“電話の行列”を解消するLINE予約チャット——昼休み集中をゼロへ

背景・課題

宴会予約や店舗への問い合わせが昼休みなど特定時間帯に集中し、電話がつながりにくい・待ち時間が長い・聞き間違いが発生するなどの不満が顧客に蓄積。コールセンターや店舗スタッフの負荷も高く、繁忙時間帯は取りこぼし（機会損失）や対応品質のばらつきが課題だった。

AI活用ソリューション

LINE上で“宴会予約専用のAIチャットボット”を導入し、友だち登録→「予約」と入力→人数・日時・エリア・予算などを順に選ぶだけで仮予約までを自動化。AIの自然言語理解で表記ゆれ（例：6人/6名/六名）や曖昧な希望（例：会社最寄り、個室希望）にも対応し、最寄りの該当ブランド店舗を横断的に候補提示。最後に内容を要約してワンタップ確認、店舗側には予約内容が自動連携され、必要時のみスタッフが最終確認の連絡を実施。これにより“電話がつながらない”“情報を何度も伝える”といった不満を解消し、24時間いつでも短時間で予約が完了する導線を提供。基盤はクラウド（AWS）で、ピーク時も自動スケール。既存のコールセンター運用とはシームレスに併用でき、有人チャット/電話へのエスカレーションもワンクリックで可能。飲食特有の要件（宴会コース・飲み放題有無・アレルギー配慮・喫煙/禁煙・個室・席レイアウト）を事前ヒアリングで標準化し、入力漏れや言い間違いを防ぐ“質問設計”に落とし込んでいる。

AI導入前後の変化

成果・効果・ROI

・問い合わせ集中の緩和と対応時間の短縮で機会損失を抑制。・入力標準化により転記ミス/聞き違いが大幅減。・24時間受付により予約完了率が改善し、顧客満足度が向上。・ROIは“電話応対削減による人件費圧縮”と“予約完了率の上振れ”の二軸で回収（目安：導入〜3〜6か月で初期費用回収を見込めるケースが多い）。

実事例

外食大手モンテローザは、白木屋・笑笑・魚民など約1,700店舗の宴会予約について、LINE上のAIチャットボットで仮予約までを自動化。昼休みに集中していた電話問い合わせを分散し、待ち時間や入力ミスを低減。AWS基盤×自然言語理解で使い勝手と運用効率を両立し、必要時のみ有人に接続できる運用で満足度を高めた。

https://classmethod.jp/cases/monteroza-chatbot/

さらなる展開

・LINEチャットからの“席だけ予約/当日空席照会/近隣他ブランド横断検索”の拡張。・アレルゲン/ハラール等の配慮事項の事前収集と厨房連携。・訪日客向けの多言語化（自動翻訳）と時差対応。・来店後アンケート自動配信によるNPS収集→改善PDCA。・季節催事（歓送迎会/忘新年会）に合わせたプッシュ施策と再来店レコメンド。・バックヤードへ横展開（採用面談予約、従業員向け社内問い合わせの一次回答）。

導入ロードマップ

1. 現状分析 - 問い合わせログと通話明細から、時間帯別の呼量・平均処理時間・予約完了率・機会損失を可視化。宴会予約で必要な聞き取り項目（人数/日時/コース/個室等）を棚卸しし、質問フローを定義。
2. 費用対効果の試算 - チャット移行率の仮説（例：全体の50〜70%）と1件あたりの削減分を試算。初期/運用費（ボット・クラウド・運用体制）と比較し回収期間を見積もり。
3. PoC検証 - 代表ブランド/エリアでA/B検証。シナリオ（予約→要約確認→仮予約）と有人エスカレーションを設計し、KPI（移行率・完了率・顧客満足・誤入力率）で評価。
4. 社内稟議 - PoC結果を基に、機会損失削減と人時再配分の効果、セキュリティ/個人情報保護（保存期間・権限）の設計を添えて承認取得。
5. 本番導入 - ブランド横断展開。監視/FAQ運用ガイド整備、繁忙期のスケール計画、有人対応チームとの連携手順を確立。継続的に会話ログを学習データ化し、回答精度とCVRを改善。