AIに聞く · どのように飲食AIが飲食企業のコスト削減と効率向上を支援するのか？> 我が国の飲食AIの発展現状を深く理解するために、紅餐産業研究院は紅餐成長社と共同で『中国飲食AI活用研究レポート2026』を発表しました。現在、中国の飲食業界はストック（既存市場）での競争が新たな段階に入っています。人件費、食材、家賃などのコストは継続して上昇し、コスト削減と効率向上が業界の中核的な発展課題となっています。人工知能技術の急速なアップデートと深い活用は、飲食業界が効率のボトルネックを突破し、同質化競争に対応するための重要な支えとなっており、AIは飲食企業の「選択肢」から「必須項目」へと変わりつつあります。では、現時点における中国の飲食AIの現状はどのようなものなのでしょうか。どのような発展動向があるのでしょうか。将来の発展はどのような機会と課題に直面するのでしょうか。そこで、紅餐産業研究院は紅餐成長社と共同で『中国飲食AI活用研究レポート2026』を発表しました。2026年3月24日から26日まで、世界中華料理連盟および紅餐網が主催する2026中国飲食産業フェスティバル兼第35回HCCグローバル飲食産業博覧会が、杭州大会展センターで盛大に開催されました。3月26日には、紅餐のチーフAIオフィサーであり紅餐成長社の共同創始者である李棒氏が会場でレポートについて講演・共有を行いました。以下はレポートの一部内容の展示です。△紅餐チーフAIオフィサー、紅餐成長社共同創始者の李棒01. 飲食AIは変速的な発展期にあり、トップ層の飲食企業はAI活用の実装推進で重要な役割を果たしている------------------------------------近年、飲食業界は急速な成長を経たのち、次第にストック競争の段階へと入りました。企查查のデータによると、2025年の全国の飲食関連企業の登録件数は240万社で、前年同期比14%減となりましたが、企業のストック総数は1,600万社を超えています。一方で、人件費、食材、家賃などの主要コストは引き続き上昇しており、企業の利益余地は継続的に圧迫されています。人件費の例を挙げると、BOSS直聘によれば、2025年の第4四半期において、飲食業界のシェフとサービススタッフの平均給与はそれぞれ月6,777元と月4,884元で、前年比で6.1%と1.6%増となっています。このような背景のもと、コスト削減と効率向上は飲食企業の生存と発展の中核課題となっています。サプライチェーンの上流から下流の飲食ブランドまで、各方面がAIの大規模モデルの実際の活用に向けて取り組んでおり、その結果、多くの新しい技術や新しい戦略が生まれています。その中でも、人工知能技術の急速な成熟は、中国の飲食企業がコスト削減と効率向上を実現し、競争に対応するための新たな解決策をもたらしました。特に、大規模モデルと生成AIの時代の到来により、AI技術は飲食企業にとって「選択肢」ではなく「必須項目」になります。AI技術を深く活用することは、ストック競争下で飲食企業が効率の天井を突破し、同質化競争に対応するための重要な戦略です。 この画像はAI生成の疑いがあります現在、世界の飲食AI市場は急速な拡大期にあります。規模と成長率がともに高く、強い発展の勢いを示しています。公開情報によれば、2025年の世界の飲食AI市場規模は150億米ドルで前年比38.9%増、2026年には200億米ドルを超える見込みです。地域の構図を見ると、世界の飲食AI市場は「北米が主導し、アジアが追随する」という発展パターンを示しています。北米はシェア58%で圧倒的な主導地位を占め、アジアは第2の成長エンジンで、市場規模は約24%です。中国における飲食AIの活用状況に具体的に目を向けると、AIは飲食業界で高速に発展していますが、普及度はまだ高める余地があります。たとえば、AI活用の浸透率を見ると、紅餐産業研究院の調査では、現時点において中国の飲食業界におけるAI活用の浸透率はわずか15%です。