ルート株式会社様|社員が自分で業務アプリを作って回し始めるまでのAI顧問支援

飲食店マーケティング支援AI顧問(CAIO代行)

ルート株式会社 様

「AIを使う人」から「自分で作る人」へ。社員が業務アプリを作って回し始めた

飲食店1,500店舗以上を支援されるルート株式会社様に、2026年4月からAI顧問(CAIO代行)として入りました。全8回の定例と随時のチャット相談を通じて、資料づくり・分析レポート・案件管理といった日々の業務を、社員の方ご自身が組み立てられる状態にしています。

形式:隔週の定例+随時チャット相談期間:2026年4月〜(全8回を実施)担当:AI顧問(CAIO代行)
5つ
社内に残った
AI活用の型
8回
2026年4月からの
定例ミーティング
自作
案件管理アプリを
ご担当者が開発し実運用
21頁
社内AI活用ナレッジ集
第1版をお渡し

どんな会社の、どんな課題だったか

まずこの4つをご覧ください。御社に近ければ、同じやり方が使えます

業界
レストランマーケティング(グルメサイト運用代理店・MEO対策・予約台帳)
規模
支援先 飲食店1,500店舗以上2010年設立。大阪本社・神戸支店の2拠点。レストランフェスティバル「FOOD SONIC」も主催
課題
代表がAI活用の必要性を感じて自ら試していたが、進化の速さに追いつくことと、それを社員へ広げることの両方に時間がかかると見込まれていた
やったこと
AI顧問(CAIO代行)として、隔週の定例とチャット相談で伴走

この支援で、何がどう変わったか

いちばん大きかった変化を1つだけ挙げると、こうなります

支援前
AIは 調べもの・文章づくり
→
支援後
社員が 業務アプリを作る

対話ツールとしての利用にとどまっていた状態から、ご担当者ご自身がアプリを開発して日々の業務で回すところまで進んでいます。作った方の手元で終わらせず、社内へ広げていくのが次の段階です。

4か月で、どう積み上げたか

全員の底上げから始め、途中から少人数の深掘りへ切り替えています

支援の進め方

STEP 1現状把握と目標設計第1回業務の棚卸しからSTEP 2基本を全員で第2〜4回実務で試して型にするSTEP 3全社の型を決める第5・6回ツールの使い分けを統一STEP 4少人数で深掘り第7・8回個別の自動化に集中

第7回で4名体制へ移行し、それ以外の方はチャット対応へ切り替えました。全員を同じ速度で進めるより、先に進んだ方が社内の相談先になる形を狙っています。

課題と、その後

ご依頼をいただいた時点で何が起きていたか、支援を経てどう変わったか

ご相談時の課題

  • 代表が他社の経営者から活用状況を聞き、自社が遅れていることに危機感を持った
  • 代表がご自身で試したものの、AIの進化が速く、最新情報を追い続けることが難しくなっていた
  • それを社員へ落とし込むには時間がかかると見込まれていた
  • ご提案資料を1社分つくるのに2時間ほどかかり、見た目や伝わりやすさにも課題があった(営業ご担当者)
  • 日々の申し込み手続きに追われ、営業のサポートに手が回っていなかった(カスタマーサクセスご担当者)
  • AIといえばChatGPT、という認識にとどまり、業務に活かすところまで進んでいなかった

支援後の変化

  • 迷ったときに戻れる「5つの型」が社内に残った(ツールの使い分け・データの整理・指示の書き方・数字の確認・スレッドの使い方)
  • SNSマーケティングのご担当者が案件管理アプリをご自身で開発し、実運用に入っている
  • グルメサイトの昨対分析レポートの自動化を、データ取得から出力までWindowsアプリとして作り込み、他の方の環境でのテストまで到達
  • 商談の文字起こしから提案資料を組み立てる流れが、営業で定着した
  • これまでの内容を1冊にまとめた「社内AI活用ナレッジ集 第1版」(全21ページ)を納品
  • 営業のご提案資料づくりで、手を動かす時間が1社あたり2時間から5分ほどに(ご担当者の体感値。実測値や全社の平均ではありません)
  • カスタマーサクセスのご担当者が、営業の顧客接触状況を可視化するダッシュボードをご自身で構築
  • 全員が同じ時間にAIを学ぶ場を約1時間設け、前回決めたことの進捗を毎回たどる形で定着させた

使ったツール

新しく何かを買っていただく必要はありません。すでにある環境の中で完結させています

Claude
資料づくり・提案書づくり・調べもの。日々の業務で最も触れる部分です
Claude Code
アプリやツールの開発。案件管理アプリと分析レポートの自動化はここで作られています
NotebookLM
案件別に整理した資料を読み込ませ、その中だけで答えさせる使い方

社内に残した「5つの型」

担当者が変わっても引き継げる、いちばん資産性の高い部分です

資料づくりと開発で、使うツールを分ける

資料作成はどれ、アプリ・ツール開発はどれ、と全社の型として決めました。ツールが増えるほど「どれを使えばいいのか」で止まります。迷ったらこの1行に戻れる状態にしています。

