飲食業界では人手不足や業務効率化の課題解決にAIの導入が急速に進んでいます。配膳ロボットや需要予測システムなど、様々なAI技術が店舗運営の革新をもたらしています。

本記事では、実際の飲食店でのAI活用事例や導入メリット、デメリットまで詳しく解説します。生成AIから調理ロボットまで、最新のAI技術がどのように飲食業の課題を解決しているかを具体的な事例とともにご紹介していきます。

飲食業界でAI導入が注目される背景

このセクションでは飲食業界でAI導入が進む理由と業界の現状について解説します。

慢性的な人手不足の深刻化

少子高齢化と労働人口減少により、飲食業界では深刻な人手不足が続いています。厚生労働省の調査によると、飲食業界の有効求人倍率は3.0倍を超えており、他業界と比較して突出した人材不足に陥っています。特に新型コロナウイルスの影響で一度離職した人材が戻ってこない傾向が強く、多くの飲食店が営業時間の短縮や店舗数の削減を余儀なくされています。

このような状況下で、AIは単なる省人化ツールではなく、限られた人材でも高品質なサービスを維持できる革新的なソリューションとして注目されています。実際に大手チェーン店では、AI導入により必要な人員を20％程度削減しながら、サービス品質を向上させることに成功している事例も報告されています。

コロナ禍による業務オペレーションの変化

非接触型サービスへの需要増加と衛生管理の徹底が求められています。コロナ禍を経験した消費者の行動変化により、接触機会を最小限に抑えた店舗運営が新たなスタンダードとなりました。タッチパネルでの注文受付、キャッシュレス決済、セルフサービスの拡充などが急速に普及し、これらの変化にAI技術が大きく貢献しています。

また、従業員の健康管理や感染症対策においても、AIによる体温測定システムや密度管理システムの導入が進んでいます。これらの技術は単なる感染症対策にとどまらず、店舗の安全性向上と顧客への安心感提供という長期的な価値を生み出しています。

インバウンド需要の回復と多言語対応

外国人観光客の増加に伴い、言語の壁を越えたサービス提供が必要となっています。観光庁の統計では、2024年には訪日外国人数がコロナ前の水準を上回る勢いで回復しており、飲食店での多言語対応は売上向上の重要な要素となっています。

従来は外国語が話せるスタッフの確保が課題でしたが、AI翻訳技術の精度向上により、誰でも外国人客に対応できる環境が整ってきています。70以上の言語に対応したAI翻訳機器の導入により、築地すし好などの店舗では外国人客が満席になることも珍しくなくなりました。

飲食業でAIが実現できること

このセクションでは飲食店にAIを導入することで具体的に何ができるようになるかを詳しく説明します。

接客・サービス業務の自動化

配膳ロボットや音声認識システムにより、注文受付から料理提供まで効率化できます。最新の配膳ロボットは高度なセンサー技術により、混雑した店内でも安全かつ効率的に料理を運ぶことができ、1時間あたり約30回の配膳・下膳作業を担うことが可能です。また、音声認識技術を活用したオーダーシステムでは、自然な会話でお客様の注文を受け付け、注文ミスの削減にも貢献しています。

これらの自動化により、従来スタッフが行っていた定型業務から解放され、より価値の高い接客サービス、例えば料理の説明やお客様との会話に時間を割けるようになります。実際に導入した店舗では、お客様満足度が15％向上したという報告もあります。

調理プロセスの標準化と品質管理

AI調理ロボットで熟練技術を再現し、常に安定した品質の料理を提供可能になります。大阪王将で導入されたI-Roboシステムでは、熟練職人の炒め方をAIが学習し、加熱温度、時間、鍋の回転速度を精密に制御することで、誰が作っても同じクオリティの料理を提供できるようになりました。

さらに、AIによる品質管理システムでは、調理過程での温度管理や調理時間の最適化が自動で行われ、食中毒リスクの削減と食材の旨味を最大限引き出すことが同時に実現されています。これにより、新人スタッフでも即戦力として活躍でき、スタッフ教育にかかる時間とコストを大幅に削減できます。

データ分析による経営最適化

売上予測や顧客分析により、戦略的な店舗運営と収益最大化を実現できます。AIによるビッグデータ解析では、過去の売上データ、天候情報、イベント開催情報、地域の人流データなどを組み合わせて、日別・時間別の詳細な需要予測を行います。この予測精度は95％以上に達しており、適切な食材調達と人員配置により無駄のない店舗運営が可能となります。