しかし、飲食AI技術のさらなる活用が進むことで、紅餐産業研究院は2028年にこの数値がさらに50%へ上がると予測しています。また、飲食AIの活用シーンは資本市場からも注目されています。近年、中国の飲食業界全体の資金調達額は低下傾向にある一方で、飲食AIの分野は逆風に負けない成長態勢を示しています。資金調達額と資金調達件数の双方が回復し、2025年には飲食AI分野で合計18件の資金調達イベントが発生し、累計調達額は約28億元で、前年比の増幅率は55.6%に達しており、資本はさらにこの領域に集中しています。飲食AIの市場参加者の観点では、中国の飲食AI市場の主要な参加者には、トップ層の飲食ビッグプレイヤー、SaaSサービス提供者、垂直型AIソリューション提供者、異業種から参入する大手インターネット企業が含まれます。その中で、マクドナルド、海底捞、瑞幸コーヒー、蜜雪冰城、絕味食品、巴奴火鍋、新榮記、和府撈麺などに代表される飲食企業は、膨大な店舗ネットワーク、大量のデータ蓄積、強力な資本力によって、飲食AI活用の実装推進で重要な役割を果たしています。しかし、データセキュリティ、開発コスト、活用のクローズドループを考慮すると、トップ企業のAI活用はより多くの飲食企業へは普及しにくい状況です。とはいえ、現時点でも飲食AIエコシステムの中には優れた飲食AIのサプライヤーがいくつも出てきています。たとえば、智元科技が提供する対話型ロボット、擎朗智能が開発する配膳ロボット、拓邦・厨纪が研究開発したAI炒め物ロボット、羽化小红花が提供する飲食AIスマート音声「名札」、智碰宝が公開したAI全域マーケティングツール「碰一碰」、奥琦玮が発表した小奥の企業向けスマート運営プラットフォーム、慧点评が提供するAIインテリジェント評価サービス、Icc Growが提供するAIスマートプライベートドメイン運営ソリューションなどが挙げられ、いずれも飲食AIの実装を後押ししています。現在の中国の飲食AIの発展の勢いは非常に強いものの、実装の過程には依然として多くの難点があります。たとえば、汎用モデルの精度が低い、偽AIが氾濫している、複合型人材の需給バランスが崩れている等です。そして紅餐産業研究院は、国内外の各大規模モデルプラットフォームの事例を継続的に観察することで、垂直型の飲食業界におけるAI活用事例が極めて少ないことを見出しました。より多くの飲食企業におけるAIの活用は、依然として、文章生成、動画編集、チャットの自動応答などの基礎レイヤーにとどまっています。02. 感知、意思決定、インタラクション、実行という4層アーキテクチャにより、飲食AIは飲食経営のあらゆる環境へ浸透している--------------------------------------現在、飲食AI技術は、感知、意思決定、インタラクション、実行の4層協調アーキテクチャを形成しており、飲食企業のインテリジェント化の発展に対する中核的な支えを提供しています。感知層はシーンデータの収集と認識を担当し、インテリジェント化のためのデータ基盤を築きます。意思決定層はアルゴリズムに依拠して精緻な経営判断を出力し、リソースの最適配置を実現します。インタラクション層は人機インタラクション技術によってサービス体験と運営効率を最適化します。実行層はスマートロボットによって標準化された作業を実装します。### 1．飲食AIの感知層はコンピュータビジョンを中核技術として、シーンデータの収集とスマート監視を実現する感知層は飲食AIの「五感」であり、その中核はコンピュータビジョン（CV）技術です。画像認識、ターゲット検出などのアルゴリズムを通じて物理的なシーンデータを構造化情報へと変換し、飲食のインテリジェント化に向けたデータ基盤を築きます。実際の適用では、感知層の技術はフロントヤードとバックヤードのシーンに適しています。フロントヤードのシーンでは、CV技術により来客数と顧客の感情を正確に分析し、サービス動線を最適化して、食事体験を向上させることができます。バックヤードのシーンでは、衛生の規範監視、料理の品質管理、食材ロス管理を実現し、提供の標準化を担保し、食の安全に関するリスクを回避します。