AIエンジニアのスキルを活かして複数の起業支援をした実話エピソードについて

ケース1：美容室の予約最適化と顧客分析

ワイの高校の同級生ユウタは、美容師として独立して小さな美容室を開業したんやけど、予約管理がめちゃくちゃで困ってた。

「キャンセルが多い」「空き時間が偏る」「リピーターが増えへん」って悩んでた。

そこでワイは、AIを使った予約最適化システムを提案した。

顧客の来店履歴、曜日・時間帯の傾向を分析して、最も予約が入りやすい時間帯を可視化。

LINE予約フォームに、来店頻度や好みのスタイルを記録する機能を追加。

顧客の属性（年齢・性別・髪型の傾向）をクラスタリングして、スタイル提案をパーソナライズ。

結果、キャンセル率が30%減って、リピーターも増加。ユウタは「お前、AIで美容室まで救えるんか」って感動してた。

ケース2：ハンドメイド雑貨ECの売上予測

大学のゼミ仲間のミホは、ハンドメイド雑貨をネットで販売するECショップを立ち上げたんやけど、「どの商品が売れるか予測できへん」「在庫管理が難しい」って悩んでた。

ワイは以下のAI支援をした。

過去の販売データを使って、商品ごとの売上予測モデルを構築（LightGBM使用）。

季節性やSNSトレンドを加味して、需要のピークを予測。

在庫切れリスクを自動で警告するダッシュボードを作成。

ミホは「これ、まるで未来が見えるみたい！」って言うて、売上も前年比で1.5倍に伸びた。

ケース3：オンライン学習サービスのコンテンツ推薦

大学院の同期だったケンジは、教育系スタートアップを立ち上げて、プログラミング学習のオンラインサービスを運営してた。

でも、「ユーザーが途中で離脱する」「どの教材が合ってるかわからん」って課題があった。

ワイはレコメンドエンジンを導入した。

ユーザーの学習履歴、正答率、滞在時間をベースに、次に学ぶべき教材を推薦。

難易度調整アルゴリズムで、挫折しにくい学習ルートを自動生成。

チャットボットで「わからないところ」を自然言語で質問できる機能も追加。

結果、継続率が20%以上改善して、投資家からの評価も上がった。ケンジは「お前のAI、教育の未来変えるかもな」って言うてた。

ケース4：古着屋の画像検索システム

地元の友達サトルは、古着屋を開業したんやけど、商品点数が多すぎて「探しにくい」「似た服が見つからん」って課題があった。

ワイは画像認識を使って、以下のシステムを構築した。

顧客が気に入った服の写真をアップすると、類似アイテムを自動で表示。

色・柄・形状の特徴量を抽出して、類似度スコアでランキング。

店内のタブレットで使えるようにして、接客の補助にも活用。

これが若者にウケて、SNSでも話題に。サトルは「AIで古着屋が進化するとは思わんかったわ」って驚いてた。