今の限界
課題を一つ増やすたびに、見るべきデータもまた増えます。
- 01
分析が難しい
来店・滞在・転換・在庫・天候を並べて読むには、訓練された人が必要です。
- 02
軸が増え続ける
問いが一つ増えるたびに、取り込むべきデータも一緒に増えます。
- 来店
- 滞在
- 転換
- 在庫
- 天候
- +1
- 03
人は増えない
データが増えても、毎朝それを読む時間と人員は増えません。
人気ドリンク3種、1時間で品切れ見込み
昼の来店+18% · バックルーム在庫あり
今すぐ補充※ サンプル画面 · データ例
実際の製品画面
増えたデータを代わりに読み、根拠とともに答えます。
左に自然な言葉で尋ねると、右に専用の分析画面が開きます。根拠はその店舗の来店・滞在・ピックアップの記録です。
進行状況 · 1/1段階
✓店舗全体ブリーフィング
要点: 直近7日は売上+48.2%、来店−54.2%と傾向が分かれました。本日は廃棄上位品の発注を下げ、上位収益の棚から再配置するのが優先です。
店舗オーバービュー
日別来店数
人
男女比
%/日
年齢別
%/日
転換率
来店→レシート
品切れ推移
商品数
清掃スコア
0–100
かご分析
併買
棚転換率
注視→ピック
顧客4 · 店舗4 — 計8指標
画面は例であり、実際のサービスと異なる場合があります。
一日に四回、先に確認すべきことが上がってきます。
POSとビジョンのシグナルを合わせて見て、その時刻に必要な判断を整理します。
- 11:50
今、棚から補充しますか？
品切れの前に、先に知らせます。
プッシュ通知人気ドリンク3種、1時間で品切れ見込み
昼の来店+18% · バックルーム在庫あり
今すぐ補充 - 15:00
繰り返すパターンを、発注書の下書きへ
繰り返すパターンをもとに、発注書の下書きを提案します。
発注書おにぎり40個 — 開店前入荷
明日のランチ需要を反映
発注書を送る - 18:00
確認して承認します
下書きを開いて数量を直し、承認すると発注に進みます。
承認待ち本日の推奨5件 — 4件承認
実行は承認後にのみ進みます
承認 - 21:30
フィードバックで次の提案が変わります
いただいたフィードバックを次の提案に反映します。
週次レポート「廃棄率チャートも」— 反映済み
会話は流れを覚えています
学習済み
* サンプル画面 · データは例示
全体への適用
誰が見ても、同じ基準で判断が整理されます。
担当者の経験によって結果が分かれることはありません。
単一店舗から多店舗本部まで、同じやり方で使えます。
217
全店舗
82%
推奨実行率
19.7%
平均転換率
導入3ステップ
導入の進み方
- 初回訪問
現場環境を確認し、最適な画角の既存CCTVを選定・接続します。
- 構成 · 配送
小型AI分析装置を構成し、現場へ配送します。
- 2回目訪問
装置を設置して稼働を確認し、運営画面を構成します。
初回訪問から約3週間で始められます。現場の状況により日程は調整できます。
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