例えば、海底捞が自社で開発したAIスマート巡回検査システムはCV技術を深く活用しており、現在、全国のすべての店舗で100%のカバーを実現しています。このシステムはコンピュータビジョンとエッジコンピューティング技術に依拠し、2時間のクローズドループ管理を実現。認識精度は95%を超え、サービス基準の統一的な実装を効果的に担保し、店舗の高評価率を98%以上で安定させることに貢献しています。### 2．飲食AIの意思決定層はアルゴリズム主導のスマート意思決定で、飲食運営とサプライチェーンの全工程に効率化の力を与える意思決定層は、感知層のデータおよび企業の過去の経営データに基づき、大規模データ分析、機械学習、時系列予測などのアルゴリズムを活用して、深い分析とスマートな意思決定を実現し、企業の経営管理に対する参照材料を提供します。意思決定層の技術は、運営とサプライチェーンのシーンに適用できます。運営のシーンでは、精緻な需要予測、ダイナミックプライシング、インテリジェントなシフト編成が中核となり、人員配置を最適化し、運営効率を高めることができます。サプライチェーンのシーンでは、AIが調達、倉庫保管、配送の全工程に貫通し、スマート調達と在庫管理を実現して、食材ロスを低減します。例えば、絶味食品は膨大なデータベースと大規模データ分析などのアルゴリズムに依拠して、3つのスマートエージェントを含むAIスマート・エージェント・マトリクスを構築しました。その中で、AI注文の「小火鸭」はパーソナライズされた推薦と対話によって意思決定のプロセスを最適化し、情緒的価値を高めます。絶味のAI店長「絶知」は14.3万件のゴールド店長の経験を蓄積し、スタッフが学びながら実践できることや、販売のロールプレイ練習などを支援します。AI会員のスマート体は、呼び込み、権益、商品選定、コンテンツなどの各段階を多Agentで協調させ、イベントの効果を向上させます。### 3．飲食AIのインタラクション層は自然言語処理技術に依拠して人機のスムーズな対話を実現し、注文効率とサービス体験を大幅に向上させるインタラクション層は、飲食AIと人をつなぐ架け橋であり、その中核は自然言語処理（NLP）技術です。大規模言語モデル（LLM）や音声認識（ASR）などの能力と組み合わせることで、人機の自然でスムーズなインタラクションを実現します。その適用は、フロントヤード、バックヤード、運営のシーンに広がっています。フロントヤードではAI音声による注文と多言語のインテリジェントなカスタマーサポートを利用できます。バックヤードではAIを利用したスマートメニュー設計が可能で、運営側ではAIでパーソナライズされたマーケティング文章を生成できます。例えば、マクドナルドは最も早くAIスマート注文を導入した飲食企業の一つです。AI注文を導入した後、客単価は4.5%向上し、注文および注文時の正確率はそれぞれ17ポイント、13ポイント改善しました。顧客の待ち時間と設備の停止時間の減少幅はそれぞれ50%、40%に達し、経営効率と運営効率が大幅に向上しました。### 4．飲食AIの実行層はスマートロボット技術に依拠して作業の自動化を実現し、飲食ロボットの市場規模が急速に拡大している飲食AI実行層の中核はスマートロボット技術であり、協働ロボット、SLAMナビゲーション、精密な力制御などの技術を融合し、意思決定の指令を物理的な作業へと変換します。その適用範囲はバックヤードでの調理、フロントヤードでのサービス、サプライチェーンの倉庫保管などのシーンに及びます。データによれば、2020年から2030年にかけて、中国の飲食ロボット市場規模は5億元から320億元へ成長すると見込まれています。このうち、炒め物/調理ロボットと配膳/盛り付け（配膳伝達）ロボットが中核カテゴリであり、実行層の技術が飲食の作業自動化と標準化を急速に後押ししており、業界のコスト削減と効率向上を実現するための盤石な支えとなっています。