また、個別顧客の購買履歴や嗜好分析により、パーソナライズされたメニュー提案やクーポン配信が行え、リピート率の向上と客単価の増加を同時に実現できます。某ラーメンチェーンでは、このようなデータ活用により前年比120％の売上向上を達成しています。

飲食業でのAI活用によるメリット

このセクションでは飲食店にAIを導入することで得られる具体的なメリットを詳しく説明します。

業務効率化と労働生産性の向上

スタッフの負担軽減と生産性向上により、より質の高いサービスに注力できます。AIによる業務自動化は、単純な繰り返し作業から従業員を解放し、クリエイティブな業務や顧客とのコミュニケーションに集中できる環境を作り出します。具体的には、注文受付の自動化により注文ミスが90％削減され、配膳ロボットの導入により従業員の歩行距離が1日平均5km短縮されるなど、身体的負担の軽減も実現されています。

これらの効率化により、従業員の離職率が減少し、採用コストの削減にもつながります。また、働きやすい環境の整備により、優秀な人材の確保と定着率向上も期待できます。実際に導入した店舗では、従業員満足度が25％向上し、離職率が40％減少したという事例も報告されています。

顧客満足度の向上と売上増加

パーソナライズされたサービス提供と待ち時間短縮により顧客体験が向上します。AIによる顧客データ分析では、来店履歴、注文パターン、滞在時間などから個々の顧客の好みを学習し、最適なメニュー提案やサービスを提供できます。また、ピーク時の待ち時間予測により、事前に顧客へ情報提供することで、より良い顧客体験を創出できます。

さらに、多言語対応AIの導入により、外国人客への対応力が向上し、新たな顧客層の獲得につながります。築地すし好では、AI翻訳機の導入により外国人客の来店数が3倍に増加し、口コミによる集客効果も高まっています。これらの改善により、総合的な顧客満足度が向上し、リピート率の増加と口コミによる新規顧客獲得が促進されます。

コスト削減と収益性の改善

食材ロス削減と適切な人員配置により、運営コストを大幅に削減できます。AI需要予測システムにより、必要な食材量を正確に把握できるため、食材の廃棄量を平均30％削減することが可能です。年間の食材コストが1000万円の店舗では、約300万円のコスト削減効果があることになります。

また、来客予測に基づく最適な人員配置により、人件費の無駄を削減しつつ、サービス品質を維持できます。ライズウィルの事例では、AIカメラによる人流分析により人件費率を26％から20％以下に改善し、年間数百万円規模のコスト削減を実現しています。これらの削減効果は、新たなサービス開発や店舗改善への投資原資として活用でき、持続的な成長につながります。

飲食業でのAI導入時の課題とデメリット

このセクションでは飲食店がAI導入を検討する際に注意すべき課題について解説します。

初期投資とランニングコストの負担

システム導入費用とメンテナンス費用の継続的な負担について説明します。AIシステムの導入には、基本的なPOSシステムで数十万円から、高度な配膳ロボットでは数百万円以上の初期投資が必要となります。さらに、月額のライセンス料は数万円から数十万円、年間のメンテナンス費用も初期投資額の10～20％程度が一般的です。

特に個人経営の小規模店舗では、これらの費用負担が経営を圧迫するリスクもあります。しかし、費用対効果を慎重に計算すると、多くの場合2～3年で投資回収が可能であり、長期的には大きなメリットを得られます。導入前には、具体的な効果測定指標を設定し、段階的な導入計画を立てることが重要です。

システム障害とリスク管理

技術的な不具合や停電時の対応策を事前に準備する必要性について解説します。AI系統に依存した店舗運営では、システムダウンが発生した際の影響は深刻です。特に注文受付や決済システムの障害は、直接的な売上損失につながります。過去の事例では、システム障害により1日の売上が50％減少した店舗もあります。

このようなリスクを最小限に抑えるため、バックアップシステムの整備、緊急時の手動運用マニュアルの作成、スタッフへの緊急時対応訓練が不可欠です。また、信頼性の高いベンダーの選定と、24時間サポート体制の確保も重要な要素となります。さらに、定期的なシステムメンテナンスとアップデートにより、障害の予防に努めることも大切です。

