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小さなビジネスから
To 
F&B
The Problem産業ごとに
産業ごとに
異なる課題
注文・在庫・人員がバラバラに動いています
POS・デリバリーアプリ・勤務台帳がつながらず、今日の人員配置はいまだに勘頼みです
現場にデータが足りなかったことはありません。あらゆるシステムが、終わりのないデータを積み上げ続けています
足りないのは文脈
より良い結果のために、働くすべての人にAIの判断が必要です
AI Hubは現場の文脈を読み、より良い判断を助け、そのまま実行につなげます
ひとつのOntology、
産業ごとに異なるエージェント
背骨はひとつ。判断は現場ごとに。
各産業のデータを読み、その現場に必要な決定を下します。
Industry data
Ontology
F&B agent
ピークタイム対策
在庫切れ予測
天候に応じた運営提案
離脱顧客の呼び戻し
Delivery agent
ETA連動の調理タイミング
注文急増の予測
ライダー事前配置の提案
遅延リスクの検知
Logistic agent
配車タイミングの提案
欠品前の補充
Retail agent
空き棚の即時検知
陳列入れ替えの提案
時間帯別の人員配置
Lastmile agent
ルートのリアルタイム再設計
配送遅延の事前検知
ドライバー動線の最適化
Execute in real-time
Action 01
Action 02
Action 03
オントロジー基盤のAIアーキテクチャ
データの構造化
システムごとに散らばるデータを、ひとつのスキーマに揃えます。
文脈の理解
データ同士の関係を読み、現場の文脈を把握します。
リアルタイム実行
文脈を理解したAIが、判断を即座に行動へ移します。
Ontology
生データは、まだAIに使える状態ではありません。
システムごとに散らばり、形式もばらばらで、ビジネスの意味が抜け落ちています。Ontologyがそれを、AIが推論できる構造へつなぎます。
Agents
OntologySuggestionsTips
Event Stream
StreamDeviceLogTimeStatus
CZ-MH1JQ94J[Order] Americano (HOT) order received14:32:07INFO
CZ-MHYH32RF[Order → Inventory] bean stock deduction linked14:31:55LINK
CZ-MH1JQ94J[Payment] approved, ₩2,50014:31:40INFO
CZ-MHYH32RF[Weather → Order] rain signal, delivery weighted14:30:12LINK
CZ-MMJWKD5L[Inventory] bean level 20% detected14:22:18WARN
CZ-MH1JQ94J[Staff → Order] peak-time staffing matched14:20:05LINK
オフラインの現場を
もっと強く
現場はそれぞれ違う形で回っています。
いまの運営に本当に必要なものを
専門家にご相談ください。