飲食店向け
Claude Code・Codex 導入支援
— 「入れて終わり」にしない。飲食店が安全に使える業務設計まで伴走 —
Claude Code を導入したいが、お客様データの扱い・店長判断の線引き・スタッフ(ホール/キッチン)が本当に使えるかで止まっている——。 飲食店のClaude Code導入は、一般企業のAI導入とは違います。AIに任せる業務・人が判断する業務・入れてはいけない情報を分けるところから設計する必要があります。 AI鬼管理のClaude Code導入支援は、飲食店が安全に・現実的に、業務フローへClaude Codeを組み込むための設計・運用ルール作成と定着までの伴走支援です。
本研修では特に「POSレジ」「予約管理」「食材発注」など、飲食店業界に固有の業務シーンを題材として取り上げ、店長の判断業務に AI 支援が直接かみ合う設計に組み立てます。例としてオーナーが直面する「売上日報・シフト・発注・SNS投稿・口コミ返信を1人で抱え、店舗を回す時間がゼロ」という現場痛点に対し、Claude Code・Codex を実際に起動して「POS売上集計・SNS投稿案・口コミ返信ドラフトを自動生成、判断業務だけに集中」の解決パターンを実演します。
最終更新: 2026年5月
私たちが、約束すること
Claude Code を、
鬼管理する。
ツールを入れて終わり、ではない。
お客様データの扱い・店長判断の線引き・所内ルールまで設計しきって、初めて「安全に使える」。
そこまで運び切るのが、私たちの導入支援です。
■ 飲食店 の 店長 へ
店長の時間が、判断以外で消えていく問題に終止符を打つ。
Claude Code・Codex を 貴飲食店の日常業務 に組み込む。
3〜6ヶ月で 飲食店 の現業務に Claude Code・Codex を組み込む
導入支援形態は3-6ヶ月のハンズオン伴走です。飲食店の現状業務を可視化、Claude Code・Codex を組み込む業務を特定、データ分類と権限設計、業務フロー変更、現場メンバーへの実践指導、運用定着まで一貫して支援します。
導入支援終了時、店長と現場が Claude Code を飲食店の日常業務として使い続けられる状態になります。
扱う題材は、すべて貴飲食店の実業務。サンプル課題は一切使いません。
飲食店で Claude Code・Codex が変える業務
導入支援形態では飲食店の役割別痛点を3-6ヶ月かけて1つずつ Claude Code に置き換え、現場の業務フロー自体を書き直します。 飲食店導入支援は「POSレジ」「客単価」「シフト管理」の3軸ごとに業務フローを書き換え、3-6ヶ月後には店長が AI 統合済みの現業務を運用できる状態にします。
店長: 食材発注を曜日勘で決め、ロス率10-15%、人件費比率も読めない
→ Claude Code: 気温・天候・周辺イベント・前年同月データから来客予測、食材発注を最適化
オーナー: 売上日報・シフト・発注・SNS投稿・口コミ返信を1人で抱え、店舗を回す時間がゼロ
→ Claude Code: POS売上集計・SNS投稿案・口コミ返信ドラフトを自動生成、判断業務だけに集中
ホール責任者: 食べログ・ホットペッパー・ぐるなび・Tablecheckの予約システムが分散、ダブルブッキング発生
→ Claude Code: 予約サイト横断の空席統合管理、AIがダブルブッキングを事前検知
上記痛点を3-6ヶ月の伴走で1つずつ業務フローに統合、飲食店の現業務を AI 統合済みに変えます。 飲食店導入支援は「POSレジ」「客単価」「シフト管理」の3軸ごとに業務フローを書き換え、3-6ヶ月後には店長が AI 統合済みの現業務を運用できる状態にします。
いま、飲食店が Claude Code・Codex を必要とする理由
本導入支援形態(飲食店向け3-6ヶ月)で前提とする業界の現状認識は次の通りです。業務フロー設計の出発点になります。 飲食店導入支援は「POSレジ」「客単価」「シフト管理」の3軸ごとに業務フローを書き換え、3-6ヶ月後には店長が AI 統合済みの現業務を運用できる状態にします。
飲食店業界は、人手不足の深刻化、最低賃金高騰、食材原価上昇、フードデリバリー(Uber/出前館/Wolt)の手数料負担、SNS集客の必須化、コロナ後の客足回復のばらつきが同時進行しています。一方、テイクアウト/デリバリー併用・ゴーストレストラン・サブスク飲食は需要増。中小飲食店は店長/オーナーが採用/シフト管理/食材発注/予約管理/SNS/口コミ対応の全業務を抱え込む状態が多数派です。
