Betoya（ベト屋） · 飲食店運営
一つの注文が、
お店全体を動かす。
客席からホール、キッチン、レジへ。GoDXの飲食店向けプロダクトTempoで、注文情報と本部の商品・在庫管理をつなぎました。
- 現場の接点
- テーブル注文・ハンディ・POS・KDS
- 本部の管理
- メニュー・商品・レシピ・在庫
現場の業務に向き合ってきた、開発の実例。
私たちにできること
技術の名前より、
解決したい仕事から。
新しくつくることも、いまある仕組みを変えることも。
事業の目的に合わせて、必要な支援を選べます。
何をつくったか。
どの仕事を、つないだか。
画面の数ではなく、現場で果たす役割から。
課題・設計・構築範囲を、プロジェクトごとにご紹介します。
一つの注文が、
店頭映像のナンバープレートを、AIでリアルタイムに自動マスキング
申込書類のOCR自動入力から資産の運用管理まで、業務基盤をまるごと構築
チャネルに分かれた会話を、顧客理解と次の営業アクションへ
AI開発・活用支援
AIを試す。その先の、
使い続けられる仕組みまで。
社内データにつながるAIも、人の判断を支えるアシスタントも。
精度だけでなく、権限・費用・確認の手順を含めて設計します。
Knowledge & Search
社内ナレッジを、必要な人へ。
参照できる情報を整理し、検索や回答支援の仕組みを検討。権限と参照元を設計に含めます。
検証するポイント
- 情報の更新方法
- アクセス権
- 回答と参照元の一致
WORKFLOW CONCEPT構成イメージ
社内マニュアル業務ドキュメントFAQ
↓
AI processing検索・整理・処理を支援
↓ 人による確認・判断
参照元つきの検索・回答支援
対象業務とデータに合わせて設計・検証します。
Document Workflows
文書の処理を、次の仕事へつなぐ。
読取・分類・情報抽出を支援し、人が確認して次の処理に進める流れを考えます。
検証するポイント
- 入力形式のばらつき
- 誤りの検出
- 人による確認箇所
WORKFLOW CONCEPT構成イメージ
申請書類報告書問い合わせ文書
↓
AI processing検索・整理・処理を支援
↓ 人による確認・判断
確認しやすい整理済みデータ
対象業務とデータに合わせて設計・検証します。
Human & AI Workflows
人とAIが、役割を分担する。
AIに任せる処理、人が承認する判断、外部ツールへの操作権限を切り分けて検証します。
検証するポイント
- 操作権限
- 処理の記録
- 失敗時の戻し方
WORKFLOW CONCEPT構成イメージ
対象の作業利用するツール承認ルール
↓
AI processing検索・整理・処理を支援
↓ 人による確認・判断
人の確認を組み込んだ業務支援
対象業務とデータに合わせて設計・検証します。
技術が変わることを、設計の前提に。
モデルの選定理由と評価基準を明確にし、変更時にも品質を確かめられる構成を検討します。上記は活用シーンの例であり、導入効果を保証するものではありません。
受託開発だけでなく、
自らつくり、育てる。
店舗の注文、働く時間、集客、現場の会話。
日々の仕事に向き合う自社プロダクトです。
すべてを決めてから、
相談しなくて大丈夫です。
構想を整理したい。小さく検証したい。既存システムを改善したい。
現在地に合うところから始め、次の判断につなげます。
- 01
AI活用・構想整理
いまの業務とデータを整理し、AIで取り組む価値のある課題を一緒に見つけます。
お渡しするもの支援の詳細業務・課題の整理・データと実現条件の確認
- 02
試作・検証
重要な仮説に絞って試作。使い勝手や精度、コストを確かめてから、次の投資を考えます。
お渡しするもの支援の詳細試作・プロトタイプ・評価結果と制約の整理
- 03
設計・開発
業務と利用者を理解し、範囲を決め、設計・開発・検証を重ねて公開に向けて準備します。
お渡しするもの支援の詳細合意した範囲のシステム・テスト・技術ドキュメント
- 04
運用・継続改善
現状を確認し、責任範囲を明確に。日々のフィードバックから改善の優先順位を考えます。
お渡しするもの支援の詳細運用の窓口・役割の整理・改善バックログ
開発の進め方と、品質への取り組みも公開しています。
ファムジアについて
事業を考える人と、
つくる人の間に立つ。
開発、テスト、SE、プロジェクト管理、営業。複数の立場を経験してきたからこそ、つくりたい機能だけでなく、その背景にある仕事を大切にしています。
誰が使うのか。何を変えたいのか。公開後は誰が支えるのか。技術を選ぶ前に、同じ目的を共有するところから始めます。
会社と代表の考え方を知るご相談の前に。
要件が決まっていなくても相談できますか？
はい。現在の業務と困っていることをお聞かせください。課題の整理から始め、必要な機能や進め方を一緒に検討します。
AIを使うべきかどうかも相談できますか？
はい。AIの導入を前提にせず、通常のシステム化も含めて検討します。精度、コスト、運用負担を確認し、適した方法を選びます。
費用や開発期間は、どのように決まりますか？
開発範囲、連携先、データ、運用条件を確認したうえでご提案します。まず試作で検証し、その結果から本開発を判断する進め方も可能です。