AI ร้านตามสั่ง · order + ingredient tracker via LINE

AI Validation · 78/100 · passed

Market demand · 19/25

ตลาดจริงและใหญ่ — ร้านตามสั่ง 600k ร้านคือ pain point ที่ POS แพงเข้าไม่ถึง แต่ willingness to pay ฿299/เดือนของร้านสตรีทฟู้ดยังต้อง validate จริง (หลายร้านขี้เกียจจ่าย subscription แม้แต่ ฿99) ตัวเลข active LINE OA 30k-100k เป็น guess ไม่มี source

Competitors · 20/25

ช่องว่างชัด — StoreHub/iChef/Wongnai เน้น tablet POS ราคาสูง · LINE MyShop ไม่มี cost tracking · FoodStory ก็ tablet-based ไม่มีใครเล่นมุม LINE-native + AI parse + ingredient deduction สำหรับร้านเล็กจริงๆ แต่ระวัง LINE เองอาจขยับมาเล่นเอง

Wrapper risk · 20/25 · level: low

Wrapper risk ต่ำจริง — moat อยู่ที่ LINE OA integration + recipe-to-ingredient mapping + cost logic ไม่ใช่แค่ LLM parse ChatGPT ทำ end-to-end ไม่ได้เพราะต้องมี stock DB + webhook + cron ต่อเนื่อง · Thai dialect + คำเฉพาะร้าน (เผ็ดน้อย/ไม่ใส่ผัก/พิเศษ) เป็น context ที่ generic LLM พลาดบ่อย

Builder requirements · 19/25

Builder profile ชัดและเข้าถึงได้ — stack (LINE OA + Claude + Supabase + cron) เป็นของ indie hacker ทั่วไปทำได้ใน 6 สัปดาห์ · founder มีร้านที่บ้านเป็น test bed คือ unfair advantage แต่ความท้าทายจริงไม่ใช่ build แต่คือ distribution — ขายร้านตามสั่งทีละร้านเหนื่อยมาก ต้อง playbook content/community

Recommendation

Build it — idea นี้ผ่านเกณฑ์ทุกข้อ และมี founder-market fit ที่หายาก (ร้านที่บ้าน = lab ฟรี)

1. ก่อน build เต็ม: interview 5-10 ร้านจริงนอกครอบครัว ถาม willingness to pay ฿299 — ระวังร้านเล็กยอม ฿99 แต่ไม่ยอม ฿299
2. เริ่ม MVP ที่ parse + daily report ก่อน — ingredient deduction ค่อยตามมา เพราะ setup recipe ครั้งแรกคือ friction ใหญ่สุดที่จะทำให้ร้านเลิกใช้
3. ระวัง LINE Messaging API cost — push message มี quota ฟรีจำกัด ถ้าส่ง daily report 100 ร้านอาจชน paid tier เร็ว คำนวณ unit economics ก่อน
4. Distribution คือสมรภูมิจริง ไม่ใช่ tech — เตรียม content TikTok/FB ร้านอาหาร + อาจร่วมกับเพจสอนทำร้าน