この変化に対して、飲食店が AI を「予約管理の自動化」だけで導入するのは不十分です。日次の食材発注・在庫管理・予約管理・お客様対応・SNS投稿・口コミ返信・売上集計・スタッフシフト・採用といった月次/日次サイクルに Claude Code・Codex を組み込み、スタッフが「料理品質の維持」「お客様との会話」「リピート促進接客」といった人にしかできない高付加価値業務に集中できる体制を作る——これが本サービスが目指す姿です。
本サービスで扱う題材は、すべて貴飲食店の実業務(予約データ・食材発注/在庫・売上データ・口コミ・SNS投稿 等)です。サンプル課題は一切使いません。
本サービス(導入支援)で扱う 飲食店の案件全工程
導入支援3-6ヶ月(飲食店向け)では下記7工程すべてを Claude Code・Codex 統合済みフローに書き換えます。 飲食店導入支援は「POSレジ」「客単価」「シフト管理」の3軸ごとに業務フローを書き換え、3-6ヶ月後には店長が AI 統合済みの現業務を運用できる状態にします。
店長の 独占業務 と 他業界との競合・連携
導入支援3-6ヶ月(飲食店向け)では店長の独占業務領域を守りながら Claude Code・Codex を業務統合する設計を行います。 飲食店導入支援は「POSレジ」「客単価」「シフト管理」の3軸ごとに業務フローを書き換え、3-6ヶ月後には店長が AI 統合済みの現業務を運用できる状態にします。
飲食店業界に士業のような独占業務はない。ただし飲食店営業許可(食品衛生法)・防火管理者設置(消防法)・酒類提供は酒類販売業免許等の許認可が必要。 ここは Claude Code に「補助」させるが、最終判断は必ず店長が握る。
店長の領域: 中小飲食店の独自メニュー・常連客との関係性・AIで業務効率化して個店経営を維持
大手飲食チェーン(マック/サイゼリヤ 等)の領域: セントラルキッチン・全国チェーン・薄利多売・大量集客
店長の領域: デリバリー併用 + AIで個別店舗のリピート率向上・直接予約の比率を上げる
フードデリバリー(Uber/出前館/Wolt)の領域: デリバリーマーケット・配達網・手数料モデル
店長の領域: 予約サイト + AIで個別お客様のリピート率向上・自社予約の比率を上げる
予約サイト(食べログ/ホットペッパー)の領域: 新規集客プラットフォーム・口コミ集約・予約手数料モデル
店長の領域: 店舗運営+接客体験・ライブ感のある食事提供
ゴーストレストラン(デリバリー専用)の領域: 店舗を持たないデリバリー専用業態・低固定費
飲食店の 役割別 現場の痛点と AI支援(導入支援)
導入支援3-6ヶ月(飲食店向け)では下記の役割別痛点すべてに Claude Code・Codex を組み込み、業務フロー自体を書き換えます。 飲食店導入支援は「POSレジ」「客単価」「シフト管理」の3軸ごとに業務フローを書き換え、3-6ヶ月後には店長が AI 統合済みの現業務を運用できる状態にします。
食材発注を曜日勘で決め、ロス率10-15%、人件費比率も読めない
Claude Code支援: 気温・天候・周辺イベント・前年同月データから来客予測、食材発注を最適化
売上日報・シフト・発注・SNS投稿・口コミ返信を1人で抱え、店舗を回す時間がゼロ
Claude Code支援: POS売上集計・SNS投稿案・口コミ返信ドラフトを自動生成、判断業務だけに集中
食べログ・ホットペッパー・ぐるなび・Tablecheckの予約システムが分散、ダブルブッキング発生
Claude Code支援: 予約サイト横断の空席統合管理、AIがダブルブッキングを事前検知
導入支援形態では、上記役割別痛点すべてに Claude Code・Codex を組み込み、3-6ヶ月後には店長が AI 統合済み業務を運用できる状態にします。「POSレジ」「予約管理」を3-5週間ごとに順次対応します。
飲食店の KPI Before / After(導入支援)
導入支援形態(飲食店向け3-6ヶ月)では下記KPIすべての達成を目指し、毎週進捗レビューを行います。 飲食店導入支援は「POSレジ」「客単価」「シフト管理」の3軸ごとに業務フローを書き換え、3-6ヶ月後には店長が AI 統合済みの現業務を運用できる状態にします。