スタッフ教育と顧客対応の課題

新システムの操作習得と人間らしいサービスとのバランス調整が重要です。AIシステムの導入により、従業員は新しい操作方法を習得する必要があり、特に年配のスタッフにとっては大きな負担となる場合があります。また、システムに頼りすぎることで、従来の人間らしい温かいサービスが失われるリスクもあります。

顧客の中には、完全に自動化されたサービスに違和感を持つ方もおり、特に高齢者層では人間による接客を好む傾向があります。そのため、AIと人間の役割分担を明確にし、顧客のニーズに応じて適切なサービスを提供できる体制を構築することが重要です。定期的なスタッフ研修と、顧客フィードバックの収集・分析により、最適なサービスバランスを見つけることが成功の鍵となります。

配膳・接客分野でのAI活用事例

このセクションでは飲食店の接客業務におけるAI導入の具体例を紹介します。

配膳ロボットによる効率化事例

すかいらーくグループのBellaBotや焼肉きんぐのServi導入効果を解説します。すかいらーくグループでは、愛らしいネコ型配膳ロボット「BellaBot」を全国の店舗に導入し、特に繁忙時間帯での業務効率向上を実現しています。このロボットは高度なAIセンサーを搭載し、障害物を自動で回避しながら安全に配膳業務を行います。導入により、スタッフの配膳にかかる時間が40％削減され、その分をお客様との会話や細やかなサービスに充てることができるようになりました。

焼肉きんぐでは、配膳ロボット「Servi」の導入により、1時間あたり約30回の配膳・下膳作業をロボットが担うことで、スタッフは肉の焼き方アドバイスや商品説明などの付加価値の高いサービスに集中できるようになりました。この結果、顧客満足度が15％向上し、リピート率の増加にもつながっています。また、重い料理を運ぶ作業から解放されることで、スタッフの身体的負担も大幅に軽減されました。

AI翻訳システムによる多言語対応

築地すし好のポケトーク導入により外国人客が大幅増加した事例を紹介します。築地すし好では、AI自動翻訳機「ポケトーク」を導入することで、70以上の言語に対応した接客サービスを実現しました。従来は外国語が堪能な一部のスタッフに頼っていた外国人対応を、全スタッフが担えるようになり、言語による接客品質のばらつきが解消されました。

導入後、外国人客の来店数は3倍に増加し、特に口コミサイトでの高評価により、さらなる集客効果を生んでいます。外国人客で満席になることも珍しくなく、売上に占める外国人客の割合は導入前の10％から40％まで増加しました。また、スタッフも外国語での接客に自信を持てるようになり、積極的に外国人客とコミュニケーションを取るようになったという副次的な効果も生まれています。

チャットボットによる予約受付自動化

24時間対応の予約システムで業務効率と顧客利便性を向上させた事例を説明します。俺の株式会社では、LINEと共同開発したAIチャットボットにより、24時間365日の予約受付を自動化しました。このシステムは自然言語処理技術により、お客様の複雑な要望にも対応でき、空席状況の確認から予約確定まで一連の流れを自動で処理します。

導入により、電話での予約受付業務が80％削減され、スタッフは店舗運営により集中できるようになりました。また、お客様にとっても営業時間外でも予約が取れる利便性や、電話がつながらないストレスが解消されるなど、顧客満足度の向上につながっています。さらに、予約データの蓄積により、顧客の嗜好分析や来店パターンの把握も可能となり、マーケティング戦略の精度向上にも貢献しています。

調理・キッチン業務でのAI活用事例

このセクションでは厨房内でのAI技術導入による革新的な変化について解説します。

AI調理ロボットによる品質安定化

大阪王将のI-Roboシステムで熟練職人の技術をAIが再現した成功事例を紹介します。大阪王将に導入された調理ロボット「I-Robo」は、熟練職人の炒め技術をAIで学習し、加熱温度、調理時間、鍋の回転速度などを精密に制御することで、常に一定品質の料理を提供することに成功しています。このシステムでは、職人の動作を3Dセンサーで詳細に記録し、火加減や鍋振りのタイミングまで忠実に再現できます。

