飲食店Instagram自動投稿サービス
裏側の仕組みとカプセルの知見
AIが何をしているのか — どこにプロの知見を入れるか
2026.03.20 | AI経営共創パートナーズ × カプセル
01
3/16 打ち合わせの合意事項
決まったことの整理
合意事項（1/2）3
サービス設計と役割分担
項目合意内容
サービス概要店舗が画像を提供 → AI分析・キャプション生成 → 確認・承認 → Instagram投稿
価格通常プラン: 月額2万円 ／ 上位プラン: 月額3.5万円（助っ人データ付き）
高木側の役割システム構築、データ読み込み（HP・メニュー・GBP・食べログ等）、AI開発
カプセル側の役割SNSメソッド提供、ブランド設定、ハッシュタグ戦略、品質レビュー、営業・導入支援
投稿承認下書きまで自動 → 店舗が確認・承認 → 投稿（責任は店舗側）
投稿時間メタビジネススイートのAI推奨機能に従う（一旦スコープ外）
対象業種まず飲食業界 → 横展開時は別料金体系
メインターゲット複数店舗を運営するオーナー（焼肉チェーン、居酒屋チェーン等）
2026.03.16 議事録
合意事項（2/2）4
データ連携・スコープ・宿題
項目合意内容
助っ人データ13万アカウントの投稿分析データ。API経由で自動取得する方向（カプセル側で確認中）
助っ人レポート別オプション（初期費用＋月2万円）。API必須
フィードバック学習いいね・閲覧が伸びた投稿のパターンをAIが学習し成長
画像アドバイスAIスコープ外 → 月1回スポットコンサル（チケット制）で対面対応
文字入れ・動画飲食店では不要。動画はオプション・追加料金で切り分け
複数画像カルーセル投稿対応 → できる範囲で対応
宿題（未完了）
カプセル: 助っ人API提供可否 ／ SNSメソッド言語化 ／ NDA締結 ／ チャットワーク招待
高木: メタBS下書きAPI検証 → 不可と判明、Webアプリ方式に転換済み
共同: 商品名決定 ／ プラン・価格確定
2026.03.16 議事録
02
現在の開発状況
合意事項を受けて、こちらで作ったもの
サービスフロー 3
写真を撮る → AIが分析 → 確認 → 投稿
1 写真アップ 店舗スタッフが スマホで撮影 2 AI分析・生成 料理認識 → キャプション → ハッシュタグ 3 確認・編集 プレビューで確認 必要に応じ修正 4 Instagram投稿 ワンタップで 自動投稿 店舗の作業 AI自動処理 確認・編集 API自動処理
店舗スタッフの作業は「写真を撮る」だけ
合意済みの全体像4
合意済みの概念図
AIインスタ担当概念図
2026.03.16 打ち合わせにて合意
サービス概要5
価格と飲食店への訴求ポイント
価格体系 初期費用 ＋ 月額 20,000円 ・アカウント初期設定は別途オプション ・スケットレポート: 別オプション（API必須） 飲食店側の投資回収試算 月額2万円をペイするために必要な集客数 焼き肉（客単価 7,000円） → 月3人でペイ 居酒屋（客単価 5,000円） → 月4人でペイ カフェ・ラーメン（客単価 1,500円） → 月14人でペイ 飲食店への訴求メリット 1 オリジナリティが保たれる 素材は店舗のオリジナル → BAN心配なし 2 投稿の手間ゼロ 写真を撮るだけ。文章もタグもAIが作成 3 最新アルゴリズム対応 インスタのトレンドに常に対応 無意味な投稿をなくす 展開計画 まずは飲食業界 → 横展開時は他業種で別料金体系
2026.03.16 合意事項
02
AIの裏側 — プロンプト構造
Claude APIに何を渡し、何が返ってくるのか
プロンプト構造7
AIへの指示は「システム設定」と「画像+依頼」の2層
System Prompt（事前設定） ・ロール: 飲食店SNSマーケター ・店舗名 / ブランドボイス / 文体 ・ハッシュタグ戦略 / キャプション設定 ・禁止表現 / 直近投稿（ネタ被り防止） ← ここにカプセルの知見を入れる User Message（都度送信） ・料理写真（base64画像データ） ・「この画像を分析してキャプション生成して」 ← 店舗が写真をアップするたびに自動生成 Claude API AI出力（JSON） analysis（画像分析） 料理名 / カテゴリ / 見た目描写 / 訴求ポイント 例: 「特製味噌ラーメン」「麺」「湯気が立ち上る…」 caption（キャプション） 本文テキスト + CTA hashtags #タグ × 最大15個 投稿時間 推奨曜日・時間帯
1回のAPI呼び出しで分析・キャプション・ハッシュタグを同時生成
現在のAI設定8
今AIに渡している設定項目と、その中身
設定項目現在の値（デモ）意味