飲食店導入支援3-6ヶ月では下記 KPI を直接の到達目標として、現業務に Claude Code・Codex を組み込む際の優先順位を決めます。週次レビューで進捗を確認し、未達項目は即座に施策を見直します。店長+現場メンバー全員での総力戦です。
| 指標 | Before | AI After |
|---|---|---|
| 食材ロス率 | 10-15% | 5%以下 |
| FL比率(食材+人件費) | 62-68% | 58%以下 |
| 予約サイト横断ダブルブッキング | 月3-5件 | 0件 |
| 口コミ星評価 | 3.4-3.6 | 3.8以上(返信品質と速度で) |
導入支援形態では、上記KPI 指標すべてに Claude Code・Codex を組み込み、3-6ヶ月後には店長が AI 統合済み業務を運用できる状態にします。「POSレジ」「予約管理」を3-5週間ごとに順次対応します。
※ 上記 KPI は飲食店導入支援3-6ヶ月で直接到達を狙う目標値です。週次レビューと現業務統合により、終了時点での達成を目指します。
飲食店から よく聞かれる懸念と回答(導入支援)
飲食店の導入支援検討者からよく聞かれる懸念と回答です。3-6ヶ月の伴走中に詳細を詰めます。 飲食店導入支援は「POSレジ」「客単価」「シフト管理」の3軸ごとに業務フローを書き換え、3-6ヶ月後には店長が AI 統合済みの現業務を運用できる状態にします。
Q: 飲食店は現場勝負、AIは効かないのでは?
A: 現場の調理・接客は人手のまま。AIは発注・予約・口コミ・SNS・本部報告の事務を担当、店長を現場に戻します。
Q: POSレジ(Square/Airレジ/スマレジ)とAIは連携できる?
A: CSV/API連携で売上データを取得、AIが日次集計+発注提案+SNS投稿案を生成。POSベンダー非依存です。
Q: 口コミ返信をAIに任せて炎上しないか?
A: AIは返信案を生成、店長/オーナーが確認後に投稿。低評価返信ガイドライン(食材アレルギー/異物混入等)を内蔵。
Q: デリバリー(Uber/出前館)手数料が高い、AIで何ができる?
A: デリバリー専用メニュー設計・原価最適化・配送ピーク時シフト連動・客単価2,500円超え戦略をAIが提案します。
Q: シーズン繁忙(歓送迎会/夏フェス/年末)で対応できる?
A: 繁忙期データを学習し、シフト・発注・予約枠を自動増減。事前準備チェックリストも業態別に生成します。
導入支援形態では、上記よくある懸念すべてに Claude Code・Codex を組み込み、3-6ヶ月後には店長が AI 統合済み業務を運用できる状態にします。「POSレジ」「予約管理」を3-5週間ごとに順次対応します。
飲食店の中で 本サービス(導入支援)が選ばれる理由
導入支援形態(飲食店向け)の差別化は「現業務に Claude Code・Codex を組み込むまで3-6ヶ月伴走」。導入だけで終わるSI型との明確な差です。 飲食店導入支援は「POSレジ」「客単価」「シフト管理」の3軸ごとに業務フローを書き換え、3-6ヶ月後には店長が AI 統合済みの現業務を運用できる状態にします。
飲食店の周辺には複数の選択肢があります。同業他社、大手チェーン、SaaSベンダー、コンサルティング会社、それぞれが お客様 の課題に異なる角度から挑んでいます。本サービス(導入支援)は「店長が飲食店固有の判断業務に時間を取り戻す」点に特化しました。
vs 大手飲食チェーン(マック/サイゼリヤ 等) (低価格・大量集客領域)
飲食店の強み: 中小飲食店の独自メニュー・常連客との関係性・AIで業務効率化して個店経営を維持
大手飲食チェーン(マック/サイゼリヤ 等)の領域: セントラルキッチン・全国チェーン・薄利多売・大量集客
vs フードデリバリー(Uber/出前館/Wolt) (テイクアウト/デリバリー集客領域)
飲食店の強み: デリバリー併用 + AIで個別店舗のリピート率向上・直接予約の比率を上げる
フードデリバリー(Uber/出前館/Wolt)の領域: デリバリーマーケット・配達網・手数料モデル
vs 予約サイト(食べログ/ホットペッパー) (新規集客領域)
飲食店の強み: 予約サイト + AIで個別お客様のリピート率向上・自社予約の比率を上げる
