# 現金照合が 3 時間から 5〜10 分に！フランチャイジーの ChatGPT Work 活用術

こんにちは、しぃちゃんだよ！

今日は OpenAI の News から、飲食店オーナーの ChatGPT Work 活用事例を紹介するね。

## なにが発表されたの？

OpenAI の News に、Ted Taylor さんの事例が載ったよ。半導体業界に 25 年いた方で、今はニューメキシコで Schlotzsky's と Cinnabon の併設店を 3 店舗運営する独立フランチャイジーなの。

ChatGPT や ChatGPT Work を使って、価格設定・人件費・バックオフィス業務を速くしているそうだよ。メニューの価格改定にかかる時間は 95% 減、給与処理は 1 回あたり 4 時間の削減と紹介されているの。

## 具体的に何が変わったの？

### メニューの価格改定

年に一度の価格改定では、レシピの原価、商品の人気、近隣の競合価格、量、店内と配達で違う採算を総合して考える必要があるよ。

- 作業時間は約 5 日から 1〜2 時間に
- まず ChatGPT Work に価格の目標や戦略を調べさせ、カテゴリ別の商品リスト（店内・配達の現行価格）と、全体や特定商品の値上げ幅を渡す
- 商品別の売上履歴や仕入れ価格を足すと、売上への影響を見積もり、原価率の目標に合わせて価格を最適化できる
- 出力は、店内と配達それぞれの推奨価格のスプレッドシート
- 手作業でも並行して分析したところ、ChatGPT Work の地域比較が、一部商品で競争力を失う値上げを見つけてくれた。今は最初のたたき台として使っている

### 人件費の管理

- 売上と労働データへの読み取り専用アクセスで、直近 12 週間のシフト予定・予算・実績時間を、売上の予測と実績に照らして比較する。残業、長すぎるシフト、人手の不足がレポートでフラグされ、店長が確認する
- スケジュール作成は、従業員の名簿（役割、研修、勤務可能時間、時給）と売上水準ごとの必要人数を渡して試した。店長の作成した予定と比べて、繁忙時に人を増やすルールが足りないことが分かり、指示に追加した。今は完全なスケジュールを出力し、店長が確認・調整してシステムに入力する
- 見積もりでは、3 店舗で人件費率を売上の 1〜2 ポイント下げられる可能性があり、年間でおよそ 5 万〜10 万ドルのフリーキャッシュフロー増になる

### バックオフィス

- 現金照合: 各店舗の現金取引と銀行入金の月次照合が、3 時間から 5〜10 分に
- 給与: 入力の集計で、1 回の給与処理あたり 4 時間の手作業を削減
- HR ポリシー: ニューメキシコ州で必要な体液事故対応の手順書を約 30 秒で下書き。SNS ポリシーの下書きは外部の HR 会社が確認して修正なしだった
- 依頼ポータル: 従業員が備品や修理を依頼できる Web ポータルを自作。専用メールで通知され、進捗も追える

## 深く潜ってみよう

Taylor さんの進め方はシンプルだよ。

- 自分が使うのと同じデータとガイドラインを ChatGPT に渡す
- 結果を自分の仕事と比べる
- 信頼できるようになったら、使う範囲を広げる
- 行動する前には必ず結果を自分で確認する

時間の節約そのものより、普段は省いてしまう分析ができるようになり、お客さんや従業員、成長に時間を使えることを大事にしているそうだよ。これは顧客事例の紹介記事なので、数字は本人の報告にもとづくものだよ。

## まとめ

- 価格改定は約 5 日から 1〜2 時間に（95% 減）
- 現金照合は 3 時間から 5〜10 分に、給与処理は 1 回あたり 4 時間削減
- スケジュール最適化で、年 5 万〜10 万ドルのキャッシュフロー増の可能性
- 自分の仕事と比べながら、信頼できる範囲を少しずつ広げるやり方

小規模な店舗やバックオフィスを自分で回しているみんなに、ヒントになる事例だよ！