すかいらーくグループ：生成AIで接客品質を可視化、「いらあり」プロジェクトで顧客体験を革新

Before

すかいらーくグループは「ガスト」「ジョナサン」「バーミヤン」など20以上のブランドを展開し、全国約3,000店舗を運営する日本最大級の外食チェーンである。年間約3.5億人もの来訪客を迎える同社は、長年にわたって安定したサービス品質の提供を顧客価値の中核に据えてきた。これほど大規模な店舗網を持つ外食産業において、一貫した接客品質の維持は極めて複雑な経営課題となっている。特に接客における挨拶は、来店客の第一印象を決定づける重要な要素として位置づけられ、ブランド価値の根幹を支える要素であった。

同社は業界をリードするデジタル変革に積極的に取り組んでおり、2020年にデジタルメニューブックを導入し、2022年にはネコ型配膳ロボットを展開するなど、店舗オペレーションの自動化を段階的に推進してきた。これらのDX施策により、注文から料理提供までの効率性は大幅に向上し、人件費削減と業務負荷軽減に一定の成果を上げていた。しかし、自動化が進むにつれて、来店客と店舗クルーの物理的な接点が減少するという予期しない課題が浮上した。デジタル化による利便性向上の一方で、人的サービスの質的管理がより困難になっていたのである。

最も深刻な問題は、接客品質、特に挨拶の品質を客観的に計測する手段がないことであった。従来の評価方法は店長や管理者の主観的な観察に依存しており、「いらっしゃいませ」「ありがとうございました」といった基本的な挨拶がどの程度実施されているか、その品質はどうかを定量的に把握することができなかった。この結果、サービス品質の管理が属人的になり、店舗間での品質のばらつきが生じる要因となっていた。特に繁忙時間帯における接客品質の低下や、新人スタッフの教育効果の測定が困難である点は、年間3.5億人という膨大な顧客数を考慮すると、深刻な経済的損失リスクを孕んでいた。

さらに、売上分析についてもデータ専門部署に閉じられており、マーケティング部門が自らデータを活用できない状態が続いていた。店舗現場で発生する様々なデータが有効活用されることなく、経営判断やサービス改善の機会を逸している状況があった。3,000店舗から生成される膨大なデータを十分に活用できないことは、競争優位性の観点からも重要な課題となっていた。

AI導入内容

「いらあり」プロジェクトの技術基盤

すかいらーくグループは接客品質の可視化という課題を解決するため、 Google Cloud の生成AI「Gemini」 を活用した「いらあり（挨拶あり）」プロジェクトを開始した。このプロジェクトは、店舗でのスタッフの発話を録音し、AIを用いて「いらっしゃいませ」「ありがとうございました」などの挨拶を自動的に分析・評価する革新的なシステムである。

システムの核心となるのは、店舗に設置された専用デバイスによる音声データの収集とAI解析である。店舗内でスタッフが発した音声を高精度で録音し、Gemini等のAIが「いらっしゃいませ」「ありがとうございました」の発話を精密に分析する。AIカメラとの連携により、24時間分の膨大なデータから必要な箇所のみを効率的に抽出し、処理負荷を最適化している。この統合的なアプローチにより、音声と映像の相関分析が可能となり、より正確な接客状況の把握を実現している。

先進的なアーキテクチャ設計

技術アーキテクチャの最大の特徴は、BigQueryから直接Cloud Storageの音声データを書き起こし処理する先進的な設計にある。この構成により、大量の音声データを効率的に処理し、リアルタイムに近い分析が実現されている。従来の音声解析システムでは複雑なデータ移行プロセスが必要だったが、GoogleCloudの統合環境を活用することで、シームレスなデータフローを構築した。

分析結果は発話率と挨拶クオリティとしてスコア化され、営業チームに定期的に共有される仕組みとなっている。これにより、店舗ごと、時間帯ごと、さらには個人レベルでの接客品質の詳細な把握が初めて可能となった。スコアリングアルゴリズムは、発話の有無だけでなく、音声の明瞭度、トーン、タイミングなどの質的要素も評価対象としている。

革新的な開発体制と期間短縮

開発においては、Google Cloud TAP（Technical Acceleration Program）を戦略的に活用し、従来2-3ヶ月を要していたプロトタイプ開発をわずか2日で完成させることに成功した。これは従来比約98%の期間短縮に相当する革新的な成果である。TAPプログラムでは、Google Cloudの技術エキスパートが直接開発支援を行い、最適なアーキテクチャ設計から実装まで一貫したサポートを提供した。この結果、通常であれば数ヶ月の要件定義と設計フェーズを大幅に短縮し、迅速なPoC（概念実証）検証が可能となった。

マルチプラットフォームAI戦略

「いらあり」プロジェクトと並行して、Azure OpenAI Serviceを活用した「Co店長」プロジェクトも推進されている。デジタルメニューブックの既存タブレットインフラを活用し、来店客と自然な会話を行いながら商品をおすすめする「AIロボ」を開発した。このシステムは、顧客の好みや過去の注文履歴を参考にしながら、パーソナライズされた提案を行う機能を持つ。さらに、来店客との会話内容を要約し日報を自動生成する機能により、店舗運営の効率化と顧客インサイトの蓄積を同時に実現している。

データ活用の民主化においては、Gemini in BigQueryを導入し、技術的な専門知識を持たないマーケティング部門スタッフでも直接データ分析を行えるようにした。自然言語でのクエリ実行機能により、SQLの専門知識がなくても業務部門が自律的にデータを活用できる環境を構築し、データドリブンな意思決定の組織的な浸透を図っている。

After

「いらあり」プロジェクトの導入により、すかいらーくグループは接客品質管理において革新的な成果を達成した。最も顕著な技術的成果は、プロトタイプ開発期間を2-3ヶ月から2日に短縮し、約98%の期間削減を実現したことである。Google Cloud TAPの戦略的活用により、従来は長期間を要していたシステム開発が劇的に加速化され、アイデアから実証までのサイクルタイムが根本的に変革された。この開発速度の向上は、今後の新規AI施策展開における強力な競争優位性となっている。

接客品質の可視化という本来の目的においても、挨拶品質の客観的計測が初めて可能となり、店舗運営における画期的な変化をもたらした。発話率とクオリティのスコア化により、これまで主観的だった接客評価が定量的なデータに基づく管理へと転換された。これにより、店舗間の品質格差の詳細な把握と、改善施策の効果測定が精密に行えるようになっている。特に繁忙時間帯における接客品質の維持や、新人教育の進捗管理において、客観的な指標に基づく改善サイクルが確立されている。

顧客体験と組織文化の変革においても注目すべき成果が現れている。「AIロボとの会話を楽しむリピーターが出現」するなど、AI技術が新たな付加価値を創出し、顧客エンゲージメント向上に寄与している。さらに重要な変化として、店舗クルーから自発的にAI活用提案が生まれる文化が醸成されている。この現場主導のイノベーション文化は、AI導入が単なる業務効率化ツールから、組織全体の創造性向上基盤へと発展していることを示している。厨房における店舗クルー支援への展開も開始されており、AI活用の範囲は着実に拡大している。マーケティング部門がSQLなしでデータ分析可能になったことで、データ活用の民主化も進展し、全社的なデータドリブン経営の基盤が構築されている。これらの成果は、3,000店舗という大規模チェーンにおけるAI活用のベストプラクティスとして、業界全体への波及効果も期待されている。