人とAIが、
ひとつになって判断する。
“ピークを先に知らせてくれるので、仕込みが早くなりました。”
ビストロのオーナーシェフ
“注文が集中する時間が先に見えるので、配達員を前倒しで配置します。”
配達代行の支店長
“発注のタイミングを先に示してくれるので、欠品の心配が減りました。”
食材マートのオーナー
“ルートがリアルタイムで組み直され、遅延が激減しました。”
ラストマイルハブ長
“入出庫の流れが一画面で見え、ボトルネックがすぐ直せます。”
物流センター長
“出欠と成績データがつながり、面談が深くなりました。”
塾の学院長
“ピーク時の人員配置がずっと楽になりました。”
レストランマネージャー
“カート動線データで売り場配置を変えました。”
リテールMD
“ピークを先に知らせてくれるので、仕込みが早くなりました。”
ビストロのオーナーシェフ
“注文が集中する時間が先に見えるので、配達員を前倒しで配置します。”
配達代行の支店長
“発注のタイミングを先に示してくれるので、欠品の心配が減りました。”
食材マートのオーナー
“ルートがリアルタイムで組み直され、遅延が激減しました。”
ラストマイルハブ長
“入出庫の流れが一画面で見え、ボトルネックがすぐ直せます。”
物流センター長
“出欠と成績データがつながり、面談が深くなりました。”
塾の学院長
“ピーク時の人員配置がずっと楽になりました。”
レストランマネージャー
“カート動線データで売り場配置を変えました。”
リテールMD
“ピークを先に知らせてくれるので、仕込みが早くなりました。”
ビストロのオーナーシェフ
“注文が集中する時間が先に見えるので、配達員を前倒しで配置します。”
配達代行の支店長
“発注のタイミングを先に示してくれるので、欠品の心配が減りました。”
食材マートのオーナー
“ルートがリアルタイムで組み直され、遅延が激減しました。”
ラストマイルハブ長
“入出庫の流れが一画面で見え、ボトルネックがすぐ直せます。”
物流センター長
“出欠と成績データがつながり、面談が深くなりました。”
塾の学院長
“ピーク時の人員配置がずっと楽になりました。”
レストランマネージャー
“カート動線データで売り場配置を変えました。”
リテールMD
AI Hubは散在する運営データを文脈で読み、
各現場に合った 判断と、次の一手を提供します。
現場の文脈の上で、より良い判断と即時の実行を支えます。
意思決定ツールの不在
[lack of decision making tool]
現場の文脈の上で、より良い判断と即時の実行を支えます。
意思決定ツールの不在
[lack of decision making tool]
私たちの解き方
データ収集から問題解決まで
記録されていなかった現場データを取得し、稼働中のシステムのデータをひとつに集めます。
データに関係と意味を与え、現場がどう回っているかをAIが理解できるようにします。
産業の文脈を知るエージェントが、いま何をすべきかを判断します。
判断が実際の運営の行動につながるよう、人が確認するポイントを一緒に設計します。
データ収集
ひとつの汎用AIではなく、
機能ごとの専門家を送り込む。
データ収集・処理から、
AIエージェントの業務遂行まで。
ドメインを理解し、人と協働し、決定を支えるAI Agent。
注文のピークは予定どおりには来ない
売上・注文・在庫が別々の場所に散らばり、データが判断につながりません。
F&Bの核心は、ピークタイムの判断スピードです。
天候・曜日・イベントで注文量は毎日変わるのに、予測の根拠がなく、準備量は担当者の経験頼みになります。
販売はPOSに、在庫の引き落としは別システムに記録され、実際の残量をリアルタイムに把握できません。
ピークがいつ来るかデータで見えず、シフトは担当者の勘に依存します。
ピーク前に準備を終わらせる判断
注文・在庫・天候・人員をひとつの文脈で読み、ピーク対策と在庫切れ予測を先に示すよう設計されています。
イベントストリームStream
relations mapped in realtime
注文の急増は前触れなしには来ない
急増のシグナルはすでにデータの中にあるのに、配車と調理はいつも一歩遅れます。
デリバリーの核心は、急増前の備えです。
注文の急増は過ぎてから確認され、ライダー確保も調理準備もいつも遅れて始まります。
調理完了とライダー到着の時刻が噛み合わず、料理が冷めるか、ライダーが待たされます。
エリアごとの需要変化をリアルタイムに読めず、ライダーが余る区域と足りない区域が同時に生まれます。
急増を先に読む配車
注文の流れとエリアのシグナルを重ね、急増を予測してライダー配置と調理開始のタイミングを先に提案する設計です。
Order surge forecast
92%
Rider pre-positioning
ontology-grounded suggestion
zone 4, +3 riders ▸
Optimal prep time
ontology-grounded suggestion
ETA-linked, 12 min ▸
3,924 DISPATCH DECISIONS TODAY
Darker cells mark the hours where dispatch suggestions concentrated.
