老舗菓子店の詰め合わせ提案を生成AI化、新人教育が1日75分短縮の手応え

最も効いたのは、ノウハウを規則として言語化させるのではなく、ベテラン社員に「私だったらこのような詰め合わせにする」という完成形を答えてもらい、その回答を集約してデータベース化した点だと考えられます。判断の理由を整理して書き出す作業は当人にも負担が大きく、抜け落ちも起きやすいのに対し、実際に組んだ結果であればアンケートで集められます。全パターンを網羅しようとせず、実例の集合を生成AIのデータソースに据えた割り切りが、マニュアル化では成立しなかった知見の形式化を可能にしたのでしょう。

次に注目したいのは、利用場面から逆算して機能を削ったUI設計です。操作を簡単にする案として音声対応も検討されましたが、接客中に使うことは難しいという理由で見送られています。残ったのは、iPad上で価格を設定し、必要に応じて商品を選ぶという最小限の操作だけ。この「わかりやすくシンプルなUIにする」という方針を店舗の意見を踏まえて詰めていった進め方は、道具が現場で実際に使われるかどうかを左右する部分です。

推進の足場としては、山形県中小企業パワーアップ補助金という外部制度と、開発を担う株式会社G-genとの役割分担が組み合わされています。木村屋側が現場の要件とベテランの知見を提供し、G-genが実装を受け持つ構図で、専門知識のない発注側にも分かるよう細かく説明し、現場の声を反映した改修に素早く対応するという関わり方が取られました。自社に開発機能を持たない中小企業が生成AIを業務に組み込むうえで、この分担のつくり方は再現性のある型といえます。