小売のAI活用ユースケース
小売業の店舗と本部の担当者に向けて、売場の定型業務を集めたページです。多いのは、チラシに載せる特売品の販売数の見込み、店舗ごとの予算と実績の差の要因分解、手書きの客注伝票の読み取りと台帳への登録、競合店のチラシからの売価の収集です。「データ分析に時間がかかる」「人手が足りない」という課題から、集計や読み取りをAIに任せる範囲と、店長や本部が確かめる範囲の線引きを業務単位で確認できます。
該当ユースケース 417 件
応募経路ごとの応募・選考・入社と入社後の定着を Python で分析し、定着した1人あたりの採用単価から来月の採用予算の配分案を出す
応募経路と職種ごとに、応募・面接・入社の数と入社後に辞めた時期をつなぎ、入社90日後に残っている見込みを出します。その見込みで割った「定着した1人あたりの採用単価」から、来月の経路ごとの予算配分の案を作ります。
詳しく見る → UC-1745飲食チェーンの本部が、店舗ごとの過去の売上と天気・祝日・行事から Python で翌週の日別売上を幅つきで予測し、店舗の人時の上限とセントラルキッチンの製造量の計画に使う
POSレジの日別売上、気象庁の週間天気予報、祝日、販促と店の周りの行事の予定から、全店舗の翌週の日別売上を Python で幅つきで予測し、店舗ごとの人時の上限と、セントラルキッチンの製造量の案にします。店長は印の付いた日だけ直します。
詳しく見る → UC-1739着物レンタル店が予約の申込を Zapier で受け、着付けの枠と身長に合う着物の残りを確かめて、AI で用途と言語に合わせた事前の案内を下書きする
着物レンタル店の予約の申込を受け、着付けの枠と長身用の着物の残りを数で確かめたうえで、用途とお客様の言語に合わせた事前の案内を下書きします。担当が確かめてから送ります。
詳しく見る → UC-1732日本銀行の為替相場を n8n で毎週取り込み、輸入雑貨の仕入れの原価がいつ・どれだけ変わるかを見込んで、AI で販売価格の見直しの候補を品目ごとに出す
毎週、日本銀行の API から為替相場を取り込み、品目ごとの仕入単価・在庫・発注残から原価と粗利率の見込みを出します。AI がその見込みに品目の備考と仕入先の連絡を読み合わせ、原価の変化が粗利に効いてくる時期を見込んで、販売価格の見直しの候補に分けます。
詳しく見る → UC-1731店長が見つけた近隣の競合の求人の時給を n8n で毎週集め、AI で条件のそろうものどうしを見分けて、自店の求人との差と時給の見直しの候補を出す
店長が見つけた近隣の競合の求人を n8n のフォームで毎週集め、AI が時給の条件を読み分けて自店の求人と比べられるものを判定します。比べられるものどうしの差と最低賃金の改定への備えを店舗ごとに並べ、採用部が時給の見直しの候補を確かめます。
詳しく見る → UC-1729ピアノ調律の事業者が調律の依頼を Make で受け、AI で前回の記録と地域から訪問の日程の候補と案内のメールを作る
ピアノ調律の依頼を Make で受け、顧客の台帳から前回の調律の日と調律師の所見を引きます。住所の地域と調律師の予定の空きから訪問の日程の候補を出し、前回の所見を踏まえた案内のメールを下書きします。
詳しく見る → UC-1728自転車店が修理の予約と問い合わせを Make で受け、AI で症状を作業の種類に分けて所要時間と概算を出し、作業台の空きから予約の枠を返す
自転車店に届く修理の予約と問い合わせを Make で受け、症状の文を作業メニューの種類に分類します。所要時間と概算はメニュー表から引き、作業台の予定の空きから予約の枠を決めて、仮の予約と返事のメールを作ります。
詳しく見る → UC-1727音楽教室が体験レッスンの申込を Make で受け、AI で希望の楽器・経験・曜日から講師の候補を絞って案内のメールを作る