AIに触らせる前に、案件別のフォルダへ整理する

案件ごとに分け、その中だけをAIに見せる。古い資料を参照してしまう不安は、これでほぼ消えます。SNSマーケティング部門の運用をモデルケースとして、全社へ広げました。

指示は「入力 → 処理 → 出力」の順に書く

何を渡すか、何をしてほしいか、どんな形で返すか。この順で書くと、うまくいかないときに、どこがまずかったのかを切り分けられます。

AIが出した数字は、人が必ず確認してから使う

金額・件数・日付は送信前に目視で確認する。間違えられない工程はそもそも自動化しない、という判断もここに含みます。

1テーマ=1スレッド。長くなったら新しく始める

利用枠の消費を抑えるための運用です。会話が長くなるほど精度も落ちるため、区切りをつける習慣そのものが品質に効きます。

実務で動いているもの

試しただけのものは含めず、日々の業務で使われているものだけを挙げています

案件管理アプリ(実運用中)

  • 複数SNSアカウントの投稿スケジュールを一元管理
  • 投稿前のダブルチェックまで仕組み化
  • 開発から日々の運用まで、ご担当者ご自身で進行

分析レポートの自動化(テスト完了)

  • グルメサイトの昨対比データの取得を自動化
  • 法人別フォルダの生成から店舗ごとの出力まで
  • Windowsアプリ化し、他の方の環境でテスト済み

提案資料づくり(定着)

  • 商談の文字起こしから提案書の骨子を組み立てる
  • イベント提案・販促提案など種類の違う資料にも対応
  • 営業の日常業務として定着

ご出席いただいたお三方の声

2026年9月、代表取締役・営業ご担当・カスタマーサクセスご担当のお三方そろってお話をうかがいました

1社に対してご提案の提案書を作るのに、少なく見積もっても2時間かかっていました。それがClaude Codeを使わせていただくようになって、実作業自体は本当に5分くらいです。AIが考えている時間に他のこともできるので、手数と時間はめちゃくちゃ削れています。

営業ご担当者様より

お客様にご提案することが多いのですが、何をご提案するかを全部自分の頭の中で組み立ててアウトプットしていました。センスというものもあって、せっかくいいご提案をしても見た目が悪い、伝わりにくいということがありました。先日の大きなイベントのご提案も、以前なら何日かかるんだろうと覚悟していたのが、手数が少なくて、やりたいこともまとまっていきました。

営業ご担当者様より

毎日の申し込み手続きなど、日々の業務に追われすぎて、営業さんの本当にサポートになっているのかを、ずっと課題に感じていました。今回AIを活用して「このお客さんにはまだ接触できていませんよ」ということが分かるダッシュボードを作れたので、営業さんにも見ていただけました。

カスタマーサクセスご担当者様より

若いメンバーは今までChatGPTでしか使ったことがなくて、AIといえばChatGPTというイメージでした。今回Claudeを知って、こんなにもできる幅が増えるんだとびっくりしました。私以外にもう1人、カスタマーサクセスが生まれたような感覚です。

カスタマーサクセスご担当者様より

全員が同じ時間にAIの勉強をする時間を、約1時間、2週間取ったことが、意外と大きかったと思っています。前回までに決まっていたことに対して、Claude Codeの設定はできていますか、取り組んでみてどうですかという進捗をガントチャート的にうかがって教えていただいたのが、すごく良かった。1人1人が可視化されると、この人は苦手なんだな、この人は得意なんだなというのが分かって、社内が3つに分かれたような感覚でした。

代表取締役様より

AIは使うと仕事が楽になって、時間が有効に使えるようになると、ずっと思っていたのですが、真逆でした。「これもできるよね」ということが増えてきて、個人的にはいま忙しくなっています。ホームページが10分でできた時はびっくりしました。初めは楽をするところからですが、だんだん面白くなってくる。僕でできるので、意外と皆さんでもできるんじゃないかと思います。

代表取締役様より

本ページの数字は、2026年9月9日の導入事例インタビューでご本人にうかがった体感値です。全社を集計した実測値ではありません。お話しいただいた内容は、意味を変えずに読みやすく整えて掲載しています。

御社が「使えるようにはなったが、その先へ進めない」なら

同じやり方は、業種が違っても当てはまります

AI活用の責任者を置きたいが、人がいない

外部の顧問がCAIOの役割を代行しながら、社内で担える方を見つけて育てる形にできます。エンジニアである必要はありません。

対話ツールとしてしか使えていない

自動化に進むには、指示の書き方とデータの整理の型が要ります。この2つが決まると、社員の方がご自身でツールを作り始めます。

一部の人だけが先に行っている

全員を同じ速度で進めるより、先行している方が社内の相談先になる形のほうが速く広がります。そのための可視化からご一緒します。

まず、業務の棚卸しから始めます

最初の回でやるのは、ツールの説明ではありません。いまどんな業務があり、どこに手作業が残っているかを一緒に並べるところからです。ここが決まらないと、AIを入れる場所が決まりません。

隔週・週次のどちらでも、対象人数や進め方は御社の状況に合わせて設計します。まずは1部署から始める形でも問題ありません。

同じような課題は、御社にもありませんか

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