配車ストリームStream
relations mapped in realtime
欠品は倉庫ではなく構造から始まる
在庫・車両・ドックは単体では正常でも、互いを知らずに動くとき、欠品と待機が生まれます。
物流の核心は、欠品前に動くことです。
しきい値を下回った在庫が出庫時に発覚し、緊急発注と追加コストにつながります。
車両の到着時刻とドックの荷役スロットが別々に管理され、ドライバーとドックの両側に待機が積み上がります。
補充発注の起案が何人もの手を経て遅れ、そのぶんリードタイムが伸びます。
欠品の前に動く補充と配車
在庫・車両・ドックの状態をまとめて読み、欠品の前に補充を起案。人が承認するポイントも一緒に設計します。
Fleet utilization
87%
Replenish before stockout
ontology-grounded suggestion
SKU-1042, auto order drafted ▸
Loading slot matched
ontology-grounded suggestion
route → dock 04, 14:20 ▸
Human approval point
ontology-grounded suggestion
管理者承認待ち、1件 ▸
オペレーションストリームStream
relations mapped in realtime
空き棚は、売上が消えていく瞬間
欠品が長引くのは在庫がないからではなく、棚が空いたことに誰も気づかないからです。
リテールの核心は、棚が空いている時間です。
空き棚の確認はスタッフの巡回だけ。空いている間の販売機会をそのまま逃します。
週末やプロモーションで変わる需要が発注に反映されるのが遅く、過剰と欠品が交互にやってきます。
どの棚から埋めるかの基準がなく勘で決まり、そのぶん動線と時間が無駄になります。
空き棚に最初に気づく運営
棚・需要・発注をひとつの構造でつなぎ、欠品を早期に検知して補充と発注が途切れない設計です。
Shelf coverage
96.2%
Empty shelf detected
ontology-grounded suggestion
aisle 3, slot B4 ▸
Restock task assigned
ontology-grounded suggestion
staff 02, 3 min ETA ▸
Weekend uplift forecast
ontology-grounded suggestion
demand +18%, order drafted ▸
ストアストリームStream
relations mapped in realtime
遅延は道路の上だけで起きるのではない
ルートが状況を知らないまま固定されている限り、ひとつの遅延は連鎖になります。
ラストマイルの核心は、遅延後の対応スピードです。
渋滞にはまってから迂回路を探し始め、1件の遅延が後続の配送全体に広がります。
遅延の連絡がお客様に届くのが遅く、問い合わせとクレーム対応に時間が奪われます。
ハブを移るたびに記録が途切れ、紛失や誤配送が起きても原因を遡れません。
遅延のシグナルで引き直されるルート
交通と配送状況をリアルタイムに読み、ルートを引き直し、お客様への案内までひとつの流れでつなぐ設計です。
delay-aware rerouting
配送ストリームStream
relations mapped in realtime
導入をご検討中なら、
まずこの質問からどうぞ。
AI HubはNEXTPAYの、オフライン産業向けAI実行プラットフォームです。現場で運営データを取得し、Ontologyでデータに関係と意味を与え、産業の文脈を知るエージェントを構成して、その判断が実際の運営の行動につながるよう設計されています。決められた機能一覧から選ぶ製品ではなく、各現場が自らの運営方式に合わせてAIを設計・運用できる構造を提供します。
私たちの仕事
複雑な運営を、
シンプルな実行へ。
現場で働くすべての人に、
より良い結果を生むAIの判断を。