予約サイト(食べログ/ホットペッパー)の領域: 新規集客プラットフォーム・口コミ集約・予約手数料モデル
vs ゴーストレストラン(デリバリー専用) (業態領域)
飲食店の強み: 店舗運営+接客体験・ライブ感のある食事提供
ゴーストレストラン(デリバリー専用)の領域: 店舗を持たないデリバリー専用業態・低固定費
飲食店 周辺選択肢との比較
本導入支援形態(飲食店向け3-6ヶ月)は業務フローへの組込みまで責任。SIや単発研修との違いを意識しています。 飲食店導入支援は「POSレジ」「客単価」「シフト管理」の3軸ごとに業務フローを書き換え、3-6ヶ月後には店長が AI 統合済みの現業務を運用できる状態にします。
飲食店がお客様対応や業務改善で頼る選択肢は、業界内同業、大手チェーン、SaaSベンダー、コンサル会社、フリーランス、そして本サービス(導入支援)です。下表は周辺選択肢の領域と、店長側の強みの整理です。
| 選択肢 | 向こうの領域 | 店長としての強み |
|---|---|---|
| 大手飲食チェーン(マック/サイゼリヤ 等) | セントラルキッチン・全国チェーン・薄利多売・大量集客 | 中小飲食店の独自メニュー・常連客との関係性・AIで業務効率化して個店経営を維持 |
| フードデリバリー(Uber/出前館/Wolt) | デリバリーマーケット・配達網・手数料モデル | デリバリー併用 + AIで個別店舗のリピート率向上・直接予約の比率を上げる |
| 予約サイト(食べログ/ホットペッパー) | 新規集客プラットフォーム・口コミ集約・予約手数料モデル | 予約サイト + AIで個別お客様のリピート率向上・自社予約の比率を上げる |
| ゴーストレストラン(デリバリー専用) | 店舗を持たないデリバリー専用業態・低固定費 | 店舗運営+接客体験・ライブ感のある食事提供 |
本サービスは「他選択肢の置き換え」ではなく、店長の判断業務に Claude Code を統合する形で、上記いずれの選択肢を採用していても並行運用できる設計です。
こんな 飲食店の方 に向いています(導入支援)
導入支援形態は「飲食店の店長+現場メンバー全員」で3-6ヶ月伴走できる方々に向きます。現業務に確実に組み込みたい方向け。 飲食店導入支援は「POSレジ」「客単価」「シフト管理」の3軸ごとに業務フローを書き換え、3-6ヶ月後には店長が AI 統合済みの現業務を運用できる状態にします。
悩み: 原価率高騰・人手不足・口コミ低下の3重苦、本部報告書類で営業時間が削られる
本気で導入を考えるきっかけ: 原価率が35%を超え、食材廃棄を見るのが嫌になった瞬間
悩み: 1店舗の運営に追われて2店舗目を出せない、属人化したオペレーションを標準化したい
本気で導入を考えるきっかけ: ベテランバイトが辞めた瞬間、引き継ぎ書が無いことに気づいた
悩み: 加盟店のオペ品質バラつき、本部監査が形式化
本気で導入を考えるきっかけ: 口コミ評価3.5を下回る店舗が増え、ブランド価値毀損を懸念した瞬間
3-6ヶ月後に「飲食店の現業務が Claude Code・Codex 統合済み」状態を目指す方は、本導入支援形態が最適です。 飲食店導入支援は「POSレジ」「客単価」「シフト管理」の3軸ごとに業務フローを書き換え、3-6ヶ月後には店長が AI 統合済みの現業務を運用できる状態にします。
導入支援の進め方
貴飲食店の業務とお客様データの実態を起点に設計するため、全飲食店に共通のテンプレートはあえて使いません。共通するのは、以下のステップで進める全体設計です。
現状ヒアリングと導入範囲の確定（どの業務に・誰が・どこまで使うか）
まず貴飲食店の業務フロー・お客様データの種類・スタッフ(ホール/キッチン)のリテラシーを一緒に棚卸しし、Claude Code を導入する範囲を確定します。 「どの業務から始めるか」「誰が使うか」「どこまでを対象にするか」——この範囲確定こそが、安全な導入の出発点です。
「AIに任せる／人が判断する／入れてはいけない情報」の線引き設計
店長判断・最終回答は店長が握り、資料整理・下書き・チェックリスト化は Claude Code に任せる——という境界を、貴飲食店の業務に沿って文書化します。 入れてはいけないお客様情報も具体的に定義し、スタッフ(ホール/キッチン)が迷わず守れる基準を作ります。
