RETAIL & COMMERCE / PROVE

小売・EC
AI導入・PoCの進め方。

一商品群・限定チャネルで、集計基盤または週次の需要予測を評価。担当者が同じ情報を確認する時間を減らし、仕入れ判断の根拠を説明できるか。

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OPERATING MODEL設計例

01POS・EC・在庫
02商品と取引を統合
03粗利・需要を確認
04仕入れと販促を決定

業務とデータのつなぎ方を示す概念図。導入範囲に合わせて設計します。

THE DECISION TO MAKE

担当者が同じ情報を確認する時間を減らし、仕入れ判断の根拠を説明できるか。

一商品群・限定チャネルで、集計基盤または週次の需要予測を評価。

PoCは、画面を動かすだけでなく、次の投資判断に必要な証拠を揃える工程です。業務責任者、データ管理者、実際に使う担当者で、通常の作業と例外の評価条件を合意します。

INDUSTRY-SPECIFIC TESTS

検証に入れる、現場の条件。

時間を分けた検証

将来情報を混ぜず、過去時点で知り得た販促・価格だけを使います。

欠品を含む評価

在庫なしの日を除いた集計と含めた集計の違いを確認します。

業務で比較

対象SKUの現行発注案と候補を並べ、納期・発注単位・調整負荷を見ます。

BASELINE & ACCEPTANCE

テーマに合わせて、評価を選ぶ。

店舗・ECのデータ統合と分析

指標候補	測り方
照合差額	元システムと集計の差を注文単位で説明
集計時間	担当者が定例資料を確定するまでの時間
在庫回転	対象期間・原価基準・平均在庫の計算を合意

必要なデータを確認する ↗

需要予測・在庫判断支援

指標候補	測り方
予測誤差	商品群・販売量別に基準予測と比較
欠品・過剰在庫	同じ補充条件で評価し、費用の置き方を明示
補正負荷	推奨値を担当者が直す件数と理由

必要なデータを確認する ↗

基準値は自社の現状から設定します。検証に使った資料を学習や設定調整に混ぜず、評価期間と対象を固定。成功した例だけでなく、失敗・保留・未検証も記録します。

GO / REVISE / STOP

見送る判断も、成果にする。

商品対応が不十分ならマスタ整備を優先。予測精度が上がっても発注条件に合わなければ、自動化を進めず画面や補正ルールを見直します。

本開発へ

主要な受入条件を満たし、運用担当・連携条件・残る課題を確認できた状態。

追加検証へ

価値の兆しはあるが、例外データや業務条件が不足。追加の対象と期限を絞る。

別の方法へ

手作業や既存のルールを上回らない。データ整備・既存ツール改善などを比較する。

契約する範囲と、持ち帰る成果物。

PoCの契約には、対象業務、利用資料、検証環境、評価項目、試作と報告書の納品範囲を記載します。本開発は別の範囲として検討し、自動的な継続を前提にしません。

対象と前提を整理した業務・データ定義
再確認できる試作・評価結果・例外一覧
本開発・追加検証・見送りの判断資料

本開発で必要になる設計を見る ↗

QUESTIONS BEFORE YOU START

ご相談前のよくある質問

Shopifyと実店舗のデータを合わせられますか？

商品IDや返品処理、取得できる項目を確認して統合方法を設計します。現状はCSV出力だけでも相談できます。

売上が少ない商品のAI予測は可能ですか？

データが少ないほど評価が不安定になります。商品群単位の予測、ルールによる補充、担当者の判断を組み合わせる方法も比較します。

YOUR OPERATION / OUR STARTING POINT

いまの業務から、具体化する。

対象業務、使っているシステム、困っている資料や集計をお聞かせください。必要なフェーズ・成果物・前提条件を整理してご提案します。

小売・ECの課題を相談する費用・見積もりの考え方 ↗

小売・ECAI導入・PoCの進め方。