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外食の「正解データ」を構造化し、AI時代の食インフラをつくるNGraph<起業家:STTさんの投資募集>

起業家 STT さん STTさんのプロフィール画像


  • 性別: 男性
  • 年代:40代
  • 創業年:2025年
  • 本人確認: 承認依頼中
  • 形態:法人
  • 最終ログイン:1週間以上

福井県 IT・通信 受付中 2026/01/10公開

希望調達金額
500万円

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自己PR

日本には、世界が羨むほどの食文化があります。しかし私は、現場でその価値がほとんど伝わっていない現実を見てきました。
メニューは日本語のまま、料理の背景や意味は説明されず、訪日客は「よく分からないまま」選んでいる。これは日本の食にとって大きな損失だと感じました。

飲食業界での現場経験、海外での活動、そしてWeb・ITの仕事を通じて、私は一貫して「伝わらないことで失われている価値」に向き合ってきました。
AI時代に入り、この問題はさらに深刻になっています。料理はメニュー名や写真だけでは理解できず、AIも人も誤解したまま判断してしまう。にもかかわらず、外食産業にはそれを正しく伝えるためのデータ基盤が存在していません。

私はこの課題を、翻訳や接客の工夫ではなく、料理そのものを構造化し、正解データとして定義することで解決できると考えています。
NGraphは、そのために立ち上げた事業です。

すでにβ版の開発と実証を行い、現場での課題と可能性の両方を確認しました。簡単ではありませんが、誰かが必ず向き合わなければならない領域です。
私はこの分野で、日本の食文化を世界に正しく伝える基盤をつくることに、本気で取り組んでいます。

事業計画・事業内容

NGraphは、スマートフォンでメニューや料理を撮るだけで、料理の背景・原材料・文化的意味を多言語で正確に理解できる体験を提供するプロダクトを起点に、外食産業に存在しない“正解データ”を構造化・蓄積する事業です。

来店客は、店舗に設置されたQRコードからサービスを起動し、目の前のメニューや料理を撮影するだけで、その店専用のAIと対話できます。
料理の内容、使われている食材、調理の特徴、宗教・アレルギー配慮などを、自分の言語で理解したうえで注文できる体験を提供します。

一方、店舗側は特別なIT作業を必要としません。
メニューや料理情報、自社サイトのURLを登録するだけで、AIが情報を自動で構造化し、曖昧な部分のみを店主が確認・修正することで、“正解データ”として蓄積されます。
これにより、店員が説明しなくても「その店を一番よく知るAI」が機能する状態を実現します。

外食産業は世界最大級の市場でありながら、原材料・調理法・文化背景・アレルゲンといった「料理の意味」がデジタル化されていない、AI時代における最大の空白領域です。
現在流通しているのは料理名・写真・価格・レビューといった断片情報のみで、AIは推測による誤案内(ハルシネーション)を頻発させています。

インバウンド需要の急増と慢性的な人手不足により、料理を丁寧に説明すること自体が構造的に不可能になりつつあります。この課題は一時的なものではなく、AIエージェントが人の代わりに「探し・選び・判断する」時代において、不可逆的に拡大していきます。

特に日本の食文化は、出汁、素材、調理工程、地域性などが複雑に絡み合う世界でも最も解釈が難しい分野です。本来そこにこそ価値があるにもかかわらず、メニュー名と写真だけではその良さは伝わらず、人にもAIにも誤解されたまま消費されています。

NGraphは、この問題を翻訳や接客の工夫ではなく、料理そのものをAIが理解可能な構造化データとして定義することで解決します。
本事業は単なる飲食SaaSではなく、AI検索・AIエージェント・インバウンド対応、将来的な標準規格化までを支える、外食版のデータインフラを構築する取り組みです。

投資の内訳・起業の際の必要物

NGraphでは、すでに助成金300万円を活用し、β版プロダクトの開発および初期実証を完了しています。
今回の調達資金(約500万円)は、β版を展開可能なプロダクトへ引き上げ、PMF(プロダクト・マーケット・フィット)を検証するための開発・運用資金です。

主な内訳は以下の通りです。

プロダクト精度向上・追加開発費
 料理データ構造化精度、信頼度スコア、運用を前提とした機能改善に伴う開発費(外注含む)

運用・検証フェーズにおける開発調整費
 導入店舗での利用結果をもとにした改善・修正対応、運用フローの最適化

創業者の人件費
 プロダクト設計、現場検証、仕様決定を一体で進めるための稼働費用

本事業では、AI単体では取得できない「店主による確認・修正」を通じた正解データの蓄積が競争優位となるため、開発と現場検証を並行して進める必要があります。本資金は、短期的な広告や拡大ではなく、PMFの可否を明確に判断するための合理的な開発・運用コストとして使用します。

予想収益

NGraphは現在、PMF(プロダクト・マーケット・フィット)を確定させる前段階にあり、本調達期間においては短期的な売上最大化を目的としていません。本フェーズでは、導入の再現性と継続利用が成立するかを最重要指標としています。

初期フェーズでは、飲食店向けの月額利用料によるSaaSモデルを基本収益源と想定しています。
導入初期は、行政のインバウンド対策を担う部局との協議、業界団体(食団連)、および大手MEO代理店との協業を通じて、個店営業に依存しない導入経路を確立し、早期に約500店舗規模の導入を目指します。

この段階では、
導入店舗数:数百店舗
月額利用料:数千円/店舗
月次売上:数百万円未満

といった水準を想定しており、売上規模そのものよりもPMFの確定を優先します。

事業としての損益分岐点は、約2,500店舗規模を想定しています。
これは日本国内の飲食店全体のごく一部のシェアであり、現実的に到達可能な水準と考えています。この段階で、SaaSによる安定した基本収益基盤が成立します。

その後は、蓄積された正解データを基盤として、
AIエージェントを活用した予約・送客に関する成果報酬モデル
行政や公的機関との協業によるインバウンド対応・標準規格化
データ連携・API提供

といった形で収益モデルを拡張し、単一のSaaS収益に依存しない構造へと進化させていきます。

NGraphの収益性は、短期的なSaaS売上の積み上げではなく、外食産業における「正解データ」を押さえた後に最大化される設計となっています。

投資家への還元方法

本事業への投資は、株式取得を通じた企業価値向上によるリターンを前提としています。
短期的な配当や分配ではなく、プロダクトの普及と正解データ基盤の構築によって企業価値を高め、将来的なEXIT(株式譲渡、M&A等)により投資家へ還元する方針です。

NGraphは、外食産業に存在しない「正解データ」を標準化し、AIエージェント時代に不可欠なインフラとなることを目指しています。この特性上、初期段階での利益分配よりも、データ資産の蓄積と市場ポジションの確立が企業価値を大きく左右します。

そのため、本投資においては、事業成長に伴う株式価値の向上を通じて、投資家とリターンを共有する設計としています。

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