例えば、炒め物ロボットの領域では、拓邦・厨纪が開発したAI炒め物ロボット-F3がAIシステムを搭載しています。このAIには自己学習能力があり、食材やユーザーからのフィードバックに基づいて自動的に調理パラメータを最適化できます。本製品は6つのモジュールを統合しており、精密な温度制御、自主攪拌、食材の自動投入、洗浄、粉末、液体、粘稠物、ラードなど、複数の調味料の精密な投下といった機能を実現します。正餐、ファストフード、団体食（団餐）の店舗カウンターなど、多様な適用シーンに完璧に適合し、製品のリピート購入率は90%に達しています。製品は全国30の省級行政区へ販売されています。配膳ロボットの領域では、擎朗智能科技がすでに、中華正餐、日本の飲食、ホテル配送をカバーする多様なシーン適応のソリューションを形成しています。異なるシーンに対してカスタムされた機種を提供し、ミリメートル級の障害物回避、フロアをまたぐ配送、多言語のインタラクションなどのコア能力でブレークスルーを実現しています。チェーン型の飲食ブランドに対して、成熟し安定しており、大規模展開を支えられる標準化された輸送力（運用能力）のソリューションを提供します。対話型のパフォーマンスロボットの領域では、智元科技が多シーン適応のロボット製品マトリクスを構築しており、機器の規模は1,000台を超えています。現在、複数の有名な飲食企業と深い協力関係をすでに結んでおり、サービス提供は都市部で50以上をカバーしています。結 語---将来、技術の成熟とシーンの深化に伴い、飲食AIは、自主型インテリジェント運営、GEOの深い活用、AI専門職の職務体系、専用知識ベースの構築という4つの方向へ進化していきます。このトレンドによりよく対応するために、飲食企業は重点的に3つの重要な取り組みを推進する必要があります。1つ目は、使いやすい主流の大規模モデルを選び、体系的なトレーニングとインセンティブメカニズムによって全員の活用を推進すること。2つ目は、業務シーンに適応した専用エージェントをカスタマイズし、継続的なイテレーションと最適化の仕組みを確立すること。3つ目は、企業の知識資産を包括的に整理し、知識ベースの構築とモデルの「調教（驯化）」を完了させ、データフィードバックのクローズドループを形成することです。著者：紅餐産業研究院
《中国餐饮AI应用研究报告2026》：餐飲AI加速變革，驅動行業“智能”躍遷
AIに聞く · どのように飲食AIが飲食企業のコスト削減と効率向上を支援するのか？
現在、中国の飲食業界はストック（既存市場）での競争が新たな段階に入っています。人件費、食材、家賃などのコストは継続して上昇し、コスト削減と効率向上が業界の中核的な発展課題となっています。人工知能技術の急速なアップデートと深い活用は、飲食業界が効率のボトルネックを突破し、同質化競争に対応するための重要な支えとなっており、AIは飲食企業の「選択肢」から「必須項目」へと変わりつつあります。
では、現時点における中国の飲食AIの現状はどのようなものなのでしょうか。どのような発展動向があるのでしょうか。将来の発展はどのような機会と課題に直面するのでしょうか。そこで、紅餐産業研究院は紅餐成長社と共同で『中国飲食AI活用研究レポート2026』を発表しました。
2026年3月24日から26日まで、世界中華料理連盟および紅餐網が主催する2026中国飲食産業フェスティバル兼第35回HCCグローバル飲食産業博覧会が、杭州大会展センターで盛大に開催されました。3月26日には、紅餐のチーフAIオフィサーであり紅餐成長社の共同創始者である李棒氏が会場でレポートについて講演・共有を行いました。以下はレポートの一部内容の展示です。
△紅餐チーフAIオフィサー、紅餐成長社共同創始者の李棒
近年、飲食業界は急速な成長を経たのち、次第にストック競争の段階へと入りました。企查查のデータによると、2025年の全国の飲食関連企業の登録件数は240万社で、前年同期比14%減となりましたが、企業のストック総数は1,600万社を超えています。
