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「求人を出しても、なかなか応募が来ない」

「採用しても、数週間や数カ月で辞めてしまう」

「店長が採用や面接対応に追われ、店舗運営に集中できない」

米国でレストランや飲食店を経営する企業から、このような声を聞く機会が増えています。

2026年の米国外食産業は、売上高が約1.55兆ドルに達すると予測され、今後も10万人以上の雇用増加が見込まれています。一方で、原材料費や人件費の上昇、人材確保の難しさは、引き続き飲食企業の経営を圧迫しています。市場が成長していても、店舗を支える人材がいなければ、営業時間の拡大や新店舗の出店、サービス品質の維持はできません。

そこで注目されているのが、AIを活用した採用です。AI採用は、単に履歴書を自動で選別するためのものではありません。応募受付、候補者の比較、面接日程の調整、評価の共有などを効率化し、採用担当者が本来集中すべき「人材の見極め」に時間を使える環境をつくる仕組みです。

飲食業界では、人材不足が大きな課題として取り上げられます。しかし、本当に解決しなければならないのは、単純な応募者数の不足だけではありません。

採用したスタッフが、

• 想定していた勤務時間と合わなかった
• 忙しい店舗環境に適応できなかった
• チームの働き方や店舗文化に馴染めなかった
• 仕事内容やキャリアの見通しにギャップを感じた

といった理由で、早期に退職してしまうケースも少なくありません。採用後のミスマッチが起これば、企業は再び求人広告を出し、面接を行い、新しいスタッフを教育しなければなりません。さらに、人員不足によって既存スタッフの負担が増えると、職場全体の疲弊や追加の退職につながる可能性もあります。つまり、飲食業界の採用では、単に「早く人数を埋める」だけではなく、店舗の仕事内容や勤務条件に合い、長く活躍できる人材を見つけることが重要です。

AI時代の飲食業界では、採用時に確認すべき項目も変わりつつあります。これまでは、経験年数、勤務した店舗、調理技術、接客経験などが主な評価基準でした。

しかし、今後はそれらに加えて、

• 新しいテクノロジーを受け入れられるか
• AIを使って業務改善ができるか
• データをもとに考えられるか
• 自分の専門性とAIを組み合わせられるか

といった適応力も重要になります。AIを使えること自体が目的ではありません。重要なのは、AIを使って料理、店舗運営、接客の質をどのように高められるかです。ここからは、シェフ、レストランマネージャー、ソムリエという代表的な職種ごとに、AI時代に求められる活用方法を見ていきます。

シェフの仕事は、料理を作ることだけではありません。季節、客層、店舗のコンセプト、原価、調理オペレーションを考えながら、お客さまに選ばれるメニューを生み出すことが求められます。一方で、新しいメニューの開発には多くの時間がかかります。トレンドを調べ、食材の組み合わせを考え、試作を行い、原価を確認し、盛り付けを調整する必要があるからです。そこで活用できるのがAIです。

例えば、AIに次のような条件を伝えることで、メニューの方向性やアイデアを短時間で整理できます。

• 季節の食材
• 客単価
• ターゲットとなる客層
• 和食、創作料理、フュージョンなどのコンセプト
• 使用したい食材
• アレルギーや食事制限への対応
• 想定するFood Cost

「カリフォルニアの夏をテーマにした日本食のコースメニュー」や「高級感がありながら原価を抑えた前菜」といった条件から、複数の案を出すことも可能です。AIの提案をそのままメニューにするのではなく、シェフ自身の経験や感性を加えて完成度を高めていくことが大切です。AIはシェフに代わって料理を作る存在ではなく、発想の幅を広げるパートナーです。

新しい料理を考える際、味だけでなく見た目も重要です。画像生成AIを使えば、料理名、食材、器、盛り付けの雰囲気を入力し、完成イメージを作成できます。

例えば、

• 黒いプレートを使った高級感のある盛り付け
• 春をイメージした淡い色合い
• SNSで目を引く立体的な構成
• おまかせコースの一皿として統一感のあるデザイン