ロール定義飲食店のプロSNSマーケターAIの振る舞いを決める基本設定
トーンあたたかみのある丁寧語文章のテンション・雰囲気
語り口スタッフみんなの声（私たち）一人称と誰の目線で書くか
絵文字ふつう（3〜5個）絵文字の使用量
文字数上限300文字キャプションの最大長
書き出し料理フォーカス / 季節型書き出しのパターン
CTA例ご予約はプロフィールから行動喚起の定型文
タグ上限15個ハッシュタグの最大数
SNSメソッド空欄← カプセルのノウハウが入る場所
固定タグ空欄← カプセルが設計する場所
禁止表現空欄← カプセルの経験値が入る場所
赤字の3項目が現在「空」= AIは汎用的な出力しかできない
03
カプセルの知見を入れる場所
AIは「賢い新人」。プロの知見がサービスの差別化になる
AIの位置づけ10
AIは賢いが、現場のノウハウは持っていない
汎用的な出力 差別化された出力 AIだけ 「それっぽい」けど どの店でも同じ文章 AI ＋ カプセルの知見 店舗の個性が出て エンゲージメントが伸びる カプセルの知見で この差を埋める
AIは文章生成の「エンジン」。燃料がカプセルの知見
知見の投入ポイント11
カプセルの知見が入る6つの領域
1 SNSメソッド カプセル独自の投稿ノウハウ・ 成功パターンをAIに教え込む 例: 「1枚目は引きで全体、2枚目は寄りで質感」 　　「3行以内で完結するフック文」 2 ハッシュタグ戦略 大中小タグの配分設計、 カテゴリ別タグセットの構築 例: 肉→#焼肉 #肉スタグラム #和牛 　　麺→#ラーメン好き #麺活 #拉麺 3 ブランドボイス設計 店舗ごとの「話し方」を定義。 良い例・悪い例を提供 例: ○「今日も元気に営業中！」 　　×「弊店のおすすめをご案内します」 4 禁止表現リスト 業界・店舗で使ってはいけない ワードや表現を事前登録 例: 「最高級」「日本一」「絶対」→ 景表法リスク 　　競合店名、ネガティブ表現 5 ターゲット設定 誰に向けて書くのかを明確化。 ペルソナに合わせた文体調整 例: 近隣30代ファミリー層 　　インスタグルメ女子 6 投稿時間帯ノウハウ 業態・曜日・季節ごとの 最適投稿タイミングを提供 例: 焼肉→木曜18時（週末の予定決め時） 　　ランチ→月曜11時（今週どこ行く？）
これら6領域がプロンプトに反映され、AIの出力品質が劇的に変わる
04
オンボーディング → プロンプト反映
店舗情報がどうAIに反映されるか
データフロー13
オンボーディング情報がプロンプトに変換される流れ
① オンボーディング カプセルがヒアリング 店舗名・業態 ターゲット顧客 店の「ウリ」「こだわり」 SNSの現状・課題 NGワード・競合情報 希望するトーン・雰囲気 ② カプセルが設計 知見を構造化 ブランドボイス定義 ハッシュタグセット SNSメソッド記述 禁止表現リスト CTA・書き出しパターン 投稿時間帯マップ ③ DB格納 店舗設定テーブル brand_voice hashtag_config sns_method prohibited ④ プロンプト生成 投稿のたびに自動構築 System Prompt 店舗の個性が 自動的に反映された キャプションが生成
カプセルの設計が1度入れば、以降の投稿すべてに反映される
まとめ14
AI × カプセルの知見 = 差別化されたサービス
AIエンジン （Claude API） 画像認識・料理名判定 自然な日本語生成 トーン・文体の忠実な再現 ハッシュタグの自動選定 + カプセルの知見 （SNSマーケノウハウ） SNSメソッド ハッシュタグ戦略 ブランドボイス設計 禁止表現 / ターゲット / 時間帯 = 差別化 されたサービス 店舗の 個性が出る エンゲージ UP 他社と 差別化
ネクストステップ15
次のステップ
カプセルさんへのお願い 普段の投稿で意識していること・成功パターンなど ふわっとした情報で大丈夫です。 こちらでAIに組み込んで検証を進めます ※ かっちりした資料は不要。箇条書きやチャットベースでOK こちらで進めること（明日から着手） 1 特定の飲食店を選び、勝手に検証を実施 ※ 実在店舗のInstagram・メニュー情報をもとにAI投稿を生成 2 知見あり vs なしで出力品質を比較 → 結果共有 3 検証結果をもとに、次の打ち合わせで方向性を確認 デモ環境（触れます） URL: https://insta-auto.pages.dev ログイン: 店舗ID: demo_store パスワード: demo 料理写真をアップすると実際にAIが分析します
AI経営共創パートナーズ × カプセル
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