Ted Taylor氏は、独立したフランチャイズオーナーになる前に25年間半導体業界で働いていました。現在はニューメキシコ州で、Schlotzsky'sとCinnabonの共同ブランド店を3店舗運営しています。顧客体験を大切にする一方で、メニュー価格、人員配置、設備メンテナンス、方針策定といった多くの裏方業務も抱えています。Taylor氏はこうした業務の多くを素早くこなすため、OpenAIの技術を活用しています。調査や下書きといった時間のかかる作業にはChatGPTを、価格、売上、予測、シフト、人件費にまたがるデータの収集と分析にはChatGPT Workを使っています。情報源によると、これにより価格見直しの時間は95%削減され、給与計算では4時間の節約になるということです。
メニューの価格見直しは年1回の作業で、レシピ原価、商品の人気度、地域の競合店の価格、ポーションサイズ、店内注文とデリバリー注文それぞれの採算性を分析する必要があります。Taylor氏によると、ChatGPT Workはこれらの要素をまとめ、従来5日かかっていた作業を1〜2時間で価格提案に落とし込んでくれるとのことです。まずは地域の競合店、ポーションサイズ、食材の品質をもとに価格目標を設定させ、次にカテゴリー別に分けた商品と現在の価格を入力し、希望する値上げ幅を伝えます。商品ごとの販売履歴と仕入先の価格を加えると、ツールは売上への影響を推定し、原価率の目標に合わせて最適化したうえで、推奨価格を記載したスプレッドシートを返します。Taylor氏は、これによって地域のより詳細な比較が可能になり、一部の商品が競争力を失うような値上げを避けられたと話しています。
Taylor氏は人件費の管理にもChatGPT Workを使っています。分析のために、売上と人件費のデータへの読み取り専用アクセスを与えています。ツールは、予定・予算・実績の労働時間を予測売上と実際の売上と比較し、過去12週間を見直して、残業、長すぎるシフト、人員のすき間を洗い出し、マネージャーが確認できるようにします。シフト作成のテストでは、役割、研修状況、勤務可能時間、給与を含む従業員名簿と、売上水準ごとの必要人員を入力しました。Taylor氏とマネージャーは、ツールが提案したシフトを、マネージャー自身が作成する予定だったものと比較し、混雑時に人員を追加するルールが欠けていることを見つけ、指示内容を改善しました。
出典: OpenAI Blog · 要約：HeadlinesBriefing