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(03) ✶ 2026 / DINING / LP × AUTOMATION

Sumioto Yakitori

カウンター十席の焼鳥店を想定した架空ブランドです。夜の来店動機をつくるLPと、LINEに届く予約・問い合わせにAIが答える受付デモを1組で作りました。

炭音のLP最上部。炭火の写真の上に「炭の爆ぜる音が、いちばん大きな店。」の見出しと席予約ボタンが載っているPC画面

FIG.01 / LP トップ

予約・問い合わせAIチャットのデモ画面。左から受信トレイ、LINE風のトーク、予約台帳が並んでいる

FIG.02 / 予約・問い合わせAIチャット

自主制作(架空ブランド) LP × 業務自動化デモ カウンター十席の小箱向け

炭火焼鳥と純米 炭音(すみおと)
夜の集客LP と 予約AIチャット

2026.08

大箱の居酒屋と同じ見せ方では、十席の店は選ばれません。写真で夜の空気を出すところまでは同じにして、そのあとに席数・予算・使われ方を先に開示する構成にしました。あわせて、焼き場に立っていて電話に出られない時間帯の問い合わせを、LINE風のトークでAIが受けて予約台帳まで書き込むデモを作っています。

(04) INFORMATION

Industry
焼鳥・居酒屋(カウンター10席と小上がり2卓の個人店)
Brand
炭火焼鳥と純米 炭音(すみおと) / ポートフォリオ用の架空ブランドです
Type
自主制作(架空ブランド)
Role
構成・コピー・デザイン・実装・デモ開発(すべて1人で担当)
Tools
HTML / CSS / JavaScript, GSAP, HiggsField / Gemini(画像生成), Claude
Duration
約1週間 / 構成とコピー2日・デザイン2日・実装2日・デモ開発1日
Live

MEMO

(05) DESIGN NOTE / なぜこの構成にしたか

01

この業界の集客構造

  • 店を探す場所がグルメサイトと地図アプリの一覧。何十軒の中で、写真と価格帯だけを見て数十秒で外される。
  • その一覧経由の予約には1名あたりの送客手数料がかかる。自店サイトから直接入った予約が、そのまま利益の差になる。
  • 十席の店は席数が売上の上限。単価を上げるより、埋まらない曜日と時間帯を埋めるほうが効く。
  • 来店の決め手は味そのものより「誰とどんな夜を過ごすか」。用途が決まった瞬間に店が選ばれる。
02

狙った導線

  • 最初の画面で店名・エリア・営業時間・全18席・予約ボタンまで出す。写真だけの雰囲気FVにしない。
  • 「うるさくない店を探している夜に」で用途を先に言葉にしてから、守っている三つ(炭・純米酒・おまかせと単品)へ進む。
  • コース3プラン(4,800円・6,600円・8,800円)を先に置き、その後のお品書きで単品240円からを開示。予算の不安を2段で消す。
  • 予約は席予約フォームを主、電話を副。焼き場に立つ時間は折り返しが遅れることまで書き、待たされる前提を先に伝える。
03

デザインの根拠

  • 帯色は熾火の色から取った臙脂 #8C2F1B。赤提灯の彩度まで上げず、暗い写真の上でもボタンが沈まない濃さを選んだ。
  • 地の色は炭の #14100D、文字は白ではなく生成りの #EFE6DD。夜の照度に合わせて、白い画面のまぶしさを消す。
  • 見出しは明朝(Shippori Mincho)、本文はゴシック。字面で和の空気を出し、価格や営業時間は等幅で桁を揃えて読ませる。
  • 差し色の #E0A56B は炭火の照り返し。価格・小見出し・ラベルだけに使い、押させたいボタンとは色を分ける。
04

検証で捨てた案

  • 動画ヒーロー。炭火の短尺ループは夜の空気が出るが、店の前で探している人の初回表示が重くなるため静止画とコピーに戻した。
  • 希少部位の推し出し。串の写真で埋めると他店と見分けがつかず、席と時間の使い方を売る構成に組み替えた。
  • 口コミ点数の掲載。架空ブランドで数字は作れず、実店舗でも外部サイトへ出口を作ることになるので、カウンターから見た使われ方の記述に置き換えた。
  • 予約フォームでアレルギー・記念日・席希望を必須にする案。項目が増えるほど途中で止まるため、必須は最小にして残りはAIチャット側で聞く形にした。
#十席の小箱 #夜の来店動機 #コース3プラン #予算の先出し #純米酒十二種 #席予約フォーム #FAQ7問 #LINE予約AI

(06)

Structure 3 Plans

構成の順番だけを変えた3案を作り、はじめての人が最初の30秒で「自分が入っていい店か」を判断できるのはどれかで選びました。

PLAN A / 共感先行

ADOPTED
案A 共感先行型のワイヤーフレーム 上からヘッダー、写真のヒーロー、夜の共感3カード、選ばれる理由、コース3プラン、お品書きと席、予約ボタンの順に並ぶ縦構成。 HERO NIGHT / 3 CARDS REASON 01-03 COURSE 3 PLANS MENU / ROOM RESERVE

