「先月の集計レポートを作って」と頼むだけ。複数システムのデータを突き合わせ、KPI・異常検知つきの経営レポートに仕上げるAIエージェントです。
POS・ERP・WMS・商品マスタから別々にデータを落として、商品コードで突き合わせる。Excelを組み上げるまでに月初の数日が消えます。
AIがPOS・ERP・WMSのデータを取得し、商品コードで自動的に突き合わせる。Excelを一から組み上げる作業がなくなる。
商品コードの不一致、原価の未登録、マイナス在庫、重複伝票。気づかず集計すると数字が狂い、気づけば原因調査でまた時間が飛びます。
AIが商品コードの不一致・原価未登録・マイナス在庫を集計の前に検知し、異常のある箇所だけ知らせる。気づかず集計して数字が狂うことがなくなる。
値引き・追加発注・価格見直しといった本来やるべき判断に手が回らない。レポートは「作って終わり」になりがちです。
AIが集計結果を解釈し、逆ザヤや長期滞留のような要注意点に改善提言を添えて返す。レポートを作るだけで終わらず、値引き・発注・価格見直しの判断に時間を使える。
対象期間や店舗を伝えると、AIがPOS・ERP・WMSのデータを取得して突き合わせ、異常があれば集計の前に指摘します。「ファイルで」と頼めば、経営レポートをWord・PDFで受け取れます。
ダウンロードした資料はこのような形です。店舗別のKPIに加えて、粗利率がマイナスになっている店舗（逆ザヤ）のような異常が判定つきで並びます。
| 順位 | 店舗名 | 売上合計 | 粗利益 | 粗利益率 | 判定 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1位 | 大阪店 | ¥119,000 | ¥39,000 | 32.8% | ✅ 安定 |
| 2位 | 東京店 | ¥149,500 | ¥33,300 | 22.3% | ✅ 安定 |
| 3位 | 名古屋店 | ¥60,000 | −¥6,000 | −10.0% | 🔴 逆ザヤ・要確認 |
1. Executive Summary／2. 商品別集計／4. 異常検知一覧／5. 改善提言と続きます。
テンプレートが出力した在庫・売上・原価集計レポートの一部を転記したものです。店舗名・数値はデモ用の架空データです。
| 場面 | 汎用のAIチャット | STORM＋このテンプレート |
|---|---|---|
| 「先月の集計レポートを作って」と言ったとき | 一般論と、その場で貼った資料だけ。会社の集計ルールは知らない | 集計定義・レポート様式や、POS・ERP・WMSの実データを踏まえ、「うちの答え」を返す |
| 毎月、同じ集計を頼むとき | 担当者の手作業とセンスに依存。人が替わるとレポートの中身が変わる | 突合・集計・レポート化の手順がワークフローとして固定され、毎月同じ品質で出る |
| レポートの形を揃えたいとき | 出てくる形が毎回ばらつく。頼み方の上手さに依存する | 経営レポートの様式で毎回同じ形。誰が頼んでも同じ品質で、プロンプト技術は不要 |