Claude Code 環境構築と運用ルールの文書化（permission mode・課金上限・権限分離）
確定した範囲に沿って Claude Code 環境を構築し、permission mode の事務所標準・課金の上限設定・スタッフ(ホール/キッチン)ごとの権限分離を運用ルールとして文書化します。 この段階で、貴飲食店には「誰が・何を・どこまで使ってよいか」が明記された運用ルールが揃います。
所内への展開と定着確認（運用開始後のフォロー）
最終段階では、設計した運用ルール(お客様データの扱い境界 / スタッフ(ホール/キッチン)ごとの permission 設計 / 出力レビューの責任分担 / 課金上限と監視)をスタッフ(ホール/キッチン)全員に展開し、実際に守られているか・スタッフ(ホール/キッチン)が迷う場面はないか・抜け道が発生していないかを、運用開始後の2〜4週間で実機を確認しながらフォローします。 新しい業務(新お客様 / 法改正 / 新業務パターン)が増えても同じ線引きの型で判断できる状態、つまり「導入支援終了後も運用が崩れない事務所」に持っていくことを、本導入支援のゴールに置いています。
飲食店が 本サービス(導入支援)で得るもの
導入支援形態(3-6ヶ月)で直接達成を目指すKPIです。飲食店の現業務に Claude Code・Codex を組み込み、運用定着までハンズオン伴走するため、導入支援終了時点での達成を狙います。 飲食店導入支援は「POSレジ」「客単価」「シフト管理」の3軸ごとに業務フローを書き換え、3-6ヶ月後には店長が AI 統合済みの現業務を運用できる状態にします。
導入前 Before: 10-15%
本サービス導入後 After: 5%以下
導入前 Before: 62-68%
本サービス導入後 After: 58%以下
導入前 Before: 月3-5件
本サービス導入後 After: 0件
導入前 Before: 3.4-3.6
本サービス導入後 After: 3.8以上(返信品質と速度で)
導入支援形態では、上記KPI 目標すべてに Claude Code・Codex を組み込み、3-6ヶ月後には店長が AI 統合済み業務を運用できる状態にします。「POSレジ」「予約管理」を3-5週間ごとに順次対応します。
※ 上記数値は導入支援3-6ヶ月で達成を目指す飲食店向け KPI です。週次レビューと現業務へのハンズオン統合により、終了時点での達成を狙います。
導入支援で作成する成果物
導入支援では、貴飲食店が Claude Code を安全に運用するための「設計書」を成果物としてお渡しします。
お客様データ取り扱い基準書
「外部AIに渡してよいデータ(個人情報を含まない集計値・税法解釈・既に公開済みの情報) / 加工が必要なデータ(個人情報をマスキングしてから渡す) / 渡してはいけないデータ(マイナンバー・特定顧客の財務詳細など守秘義務の中核)」の3分類基準を、貴飲食店の情報セキュリティ規程・守秘義務の運用に沿って、具体的なデータ種別ごとに定義した文書。スタッフ(ホール/キッチン)が迷わず判断できる粒度まで踏み込みます。
permission mode 事務所標準ルール
Claude Code の permission mode(file write / shell execute / external network call の許可レベル)を、スタッフ(ホール/キッチン)ごと・業務ごとにどう設定するかの標準。「経理担当は file write OK、shell execute は要承認」「新人スタッフ(ホール/キッチン)は全コマンド承認制」「店長は full access」——のような飲食店の運用ポリシーとして文書化。新人が入ってもスタッフ(ホール/キッチン)間で齟齬が出ない粒度まで定義。
課金上限・権限分離設計書
スタッフ(ホール/キッチン)ごとの月額課金上限(個人 $50 / マネージャー $200 / 飲食店全体 $500 など)、API キーの管理者・利用者の分離、Claude Pro / Max / API クレジットの使い分け基準。無自覚な高額課金を防ぐ仕組みと、トラブル時の責任の所在を明確化した文書として残ります。
所内展開ガイドライン
