AIスタートアップの次なる戦場はレストラン―パローナAIが示す「砂上の楼閣」を避ける技術戦略

元グーグル・メタのベテランが描く、レストラン業界の未来

今日のAI業界を、共同創業者のティム・ハウズ氏は「流砂（shifting sand）の土台」と表現します。この不安定な基盤の上でいかにして強固な事業を築くか。それが現代の創業者たちが直面する中心的な課題です。この課題に対し、パロアルトを拠点とするスタートアップ「パローナAI（Palona AI）」は、レストラン・ホスピタリティ業界への特化という明確な答えを出しました。

本日、同社は「パローナ・ビジョン（Palona Vision）」と「パローナ・ワークフロー（Palona Workflow）」を正式に発表。これは、店内のカメラ、電話、会話、そしてタスク実行までを網羅する、レストラン運営のためのリアルタイム・オペレーティングシステム（OS）です。この発表は、同社にとって大きな戦略転換を意味します。2025年初頭に1000万ドルのシード資金を調達して登場した当初、パローナは幅広い消費者向け企業を対象とした、感情を理解するセールスエージェントの開発を目指していました。しかし今、彼らはレストランという一つの業界に深く特化する道を選んだのです。

デジタル支配人（GM）が24時間店舗を管理

レストランのオーナーにとって、パローナの新製品は「眠らない最高の業務マネージャー」として機能します。ベンチャービート誌に提供されたプレスリリースの中で、Tono Pizzeria + Cheesesteaksの創業者シャズ・カーン氏は「パローナ・ビジョンは、全店舗にデジタル支配人を配置するようなものだ」と語っています。

• パローナ・ビジョン: 新しいハードウェアを一切導入することなく、既存の店内防犯カメラを活用。行列の長さ、テーブルの回転率、調理のボトルネック、清掃状況といった運営上の重要指標をリアルタイムで分析します。
• パローナ・ワークフロー: ビジョンが捉えた映像信号を、POSデータや人員配置状況と関連付け、複数ステップからなる業務プロセスを自動化。ケータリング注文の管理から、開店・閉店時のチェックリスト、食材準備の履行までを確実に実行します。

なぜレストラン業界だったのか？ 垂直特化から得た教訓

パローナの創業者たちは、CEOのマリア・チャン氏（元グーグルVP、Tinder CTO）やCTOのティム・ハウズ氏（LDAP共同発明者、元ネットスケープCTO）など、輝かしい経歴の持ち主です。しかし、彼らでさえ最初の1年は「集中」の重要性を痛感する期間だったと語ります。

当初はファッションやエレクトロニクス業界向けにAIエージェントを開発していましたが、チームはすぐにレストラン業界が「驚くほど不況に強い」一方で、運営の非効率性に「愕然とする」ほどの巨大な機会（1兆ドル規模）を秘めていることに気づきました。「スタートアップ創業者へのアドバイスは、複数の業界に手を出すな、ということです」とチャン氏は警告します。

業界を絞ることで、パローナは単なるチャット機能の「薄いラッパー」から脱却し、映像、音声、テキストを統合処理する「多感覚情報パイプライン」を構築する企業へと進化しました。これにより、一般的なウェブスクレイピングに頼るのではなく、調理マニュアルや電話応対の記録といった、質の高い専有データへのアクセスが可能になったのです。

開発者への4つの教訓：流砂の上で城を築く方法

ベンチャービート誌とのインタビューで、創業者たちは不安定なLLMエコシステムの上で信頼性の高い製品を構築するための具体的な技術的挑戦と解決策を明かしました。

1. 「オーケストレーション層」でベンダー依存を回避ほぼ毎週のように新しいモデルが登場する2025年のAI開発に対応するため、パローナは特許取得済みの「オーケストレーション層」を開発。これにより、OpenAIやグーグルといった単一のプロバイダーに縛られることなく、性能、言語の流暢さ、コストに応じて最適なモデルを瞬時に切り替えられます。
2. 言葉の理解から「世界の理解」へパローナ・ビジョンは、AIが単語を理解するだけでなく、キッチンの物理的な現実を理解する「ワールドモデル」への移行を象徴しています。例えば、ピザの色が「薄いベージュ」であることから焼き加減が不十分だと判断したり、ショーケースが空になったら管理者に警告したりします。
3. 独自開発の記憶アーキテクチャ「マフィン」レストランでは、顧客の「いつもの注文」を記憶しているかどうかが顧客体験を大きく左右します。既存のオープンソースツールでは30%のエラーが発生したため、チームはウェブの「クッキー」にちなんで「マフィン（Muffin）」と名付けた独自の記憶管理システムを構築。これにより、住所のような固定データから、季節による好みの変化まで、4層の異なる記憶を正確に扱えるようになりました。
4. 信頼性を確保する「GRACE」フレームワークAIの誤作動は、レストランでは注文の無駄や安全リスクに直結します。これを防ぐため、パローナは「GRACE」と呼ばれる社内フレームワーク（ガードレール、レッドチーム、アプリセキュリティ、コンプライアンス、エスカレーション）を徹底。100万通りのピザの注文方法をシミュレーションするなど、大規模なテストを通じてハルシネーション（幻覚）を排除しています。