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【飲食業界向け】売上・コスト分析を最短3日で実現!DX推進の共同ソリューションを株式会社renueとITS株式会社が提供開始

2025/4/16 (更新: 2026/5/8)

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飲食業界向けの売上・コスト分析を最短3日で実現するDX推進ソリューションを解説【2026年版】

【飲食業界向け】売上・コスト分析を最短3日で実現!DX推進の共同ソリューションを株式会社renueとITS株式会社が提供開始
renue

株式会社renue

2025/4/16 公開2026/5/8 更新

この記事はPRTimesにて配信されました
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000012.000091210.html


飲食チェーン経営に特化した「BPO×AI分析ダッシュボードサービス」をリリースしました

■サービス概要

「AI分析ダッシュボードサービス」は、飲食店のPOSデータや労務データを活用し、売上・コスト分析を自動化するクラウド型のプラットフォームです。


API連携を利用したリアルタイムデータ更新や、AIを活用した自動分析を特徴とし、経営データの可視化を最短3日で実現します。


ITS株式会社が経理・労務のBPO(ビジネスプロセスアウトソーシング)を担当し、各店舗から集約されたデータを株式会社renueが提供するAI分析ダッシュボードで即座に可視化します。

この度、サービスリリースに伴い、無料デモの申し込み受付を開始しました。


▼専用サイトはこちら↓↓↓

https://restaurant-solutionlp.renue.co.jp/


▼無料デモはこちら↓↓↓

https://renue.co.jp/contact-3







■サービス開発の背景

飲食業界では、以下のような課題が多くの経営者を悩ませています。



1. 各店舗で売上データや人件費が分散管理され、分析が大変

2. データを経営に活用できず、業務改善の機会を見逃す

3. 全体像が把握しづらく、必要な情報が取り出せない



これらの課題に対し、DXコンサルティングを手掛ける株式会社renueと、バックオフィスBPOサービスを提供するITS株式会社が共同で、飲食業界向けのトータルソリューションを開発しました。




■本サービスができること

1. バックオフィス業務の効率化

• ITS株式会社が経理・労務業務を一括して代行

• 各店舗で管理していたデータを自動集約し、整備・分析可能な形式で提供


2. 売上・労務データのリアルタイム可視化

• API連携でPOSデータや労務データをリアルタイムに反映

• 売上、コスト、原価率、客単価など主要な指標をダッシュボードで一目瞭然


3. AIによる自動分析

• 売上パフォーマンスや人件費の異常を即時に検出

• 時間帯別・曜日別の売上傾向をAIが予測

• 店舗別コストパフォーマンスを自動分析



サービスサイト




■BPOとDXのシナジーが生むメリット

1. バックオフィス業務をBPOで削減し、本来の店舗運営に集中できる環境を提供

2. 経営データが可視化され、データに基づいた迅速な経営判断が可能に

3. AI分析により、売上やコストに基づく課題の早期発見と改善が実現


■無料デモの詳細



本サービスの機能を体験いただける無料デモを提供中です。

お問い合わせフォームよりご連絡いただくと、デモサイトをご案内いたします。



デモを試す




■株式会社renueついて

株式会社renueは、DXコンサルティングを中心に、企業の業務改革や新規事業開発を支援しています。成果報酬型のリスク共有モデルで、IT企画から実行まで手を動かす伴走型コンサルティングを行っています。


ITS株式会社について

ITS株式会社は、バックオフィス業務の効率化を専門とし、経理・労務のBPOサービスを提供しています。両社の専門性を活かし、飲食業界向けのDX推進を共同で支援します。



■本件に関するお問い合わせ

株式会社renue

Email:info@renue.co.jp


ITS株式会社

Email:info@itsltd.jp

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renueは553のAIツールを自社運用するAIコンサルティングファームです。

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FAQ

よくある質問

主に、売上・コスト分析の高速化、店舗別の収益性可視化、食材原価管理(FL比率の最適化)、人件費管理、メニュー収益性分析、需要予測と仕入計画、レジ・会計システムとの連携、出退勤管理、衛生管理(HACCP対応)、CRMとリピーター施策、です。多店舗展開する飲食チェーンでは、店舗横断での経営判断を支えるダッシュボードが重要となります。

主に、データ収集とクレンジングを外部リソース(BPO)に委託しながら、AI分析を組み合わせて意思決定の速度を高める設計です。社内に専門人材を抱えなくても、必要な分析と可視化を継続的に提供できる点が中小〜中堅の飲食チェーンにフィットします。短期間で立ち上げ、運用の中で改善できる柔軟性が特徴となります。

主に、店舗別収益性の可視化、メニュー別貢献利益の分析、時間帯別売上パターン、季節性とイベント影響の把握、食材ロスの原因分析、人件費比率の異常検知、新メニュー投入の効果測定、競合店舗との比較、立地特性別の戦略策定、出店判断の根拠データ、などです。「数字を見る習慣」を経営に組み込むことで、感覚経営からデータドリブン経営への移行が進みます。

主に、業務フローと既存データの棚卸し、データソース(POS・会計・労務・予約システム)の整理、KPIの設計(経営層が見たい指標の定義)、ダッシュボードの試行運用、現場へのフィードバック取り込み、定期運用と改善サイクル、です。「ツール導入」ではなく「経営の意思決定基盤の整備」というプロジェクトとして設計することが定着の鍵となります。

主に、データ収集・整理を専門事業者に委託し、AIを活用した分析と可視化を組み合わせる、というBPOとAIのハイブリッド運用が代表的です。多くの中小チェーンはデータ整備に十分な人材を割けないため、外部に委託しつつ自社のKPIに合わせたダッシュボードを利用する形が現実的です。短期間での立ち上げと、必要に応じた拡張が両立しやすい特徴があります。

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