音楽教室に届く体験レッスンの申込を Make で受け、自由記述から楽器・年齢層・経験・目的を分類します。区分で講師を絞り、講師の予定の空きから日時の候補を出して、案内のメールを下書きします。
詳しく見る → UC-1719ギフトの販売店が引き出物や内祝いの相談に、予算・用途・贈る相手から OpenSearch でカタログを引き、避けるべき品を除いた候補を出す
引き出物や内祝いの相談を受けたときに、用途・予算・個数・届ける日・贈る相手の様子から商品のカタログを引き、在庫と発送までの日数を添えた候補を出します。用途ごとに避ける品は、店の決まりの表で先に除きます。
詳しく見る → UC-1716中古車販売店の営業が、お客様のあいまいな要望（予算・用途・色・装備）から在庫の車両を探し、条件に合う度合いと外れた条件を添えて示す
お客様の「予算は200万円くらい、子どもが3人、スライドドアで白っぽい色」といった要望を、必ず守る条件とできれば満たしたい条件に分けて読み替え、全店の在庫から合う車両を探します。候補には、合った条件・外れた条件と、要望をどう読み替えたかを添えます。
詳しく見る → UC-1715知財部が新しい商品名の候補を、自社と他社の登録商標の一覧から読み（称呼）の似たものを探し、一次調査の候補を出す
新しい商品名の候補から自然な読みを挙げ、清音と濁音、長音の有無のような聞き間違えやすい違いをそろえたうえで、指定商品の類似群コードが重なる登録商標から読みの近いものを探します。知財部はその一覧を見て、本調査に回す候補を決めます。
詳しく見る → UC-1712自動車ディーラーの整備士が、入庫した車の症状と故障コードから、メーカーの技術情報とサービスキャンペーンの資料を引き、当てはまる対策と手順を探す
整備士が入庫した車の症状と故障コードを入れると、その車の型式と車台番号の範囲に当たるメーカーの技術情報・サービスキャンペーン・店舗の過去の修理記録から、当てはまりうる対策と手順の節を引用して並べます。リコール等の対象かはメーカーの照会で確かめます。
詳しく見る → UC-1710広告会社の考査担当が、新聞・ラジオ・交通広告の媒体社ごとの広告掲載基準を引き、出稿前の原稿の表現が基準に触れないかを根拠つきで確かめる
新聞・ラジオ・交通広告に出す原稿を表現ごとに分け、出稿先の媒体社それぞれの広告掲載基準から、触れるおそれのある条文を引用して並べます。考査担当は一覧を読み、修正の相談を制作と営業に返します。掲載の可否は媒体社の考査が決めます。
詳しく見る → UC-1707自動販売機のルート担当が手書きする補充・回収の記録票を読み取り、機械ごとの補充数と売切れを集計表に転記して、売切れの続くコラムを拾う
ルート担当が機械を回るたびに手書きする補充・回収の記録票を撮影して読み取り、コラムごとの補充本数と売切れの印を集計表に転記します。容量を超える数や書き漏れを拾い、売切れの続くコラムを一覧にします。
詳しく見る → UC-1704学生服の販売店が採寸のときに手書きする学校ごとの採寸・注文票を Azure AI Document Intelligence で読み、品目・サイズ・数量を発注の一覧に転記して、採寸値とサイズの食い違いを拾う
採寸のときに手書きされた学校ごとの採寸・注文票を読み取り、品目・サイズ・数量を発注の一覧に転記します。採寸値から離れたサイズや裾上げの書き漏れは、発注の前に店長へ回します。
詳しく見る → UC-1703自動車整備工場が受付で手書きする整備の依頼書を Azure AI Document Intelligence で読み、車両・依頼内容・預かり日と納車の予定を工程表に転記して、書き漏れと署名の欠けを拾う
