットすることに成功。

実証段階で歩行距離20％削減、残業時間月16時間削減のデータを確認し、522台のロボ追加導入を公式発表しています。下げ膳時間短縮により1日平均5回転を実現し売上も伸長。1台月額5万円からのサブスクリプション方式を採用し、AIカメラによるトレイ検知と複数台協調アルゴリズムにより、効率的な運用を実現しています。

吉野家が視触覚ロボハンドで人時生産性101.7%向上を達成した事例

漬け置きした各種食器を自動で取り出す！ 吉野家と食器洗浄用ロボット共同開発【FingerVision】 | フードファン！ | FOOD FUN！

項目	内容
企業名	株式会社吉野家
業界	牛丼チェーン
ビフォー	皿を523秒かけて手作業でラックへ配置、手荒れ・怪我もリスク
アフター	視触覚ロボハンドで289秒に短縮し、人時生産性101.7％向上

吉野家では、ピーク時に接客スタッフが洗い場支援に回らざるを得ず、CS低下と離職要因になっていました。そこでFingerVisionの「視触覚」センサを搭載したロボハンドを導入し、水槽内の食器をAIが認識・把持して自動ラックイン作業を実現。

多品種食器や油汚れを「滑り検知」付きでロボが処理することで、作業時間を大幅短縮しながら手荒れリスクも低減しました。汎用ロボ設計により1,200店舗への水平展開を検討中で、約4か月のPoC（概念実証）を経て実用化にめどをつけています。人間が行うには負担の大きい作業をロボットが代替する好例として注目されています。

松屋フーズがAIチャットボットで電話対応を41.5%削減した事例

『松屋フーズ』全国1200店舗から本社に寄せられる問い合わせをチャットボットが24時間自動で回答！業務効率化と労働時間削減の実現に向けて、店舗のDX化を推進するための独自の知恵とその運用スタイルに迫る！（株式会社松屋フーズホールディングス） – ユーザーローカルのAIチャットボット 導入事例

項目	内容
企業名	株式会社松屋フーズホールディングス
業界	牛めし・とんかつチェーン
ビフォー	月8,000件の電話が本社に集中、15名体制で対応
アフター	AIボットが24時間応答し電話41.5％削減、解決率60％超を達成

松屋フーズでは、本社が夜間も電話待機し、店舗も待ち時間が長く業務が滞る状況でした。そこでUserLocalのAIチャットボットを導入し、1,200店×5部門で「自己解決文化」を醸成。課題FAQをExcelで一括登録することで1週間で運用を開始し、LINEキャラクター「マッキー」でUI向上を図って利用者数を月6,000人まで拡大しました。

生成AI連携により自然な対話が可能で、月間1万件以上の問い合わせをAIが自動対応。今後は顧客向けチャットにも水平展開を予定しており、SaaS月額とFAQ運用のみという低コストで大きな効果を実現しています。

顧客体験を向上させ再来店率を高めた事例

顧客体験向上を実現したAI活用事例として、以下の3社を紹介します。

・くら寿司のAIカメラ迷惑行為検知システム導入事例

・サイゼリヤの来店予測AIと配膳ロボット導入事例

・幸楽苑の非接触型配膳ロボット導入事例

くら寿司がAIカメラで安心・安全な環境を復活させた事例

くら寿司、迷惑行為の監視に「新AIカメラシステム」を業界初導入、すし皿カバーの不審な開閉を検知 | 知財図鑑

項目	内容
企業名	くら寿司株式会社
業界	回転寿司チェーン
ビフォー	SNS拡散型の迷惑行為で安全性・ブランド信頼が毀損
アフター	レーン上AIカメラが不審開閉を検知し即時通報、2023年3月全店舗導入で炎上リスクを大幅低減

くら寿司では、一連の迷惑動画事件で来店客が減少し、株価も一時急落する深刻な事態に陥りました。そこで「業界初」となる新AIカメラシステムを全国導入し、AI監視と遠隔支援で「安心して回る」体験を復活させることに成功。レーン上の不審な開閉行為をAI画像解析で自動検知し、本部遠隔支援システムと連携して現場負担を最小化しています。

既存のAI皿カウントシステムの拡張として開発されたため、導入コストを抑制しながらIoT遠隔モニタリング機能を実現。レーン数を維持したまま衛生意識を向上させ、回転寿司文化の存続に貢献した取り組みとして高く評価されています。

サイゼリヤが来店予測AIで売上予測誤差25%改善を実現した事例

待ち時間短縮や食品ロス削減を実現！AIを活用した来店予測の魅力とは？ | DXを推進するAIポータルメディア「AIsmiley」

項目	内容
企業名	株式会社サイゼリヤ
業界	イタリアンファミレス
ビフォー	勘頼みの発注で廃棄が発生、ピーク時のホール負荷が高い
アフター	NTT corevoによる来客予測で売上予測誤差25％削減、配膳ロボ「サービスショットα2」実証で下げ膳時間30％短縮

