マルチAIエージェントで実現するスマート店舗の管理・現場・顧客体験連携

For Various Industries 業界別活用例

01. 小売・アパレル業（OMO戦略・在庫最適化）

活用例

顧客の店内行動データ（フロント）と在庫データ（バックヤード）をリアルタイム連携し、AIが最適な試着室や商品のレコメンドを提案

AIによる需要予測に基づき、バックヤードの発注・棚卸し業務を完全に自動化

全店舗の売上実績、在庫、従業員シフト（管理部門）を統合し、全社的な経営戦略をAIが支援

効果

顧客単価の向上とLTV（顧客生涯価値）の最大化

人件費の大幅削減と機会損失の最小化

全社的な業務効率の標準化と迅速な経営判断の実現

02.飲食・フードサービス業（店舗運営自動化・顧客ロイヤリティ）

活用例

注文データ、調理時間、食材在庫（バックヤード）を統合管理し、AIがリアルタイムで調理プロセスを最適化し、提供時間を短縮

顧客の注文履歴やアレルギー情報に基づいて、従業員にパーソナライズされた接客トークをAIがアシスト

IoTデバイスから取得した厨房機器の稼働状況（管理部門）を監視し、故障予知保全を自動手配

効果

店舗回転率の向上と顧客待ち時間の削減

接客品質の向上とクレーム率の低下

予期せぬダウンタイムの回避と設備管理コストの最適化

03.エンターテイメント・サービス業（予約/混雑管理・体験設計）

活用例

施設内のセンサーデータ（フロント）と予約/チケット販売データ（管理部門）を連携し、リアルタイムの混雑状況をAIが分析・予測

従業員のシフトと資格情報（管理部門）に基づき、必要な機材や人員配置をバックヤード業務として自動で最適化

顧客の行動履歴や利用デバイスに基づき、園内でのパーソナライズされたアトラクション情報やクーポンを自動配信

効果

待ち時間の平準化と顧客満足度の向上

業務負荷の適切な分散と人手不足の解消

再来場率の向上と新たな収益源の創出