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業態別導入シーン

①-1ケータリング　①-2デリバリー　①-3ビュッフェ（バイキング）

大量調理を1人×複数台稼働・ピーク注文をAI自動調理で平準化​・補充、ロス問題を需要連動調理で解決

​（記載する諸課題は弊社が想定するもので、断定するものでは有りません）

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①-1ケータリング事業の課題

  • 大量注文時に調理品質が安定しない

  • 職人依存で味の再現が難しい

  • 現場ごとにスタッフの熟練度差が出やすい

  • 短時間で大量調理が必要

  • 出張先やイベント会場での調理負荷が高い

  • 人件費・教育コストが増大

  • 料理提供タイミングのズレによる顧客満足度低下

①-2デリバリー事業の課題

  • 注文集中時に調理が追いつかない

  • 配達時間に合わせた調理タイミングが難しい

  • 店舗ごとに味のばらつきが出やすい

  • 人手不足で営業時間拡張が困難

  • 深夜帯やピーク時の人件費が高い

  • 多店舗展開時に教育負荷が増える

  • オーダー数増加に比例して厨房負荷が急増

YaoGun機の導入効果

  • レシピデータ化によりどの会場でも同一品質

  • 大量調理でも味ブレを最小化

  • 事前プログラムで短時間大量生産

  • 1名で複数台管理でき省人化

  • 職人不在でも高品質料理を再現

  • イベント規模に応じた柔軟な台数運用

  • 現場オペレーションを標準化し新人でも対応可能

導入効果

  • 注文データ連携で最適タイミング自動調理

  • ピーク時でも連続稼働で安定供給

  • 多店舗でもレシピ統一でブランド品質維持

  • 少人数運営でも高回転率を実現

  • 深夜無人オペレーションにも適応可能

  • 厨房の省スペース化

  • FC展開やゴーストレストランとの相性が高い

①-3ビュッフェ・バイキング事業の課題

  • 料理の補充タイミングが読みにくい

  • 長時間保温で味が落ちやすい

  • フードロスが発生しやすい

  • 混雑時に補充が間に合わない

  • スタッフが常時厨房に張り付く必要がある

  • 人気メニューだけ先になくなる

  • 提供量の調整が難しい

導入効果

  • 消費量に応じた小ロット自動追加調理

  • 出来たて提供で香り・食感を維持

  • AIによる需要予測でフードロス削減

  • 混雑時も自動補充で機会損失を防止

  • スタッフは接客へ集中可能

  • 人気メニューの安定供給

  • 食材ロス・人件費・光熱費を同時最適化

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