サイゼリヤでは、低単価モデルゆえロス率が即利益に影響し、人手不足で回転率向上も困難な状況でした。そこでNTTドコモの近未来人数×売上モデルによる来客予測を導入し、店長予測より来店誤差を25％改善して仕込み最適化を実現。

同時に配膳ロボット「サービスショットα2」を裏方運用に徹することで「スタッフの歩行距離20％削減」も達成しています。AI需要予測と下げ膳ロボットでロスと労務を同時削減する複合的なアプローチが特徴的で、都内6店での実証を経てエリア展開を検討中。AFS自律ロボとの組み合わせにより、効率性と顧客体験の両立を図っています。

幸楽苑が非接触型配膳ロボットで接触不安を解消した事例

NewsRelease_20200820.pdf

項目	内容
企業名	株式会社幸楽苑ホールディングス
業界	ラーメンチェーン
ビフォー	コロナ禍で接触不安とスタッフ負担が増大
アフター	業界初AI配膳ロボ実証で非接触サービスとスタッフ移動距離50％削減を実現

幸楽苑では、コロナ禍で来店客の感染不安と人手不足が同時に顕在化し、非接触ニーズが高騰していました。そこでラーメン業界初となるAI配膳ロボ「K-1号」の実証実験を実施。1か月の模擬店舗検証で皿形状や動線を最適化し、ロボ頭部センサーによる衝突ゼロを実証しました。

JSP ROBOTの自律走行AI技術により、感染対策と省人化を両立する「ロボ従業員」として機能。家族連れの来店動機に貢献し客数回復を促進するとともに、非接触型サービスの先駆けとして業界から注目を集めています。実店舗5店での展開を経て全店展開を検討中です。

新規サービスでビジネスモデルを革新した事例

ビジネスモデル革新を実現したAI活用事例として、以下の3社を紹介します。

・アンデルセンの画像認識AIレジ導入事例

・プロントの自動調理ロボット導入事例 ・リンガーハットの需要予測AI

・自動発注システム導入事例

アンデルセンが画像認識AIレジで会計革命を実現した事例

画像認識AIレジがパン屋の人手不足を解消？ 人間がAIを助ける「発想転換」がカギ | WORK MILL

項目	内容
企業名	株式会社アンデルセン
業界	ベーカリー
ビフォー	100種超のパンを手打ち会計でレジ行列、人員10名が必要
アフター	AI画像レジでレジ台数5→3台、レジ担当10→5名、待ち時間ほぼゼロを実現

アンデルセンでは、多品種・非バーコード商材ゆえ新人教育コストが高く、ピーク時待ち行列が機会損失になっていました。そこで「BakeryScan」画像認識AIレジを導入し、「パンにバーコード不要」の会計革命を実現。画像識別率98％を達成し、新人でも初日からレジ担当が可能になりました。

政府会議提出資料で省人化と売上アップを公式データ化し、300店500台導入を達成。障がい者就労支援にも効果を発揮し、導入コスト180万〜300万円/台でも十分なROIを確保。株式会社ブレインの独自ディープラーニング技術により、複雑な形状のパンでも高精度で識別できる革新的なシステムとして評価されています。

プロントが自動調理ロボットで調理時間45秒を実現した事例

1食あたり最速４５秒で調理！世界初のパスタ自動調理ロボット、「P-Robo」が実店舗で稼働開始 | TechMagic株式会社のプレスリリース

項目	内容
企業名	株式会社プロントコーポレーション
業界	パスタ専門店
ビフォー	高火力IH×職人技で品質ばらつき、調理1食75秒超、人手2〜3名が必要
アフター	P-Roboが45秒調理・4鍋同時稼働でスタッフ1〜2名省人化を実現

プロントの「エビノスパゲッティ」では、技能依存と人手不足を同時に抱え、回転率が上げられない状況でした。そこで特許取得の全自動パスタ調理ロボ「P-Robo」を導入し、「高速×均質」を実現。1時間最大90食、品質98％再現率を公式データで公表し、鍋洗浄も自動化して食品安全リスクを低減しています。

TechMagicのディープラーニング制御により、初号店1年弱で設置を完了。「未来の食卓」コンセプトで体験価値を訴求しながら、従来75秒超かかっていた調理を45秒に短縮し、スタッフ1名削減と品質均質化を同時に達成。新業態開発における革新的な取り組みとして注目されています。

リンガーハットが緊急事態対応型AIで食品ロス20%削減を達成した事例

飲食業のDX: 需要予測システムと管理アプリ開発の事例

項目	内容
企業名	株式会社リンガーハット
業界	長崎ちゃんぽん・とんかつチェーン
ビフォー	パンデミックで既存予測が破綻、発注・シフト作成に10時間/店が必要
アフター	緊急事態対応型AIで食品ロス20％削減、シフト作業80％削減（10時間→2時間）、2024年に直営492店へ展開