一方で、人件費、食材、家賃などの主要コストは引き続き上昇しており、企業の利益余地は継続的に圧迫されています。人件費の例を挙げると、BOSS直聘によれば、2025年の第4四半期において、飲食業界のシェフとサービススタッフの平均給与はそれぞれ月6,777元と月4,884元で、前年比で6.1%と1.6%増となっています。
このような背景のもと、コスト削減と効率向上は飲食企業の生存と発展の中核課題となっています。サプライチェーンの上流から下流の飲食ブランドまで、各方面がAIの大規模モデルの実際の活用に向けて取り組んでおり、その結果、多くの新しい技術や新しい戦略が生まれています。
その中でも、人工知能技術の急速な成熟は、中国の飲食企業がコスト削減と効率向上を実現し、競争に対応するための新たな解決策をもたらしました。特に、大規模モデルと生成AIの時代の到来により、AI技術は飲食企業にとって「選択肢」ではなく「必須項目」になります。AI技術を深く活用することは、ストック競争下で飲食企業が効率の天井を突破し、同質化競争に対応するための重要な戦略です。
この画像はAI生成の疑いがあります
現在、世界の飲食AI市場は急速な拡大期にあります。規模と成長率がともに高く、強い発展の勢いを示しています。公開情報によれば、2025年の世界の飲食AI市場規模は150億米ドルで前年比38.9%増、2026年には200億米ドルを超える見込みです。
地域の構図を見ると、世界の飲食AI市場は「北米が主導し、アジアが追随する」という発展パターンを示しています。北米はシェア58%で圧倒的な主導地位を占め、アジアは第2の成長エンジンで、市場規模は約24%です。
中国における飲食AIの活用状況に具体的に目を向けると、AIは飲食業界で高速に発展していますが、普及度はまだ高める余地があります。たとえば、AI活用の浸透率を見ると、紅餐産業研究院の調査では、現時点において中国の飲食業界におけるAI活用の浸透率はわずか15%です。しかし、飲食AI技術のさらなる活用が進むことで、紅餐産業研究院は2028年にこの数値がさらに50%へ上がると予測しています。
また、飲食AIの活用シーンは資本市場からも注目されています。近年、中国の飲食業界全体の資金調達額は低下傾向にある一方で、飲食AIの分野は逆風に負けない成長態勢を示しています。資金調達額と資金調達件数の双方が回復し、2025年には飲食AI分野で合計18件の資金調達イベントが発生し、累計調達額は約28億元で、前年比の増幅率は55.6%に達しており、資本はさらにこの領域に集中しています。
飲食AIの市場参加者の観点では、中国の飲食AI市場の主要な参加者には、トップ層の飲食ビッグプレイヤー、SaaSサービス提供者、垂直型AIソリューション提供者、異業種から参入する大手インターネット企業が含まれます。
その中で、マクドナルド、海底捞、瑞幸コーヒー、蜜雪冰城、絕味食品、巴奴火鍋、新榮記、和府撈麺などに代表される飲食企業は、膨大な店舗ネットワーク、大量のデータ蓄積、強力な資本力によって、飲食AI活用の実装推進で重要な役割を果たしています。しかし、データセキュリティ、開発コスト、活用のクローズドループを考慮すると、トップ企業のAI活用はより多くの飲食企業へは普及しにくい状況です。
とはいえ、現時点でも飲食AIエコシステムの中には優れた飲食AIのサプライヤーがいくつも出てきています。たとえば、智元科技が提供する対話型ロボット、擎朗智能が開発する配膳ロボット、拓邦・厨纪が研究開発したAI炒め物ロボット、羽化小红花が提供する飲食AIスマート音声「名札」、智碰宝が公開したAI全域マーケティングツール「碰一碰」、奥琦玮が発表した小奥の企業向けスマート運営プラットフォーム、慧点评が提供するAIインテリジェント評価サービス、Icc Growが提供するAIスマートプライベートドメイン運営ソリューションなどが挙げられ、いずれも飲食AIの実装を後押ししています。
現在の中国の飲食AIの発展の勢いは非常に強いものの、実装の過程には依然として多くの難点があります。たとえば、汎用モデルの精度が低い、偽AIが氾濫している、複合型人材の需給バランスが崩れている等です。
