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飲食業

飲食チェーンの口コミ分析を87%短縮。DeepResearchで顧客の声を素早く把握

飲食チェーンの口コミ分析を87%短縮。DeepResearchで顧客の声を素早く把握

この記事の要点

飲食チェーンの口コミ分析を87%短縮。DeepResearchで顧客の声を素早く把握

GeminiのDeepResearchで口コミ分析レポート作成を4時間から30分に短縮。20名飲食チェーンが顧客の声を効率的に把握した実践事例。

87%本文内で確認できる成果・規模
4時間本文内で確認できる成果・規模
30分本文内で確認できる成果・規模
20名本文内で確認できる成果・規模
AI活用業務効率化GeminiDX推進

導入企業プロフィール

業種
飲食業（3店舗運営）
従業員数
20名
担当者
マーケティング担当
使用ツール
Gemini DeepResearch
1

抱えていた課題

地域密着型で3店舗を展開する飲食チェーンでは、Googleマップ、食べログ、ホットペッパーなど複数のプラットフォームに寄せられる口コミを週次で分析し、経営会議で報告するレポートを作成していました。このレポート作成作業に、マーケティング担当のEさんは毎週約4時間を費やしていました。

⚠️ 具体的な課題

  • 複数の口コミサイトを巡回して情報を収集するのに時間がかかる
  • 口コミの内容を一つずつ読み、傾向を把握するのが大変
  • ポジティブ・ネガティブの分類と要約作業が属人的になりがち
  • 週次レポートのフォーマット整形にも手間がかかる
  • 本来注力すべき改善施策の立案に時間を割けない

口コミ収集と要約作業が大きな負担となっており、本来取り組むべき「口コミ内容を踏まえた改善策の検討」に十分な時間を充てることができていませんでした。

2

実施した施策

Gemini DeepResearch GeminiのDeepResearch機能を活用し、ネット上の口コミを網羅的に調査・収集し、トピックごとに自動要約するワークフローを構築しました。

📌 実施ステップ

  1. DeepResearchを起動：Geminiで「〇〇店（店舗名）の最近1週間の口コミを調査して」と指示
  2. 網羅的な調査：AIがGoogleマップ、各種グルメサイト、SNSなどから口コミを自動収集
  3. トピック別に整理：「料理の味」「接客」「価格」「雰囲気」などカテゴリごとに分類・要約
  4. レポート化：要約された情報をスライド資料にコピー＆ペースト
  5. 改善提案：ネガティブな口コミに対する改善案もAIに提案させる

📊 生成されるレポートの例

🍳 料理の味（ポジティブ）
「ランチの日替わり定食がボリューム満点」「新メニューのパスタが絶品」など、味とボリュームへの満足度が高い。特に日替わり定食への言及が多い。
👥 接客（要改善）
「週末のピーク時に待ち時間が長い」「オーダー確認が遅れることがある」という指摘あり。週末のオペレーション体制の見直しを推奨。
💰 価格
「価格に対して満足度が高い」「コスパが良い」という評価が大半。価格設定は適正と判断。

💡 工夫したポイント

「店舗名 + 口コミ」だけでなく、「競合店との比較」「先月との変化」といった視点も追加で調査させることで、より多角的なレポートが作成できるようになりました。また、ネガティブな口コミに対しては「具体的な改善案も3つ提案して」と追加指示することで、会議での議論がスムーズになりました。

3

得られた成果

4時間→30分 /週 レポート作成時間
87% 削減 口コミ収集・分析時間
3倍 向上 改善施策検討時間

「要約された情報をスライド資料にコピー＆ペーストするだけで、高品質なレポートが完成します。これまで口コミを読み込む時間に追われていましたが、今は『何を改善すべきか』という本質的な議論に時間を使えるようになりました。」

— マーケティング担当 Eさん

その他の定性的効果

  • 口コミの見落としがなくなり、網羅的な把握が可能に
  • トピック分類が統一され、経時変化の比較がしやすくなった
  • 改善提案までAIが出してくれるため、会議の議論が建設的に
  • 競合店の口コミ動向も把握できるようになった
  • 担当者の精神的負担が大幅に軽減された
4

活用シーンの広がり

DeepResearchによる情報収集・分析は、口コミ以外にも様々な調査業務に活用できます。この企業では以下のような展開も検討しています。

  • 競合店の新メニュー・キャンペーン情報の調査
  • 地域のイベント情報の収集
  • 食材価格の市場動向調査
  • 飲食業界のトレンド分析
  • 採用に関する口コミ・評判の調査
  • SNSでの話題・バズ情報の収集

🔍 DeepResearchの強み

通常のWeb検索と異なり、DeepResearchは複数の情報源を横断的に調査し、情報を整理・要約して提示してくれます。「調べて」と指示するだけで、人間が何時間もかけて行う情報収集作業を数分で完了させることができます。調査結果には情報源も明示されるため、信頼性の確認も容易です。

まとめ

20名規模の飲食チェーンにおいて、GeminiのDeepResearch機能を活用した口コミ分析により、週次レポートの作成時間を4時間から30分に短縮することができました。収集・分析の自動化により、本質的な改善施策の検討に時間を充てられるようになりました。

  • DeepResearchが複数の口コミサイト・SNSから情報を網羅的に収集
  • トピック別の分類・要約が自動化され、レポート作成が効率化
  • ネガティブ口コミへの改善提案までAIが出力し、議論を促進
  • 調査業務から解放され、本質的な改善活動に注力可能に

口コミ分析・市場調査の効率化を検討していますか？

DeepResearchを活用した情報収集の自動化について、お気軽にご相談ください。

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この事例で確認した実務ポイント

対象業種: 飲食業

支援の観点: 業務フローの棚卸し、既存ツールの整理、現場で使い続けられる運用設計、導入後の定着確認。

同じ課題に向く企業: IT担当者が不在、紙や表計算での管理が限界、AIや自動化を試したいが社内だけでは進めにくい企業。

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よくある質問

この事例では何を改善しましたか？

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同じような相談はできますか？

はい。飲食業に限らず、業務の棚卸し、AI活用、ツール導入、システム開発、運用定着まで相談できます。

IT担当者がいない会社でも依頼できますか？

可能です。現場の業務内容を確認したうえで、専門用語に偏らず、既存の体制で続けられる形に落とし込みます。

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