フランチャイズ経営者が ChatGPT Work で現金照合の時間を 94% 削減

Ted Taylor 氏は半導体業界で 25 年間のキャリアを積んだ後、飲食業界に入りました。現在は独立したフランチャイズ経営者として、ニューメキシコ州で Schlotzsky’s と Cinnabon の両ブランドを併設した店舗を 3 店経営しています。

ファストフード店の経営では、顧客体験に気を配る一方で、メニューの価格設定、人員配置、設備の保守、社内規定の整備など、お客様には見えない多くの業務もこなす必要があります。Ted 氏は、こうした業務全体を効率化するために OpenAI の技術を活用しています。

Ted 氏は ChatGPT で調査や文書の下書きといった時間のかかる作業を効率化しています。また、ChatGPT Work を使って価格、売上、予測、シフト、労務に関する大量のデータを収集・分析し、各店舗で対応が必要な点について提案を得ています。その結果、価格改定にかかる時間を 95% 削減し、給与計算も毎回 4 時間短縮できました。

毎年行うメニューの価格改定には、複雑な分析が必要です。料理ごとの原価、商品の人気度、近隣の競合店の価格、量、そして店頭注文とデリバリー注文の採算の違いまで考慮しなければなりません。Ted 氏は ChatGPT Work を使ってこれらの要素を総合的に分析し、以前は 5 日かかっていた価格の推奨案を 1～2 時間で得ています。

まず ChatGPT Work で近隣の競合店の価格動向や提供量、料理の品質を比較・調査し、それを基に価格設定の目標と戦略を定めます。次に、メニューをカテゴリー別にまとめ、現在の店頭価格とデリバリー価格を記載した一覧を ChatGPT Work に渡します。主に先ほどの ChatGPT の分析を基に、店頭とデリバリーそれぞれで全体としてどれくらい値上げしたいか、どの商品で値上げ幅を大きく、あるいは小さくするかを指定します。

商品別の販売履歴や仕入れ価格を追加すれば、さらに詳細な分析も可能です。ChatGPT Work はこれらの情報を使い、価格変更が売上に及ぼす影響を推定し、原価目標に合わせて商品ごとの価格を最適化できます。

ChatGPT Work は、推奨する店頭価格とデリバリー価格をスプレッドシートにまとめて返します。さらに、顧客の維持、値上げによる心理的な抵抗の抑制、追加商品の効果的な位置づけなど、経営成果の最大化を目指す全体的な価格戦略と、個々の価格変更を結びつけてくれます。

Ted 氏は初めて ChatGPT Work を価格設定に使った際、自分でも手作業で分析を行いました。「ChatGPT Work は地域の競合をより深く比較してくれたので、一部の商品で競争力を損なうような値上げを避けられました」と Ted 氏は語ります。Ted 氏はすぐに、まず ChatGPT で価格の推奨案を作る方法に切り替えました。

Ted 氏は人件費の管理に ChatGPT Work を 2 つの方法で活用しています。3 店舗の労働時間や人件費の状況を確認することと、週間シフトをより効率よく組む方法を試すことです。

労務分析のために、Ted 氏は売上と労務のデータへの読み取り専用アクセス権を ChatGPT Work に付与しました。分析を実行すると、シフト上の予定労働時間、予算で想定した労働時間、実際の労働時間を、売上予測および売上実績と照らし合わせます。過去 12 週間のデータも確認し、日常的に売上予測を上回る、または下回る店舗の傾向を考慮します。作成されるレポートでは、残業、予定を超えたシフト、人手不足の時間帯を指摘し、店長が確認すべき点を明確に示します。

シフト作成の試行では、各従業員の役割、研修履歴、勤務可能時間、給与を記載した名簿と、売上規模に応じて店舗に必要な人員数を ChatGPT Work に渡しました。Ted 氏と店長は、ChatGPT Work のシフト案を店長自身が組む場合と比較しました。その結果、繁忙時に人員を増やすタイミングについて足りないルールを見つけ、ChatGPT Work への指示を改善しました。

現在、ChatGPT Work はその店舗のシフト全体を作成しています。店長は内容を確認し、必要に応じて調整したうえで、店舗のシフト管理システムに入力します。Ted 氏の試算では、シフトの改善により、将来的には 3 店舗全体で売上に占める時給制従業員の人件費の割合を 1～2 ポイント下げられる可能性があります。これにより年間 5 万～10 万ドルのフリーキャッシュフローを生み出し、昇給、賞与、事業への投資、利益分配の増額に充てられると考えています。

Ted 氏は人事規定の策定から現金照合、備品や修理の依頼管理まで、日々の業務にも ChatGPT Work を活用しています。 

ニューメキシコ州が飲食店に対し、体液による汚染が発生した際の対応手順を書面で備えるよう義務づけたとき、Ted 氏は ChatGPT を使って約 30 秒で草案を作成しました。従業員ハンドブックに載せるソーシャルメディア利用規定が必要になった際も、ChatGPT の支援で素早く草案を作成しました。その後、外部の人事専門会社が確認しましたが、修正は一切不要でした。

Ted 氏は ChatGPT Work を使って、3 店舗の現金照合を毎月行っています。各店舗の現金取引データと銀行の取引明細をアップロードすると、ChatGPT Work が各取引を対応する入金と照合します。以前は 3 時間かかっていた毎月の照合作業が、今では 5～10 分で済みます。また、給与計算に必要なデータを ChatGPT Work で集計することで、給与計算のたびに発生していた手作業を 4 時間削減しました。

店舗運営を円滑にするために、Ted 氏は ChatGPT Work を使い、従業員が備品や修理を依頼できるウェブポータルも構築しました。このポータルは専用のメールアドレスを通じて Ted 氏に通知を送り、各依頼の対応状況を追跡します。

Ted 氏の ChatGPT Work 活用法は、どの小規模事業者にとっても実践しやすいものです。自分が判断を下すときと同じデータや指針を ChatGPT に渡し、その出力を自分で作業する場合と比較します。結果への信頼が高まるにつれ、事業のさまざまな業務へ活用範囲を広げていますが、実行に移す前には必ず結果を確認しています。

Ted 氏にとって、ChatGPT Work の価値は時間の節約だけにとどまりません。今では、以前なら見送っていたかもしれない分析にも取り組めます。そして、お客様や従業員、事業の成長により多くの時間を使えるようになりました。