そして紅餐産業研究院は、国内外の各大規模モデルプラットフォームの事例を継続的に観察することで、垂直型の飲食業界におけるAI活用事例が極めて少ないことを見出しました。より多くの飲食企業におけるAIの活用は、依然として、文章生成、動画編集、チャットの自動応答などの基礎レイヤーにとどまっています。
現在、飲食AI技術は、感知、意思決定、インタラクション、実行の4層協調アーキテクチャを形成しており、飲食企業のインテリジェント化の発展に対する中核的な支えを提供しています。感知層はシーンデータの収集と認識を担当し、インテリジェント化のためのデータ基盤を築きます。意思決定層はアルゴリズムに依拠して精緻な経営判断を出力し、リソースの最適配置を実現します。インタラクション層は人機インタラクション技術によってサービス体験と運営効率を最適化します。実行層はスマートロボットによって標準化された作業を実装します。
1．飲食AIの感知層はコンピュータビジョンを中核技術として、シーンデータの収集とスマート監視を実現する
感知層は飲食AIの「五感」であり、その中核はコンピュータビジョン（CV）技術です。画像認識、ターゲット検出などのアルゴリズムを通じて物理的なシーンデータを構造化情報へと変換し、飲食のインテリジェント化に向けたデータ基盤を築きます。
実際の適用では、感知層の技術はフロントヤードとバックヤードのシーンに適しています。フロントヤードのシーンでは、CV技術により来客数と顧客の感情を正確に分析し、サービス動線を最適化して、食事体験を向上させることができます。バックヤードのシーンでは、衛生の規範監視、料理の品質管理、食材ロス管理を実現し、提供の標準化を担保し、食の安全に関するリスクを回避します。
例えば、海底捞が自社で開発したAIスマート巡回検査システムはCV技術を深く活用しており、現在、全国のすべての店舗で100%のカバーを実現しています。このシステムはコンピュータビジョンとエッジコンピューティング技術に依拠し、2時間のクローズドループ管理を実現。認識精度は95%を超え、サービス基準の統一的な実装を効果的に担保し、店舗の高評価率を98%以上で安定させることに貢献しています。
2．飲食AIの意思決定層はアルゴリズム主導のスマート意思決定で、飲食運営とサプライチェーンの全工程に効率化の力を与える
意思決定層は、感知層のデータおよび企業の過去の経営データに基づき、大規模データ分析、機械学習、時系列予測などのアルゴリズムを活用して、深い分析とスマートな意思決定を実現し、企業の経営管理に対する参照材料を提供します。
意思決定層の技術は、運営とサプライチェーンのシーンに適用できます。運営のシーンでは、精緻な需要予測、ダイナミックプライシング、インテリジェントなシフト編成が中核となり、人員配置を最適化し、運営効率を高めることができます。サプライチェーンのシーンでは、AIが調達、倉庫保管、配送の全工程に貫通し、スマート調達と在庫管理を実現して、食材ロスを低減します。
例えば、絶味食品は膨大なデータベースと大規模データ分析などのアルゴリズムに依拠して、3つのスマートエージェントを含むAIスマート・エージェント・マトリクスを構築しました。その中で、AI注文の「小火鸭」はパーソナライズされた推薦と対話によって意思決定のプロセスを最適化し、情緒的価値を高めます。絶味のAI店長「絶知」は14.3万件のゴールド店長の経験を蓄積し、スタッフが学びながら実践できることや、販売のロールプレイ練習などを支援します。AI会員のスマート体は、呼び込み、権益、商品選定、コンテンツなどの各段階を多Agentで協調させ、イベントの効果を向上させます。
3．飲食AIのインタラクション層は自然言語処理技術に依拠して人機のスムーズな対話を実現し、注文効率とサービス体験を大幅に向上させる