など、複数のビジュアル案を比較できます。これにより、試作前にチーム内で方向性を共有しやすくなります。ただし、AI画像と実際に提供する料理に大きな差があると、お客さまの期待を裏切る可能性があります。AIで作った画像は、あくまでコンセプト開発や社内共有の参考として使い、最終的には実物の料理を撮影してメニューや広告に使用することが望ましいでしょう。

料理の価値は、味だけで決まるものではありません。食材の産地、調理法、料理に込めたストーリーを伝えることで、お客さまが感じる価値は高まります。

AIを活用すれば、

• メニュー名
• 料理説明
• 英語と日本語の翻訳
• スタッフ向けの商品説明
• SNS投稿
• 季節限定メニューの紹介文

なども作成できます。例えば、単に「季節の刺身」と書くのではなく、食材の特徴や料理の背景を加えた説明文を作ることで、店舗やシェフのブランド価値を高められます。つまり、AIはメニュー開発だけでなく、シェフ自身や店舗のステータスを高めるブランディングにも活用できます。

レストランマネジャーは、店舗の売上、利益、人件費、在庫、シフト、サービス品質など、経営に関わる多くの項目を管理しています。日々の営業に追われていると、数字をまとめるだけで時間がかかり、「どこを改善すべきか」を考える時間が不足しがちです。AIは、店舗の数字を分析し、改善の方向性を整理する場面で活用できます。

POSシステムなどから取得したデータをAIで整理することで、次のような分析が可能になります。

• 曜日ごとの売上
• ランチとディナーの売上差
• 時間帯ごとの客数
• 客単価の推移
• 人気メニューと不人気メニュー
• 利益率の高いメニュー
• キャンペーン実施前後の変化

例えば、「金曜日は客数が多いのに利益率が低い」という結果が出た場合、割引の内容、注文されている商品、人員配置などを見直す必要があります。AIにデータを読み込ませ「どこに問題があるか」「何を優先して改善すべきか」を整理することで、より具体的な対策を考えられます。ただし、顧客情報や従業員情報などの機密データを使用する場合は、個人を特定できる情報を削除し、会社が許可したAIツールを利用することが重要です。

AIは、過去の売上や季節性をもとに、今後の売上計画を考える際にも役立ちます。

例えば、

• 昨年同月の売上
• 最近3カ月の傾向
• 祝日や地域イベント
• 予約件数
• 広告費
• 人件費
• 食材原価

などを整理することで、来月や次の四半期の予算案を作成できます。さらに、「売上が予算を10％下回った場合」「人件費が上昇した場合」「食材原価が5％上がった場合」など、複数のシナリオを比較することもできます。これにより、単に目標数字を設定するのではなく、その目標を達成するために何を変える必要があるのかを具体化できます。

マネージャーがAIを使う際には、1回だけ分析して終わるのではなく、継続的にPDCAを回すことが重要です。

Plan：売上や利益を改善する施策を考える
Do：新しいメニュー、キャンペーン、人員配置を実施する
Check：実施前後の数字や口コミを比較する
Action：成果を確認し、次の改善策へつなげる

例えば、平日の集客を増やすためにセットメニューを導入した場合、AIを使って、

• 注文数は増えたか
• 客単価は上がったか
• Food Costは適正か
• スタッフの負担は増えていないか
• お客さまの口コミは改善したか

を確認できます。AIはマネジャーの代わりに経営判断をするものではありません。複数のデータを整理し、マネジャーがより早く正確に判断するためのサポート役です。

ソムリエには、ワインの知識だけでなく、料理との相性、お客さまの好み、価格帯、食事全体の流れを考えた提案力が求められます。世界中の生産地、生産者、品種、ヴィンテージを把握するには、継続的な学習が必要です。AIは、膨大な情報を整理し、ソムリエの学習や接客をサポートできます。

AIに料理の食材、味付け、調理法、ソースなどを入力することで、複数のペアリング候補を比較できます。

例えば、

• 脂の乗った魚に合う白ワイン
• 醤油や味噌を使った料理に合うワイン
• 和牛に合う赤ワイン
• 辛味のある料理に合うワイン
• デザートに合う日本酒やワイン

など、料理の特徴に合わせた提案を得られます。AIから提案された候補について、ソムリエが実際の味、在庫、価格、客層を考慮し、最終的なペアリングを決定します。AIは、これまで選択肢に入っていなかった産地や品種を発見するきっかけにもなります。

