ご相談時の課題
多店舗の売上、人件費、原価、在庫など大量の数値を本部担当者が個別に確認しており、異常店舗の発見まで時間がかかっていました。数値を見つけても、原因を特定するには複数帳票を比較する必要がありました。また、分析担当者だけでなく店舗責任者にも分かりやすい形で改善ポイントを提示する必要がありました。
実施した内容
- POS、人件費、発注、在庫など複数データソースを自動統合
- 店舗ごとの正常値を学習し異常指標を検出するAIモデルを構築
- 売上低下、原価上昇、人件費過多などを自動分類する機能を実装
- 分析結果を生成AIが自然言語で説明する経営コメント機能を開発
- 店舗・エリア・期間別にKPIを比較できる経営ダッシュボードを構築
成果
- 異常店舗の発見
- 数日 → 当日AIが自動アラート
- 経営分析レポート
- 約4時間 → 数分AIコメントを自動生成
- 本部の分析工数
- 約70%削減主要指標を自動監視