インタラクション層は、飲食AIと人をつなぐ架け橋であり、その中核は自然言語処理（NLP）技術です。大規模言語モデル（LLM）や音声認識（ASR）などの能力と組み合わせることで、人機の自然でスムーズなインタラクションを実現します。
その適用は、フロントヤード、バックヤード、運営のシーンに広がっています。フロントヤードではAI音声による注文と多言語のインテリジェントなカスタマーサポートを利用できます。バックヤードではAIを利用したスマートメニュー設計が可能で、運営側ではAIでパーソナライズされたマーケティング文章を生成できます。
例えば、マクドナルドは最も早くAIスマート注文を導入した飲食企業の一つです。AI注文を導入した後、客単価は4.5%向上し、注文および注文時の正確率はそれぞれ17ポイント、13ポイント改善しました。顧客の待ち時間と設備の停止時間の減少幅はそれぞれ50%、40%に達し、経営効率と運営効率が大幅に向上しました。
4．飲食AIの実行層はスマートロボット技術に依拠して作業の自動化を実現し、飲食ロボットの市場規模が急速に拡大している
飲食AI実行層の中核はスマートロボット技術であり、協働ロボット、SLAMナビゲーション、精密な力制御などの技術を融合し、意思決定の指令を物理的な作業へと変換します。その適用範囲はバックヤードでの調理、フロントヤードでのサービス、サプライチェーンの倉庫保管などのシーンに及びます。
データによれば、2020年から2030年にかけて、中国の飲食ロボット市場規模は5億元から320億元へ成長すると見込まれています。このうち、炒め物/調理ロボットと配膳/盛り付け（配膳伝達）ロボットが中核カテゴリであり、実行層の技術が飲食の作業自動化と標準化を急速に後押ししており、業界のコスト削減と効率向上を実現するための盤石な支えとなっています。
例えば、炒め物ロボットの領域では、拓邦・厨纪が開発したAI炒め物ロボット-F3がAIシステムを搭載しています。このAIには自己学習能力があり、食材やユーザーからのフィードバックに基づいて自動的に調理パラメータを最適化できます。本製品は6つのモジュールを統合しており、精密な温度制御、自主攪拌、食材の自動投入、洗浄、粉末、液体、粘稠物、ラードなど、複数の調味料の精密な投下といった機能を実現します。正餐、ファストフード、団体食（団餐）の店舗カウンターなど、多様な適用シーンに完璧に適合し、製品のリピート購入率は90%に達しています。製品は全国30の省級行政区へ販売されています。
配膳ロボットの領域では、擎朗智能科技がすでに、中華正餐、日本の飲食、ホテル配送をカバーする多様なシーン適応のソリューションを形成しています。異なるシーンに対してカスタムされた機種を提供し、ミリメートル級の障害物回避、フロアをまたぐ配送、多言語のインタラクションなどのコア能力でブレークスルーを実現しています。チェーン型の飲食ブランドに対して、成熟し安定しており、大規模展開を支えられる標準化された輸送力（運用能力）のソリューションを提供します。
対話型のパフォーマンスロボットの領域では、智元科技が多シーン適応のロボット製品マトリクスを構築しており、機器の規模は1,000台を超えています。現在、複数の有名な飲食企業と深い協力関係をすでに結んでおり、サービス提供は都市部で50以上をカバーしています。
結 語
将来、技術の成熟とシーンの深化に伴い、飲食AIは、自主型インテリジェント運営、GEOの深い活用、AI専門職の職務体系、専用知識ベースの構築という4つの方向へ進化していきます。このトレンドによりよく対応するために、飲食企業は重点的に3つの重要な取り組みを推進する必要があります。1つ目は、使いやすい主流の大規模モデルを選び、体系的なトレーニングとインセンティブメカニズムによって全員の活用を推進すること。2つ目は、業務シーンに適応した専用エージェントをカスタマイズし、継続的なイテレーションと最適化の仕組みを確立すること。3つ目は、企業の知識資産を包括的に整理し、知識ベースの構築とモデルの「調教（驯化）」を完了させ、データフィードバックのクローズドループを形成することです。
著者：紅餐産業研究院