設計した運用ルールをスタッフ(ホール/キッチン)に展開する手順書(オリエンテーション内容、Q&A集、トラブル時の連絡先、月次の運用診断フォーマット)。導入支援終了後も貴飲食店だけで運用ルールを維持・更新できる体制を残します。新入スタッフ(ホール/キッチン)へのオンボーディング資料としても流用可能。
飲食店で Claude Code・Codex を入れた後の景色(導入支援)
導入支援形態(飲食店向け3-6ヶ月)で想定する導入像です。導入支援完了時に下記の状態に到達します。 飲食店導入支援は「POSレジ」「客単価」「シフト管理」の3軸ごとに業務フローを書き換え、3-6ヶ月後には店長が AI 統合済みの現業務を運用できる状態にします。
導入前: 原価率高騰・人手不足・口コミ低下の3重苦、本部報告書類で営業時間が削られる
導入後: 気温・天候・周辺イベント・前年同月データから来客予測、食材発注を最適化
導入前: 1店舗の運営に追われて2店舗目を出せない、属人化したオペレーションを標準化したい
導入後: POS売上集計・SNS投稿案・口コミ返信ドラフトを自動生成、判断業務だけに集中
導入前: 加盟店のオペ品質バラつき、本部監査が形式化
導入後: 予約サイト横断の空席統合管理、AIがダブルブッキングを事前検知
どんな人が、このコースを率いているのか。
そして、どんな知見を、どう発信し続けているのか。
代表のプロフィール、著書、YouTube・Xでの日々の発信まで、公開できる情報をここに集約しました。
実態の見えないAI講座にしないために。
2021年にシンゲキ株式会社を創業し、大学受験塾「鬼管理専門塾」で「やらせ切る管理」メソッドにより累計3,000名超を志望校合格へ導く。 2025年に株式会社GENAIを設立し、その方法論をAI業務自動化サービス「AI鬼管理」として展開。 受験指導で実証された「実行を強制する環境」の設計思想を、企業のClaude Code導入の現場に持ち込んでいます。
代表紹介ページの詳細を見る →著書
- 『3カ月で志望大学に合格できる鬼管理』幻冬舎
- 『親の過干渉こそ、最強の大学受験対策である。』講談社
メディア出演
REAL VALUE ／ カンニング竹山のイチバン研究所 ／ ええじゃないかBiz ほか多数
YouTube：Claude Code活用の実例を継続発信
代表が運営するチャンネル「@AIautomation-genai」では、Claude Codeを使った業務自動化の実例を継続的に公開しています。
X（旧Twitter）：Claude Code関連のリアルタイム発信
代表のX「@sawa20200424」では、Claude Codeに関する発見・実装ノウハウ・業務自動化のリアルタイム発信を行っています。
料金プラン
導入範囲・事務所規模に応じたプラン
Claude Code導入支援は、AI鬼管理の通常プランの枠組みでご提供しています。
導入範囲・事務所規模・お客様データの複雑さに応じて最適なプランをご案内します。詳細は料金プランページをご覧ください。
飲食店向け 導入支援と他形態の関係
本導入支援形態の他に、飲食店向けには次の6形態があります。導入支援完了後の継続運用には下記形態への移行も可能です。 飲食店導入支援は「POSレジ」「客単価」「シフト管理」の3軸ごとに業務フローを書き換え、3-6ヶ月後には店長が AI 統合済みの現業務を運用できる状態にします。
- 研修(2-4時間): 飲食店の店長と現場リーダーを対象、Claude Code基礎を一気に習得する短期型
- 講座(全6回): 飲食店の典型業務シーンを毎回1つ取り上げ、店長と現場が並走しながら習得する継続型
- セミナー(60-90分・無料): 飲食店での Claude Code・Codex 活用事例を1回だけ見て判断したい場合の入口
- ▶ 導入支援(3-6ヶ月)(現在のページ): 飲食店の現業務にClaude Codeを組み込むまでハンズオンで伴走
- コンサル(3-6ヶ月): 飲食店の経営判断・新サービス設計レベルからAI戦略を一緒に作る
- 内製化伴走(6-12ヶ月): 飲食店の社内チームがClaude Codeを自走運用できるところまで育成
- 顧問(月次): 飲食店の毎月の業務変化に合わせて、Claude Code設定と業務フローを継続調整
飲食店のClaude Code導入、まずはご相談から
受講前のご相談・法人向けのご相談も承っています。
まずはお気軽にお問い合わせください。
