ガルフCSM 店舗統合管理メニュー

これからの多店舗経営はAI活用の時代 ガルフCSM AIダッシュボード

ダッシュボード イメージ画像 ダッシュボード イメージ画像 装飾

ダッシュボードヒト、モノ、カネに関する
KPIとその変化を一元管理

アラート イメージ画像 アラート イメージ画像 装飾

アラート予測値や閾値チェックなどから
検知されたアラート数を表示

サジェスト イメージ画像 サジェスト イメージ画像 装飾

サジェスト注意すべきデータや事柄、
リスクなどを一覧で表示

アテンション イメージ画像 アテンション イメージ画像 装飾

アテンション売上、日報コメント等を分析し、
全社の概況を文章で説明

AIダッシュボード イメージ画像1
AIダッシュボード イメージ画像2
AIダッシュボード イメージ画像3
AIダッシュボード イメージ画像4

AI活用が
企業成長のカギになる!

多店舗企業において、
全店舗の状況を把握すること、
データを分析し問題点の対策を進めることは、
健全な経営に欠かせません。
ですが、その理想と現実の間でジレンマを
抱えてはいないでしょうか?
これからは経営管理・運営にもAIを用いる時代。
データの分析、課題の見える化、
改善策の考案に活用して、
企業の成長に役立てましょう。

イメージ イメージ イメージ

多店舗企業の
経営に携わる方々、
こんなジレンマを
抱えていませんか?

全店舗の正確な状況把握が不可欠なことは分かっているけれど… イメージ図

全店舗の
正確な状況把握が
不可欠
なことは
分かっているけれど…

全スタッフの業務日報を
確認するには
時間が足りない

全スタッフの業務日報を確認するには時間が足りない… イメージ図

マネージャーや店長だけを
集めた会議

良いものか…

マネージャーや店長だけを集めた会議で良いものか… イメージ図
日々の店舗運営で得られるデータをもっと有効に活用したいけれど… イメージ図

日々の店舗運営で
得られるデータ

もっと有効に
活用したいけれど…

日々の業務に忙しく、
データの分析まで
手が回らない。

日々の業務に忙しく、データの分析まで手が回らない。 イメージ図

データの見方がわからない。数字から何が問題なのか
分析が出来ない。

データの見方がわからない。数字から何が問題なのか分析が出来ない。 イメージ図

装飾そんなモヤモヤを
AIダッシュボードが
解決します!
装飾

よりスピーディーに イメージ図
データを根拠に イメージ図
誰にでも分かりやすく イメージ図

AI ダッシュボードが
できること

01 状況を見える化 イメージ画像
02 トピックを要約 イメージ画像
03 問題点を発見 イメージ画像
04 関連データから原因を追跡 イメージ画像
05 改善策を提案 イメージ画像
01状況を見える化
02トピックを要約
03問題点を発見
04関連データから原因を追跡
05改善策を提案

端的に
事象を把握
端的に事象を把握 イメージ図

データでは気づきにくい事象を
文章化して説明

AIがデータを分析し、そこから読み取れる事柄を抽出して文章化します。店舗で何が起きているのか、経営上、注視すべきことはないか、人間がデータを見ているだけでは気づきにくい事象をトピックとして要約してくれます。

図版 <データを解読>→トピックとして要約→上位10のメニューの販売数を見ると、昼間(特に11時-14時)と夕方と夜(特に18時-20時)にピークがあります。 図版 <データを解読>→トピックとして要約→上位10のメニューの販売数を見ると、昼間(特に11時-14時)と夕方と夜(特に18時-20時)にピークがあります。

リスクの
早期発見
リスクの早期発見 イメージ図

ヒト・モノ・カネのデータの
中から
異常値を検出

勤務者の人数や労働時間、発注量や廃棄量、売上額や粗利率といったデータの中から、AIが異常値を検出。勤怠情報の訂正、POSの取消し、現金の過不足など、不正リスクが潜む可能性のある箇所も予測して指摘してくれます。

図版 <データを解析>→問題点を可視化→45-49歳の社員の退職率が他の年齢層と比べて高くなっています。 図版 <データを解析>→問題点を可視化→45-49歳の社員の退職率が他の年齢層と比べて高くなっています。

的確な
原因追究
的確な原因追究 イメージ図的確な原因追究 イメージ図

問題点と関連性が深い
と思われるデータを
複数提示

異常値や不正リスクなど、AIが問題点を検出するに至った複数のデータを関連資料として提示してくれます。問題の要因は何なのか、どこにあるのか、AIがさまざまな角度から予測した、原因追究の糸口となるデータです。

図版 <問題点を相関分析>→関連データを提示→社員の年齢階層別の平均労働時間、残業時間を比較します。 図版 <問題点を相関分析>→関連データを提示→社員の年齢階層別の平均労働時間、残業時間を比較します。

迅速な
アクション
迅速なアクション イメージ図

リスク回避や業務改善のための
方向性やアイデアを提示

それぞれの問題と予測される原因をもとに、キャンペーンやメニューの見直し、人員配置などの改善提案をしてくれます。人間の感覚や勘とは違い、アクションの意思決定をする根拠となる、データに基づいた提案です。

図版 <データをもとに予測>→改善策をサジェスト→休暇日数の改善と均等化の推進を行う、給与、福利厚生を改善する。 図版 <データをもとに予測>→改善策をサジェスト→休暇日数の改善と均等化の推進を行う、給与、福利厚生を改善する
装飾

AIダッシュボードがこれら一連の作業をまとめてサポート!

AIダッシュボードが
あれば、
こんなメリットが!

Before

イメージ図

見るべきデータが多すぎ
問題が起きていても
発見できない。

イメージ図

データ集計・分析の
労力が大きく

資料作成の時間が
足りない

イメージ図

経営会議をしても
分析不足で議論が停滞
やり残した感覚
がある

装飾

After

問題把握が容易に!

見るべきポイント
AIが自動的に検出して
教えてくれる!

<問題把握が容易に!>見るべきポイントをAIが自動的に検出して教えてくれる! イメージ図

作業が効率的に!

大量のデータも
AIが素早く的確に
集計・分析
してくれる!

<作業が効率的に!>大量のデータもAIが素早く的確に集計・分析してくれる! イメージ図

次の一手が明確に!

データに基づく
有益な議論
ができ
経営判断の精度が上がる!

<次の一手が明確に!>データに基づく有益な議論ができ経営判断の精度が上がる! イメージ図

AI活用により、問題点の発見がスピーディーに!
取るべき対策がクリアに!

多店舗企業の課題解決にも貢献! イメージ画像 多店舗企業の課題解決にも貢献! イメージ画像

多店舗企業の
課題解決にも貢献!

生産性の向上

多くの業界が人手不足の今、多店舗企業では一人で複数店舗を兼任する店長が増加。課題は認識していても、解決に時間が割けない状況にあります。AIによる課題解決プロセスのサポートは、この問題に大きく役立ち、生産性向上につながります。

人件費率の低減

AI活用によって生産性の向上がもたらされれば、人手不足により高騰している賃金に費やす金額が抑えられ、人件費率の低減にも期待できます。

AIダッシュボード

経営課題の見える化、分析、改善策の考案をAI活用でもっと素早く、もっとスマートに!

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