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「飲食店向けに在庫と天気からメニュー提案するAIを作りたい」
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Airレジ／Smaregi連携型 SaaS『WeatherStock AI』（PoC→月額化）
在庫（POS/メニュー）×天気を結び付ける価値仮説は学術的根拠があり、POS APIの存在で実装が現実的。まずはAirレジ/Smaregi連携でGoogle SheetsベースのPoCを7日以内に立ち上げ、都内1店舗で有料トライアルを回して効果（売上差分・廃棄削減）を定量化してから正式SaaS化を進めます。
今日から着手すべき作業手順
- 1Airレジ/Smaregi APIで売上・メニュー取得スクリプト作成（Python）手順：AirレジFAQ/SmaregiのAPIドキュメントを参照し、店舗のAPIキーで日別売上CSVとメニューマスタを取得するPythonスクリプトを作成（納期：3営業日、担当ツール：Python, requests）。
- 2OpenWeather APIによる天気スコア化モジュール実装手順：OpenWeatherの無料プランで当日〜3日先の気温・降水確率から『天気スコア(0-100)』を算出する関数を作る（納期：2日、費用：API費用は無料枠で運用、担当ツール：OpenWeather API, Node/Python）。
- 3Google Sheets + Apps ScriptでPoCダッシュボード構築手順：取得した売上/メニューデータと天気スコアをGoogle Sheetsに投入し、Apps Scriptで『当日推奨メニュー上位3件』を表示するUIを作る（納期：4日、目的：店舗担当者が閲覧できること）。
- 4簡易提案アルゴリズム（ルールベース）実装手順：在庫推定＝直近7日平均販売数×安全在庫係数、天気感応度＝天気スコア×商品ごとの感度でスコア化。上位3商品を提案。検証指標：トライアル期間で売上差分±%を測定（納期：5日、担当ツール：Python/Sheets）。
- 5テスト店舗ヒアリングと導入同意取得（契約書テンプレ作成）手順：東京都内の個人居酒屋1店に対してデータ取得可否、期待値、2週間トライアル条件（料金：導入料15,000円＋月額4,980円）を提示し同意を得る。契約テンプレを用意（納期：7日、担当ツール：メール・対面）。
参照・検証データ
- FACTAirレジ等の主要POSはAPIでデータ連携が可能で、売上・メニュー情報の取得が実務で可能である。APIで各種システムとデータ連携して利用する方法 – Airレジ - FAQ
- FACT学術研究や実務研究で、天候（気温・降水等）は飲食店のメニュー別売上に影響を与えることが示されている。The effect of weather factors on restaurant sales
- FACTSmaregiなど他のPOSもプラットフォームAPIを公開しており、POS連携は複数事業者で実現可能である。Smaregi Platform API Reference
最初に作る最小成果物
Google Sheets＋Apps ScriptでPoCダッシュボードを作成：Airレジ/SmaregiのCSV（もしくはAPI）を取り込み、OpenWeather APIの3日天気スコアとルールベースのマッチングで『当日推奨メニュー3件』を表示する仕組み（期限：7日以内）。
最初に対象とすべき顧客
都内の個人経営居酒屋（客席20前後、Airレジ/Smaregi等POS導入想定）に対し、実データで2週間の有料トライアルを提案する（テスト店舗は1店舗確保を目標、期限：2週間以内に交渉完了）。
具体的な収益化手段
導入支援料15,000円＋月額利用料4,980円で早期アーリーアダプターを募集（導入支援で初収益を得て1ヶ月以内に請求開始）。
最大の落とし穴・リスク
店舗側のAPI利用同意が得られない／POSデータ項目が欠損していて推定精度が出ないこと。導入前に権限とデータ項目の確認が必要。
取得日: 2026-07-26（無編集の生データ）