HERO → NIGHT → REASON → COURSE → MENU/ROOM → RESERVE

十席の店で最初に消したい迷いは「入っていい店かどうか」なので、用途の共感から入り、予算と席数を予約ボタンの手前で出し切れるこの順を採用しました。

PLAN B / お品書き先行

案B お品書き先行型のワイヤーフレーム ヒーローの上にお品書きのカードを重ね、コース、店内、選ばれる理由を後ろへ回した縦構成。 HERO + MENU COURSE 3 PLANS ROOM REASON RESERVE

HERO + MENU → COURSE → ROOM → REASON → RESERVE

品目と値段から読ませると単品の安さ比べになり、席の使い方まで届かないまま次の店へ移られるので見送りました。

PLAN C / 店主先行

案C 店主先行型のワイヤーフレーム ヒーローの直後に焼き手の紹介と店内写真を置き、選ばれる理由とコースを後半へ回した縦構成。 HERO OWNER ROOM REASON 01-03 COURSE RESERVE

HERO → OWNER → ROOM → REASON → COURSE → RESERVE

焼き手と店内から入ると世界観は伝わりますが、席数と予算の結論まで遠く、はじめての人ほど判断できずに離れるので見送りました。

(07)

Final Design PC View

採用した案Aで組んだ最終形です。写真で夜の空気を出しながら、席数・予算・予約方法は上から読めば必ず通る位置に置いています。

炭音のLPを上から下まで通しで写したPC版のスクリーンショット。ヒーロー、こんな夜に、選ばれる理由、おまかせコース、お品書き、店内と席、使われ方、焼き手、予約の流れ、FAQ、予約フォーム、店舗情報の順に続く

FIG.07 / PC版 全体スクリーンショット(枠の中をスクロールできます)

(08)

Smartphone

店を探しているのは、夜の街に出たあとのスマホの中です。画面の下に電話と席予約の2ボタンを固定しました。

スマホ版のファーストビュー。炭火の写真に「炭の爆ぜる音が、いちばん大きな店。」が重なり、画面下に電話と席予約のボタンが固定されている

FIG.08-A / FVと固定の予約バー

スマホ版のお品書き。品名と価格が点線でつながれて縦に並び、下に会計の目安が続く

FIG.08-B / お品書きと会計の目安

SP DESIGN NOTE

  • 画面下に「電話する」と「席を予約する」を並べて固定。当日で急いでいる人のために、電話も同じ大きさで残した。
  • FVは写真の暗い側に文字を置き、店名・エリア・営業時間・全18席までを1画面で読み切れるようにした。
  • お品書きは価格を右端で縦に揃え、点線でつないだ。指を動かさずに金額だけを上から追える。
  • FAQは開閉式で7問。ひとり客・子ども連れ・喫煙・貸切と、暖簾をくぐる前に気になる順に並べた。

(09)

Operation Note

業務設計メモ / 予約・問い合わせAIチャットのデモを作るまでに整理したこと。

01

現状の課題

  • 予約と問い合わせが電話・LINE・Web予約に散っている。焼き場に入る17時以降は電話に出られない。
  • あとで折り返しても、相手はすでに別の店を押さえている。取りこぼしが数として残らない。
  • 営業時間、ひとりでも入れるか、アレルギーへの対応。同じ質問への同じ返答を毎晩くり返している。
  • 貸切や大人数の相談も同じ電話に混ざる。判断が必要な話だけを拾い出す仕組みがない。
02

ゴール

  • 営業中に届いた問い合わせへ、電話に出なくても返せる状態にする。
  • 確定した予約が、そのまま台帳の1行になる。紙とアプリの間の書き写しをなくす。
  • AIが答えてよい範囲と、店主が判断する範囲を線で分ける。
  • カウンター・小上がりの残席が、返信するその場で分かるようにする。
03

打ち手

  • LINE風のトークUIに、受信トレイ(3会話)・チャット・予約台帳を1画面で並べた(デモは単一HTML)。
  • 空席の確認、日時と人数の変更、コース内容、アレルギー、遅刻の連絡はAIが自動で応答し、予約カードを返す。
  • 席数(全18席)を超える30名の貸切相談のような案件は、AIが答えを作らず「人の確認が必要」のキューへ送り、店主へ引き継ぐ。
  • 返信した内容は自動処理ログに時刻付きで残し、あとから何を自動で答えたか追えるようにした。
04

効果試算

  • 営業中の電話対応 ▲60% (試算)
  • 問い合わせへの初回返信 平均12分 → 即時 (試算)
  • 予約1件の台帳への転記 3分 → 0分 (試算)
  • 判断が必要な相談(貸切など)の扱い 電話任せ → 店主キューへ (試算)

上記はすべて架空ブランドを前提とした試算値です。実測値ではありません。実際の数値は業務量と体制によって変わります。

予約・問い合わせAIチャットのデモ画面。受信トレイの3会話、AIが自動応答するトーク、本日の予約台帳と席種ごとの残席、導入効果の目安が並ぶ

FIG.09 / トークの自動応答から予約台帳への反映まで

DEMO / 予約・問い合わせAIチャット

ブラウザだけで動くデモです。質問ボタンを押すと来店客からトークが届き、AIが自動で返信します。確定した予約は台帳に行が増え、貸切のように判断が必要な話は店主のキューへ回ります。外部のサービスにはつながっておらず、入力した内容は保存も送信もされません。

(10) SELECTED WORK ↓

(04) ✶ 2026 / CARS

Tsugumi Auto

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