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AI Agent for Retail Operations

朝、開くだけ。
今日はもう、
動き始めている。

判断も、指示書も、見えない需要も。AIエージェントが課題を見つけ、 要点をまとめ、実行まで伴走します。

分析リテラシーは要らない · 送りっぱなしにしない · 全店で同じ水準

店舗スタッフが店頭でAIアプリの判断カードを確認している様子
AI
中新規
今週

ダウン・中綿が前年比 −22.6%(全体は堅調)

売上 / 客数

Sales

売上 前年比

8.4%

AI Alert

ダウン・中綿が前年割れ。原因はAです。

まず△△を確認

分析

判断まで自動

Insight

指示書

効果測定まで

Loop

検索の穴

見えない需要も発見

Search

ノウハウ

溜めるほど賢く

Grow

01Issues

なぜ、数字を見ても動けないのか。

数字やグラフを前に、何をすべきか分からず動けない様子
01

数字は見える。でも「で、何をすれば?」が分からない。

02

指示書は、送って終わりになっている。誰がやったか、効いたかが分からない。

03

お客さまはネットで探しているのに、店頭ではその需要に気づけない。

04

できる店長のノウハウは、その人が異動すると店に残らない。

足りないのは、データではなく「判断」と「実行」。だから、役割ごとにAIエージェントがいる。

02Agents

役割ごとに、AIエージェント。

会話AI・判断・指示書・需要発見。それぞれの業務に、専属のAIエージェント。

9:41
AIチャット
作戦会議
作戦会議分析相談・作成専門スタッフ
今週いちばん力を入れることは?
冷感インナーの需要が急上昇中。木曜の入荷に合わせ、入口で展開を。まず担当を決めましょう。
メッセージを入力…
AI Chat · 4 Modes

ひとつのチャットに、4人の相棒。

  • 作戦会議 — 明日・今週やることを、一緒に段取る。
  • 会話で分析 — 事実→原因→次の一手まで、聞くだけで掘り下げる。
  • 会話で相談・作成 — 壁打ちから、ダッシュボード・フォーム作成まで。
  • 専門スタッフ — 売り場の商品・接客の疑問に、その場で即答。
Before

AIに何を聞けばいいか分からない。用途ごとにツールもバラバラ。

After

モードを選ぶだけ。段取り・分析・作成・相談が、ひとつの会話で完結。

9:41
ホーム

今日の確認ポイント

すべて見る ›
中新規
今週

ダウン・中綿が前年比 −22.6%(全体は堅調)

売上 / 客数

ワークスペース

販促指示書管理
進捗管理
AI Insight Card

朝のカードに、“今日の確認ポイント”が並ぶ。

  • 確認ポイント+根拠+判断+一手候補が、1枚のカードに自動で。
  • 急上昇・急下降や前年割れを、AIが先に見つけて知らせる。
  • 分析リテラシーが無くても、できる店長と同じ示唆が手に入る。
Before

数字は見れる。でも打ち手が分からず、放置される。

After

「◯◯が前年割れ。原因はA。まず△△を確認」まで出ている。

9:41
指示書

本日の指示

実施率 85%
夏物エンドの大陳設置実施済
新プライスカードへ差し替え進行中
入口POPの掲出確認実施済
在庫の前出し進行中
Instruction Loop

指示書を、送って終わりにしない。

  • 配信→既読→実施報告まで、店舗ごとの実施率をリアルタイムに。
  • 商品IDを入れれば、売上リフトを自動測定。効いた施策は表彰して横展開。
  • 未提出には自動リマインドで、取りこぼしを防ぐ。
Before

送りっぱなし。やったか、効いたか分からない。

After

誰が実施し、どれだけ効果が出たか。良い施策は全店へ広がる。

9:41
Web需要

検索の穴

今週の急上昇
冷感インナー+112%
売り場に未展開
日傘 完全遮光+68%
売り場に未展開
虫よけ スプレー+24%
展開済み
ハンディ扇風機+9%
展開済み

検索されているのに売り場に無い商品を、AIが先回りで知らせます。

Hidden Demand

“探されているのに、店頭に無い”を見つける。

  • 自社サイトの検索・表示・クリックから、店頭に見えない需要をAIが抽出。
  • 「検索されているのに、売り場に無い」商品を先回りで発見。
  • 急上昇ワードを掴み、品揃え・演出・発注の一手につなげる。
Before

店頭の売上しか見えない。逃した需要は、数字にも残らない。

After

「◯◯が先週比2倍で検索。でも売り場に無い」まで見える。

03Your Own Agent

育てるほど、自社に最適化されていく。

汎用AIに投げるのではなく、現場のノウハウで「自社のAIエージェントチーム」を育てる。一手候補の質は、現場ノウハウの量で決まる。

Flywheel — 使うほど賢くなる

現場スタッフのノウハウ自社AIエージェントが学習精度の高い“一手候補”全店で実行成果と新たな気づきまた戻る(複利で差がつく)

AIが、店長を育てる

判断の“根拠”が毎日提示され、店長の経験差が埋まる。

スタッフが、AIを育てる

現場の知恵がエージェントに蓄積され、組織の資産になる。

In practice — たとえば、こう育つ

専門スタッフに聞く

売り場の疑問に即答。役立った回答を評価すると、次からは自社のナレッジとして返ってくる。

施策を提案してもらう

過去に効いた施策・季節・自社の方針をもとに、今月やるべき施策を根拠つきでAIが提案する。

属人化していた現場知が、消えずに会社に残り、全店に効く。

04Compose

自由に組み合わせて、自社仕様に。

プラットフォーム・モジュール・パッケージ・単体アプリ。必要なものを選んで組み合わせ、自社の業務に最適化できます。

Composition

Packages — 業種で選ぶ

アパレル食品スーパードラッグお菓子HCほか順次

Modules — 必要な機能だけ

指示書分析ナレッジ自動化フォームほか順次

Base — 共通基盤

マルチテナント・権限・データベース・AI・利用量計測

Platform

プラットフォーム

全体の土台。すべての機能がこの上で動く。

Modules

モジュール

業務単位の機能。モジュールの中の機能も選べる。

Packages

パッケージ

モジュールを組み合わせた、業種別のひと揃い。

Apps

単体アプリ

必要な機能だけを、単体アプリとしても使える。

No expertise needed — ノウハウがなくても、すぐ作れる

テンプレートから

パッケージのテンプレートを選ぶだけ。専門知識は要りません。

AIと会話して作る

欲しい業務を話すだけで、必要なテンプレートをAIが組み立てます。

拡張性と汎用性を、ひとつのプラットフォームで。各社が、自由に自社へ最適化できます。

05Why

選ばれる理由。

チームでAIを囲み、前向きに活用している様子

現場起点で設計

AM・店長の運用ノウハウを反映した業務設計。机上ではなく現場から。

AIが判断まで踏み込む

グラフを見せて終わりにしない。確認ポイントと一手候補まで自動で。

ノーコードで、すぐ使える

話しかけるだけでダッシュボードやフォームを生成。現場ですぐ動かせる。

使うほど、自社の武器になる

現場のノウハウが溜まるほど、AIの示唆は自社専用に賢くなる。

自社のAIエージェントを、育てはじめる。

まずはひとつのモジュールから。導入のご相談・お見積り・資料請求など、 下のフォームからお気軽にお問い合わせください。担当より折り返しご連絡します。

いただいた内容は、お問い合わせへの対応のみに利用します。