リンガーハットでは、需要激変で従来モデルが崩壊し、手修正が限界に達していました。そこでパロアルトインサイトと共同開発したマルチモデルによる緊急事態対応型AIを導入。気象・災害・感染状況を自動重み付けして予測し、有事モードへ瞬時切替えで在庫・人員を同時最適化することに成功しました。

1時間粒度×店舗別の需要に応じた自動発注・配置により、POS・倉庫・勤怠をAPI接続で連携。PoCから10か月で全国直営店へスケールし、人手不足とロス削減が喫緊課題だった同社のビジネスモデルを根本から革新。危機対応力を内包したAIシステムとして、他社からも注目を集めています。

飲食店がAI活用を成功させるポイント

飲食店でのAI導入を成功させるためのポイントとして、以下の5つが重要になります。

課題を具体化する

AI導入前に「何の課題を解決したいのか」を明確にすることが最重要です。単に「効率化したい」ではなく、「ピーク時の配膳業務で1日30分の残業が発生している」「食材ロスが売上の3％を占めており、月10万円の損失になっている」といった具体的な数値と業務内容を特定しましょう。

小規模PoCを実施する

PoC（Proof of Concept：概念実証）とは、本格導入前に小規模でシステムの有効性を検証することです。いきなり全店舗への導入は失敗リスクが高いため、1〜3店舗での実証実験から始めることが重要。この段階で効果測定を行い、課題や改善点を洗い出します。

データ基盤を整備する

AIの精度向上にはデータの蓄積と品質が不可欠。POSデータ、顧客データ、在庫データなどが適切に記録・管理されている状態を作る必要があります。データがExcelファイルで分散管理されている状況では、AI活用の効果は限定的になってしまいます。

現場教育を行う

どれほど優秀なAIシステムでも、現場スタッフが使いこなせなければ意味がありません。システムの操作方法だけでなく、「なぜこのシステムを導入するのか」という目的の共有も重要です。

KPIを継続モニタリングする

AI導入後は効果測定を継続的に行い、必要に応じてシステムの調整を実施します。売上向上、コスト削減、作業時間短縮など、導入目的に応じたKPI（重要業績指標）を設定し、月次または週次でモニタリング。

補助金・助成金について

AI導入には初期費用が必要ですが、活用できる補助金制度があります。主要な制度として以下が挙げられます。

飲食店がAIの導入に使える補助金

中小企業がITツールを導入する際の費用を支援する制度で、AI関連システムも対象となります。補助率は1/2〜3/4、補助上限額は最大450万円。飲食店の場合、POSシステムや需要予測システム、予約管理システムなどが該当する可能性があります。申請には事前にIT導入支援事業者の選定が必要で、年度ごとに公募期間が設定されています。

事業再構築補助金

新分野展開や業態転換を図る事業者を対象とした大型補助金制度。

AI導入により新たなビジネスモデルを構築する場合に活用できます。補助上限額は最大1億円と高額ですが、要件が厳しく、認定支援機関と連携した事業計画の策定が必要。飲食店がテイクアウト専門店への転換や無人店舗の開発を行う際などに適用される可能性があります。

地方自治体DX補助金

各都道府県や市町村が独自に実施するデジタル化支援制度。

地域によって内容や条件が大きく異なりますが、国の制度より申請しやすい場合があります。地元の商工会議所や自治体のホームページで最新情報を確認し、地域特性を活かした支援制度がないか調べてみましょう。

人材開発支援助成金

従業員のデジタルスキル向上を目的とした研修費用を支援する制度。

AI操作研修やデータ分析研修の受講費用が対象となります。補助率は最大75％で、AIシステム導入と合わせて活用することで、現場教育コストを削減できます。

グリーン成長戦略関連補助金

環境負荷軽減に寄与するAI活用に対する支援制度。

食品ロス削減や省エネ効果があるシステムが対象となる場合があります。カーボンニュートラル実現に向けた政府方針に沿った取り組みとして、今後拡充される可能性が高い分野です。

飲食店のAI導入ならニューラルオプト

飲食店でのAI活用をお考えなら、合同会社ニューラルオプトにご相談ください。世界的生成AIであるChatGPTの開発に携わっているAI開発企業として、日本で展開されているChatGPTの裏側に携わった実績があります。

当社の最大の特徴は、単なる開発会社ではなく課題解決コンサルティングから対応できること。「失敗リスクを最小化する」をコンセプトに、課題の具体化から解決策の提案、組織への定着支援、運用改善まで総合的に支援します。データサイエンスの知見も豊富で、データマイニングやテキストマイニングにも対応可能。

ECサイト「eBay」の価格自動設定AIや手書き文字のAI認識システムなど、多様な業界での開発実績を活かし、飲食店特有の課題に最適化されたソリューションを提供。課題解決から相談したい、失敗リスクを抑えたいとお考えの飲食店様に特におすすめです。