導入により、新人スタッフでも即戦力として厨房で活躍でき、調理品質のばらつきが90％削減されました。また、調理時間も従来比で20％短縮され、ピーク時の提供スピード向上にも貢献しています。さらに、熟練職人の技術がデジタル化されることで、技術継承の課題解決にもつながり、長期的な品質維持が可能となりました。

画像認識による商品識別システム

アンデルセンのBakeryScanでパン識別を自動化し業務効率を大幅改善した事例を説明します。ベーカリー大手のアンデルセンでは、AI画像認識システム「BakeryScan」を導入し、トレイ上のパンを自動で識別・計算するシステムを稼働させています。従来はスタッフがすべての商品価格を記憶するか、一つ一つリストと照合する必要がありましたが、このシステムにより瞬時に正確な会計が可能となりました。

システムの精度は99％以上に達しており、新人スタッフでも勤務初日から即戦力として活躍できます。会計時間は従来の半分以下に短縮され、お客様の待ち時間削減と顧客満足度向上を実現しました。また、商品の売れ行きデータを自動収集できるため、人気商品の把握や製造計画の最適化にも活用されています。

鮮度管理と品質チェックの自動化

はま寿司のAI鮮度管理システムで食材の品質を数値化した革新的な取り組みを解説します。大手寿司チェーンのはま寿司では、AIを活用した魚の鮮度管理システムを導入し、店舗に届いた魚をカメラで撮影して鮮度を0.1単位で数値化しています。このシステムは魚の色味、光沢、目の透明度など複数の要素を総合的に分析し、人間の目では判別困難な微細な劣化も検出できます。

導入により、食材の品質管理が飛躍的に向上し、食中毒リスクの削減と美味しさの維持を同時に実現しています。また、鮮度データの蓄積により、仕入先の評価や配送方法の改善にも活用され、サプライチェーン全体の品質向上につながっています。さらに、数値化された鮮度情報により、スタッフの経験や勘に頼らない客観的な判断が可能となり、品質管理の標準化も実現されました。

在庫管理・需要予測でのAI活用事例

このセクションでは飲食店の経営効率化に直結するデータ活用事例を紹介します。

AI需要予測による売上向上

スシローの需要予測システムでフードロス削減と売上最適化を実現した事例を説明します。大手寿司チェーンのスシローでは、ICタグとAIを活用したビッグデータ分析により、1分後と15分後の詳細な需要予測を行っています。このシステムは過去の販売データ、時間帯、曜日、天候、地域イベントなどの情報を組み合わせて分析し、95％以上の高精度で需要を予測します。

エッジAI技術の活用により、各店舗でリアルタイムの需要予測が可能となり、中央サーバーへの負荷を軽減しつつ迅速な意思決定を実現しています。この結果、適切な量の寿司ネタを準備することで、フードロスを30％削減しながら品切れによる機会損失も最小限に抑えています。また、人気メニューの予測精度向上により、売上も前年比15％向上しました。

自動発注システムによる在庫最適化

福しんのAI自動発注システムHANZOで棚卸業務を大幅効率化した成功事例を解説します。ラーメン・定食チェーンの福しんでは、株式会社GoalsのAI自動発注サービス「HANZO」を導入し、発注業務の完全自動化を実現しています。従来は店長が毎日1時間以上かけて行っていた発注作業が、AIにより自動化されることで、その時間を接客や店舗管理などの重要業務に充てることができるようになりました。

システムは過去の販売データ、在庫状況、天候予測、地域イベント情報などを総合的に分析し、最適な発注量を算出します。導入により、食材の廃棄量が25％削減され、欠品による機会損失も90％減少しました。また、在庫の可視化により、食材の使用期限管理も効率化され、食品安全性の向上にも貢献しています。

来客予測と人員配置の最適化

ライズウィルのAIカメラシステムで人件費を5％以上削減した具体的な効果を紹介します。居酒屋チェーンを経営するライズウィルでは、株式会社EBILABのAIカメラシステムを導入し、店舗前の通行人数や入店数を自動計測・分析しています。このデータを基に来客数を予測し、最適な人員配置を行うことで、人件費率を26％から20％以下に改善することに成功しました。

システムは時間帯別の人流パターンを学習し、30分後、1時間後の来客数を高精度で予測します。この予測に基づいてスタッフのシフト調整や配置換えを行うことで、忙しい時間帯には十分な人員を確保し、暇な時間帯には効率的な人員配置を実現しています。また、人流データを販促施策の効果測定にも活用し、より効果的なマーケティング戦略の立案にも役立てています。

