導入事例・飲食・営業支援／AIレコメンド
飲食店レコメンドAIプロダクトのプロトタイプ開発
担当者の経験年数に左右されず、利用シーンに合う提案を同じ品質で行えるようになります。
- 対象
- 店舗紹介・会員向け推薦サービス
- 期間
- プロトタイプ開発
- 費用
- 約200万円（税別）
- 公開日・更新日
- /
結果
- 提案時間 探す手間が不要に
- 提案品質 経験年数に依存しない
- 判断材料 運用画面まで確認可
課題
会員や営業担当が、目的・好み・人数・利用シーンに合う飲食店を毎回手作業で探して提案していました。単なる店舗一覧ではなく、利用者の文脈に合わせて候補を絞り込み、推薦理由まで説明できるプロダクト体験が必要でした。
- 条件検索だけでは、会食・接待・記念日などの文脈に合う提案になりにくい
- 営業担当の経験に依存し、提案品質や推薦理由が属人化する
- 会員情報、店舗情報、推薦履歴を一つの体験として扱いたい
作ったもの
React + Honoで、AI推薦セクション、飲食店一覧・詳細、推薦ダイアログ、会員管理、営業担当ダッシュボードまで含むプロトタイプを構築。店舗データと利用者の条件をもとに、AIが候補を絞り込み、提案理由を添えてレコメンドする業務アプリとして設計しました。
- 希望条件・利用シーン・会員属性をもとに飲食店候補を提示するAI推薦UIを実装
- 店舗カード、詳細画面、推薦ダイアログをつなぎ、提案までの導線をプロトタイプ化
- 会員管理、担当者向けダッシュボード、Hono APIを含む構成で検証可能にした
結果
毎回ゼロから店を探して提案する時間が要らなくなりました。会食か接待か記念日かで出てくる候補が変わり、なぜその店なのかも一緒に返るため、担当者の経験年数に関係なく同じ質の提案ができます。会員管理や担当者向けの画面まで動くので、運用の形まで含めて社内で判断できます。
Beekleだからできたこと
ベテランの暗黙知を、理由を説明できるAI体験へ変える
担当者の経験年数に左右されず、利用シーンに合う提案を同じ品質で行えるようになります。
会食・接待・記念日などの文脈と会員属性をもとに候補を絞り、推薦理由まで返すAI推薦UIと営業ダッシュボードを構築しました。
Beekleは、AIの推薦ロジックだけでなく、それを現場が使うための会員情報・店舗情報・推薦UI・担当者ダッシュボードまで一体で設計できます。この案件でも、利用シーンや会員属性から候補を出すだけでなく、推薦理由を表示し、そのまま営業担当が提案に使える業務導線までプロトタイプ化しました。
発注判断の裏側
このお客さまが、何と比べ、何を不安に感じ、なぜBeekleに決めたか。
- 不安だったこと
- 推薦の理由を説明できず、営業が提案に使えないことが不安でした。
- 決め手
- デザイン性と、プロトタイプを作る速さが決め手になりました。
よくある質問
- Q. 飲食店レコメンドAIプロダクトのプロトタイプ開発では、何が課題でしたか？
- A. 会員や営業担当が、目的・好み・人数・利用シーンに合う飲食店を毎回手作業で探して提案していました。単なる店舗一覧ではなく、利用者の文脈に合わせて候補を絞り込み、推薦理由まで説明できるプロダクト体験が必要でした。
- Q. 飲食店レコメンドAIプロダクトのプロトタイプ開発の費用はいくらでしたか？
- A. 約200万円（税別）です。
- Q. 飲食店レコメンドAIプロダクトのプロトタイプ開発で、何が変わりましたか？
- A. 毎回ゼロから店を探して提案する時間が要らなくなりました。会食か接待か記念日かで出てくる候補が変わり、なぜその店なのかも一緒に返るため、担当者の経験年数に関係なく同じ質の提案ができます。会員管理や担当者向けの画面まで動くので、運用の形まで含めて社内で判断できます。
- Q. なぜBeekleに依頼したのですか？
- A. デザイン性と、プロトタイプを作る速さが決め手になりました。