ソムリエは、ワインリスト全体の構成にも関わります。

AIを使えば、

• 価格帯の偏り
• 赤、白、スパークリングの比率
• 産地や品種のバランス
• 売れ筋と滞留在庫
• 料理との組み合わせ
• グラスワインの利益率

などを整理できます。例えば、高価格帯のワインが多すぎて注文につながっていない場合は、中価格帯の選択肢を増やす必要があるかもしれません。また、長期間動いていないボトルについて、ペアリングコースや期間限定プロモーションを考えることもできます。AIの分析を活用することで、ワインリストを単なる商品一覧ではなく、売上と顧客体験の両方を高める販売戦略へ変えられます。

AIは、お客さまへの説明文やスタッフ教育にも活用できます。

例えば、

• ワインの特徴を短く説明する
• 専門用語を使わずに表現する
• 日本語と英語の接客フレーズを作る
• 料理ごとのおすすめトークを作成する
• 新人スタッフ向けのクイズを作る
• 生産者のストーリーを要約する

といった使い方です。特に日系レストランでは、日本語と英語の両方でワインや日本酒を説明する場面があります。AIを使って説明の練習を行うことで、ソムリエだけでなく、サーバーやマネジャーも商品の魅力を伝えやすくなります。ただし、生産者、ヴィンテージ、価格、在庫状況などは変わる可能性があります。AIの回答をそのまま使用せず、公式情報や仕入先の資料で確認することが必要です。

これからの採用では、「AIを使ったことがあるか」だけを聞いても、本当の適性は分かりません。企業側は、候補者がAIをどのような目的で使い、どのような成果につなげたのかを確認することが重要です。

シェフであれば、

• AIのアイデアをどのようにメニューへ落とし込んだか
• 原価やオペレーションまで考えられているか
• 店舗のコンセプトを守れているか

マネジャーであれば、

• どの数字を分析したか
• 分析結果から何を改善したか
• 改善前後でどのような変化があったか

ソムリエであれば、

• AIの提案をどのように検証したか
• お客さまの好みに合わせてどう調整したか
• 売上やスタッフ教育にどう活かしたか

といった具体的な行動を確認すると良いでしょう。また、AIを使いこなす能力と同じくらい重要なのが、AIの回答を疑い、正しい情報かどうかを確認する力です。これからの飲食業界では、専門知識を持ちながらAIを活用し、最後は自分の経験と責任で判断できる人材が求められます。

飲食業界におけるAI活用は、業務を全て自動化することが目的ではありません。シェフの創造性、マネージャーの判断力、ソムリエの提案力を、AIによってさらに高めることが目的です。同じように、採用においてもAIだけで候補者を判断するのではなく、人による面接やコミュニケーションと組み合わせる必要があります。

AIは、候補者の経験、スキル、希望条件、適性などを整理できます。一方で、店舗の雰囲気に合うか、お客さまにどのように向き合うか、チームと信頼関係を築けるかといった部分は、人が直接確認することが欠かせません。AIによる効率化と、人による見極め。この二つを組み合わせることが、採用スピードを高めながらミスマッチを減らすための重要なポイントです。

aiTWorks, Inc.が提供する「HRAIT IQ+」「Carrer 8」は、米国で採用活動を行う日系企業に特化した採用支援プラットフォームです。AIによる候補者分析・スコアリング、AI面接ツール「AI Sakura」との連携、HRAITリクルーターによるサポートを組み合わせ、企業の採用スピード向上とミスマッチの削減を支援します。

HRAIT IQ+ Ver. 2.0では、企業担当者、候補者、HRAITリクルーターが一つの画面上でコミュニケーションできるチャット機能を強化しました。候補者への質問、面接日程の調整、選考状況の確認、評価の共有などを一つのプラットフォームで進められるため、メールや複数のツールに情報が分散することを防げます。「Carrer 8」ではServer、Chef、Sushi Chef、Sommelier、Restaurant Manager、General Managerをはじめ、飲食業界のスキルアップのサポートを行います。さらに今後は、これまでの経験や技術に加え、AIやデータを活用してメニュー開発、店舗改善、顧客体験の向上に取り組める人材の重要性も高まっていくでしょう。

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