ペットホテルがChatGPTで“預かり記録”を管理 AIが見守る「毛むくじゃらの顧客」との新しい関係性

序章：犬猫の名前は“情報資産”である

あるペットホテルでは、毎朝チェックインする犬の名前を記録するのに紙のカルテを使っていた。
「ココアちゃん、4歳、ミニチュアダックス。食事はドライ。散歩は朝夕。」

一見、ただの業務メモに見えるが、これらの情報はれっきとした“顧客データ”であり、個性を尊重したサービスの基盤となる。
そして近年、これらの「毛むくじゃらの顧客情報」を、ChatGPTが整理し、記憶し、最適な“対応”まで提案するという事例が登場している。

デジタル化の波は、動物業界にも静かに浸透し始めた。

ペットホテルの業務において、最も時間と手間がかかる業務の一つが「預かり記録」の管理である。

これらはすべて、サービスの品質保証に直結する情報だ。だが、多くの施設ではこれを手書き、またはExcelで管理しているのが現実である。

「預かり記録が見つからない」「前回の注意事項を忘れていた」──こうした人為的なミスは、顧客満足度を著しく下げてしまう。

従来、AIは「数字」や「構造化データ」の処理が得意とされてきた。だが、ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM：Large Language Model）は、非構造的な情報──つまり“人間が話すような曖昧なデータ”を処理する能力に長けている。

この特性を活かし、あるペットホテルでは以下のような運用が始まっている。

例：ChatGPTへの対話入力
「ココアちゃんは5日間預かり。朝はドライフード30g、夕方に缶詰20g混ぜて与える。トイレは1日3回。吠え癖あり。3日目にお風呂。」

この入力をChatGPTが記憶しておくことで、スタッフ交代の際に引き継ぎがスムーズに行えるようになる。

対話ベースの情報検索と確認

「ココアちゃんのご飯、何グラムだったっけ？」
「昨日は散歩行った？」

このような自然な問いかけに、ChatGPTは即座に応える。

「朝は30gのドライフード、夜は缶詰混ぜて20gでした」
「昨日は17時に15分間、裏の公園まで散歩しました」

この自然言語による情報検索が、紙の台帳では不可能な次元の業務効率をもたらす。

ペットの感情データの記録

こうした微細なメモも、ChatGPTに蓄積させることで「ココアちゃん、3日連続で食欲が低下しています」と異常検知的なアラートを自動的に出すことも可能になる。

これにより、スタッフの“気付き力”をAIが補完する仕組みが成立する。

ペットホテルでは、飼い主への「お迎え時の報告書」も重要な顧客サービスである。

ChatGPTが日々の記録をもとに以下のような“報告文”を生成できるとどうなるか。

例文：
「ココアちゃんは滞在中、とても元気でした。朝晩のご飯も残さず食べ、特に散歩の時間を楽しんでいる様子が印象的でした。3日目にはシャンプーも行い、今はふわふわで清潔な状態です。」

時間をかけずに“心のこもったレポート”が提供でき、顧客満足度も高まる。

ChatGPTの導入は、「業務効率のため」とだけ捉えると、その本質を見失う。むしろ、サービスのパーソナライズ化という視点が重要だ。

ChatGPTは過去データを元に、「このタイプの犬はこの時間帯に不安が強くなる傾向があります」などとAIによる“感情の予測”まで支援できるようになる。

記憶制限（コンテキスト長）
現時点では、ChatGPTが同時に保持できる情報量には限りがある。長期運用には、外部データベースとの連携が必要だ。
個人情報保護
飼い主の名前や連絡先、預かり時の写真などを取り扱う場合、プライバシー保護の観点からChatGPT単独での処理は注意が必要。記録の一部を外部管理に切り分けることが望ましい。