フロントが受付で手書きした整備の依頼書を読み取り、車両・依頼内容・預かり日と納車の希望を工程表と整備管理システムに転記します。台帳との食い違いや署名の欠けは、作業に入る前に返します。
詳しく見る → UC-1702生協が組合員から回収する手書きの注文用紙を Azure AI Document Intelligence で読み、商品番号と数量を注文データに転記して、読み取りの怪しい欄を確認に回す
配達担当が回収した手書きの注文用紙を読み取り、商品番号と数量を注文データに転記します。その週の企画に無い番号や、読み取りに自信のない欄だけを事務の確認に回します。
詳しく見る → UC-1697カード会社の加盟店向けの担当が、EC加盟店から集めた注文・配送・認証の記録を Azure OpenAI で照会の理由に照らして整理し、チャージバックへの反論の資料の下書きと足りない証跡の依頼文を作る
EC加盟店から集めた注文・配送・3Dセキュアの認証・ログインの記録を、チャージバックの理由ごとに求められる証跡の一覧と照らし、英文の反論の資料の下書きと、足りない証跡を加盟店に頼む依頼文を作ります。反論するか受け入れるかは担当者が決めます。
詳しく見る → UC-1688クリーニング店が受付で撮った衣類の写真を Gemini で見て、シミ・ほつれ・ボタンの欠けの候補を受付票に書き、お客様への確認事項を作る
受付のカウンターで、預かる衣類の表・裏・洗濯表示を撮り、シミ・変色・ほつれ・穴・ボタンの欠けの候補を位置付きで拾います。受付票の下書きと、お客様にその場で確かめる事項の一覧を作ります。
詳しく見る → UC-1686広告会社がバナーのサイズ展開の画像を Gemini で点検し、文字の切れ・ロゴの欠け・表記の違いを入稿前に拾う
承認済みの基準のバナーから作った10〜20サイズの展開の画像を、基準の画像と原稿表と並べて点検します。文字の切れ、ロゴの欠け、注釈の抜け、価格や期間の表記の違いの候補を枠付きで拾い、直しの依頼の下書きにします。
詳しく見る → UC-1685購買部が仕入先の工場を訪問したときの写真とメモから、Gemini で訪問報告の下書きと気付き事項の一覧を作り、前回の宿題の確認状況と並べる
仕入先の工場を訪問したときに撮った写真と面談のメモから、Gemini で訪問報告書の下書きを作ります。気付き事項は写真の番号とメモの行を根拠に一覧にし、前回の宿題が今回確かめられたかを並べます。
詳しく見る → UC-1683花屋が注文時に聞いた贈る場面と相手との間柄から、ChatGPT でメッセージカードの文面案を作り、場面に合わない言葉を避ける
注文のときに聞いた贈る場面・相手との間柄・伝えたいことのメモから、ChatGPT でメッセージカードの文面案を3つ作ります。場面に合わない言葉とカードの字数の超過も一覧にし、スタッフが1つを選んで仕上げます。
詳しく見る → UC-1682飲食店が月替わりのメニューの料理名と説明を ChatGPT で英語・中国語・韓国語に訳し、アレルゲンの表記と食材の名前の訳のぶれを点検する
月替わりのメニューの料理名・説明・アレルゲンの一覧から、英語・中国語・韓国語のメニューの文を ChatGPT で作ります。あわせて、アレルゲンの欄の食い違いと、食材の訳の先月とのぶれを照合表にします。
詳しく見る → UC-1678フランチャイズ本部のスーパーバイザーが加盟店を訪ねた臨店の記録と写真のメモから、Copilot で臨店報告書とオーナーへの改善依頼の下書きを作り、前回の依頼の進み具合を確かめる
スーパーバイザーが臨店で取ったメモと写真の番号から、Word の Copilot で本部の様式の臨店報告書と、オーナーへの改善依頼の下書きを作ります。前回の改善依頼が今回の臨店で確かめられたかも、項目ごとに並べます。
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