マーケティング・データ分析でのAI活用事例

このセクションでは顧客データを活用したマーケティング戦略の革新について解説します。

顧客データ分析による売上向上

個人の購買履歴を分析して前年比120％の売上向上を実現した事例を紹介します。あるラーメンチェーン店では、POSシステムと連携したAI顧客分析システムにより、個々の顧客の来店パターン、注文傾向、季節性などを詳細に分析し、パーソナライズされたマーケティングを展開しています。システムは顧客の好みの味、来店頻度、注文金額などから顧客をセグメント化し、それぞれに最適化されたクーポンやメニュー提案を行います。

この取り組みにより、メール開封率が従来の15％から45％に向上し、クーポン利用率も3倍に増加しました。また、新メニューの提案精度も向上し、顧客の購買確率が40％向上しています。これらの効果が積み重なり、前年比120％の売上向上を実現し、リピート率も30％増加しました。

パーソナライズされたサービス提案

AIによる顧客の嗜好分析でリピート率を20％向上させた具体的な手法を説明します。スターバックスでは、AIを活用した顧客データ分析により、個々の顧客に合わせたパーソナライズされた商品推奨システムを構築しています。過去の購買履歴、来店時間、季節、天候などのデータを分析し、顧客が次に注文する可能性の高い商品を予測してアプリ経由で提案します。

システムは機械学習により継続的に精度を向上させ、推奨の的中率は60％を超えています。また、来店時間に応じて最適なプロモーションを展開し、混雑時間の分散化にも貢献しています。これらの取り組みにより、顧客エンゲージメントが向上し、リピート率が20％増加、客単価も15％向上しました。

生成AIによるSNSマーケティング支援

投稿文の自動生成と効果測定でマーケティング業務を効率化した事例を解説します。複数店舗を展開するカフェチェーンでは、生成AIを活用してSNS投稿の企画から効果測定まで一貫した自動化システムを構築しています。AIは新メニューの写真や店舗の雰囲気、季節感などを分析し、ターゲット層に刺さる投稿文を自動生成します。また、過去の投稿データから最適な投稿時間や頻度も算出します。

さらに、投稿後の反応をリアルタイムで分析し、エンゲージメント率、クリック率、来店につながった顧客数などを自動で測定・レポート化します。この結果、SNSマーケティングにかかる人的コストを70％削減しながら、フォロワー数が2倍、投稿からの来店率が3倍に増加しました。また、効果的な投稿パターンの蓄積により、マーケティング戦略の精度も継続的に向上しています。

飲食業界でのAI導入成功のポイント

このセクションでは飲食店が効果的にAIを導入するための具体的な方法論を解説します。

課題の明確化と適切なAI選択

店舗の課題に合わせた最適なAIソリューションの選定方法について説明します。AI導入を成功させるためには、まず店舗が抱える具体的な課題を明確に把握することが重要です。人手不足、食材ロス、顧客満足度の低下など、解決したい課題によって最適なAIソリューションは大きく異なります。

たとえば、配膳業務の負担が大きい場合は配膳ロボット、食材の無駄が多い場合は需要予測システム、外国人客への対応に困っている場合は多言語翻訳システムといった具合です。課題を特定せずに「AIを導入したい」という曖昧な目標では、費用対効果の低い結果に終わる可能性が高くなります。事前に現状分析を行い、数値化できる課題を明確にしてから、それに最適化されたAIソリューションを選択することが成功の第一歩となります。

段階的導入による効果測定

小規模な導入から始めて徐々に拡大する戦略的アプローチを解説します。AI導入は一度に全システムを刷新するのではなく、段階的に進めることでリスクを最小限に抑えながら効果を確認できます。まず1つの機能や1店舗での試験導入から始め、効果測定と改善を繰り返しながら徐々に拡大していく方法が推奨されます。

具体的には、POSシステムの導入から始めて顧客データの蓄積を行い、次に需要予測システムを追加、その後配膳ロボットやAI調理システムといった順序で進めることで、各段階での投資対効果を確認しながら進められます。また、スタッフの慣れや顧客の反応も段階的に把握できるため、適切な調整を行いながら導入を進められます。この方法により、大きな失敗を避けながら確実にAI化を推進できます。

