活用例
小売業界
本部クラウドに集約されたPOS・在庫・売上履歴を“現場で活かす”AIの仕組み
医療DXとAI孔明
データと知財の融合で未来を創る！
@日経ホールカンファレンスルーム/オンラインとハイブリッド開催
主な機能
“店舗ごとのAIナレッジ活用”を実現
「AI孔明 on IDX」は、小売企業が保有するPOSデータや在庫履歴、販促活動の記録を“現場で活かせる形”に変換し、店舗主導のAI活用を可能にする生成AIプラットフォームです。単なる業務記録の保存場所ではなく、“ナレッジと対話する現場の頭脳”として機能しま
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POS・在庫・販促データのRAG構造化
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売上・在庫・レポート類を、AIが意味ベースで理解。たとえば「先月雨の日に売れた商品」「在庫切れで販売機会を失った品番」など、自然言語での検索・比較・要約が可能（意味検索対応）。
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AIによる“販売傾向と課題の自動要約”
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店舗別・日別・時間帯別の販売傾向や、販促施策との関係性をAIが抽出。売上が急増した商品、急落した品目などの「背景と理由」を示し、店長やSVの仮説検証を支援。
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販促・レポート文書の要約・ナレッジ化
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過去の月報・施策レポートから「どの施策が有効だったか」「顧客の反応はどうだったか」をAIが対話形式で提示。ベテランの知見を新任担当者にも共有可能に。
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店舗ごとのAI最適化機能（マルチAIモデル連携）
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業務内容やユーザーのリテラシーに応じて、複数のAIエンジンを自動選択し、柔軟な運用を実現。
本部と店舗の“分断されたデータ構造”が、現場のAI活用阻む
現在、多くのチェーン型小売企業では、POSデータ、在庫情報、売上履歴などの業務データが、本部が契約しているベンダークラウドシステムに集約されています。一見、効率的に見えるこの構造。しかし、現場の店長やエリアマネージャーが抱えるのは、「データは見えるが使えない」というジレンマです。
例えば、日次・週次の売上レポートは自動で出力されても、「どの商品がどの条件下で売れたのか？」「今週と先週の傾向に変化はあるか？」といった問いに対し、自ら仮説を立てて深掘りすることは困難です。なぜなら、データそのものが“本部の中”に閉じられた状態であり、店舗側でAIや分析ツールにかける自由がないからです。
“データが活かせない”ことによる、店舗現場での閉塞感
現場ではこうした課題が頻出していませんか？
「ベンダークラウドに依存した構造そのもの」が問題の根源
特定のITベンダーにデータ・業務・ノウハウが囲い込まれ、自社では自由に加工・分析・活用できない状態のことをベンダーロックといいます。このような構造に依存し続ける限り、「AIを入れたのに役に立たない」「現場で活かせない」という状況は解決しません。
「データを取り戻す」という経営判断
AI孔明 on IDXは､ ｢業務ドキュメントの保存先｣ から ｢AIと対話するナレッジベース｣ へと､ 企業データの役割を根本から変えるプラットフォームです｡
企業が自社のデータを自ら保存・構造化・意味ベースで活用できる国産AI基盤です。今こそ必要なのは、“データを取り戻し、自由に活かす”ための基盤です。
AI孔明 on IDXが実現する“店舗ごとのAIナレッジ活用”
AI孔明 on IDXが示す「店舗
主導のAI活用」への道筋
“AIは特別な人だけのもの”から、
“誰もが対話できる道具”へ
課題
大手販売管理ソフトからデータを出力するのに特別な契約が必要
API接続の制限により、他の分析ツールとの連携が不可
データ構造がブラックボックス化しており、分析対象の項目が限られる
効果
店舗別AIが自動で“売れ筋傾向”や“販促の成果”を要約
過去のPOP施策やクレーム対応を自然言語で参照
店長・SV・商品部が“同じナレッジ”をAIで共有・改善
PoCからのスモールスタートで、現場からDXが始まる
多くのチェーン企業では、「いきなり全社導入は難しい」「店舗ごとにIT対応力が違う」という悩みがあります。そのため、AI孔明 on IDXでは、PoC（試験導入）テンプレートをご用意しています。例えば、1店舗で以下のような簡単なPoCから始めることができます。
POS売上履歴データを
3ヶ月分取り込み
月次販促レポートを
5件登録
店長の課題や仮説をヒアリング
→ AIに問いかける
業界システムと連携できるカスタマイズ性
AI孔明 on IDXは、企業・業界ごとにカスタムされた専用生成AIです。最大の特徴は「RAG対応ナレッジチームドライブ」と連携している点にあります。さらに、AI孔明 on IDX のスケーラビリティな構造は、既存の業務システムとの“API連携・業務適応化”を可能にします。
業界ごとの現場システム接続口として、柔軟に業界標準のシステムと連携して、各企業や業界の特性に合わせた専門的な知識を持つ現場に寄り添ったAIアシスタントとして機能します。
AI孔明 on IDX + 小売システムデータバックアップ構成
▼ バックアップ取得
POSデータ、在庫情報、売上履歴など定期的にバックアップを取得します
▼ IDXへのアップロード
そのデータをIDXにアップロード（構造化・検索対応）します
▼ データをAI向けに加工
生成AIとの対話が可能になるようにAI孔明によってデータを加工します
▼ AIによる活用
売上・在庫・レポート類を、AIが意味ベースで理解して、自然言語でのアドバイス
AI孔明 on IDX + 小売システムデータバックアップ構成
「AI孔明 on IDX for 小売 」
店舗別の課題抽出と
仮説検証が“数分”で
可能に
店舗別の課題抽出と仮説検証が“数分”で可能に
売れ筋や欠品の傾向を
自然言語で把握・共有
売れ筋や欠品の傾向を自然言語で把握・共有
本部・店長・SV間で
“同じナレッジ”をAI
を介して共有化
本部・店長・SV間で“同じナレッジ”をAIを介して共有化
属人化された現場対応
力を、組織全体で再利
用可能に
属人化された現場対応力を、組織全体で再利用可能に
AI孔明 on IDX + 小売システムデータバックアップ構成
「AI孔明 on IDX for 小売」では小売システムのデータをAI向けに加工することで、AIがデータの内容から意味ベースで理解してAI孔明が自然言語での質問に答えら得るようにします。店長やSV、商品部は、専門的な知識がなくても、自然言語で質問するだけで、キャンペーンなどのアドバイを受けたり、売り上げアップの仮説検証を生成AIで支援します。
商品マスタ（SKU、価格、在庫）、販促キャンペーン履歴、返品対応基準、接客マニュアル、販売実績レポート、POPテンプレートなど、小売業界特有のナレッジDBをIDX上に構築して、商品提案、在庫管理、需要予測など、求める業務内容に応じて、小売業界モジュールとして柔軟なAIシステム連携と環境構築を実現します。
