約2.5億円の資金調達!グルメコミュニティアプリ「SARAH」&外食ビッグデータ分析サービス「Food Data Bank」をリリース

食べログもいいんですが、グルメサイトで欲しい情報の1つにメニューで検索ができたらいいのに、というのがあります。利用シーンとしては、焼肉で「タン」が食べたいとき、タンの美味しいお店を検索したいじゃないですか。それができるといいなと思っています。できれば、料金の比較をしながら、そのお店の価格感も把握したいですし。

それができるのが、グルメコミュニティアプリ「SARAH(サラ)」。たとえば、東京駅にあるいちごパフェを検索できるのです!すごく便利。
https://sarah30.com/%E3%81%84%E3%81%A1%E3%81%94%E3%83%91%E3%83%95%E3%82%A7?station=1261

そんなグルメコミュニティアプリ「SARAH(サラ)」が約2.5億円の資金調達と、ビックデータ分析サービスの展開を開始しました。

おいしい一皿が集まるグルメコミュニティアプリ「SARAH(サラ)」の資金調達

おいしい一皿が集まるグルメコミュニティアプリ「SARAH(サラ)」を運営する株式会社SARAH(本社:東京都台東区)は、第三者割当増資による約2.5億円の資金調達を実施。この増資によって累計調達総額は約4.6億円。ビックですね!!引受先は、三井物産株式会社、ハウス食品グループ本社株式会社とSBIインベストメント株式会社が共同で設立したプライベートファンドである、ハウス食品グループイノベーションファンドと、株式会社Hidden Gems、東松山起業家サポート投資事業有限責任組合。

株式会社Hidden Gemsはコンサルティングファームですね。
https://hiddengems.co.jp/

グルメコミュニティアプリ「SARAH(サラ)」資金調達の目的

「SARAH(サラ)」の更なるサービス拡充、組織体制の強化はベースとして

  • プロモーションの強化
  • サービスの認知・普及の拡大

に投資をしていくようです。

また後ほど紹介する新サービスである、企業向け外食ビッグデータを分析する「Food Data Bank(フードデータバンク)」の販売でも注力していくようです

おいしい一皿が集まるグルメコミュニティアプリ「SARAH(サラ)」とは

SARAH(サラ)とは、2015年にリリースしたレストランの一皿に対する口コミを中心とした、グルメコミュニティアプリです。

SARAH(サラ)(iOS)
https://itunes.apple.com/jp/app/id916083595
SARAH(サラ)(Android)
https://play.google.com/store/apps/details?id=com.sarah30.android
SARAH(サラ)(Web)
https://sarah30.com/

人気のメニューランキング、人気のユーザーを表彰するユーザーアワード、各ジャンルを極めたグルメマスター、レストランのおいしい一皿を表彰するメニューアワードなど、様々なコンテンツを通して、おいしい一皿に出会うことを応援してくれるアプリなんです。

全国約11万店舗の飲食データ分析サービス「Food Data Bank」2/4リリース

外食ビッグデータ分析サービス「Food Data Bank」を2019年2月4日よりリリースしたそうです。
Food Data Bank
https://fooddatabank.net/

Food Data Bank(フードデータバンク)とは

Food Data Bank(フードデータバンク)とは「SARAH(サラ)」に累積されている約42万件(※2018年12月時点)のグルメレビューの点数分析、テキストデータの言語解析結果を、食品関連企業に提供する外食ビッグデータ分析サービスです。

メニューごとの外食に関する消費データはないんですけど、「SARAH(サラ)」なら、それができるわけですね!

ユーザーから投稿された個人経営店を含める約11万店舗の外食データベースで、「全国の飲食店で何が食べられているか」や「おいしいと思われるメニューの傾向」などの分析結果を取り扱うサービスです。

「Food Data Bank(フードデータバンク)」プランの詳細

1、現在流行しているメニューが分かる!『外食トレンド分析プラン』

メニューごとに投稿数の推移を分析することで、現在流行しているメニューや衰退しているメニューのトレンドを掴むことが可能です。外食データを利用しているため、アンケートなどとは違った消費者のニーズを掴むことが可能です。

2、唐揚げは大きさが重要だと分かる!『メニュー分析プラン』

グルメレビューの点数分析とテキストデータの言語解析の結果から、メニューごとに評価が上がりやすいワードや特徴を掴むことが可能です。例えば、「唐揚げ」のレビューでは「大きい」というキーワードが入っていると評価が高くなっています。ここから「大きい唐揚げ」は高評価につながりやすいことが推定できます。

株式会社SARAH
設立:2014年12月1日
所在地:東京都台東区浅草橋2-25-10
https://corporate.sarah30.com/

考察:お店からメニューへ。ECと同じ道をたどるディレクトリダウン

ECでも、昔は、おもちゃのショップをリンク一覧で掲載していたりしていました。それが、商品の一覧になりました。

この流れは当たり前で、詳細な情報の掲載というのが、webサービスではベースの潮流となっています。今回のSARAH(サラ)はまさに、飲食店のディレクトリダウンですね。

Food Data Bank(フードデータバンク)のリサーチ結果は、面白いことがつかめそうです。というのも、この技術は、お客様相談のお問い合わせなどでも活用できる話で、どの言葉が入っているお問い合わせがクレームとして重くなるか、などを累積できるようになり、AIなどで察知できるようになるからです。1つのサービスの考え方が次の考え方につながる。webのビジネスモデルはそういったところに面白さはありますよね。

出典:PRTIMES
おいしい一皿が集まるグルメコミュニティアプリ「SARAH」約2.5億円の資金調達を実施
企業向け外食ビッグデータ分析サービス「Food Data Bank」を2/4リリース
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000019.000012648.html

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