スタッフとの協働体制構築

AIと人間の役割分担を明確にした効果的な運用体制の作り方を紹介します。AI導入の成功には、スタッフの理解と協力が不可欠です。AIが人間の仕事を奪うのではなく、人間の能力を拡張し、より価値の高い業務に集中できるようにするという考え方を共有することが重要です。定型的な作業はAIに任せ、創造性や感情的な対応が必要な業務は人間が担当するという明確な役割分担を設定します。

また、AIシステムの操作方法や緊急時の対応についての継続的な教育プログラムを実施し、スタッフがAIを効果的に活用できるようサポートします。さらに、AIの導入による業務改善の成果をスタッフと共有し、モチベーション向上につなげることも大切です。AIと人間が協働することで、単独では実現できない高品質なサービスを提供できる体制を構築することが、長期的な成功の鍵となります。

飲食業界におけるAI導入の将来展望

このセクションでは飲食業界のAI活用がどのように発展していくかを展望します。

次世代AI技術の飲食業への応用

音声認識や感情分析など新たなAI技術の活用可能性について説明します。次世代のAI技術として注目されているのが、感情認識AIによる顧客の表情や声のトーンから満足度をリアルタイムで分析するシステムです。これにより、お客様が不満を表現する前にサービス改善のアクションを取ることができ、顧客満足度の向上と問題の早期解決が可能になります。

また、音声認識技術の精度向上により、より自然な会話での注文受付や質問対応が実現されます。方言や外国語のアクセントにも対応できる高度な音声認識システムにより、より多様な顧客層へのサービス提供が可能となります。さらに、脳科学とAIの融合により、顧客の潜在的な嗜好を予測する技術も開発が進んでおり、まだ本人も気づいていない好みを発見してメニュー提案する未来の実現も期待されています。

完全自動化店舗の実現可能性

無人店舗やフルオートメーション化への技術発展の方向性を解説します。技術の進歩により、注文受付から調理、配膳、会計、清掃まで完全に自動化された無人飲食店の実現が視野に入ってきています。Amazon Goのようなレジなし店舗の技術を飲食業に応用し、入店から退店まで一切の人的接触なしでサービスを提供するシステムが開発されています。

しかし、完全自動化には技術的課題だけでなく、食品衛生法や労働法などの法的整備、緊急時の対応体制、機械では対応できない複雑な顧客ニーズへの対処など、多くの課題も残されています。当面は部分的な自動化を進めながら、人間とAIの協働による最適なサービス提供を追求することが現実的なアプローチとなるでしょう。完全自動化は深夜営業や特定の業態から段階的に導入されると予想されます。

持続可能な経営モデルの構築

環境負荷軽減と効率化を両立する未来の飲食店経営について考察します。AI技術は環境に配慮した持続可能な飲食店経営の実現にも大きく貢献します。精密な需要予測により食材廃棄を最小限に抑え、エネルギー効率の最適化により消費電力を削減し、配送ルートの最適化により二酸化炭素排出量を削減するなど、環境負荷の大幅な軽減が可能です。

また、地産地消の促進や季節に応じた自動的なメニュー変更、食材の栄養価や産地情報の透明化など、社会的責任を果たしながらビジネスを成長させる新しい経営モデルが構築されます。さらに、AIによる労働環境の改善と生産性向上により、従業員の働きがいと企業の収益性を両立した理想的な飲食店経営が実現されると期待されています。これらの取り組みは、消費者の環境意識の高まりとも合致し、新たな競争優位の源泉となるでしょう。

参考記事

導入検討時に役立つ「目的別・効果別」の事例比較を掲載。売上向上／人件費削減／ロス低減などの観点で整理されている別メディアの記事を紹介します。
→ 「飲食店×生成AIの活用事例まとめ（ニューラルオプト）」

まとめ

飲食業界でのAI活用について解説してきました。 今回の記事のポイントをおさらいしましょう。

• 人手不足解消や業務効率化でAI導入が急速に進展している • 配膳ロボットや需要予測システムで売上120%向上の事例もある
• 初期コストはかかるが中長期的な効果は大きい • 段階的導入と適切な課題設定が成功の鍵となる • 生成AIの活用でマーケティング業務も大幅に効率化可能

AI技術の進歩により、飲食業界の課題解決と新たな価値創造の可能性は今後さらに広がっていくでしょう。