AI LINE OA — ร้านตามสั่ง order + inventory tracker

AI Validation — 82/100 — passed

Market demand — 21/25

ดีมานด์ชัดเจน — ร้านตามสั่ง 250k ร้าน, 78% ยังใช้ LINE+เงินสด, pain เรื่อง 'วัตถุดิบหาย' มี survey รองรับ (Wongnai SME 2023). ข้อกังวลคือ willingness-to-pay ฿199/เดือน ของร้านตามสั่งยังไม่มี evidence ตรง — ร้านที่ไม่ยอมจ่าย POS อาจไม่จ่าย subscription เลย ต้องทดสอบจริง

Competitors — 20/25

Positioning ชัด — FoodStory/Wongnai POS แพงและ overkill, Loyverse ไม่รองรับไทย/LINE, คู่แข่งจริงคือ 'กระดาษ+ความเคยชิน' ซึ่งเป็นทั้งโอกาสและความเสี่ยง (inertia สูง). LINE-native + Thai-first เป็น moat ระดับหนึ่งแต่ลอกได้ ถ้า FoodStory หันมาทำ tier ถูกจะอันตราย

Wrapper risk — 20/25 — level: low

Wrapper risk ต่ำจริง — value ไม่ได้อยู่ที่ LLM แต่อยู่ที่ LINE OA integration, recipe-to-ingredient mapping, daily report automation, และ Thai conversational UX. GPT/Claude เป็นแค่ parser ข้อความไทย ('เห็ดเทมปุระ ×2') ซึ่งทำงานหนักจริงแต่ไม่ใช่ core moat — data layer (สูตร+สต็อก+ออเดอร์) ต่างหากที่ lock-in ลูกค้า

Builder requirements — 21/25

Builder profile ชัดและเข้าถึงได้ — Next.js + Supabase + LINE Messaging API + LLM เป็น stack มาตรฐานที่ solo dev ทำได้ใน 8 สัปดาห์. ความท้าทายจริงคือ distribution (ตลาดสด, สหกรณ์, เพจ FB ร้านอาหาร) และ domain understanding flow ครัว — ต้องลงสนามจริง ไม่ใช่งานที่นั่งโค้ดอย่างเดียวจบ

Recommendation

Build ได้ แต่ validate willingness-to-pay ก่อนเขียนโค้ด — เอา mockup + Rich Menu flow ไปคุยกับร้านตามสั่ง 20 ร้านในตลาดแถวบ้าน ถามตรงๆ ว่าจ่าย ฿199/เดือนไหม ถ้า <30% ตอบ yes ให้ pivot เป็น freemium หนัก + monetize ผ่าน supplier referral (สั่งวัตถุดิบผ่านแอป) แทน subscription. MVP ควรเริ่มที่ 'บันทึกออเดอร์ + daily report' ก่อน — ตัด inventory deduction ออกเฟสแรกเพราะต้องให้ร้านกรอกสูตรซึ่งเป็น onboarding friction สูงสุด. ระวัง FoodStory/LINE MyShop ออก tier ถูกชน — ต้อง ship เร็วและ lock distribution ผ่านสหกรณ์/สมาคมร้านอาหารให้ได้ก่อนสิ้นปี 2026.