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提供スピード
合意した注文地点から受け取り地点までの時間を検討します。
判断： 一貫した提供時間の定義を検証。
目標例（実績ではありません） · 7 から 5 分/注文注文から受け取りまでの測定を検証し、注文1件あたり2分の短縮を目標にします。例示であり測定実績ではありません。目標の達成と現場での検証が必要です。
現場の課題
合計では見えない課題
売上やオーダー数だけでは、どこで待ちが生まれ、人員がピーク需要に対応できたかが分かりません。店舗ごとに異なるサービスの流れを、共通の定義で比較する必要があります。
Fortune AI プラットフォーム
飲食チェーンの状況と対応を、一つの画面で。
現場の質問から対象時間帯とカメラ映像を確認し、次に対応する場所を判断します。
- 01 · 質問現場の運用課題をそのまま入力
- 02 · 根拠対象時間帯とカメラ映像を確認
- 03 · 比較同じ条件で変更前後を検証
対象時間帯、カメラ映像、運用指標と次の対応を同じ画面で確認します。比較用の数値は目標例であり、測定実績ではありません。
課題から運用判断へ
最初の測定を一緒に定義する
スワイプして4つのシナリオを見る
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カウンターの行列
ピーク時に見える列の長さと待ち時間を検討します。
判断： 到着需要と処理能力の不一致を確認。
目標例（実績ではありません） · 6 から 4 分/顧客カウンター待ちの測定を検証し、顧客1人あたり2分の短縮を目標にします。例示であり測定実績ではありません。目標の達成と現場での検証が必要です。
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人員と需要
記録がある場合、厨房の人員を注文数や到着と比較します。
判断： 実際のピークに配置が合っているかを確認。
目標例（実績ではありません） · 45 から 25 分/繁忙時間帯需要と配置を比較し、繁忙時間帯あたり20分の人員不足の削減を目標にします。例示であり測定実績ではありません。目標の達成と現場での検証が必要です。
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テーブル占有
合意した客席映像で占有時間と回転を検討します。
判断： 営業中に使える席数がどう変わるかを確認。
目標例（実績ではありません） · 12 から 8 分/卓テーブル状態の時間計測を検証し、1卓あたり4分の再準備時間短縮を目標にします。例示であり測定実績ではありません。目標の達成と現場での検証が必要です。
FAQ
飲食チェーンの導入前FAQ
飲食チェーン向けの測定方法、連携、現場での導入条件。
現場の条件を相談する共通FAQ・他の業界を見る（英語）調理後も受け取りまで注文品が待つのはなぜ？
準備から受け渡しまでの見える状態を合意し、許可された注文時刻と照合します。料理の待機と配達員・顧客の待機を分け、映像で読めない注文IDや調理完了は確定しません。
確認する指標照合できた注文の準備完了から受け渡し、到着から受け取りまでの時間。
ピーク時、どこにスタッフを配置すべき？
受付、カウンター、受取区画の到着・待機と対応者配置を比較し、同条件の営業で一つずつ変更を検証します。店舗ごとの設定が必要で、そのまま使える労務予測ではありません。
確認する指標区画・営業時間帯別の担当者不在時間と待ち時間。
テーブルの再準備の遅れを減らせる？
承認済み客席映像で退席、片付け、案内可能の状態を定義し、利用可能な案内記録と照合します。テーブル使用を取引と見なしたり、映像から満足度を推定したりしません。
確認する指標退席から案内可能までの時間。遮蔽や判断不能なテーブルは除外。
導入前に合意する範囲とプライバシーの条件は？
既製の飲食店向け製品ではなく共同開発・検証の対象です。店舗固有の解析には開発と検証が必要です。注文との照合には許可されたPOSデータが必要です。対象は集計した運用であり、従業員の衛生評価や個人業績の監視ではありません。