え、マジで？経営データ分析がチャットで完結！『ストアレコード AI』β版登場で小売・EC業界に革命の予感！

2026-04-23

コンカフェ

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小売・EC業界の救世主現る！？『ストアレコード AI』がベータ版リリース！

皆さん、こんにちは！日々、お店の経営やECサイトの運営に奮闘している皆さん、お疲れ様です！「もっと効率的に経営データを分析できたら…」「Excelとにらめっこする毎日から解放されたい…」なんて思ったことはありませんか？そんな皆さんに朗報です！経営データ一元管理SaaS『ストアレコード』から、なんと自然言語で経営データを分析・可視化できる新機能「ストアレコード AI」のベータ版が2026年4月22日にリリースされました！

これは、小売・EC事業者の皆さんが、専門的な知識がなくても、まるで友達とチャットするみたいに、売上や在庫、利益のデータを瞬時に分析できちゃう画期的なサービスなんです。まさに「Excelと睨めっこする経営」からの脱却をサポートしてくれる、頼もしいパートナーの登場と言えるでしょう。

「ストアレコード AI」って一体何がすごいの？

「ストアレコード AI」が生まれた背景には、小売企業の現場で抱えられていた「データはあるけど、欲しい形で見るのが大変！」という切実な悩みがありました。これまで、経営判断に必要なデータが「ストアレコード」に一元化されても、ブランドやカテゴリー、チャネルを横断した分析や、仮説検証のための深掘り分析をするには、ダッシュボードの設定をいじったり、CSVをダウンロードしてExcelで再集計したりと、意外と手間と時間がかかっていたんです。これでは、スピーディな意思決定が難しくなってしまいますよね。

そんな課題を解決するために開発されたのが、この「ストアレコード AI」。生成AIの力を借りて、経営者や現場担当者が、まるで社内のデータアナリストに話しかけるように、自然な日本語で質問するだけで、自社の経営データに基づいた的確な回答と、見やすいグラフや表で可視化された結果をすぐに得られるようになりました。

専門知識はもう不要！自然言語でデータ分析を完結

「ストアレコード AI」の最大の魅力は、なんといっても「自然言語による経営データ分析」ができること。SQLや関数といった専門知識は一切必要ありません！

例えば、こんな質問をしてみてください。

「直近30日で販売実績がなく在庫数量が多い品番を抽出して」
「ブランド別の限界利益率を前年同月と比較して」

AIが自社のデータベースから必要なデータをサッと抽出して、わかりやすい形で回答してくれます。経営者の方はもちろん、商品の仕入れを担当するMDさんや、ECサイトの担当者さんも、誰もが自分の手でデータ分析を完結できるようになるんです。

AIが経営をどう変える？具体的な活用シーンを見てみよう！

「ストアレコード AI」が、皆さんの日々の業務や経営判断をどうサポートしてくれるのか、具体的な使い方をいくつかご紹介します。これを見れば、「あ、こんなこともできるんだ！」と、きっとワクワクするはず！

1. 経営成績を深掘り！対話で課題をあぶり出す

経営会議や月次のレビューって、データの準備や分析に時間がかかって大変ですよね。「ストアレコード AI」があれば、AIとの対話を重ねることで、売上や利益の増減要因を構造的に解明し、議論すべき論点を短時間で抽出できます。

問いかけの流れの例：

「売上総利益の前年比を出して分析して」
「売上総利益率の前年比について、値引き・仕入原価・その他の要因に分けて分析して」
「ブランド別で大きく売上総利益の増減が発生した要因を分析して」

一度の質問で全てを解決しようとせず、AIとキャッチボールをするように対話を深めていくのがポイント。まるで優秀なコンサルタントが隣にいるような感覚で、複雑な経営課題もスッキリ解決へと導いてくれるでしょう。

2. ダッシュボードを超えた分析！独自KPIで未来を予測

「ストアレコード」の標準ダッシュボードにはないけれど、自社にとって重要なオリジナル指標ってありますよね？そんな時でも「ストアレコード AI」なら、蓄積されたデータから算出可能な指標を、AIに直接問い合わせて取得できちゃいます。

問いかけの例：

「新規に発注した商品の中で、2回目の発注につながった商品の比率（リピート発注率）を出して」
「1年間の顧客LTVを出して」
「返品率の高い商品をカテゴリ別に分類して分析して」
「エントリー商品として企画した商品が実際に意図通りに機能しているか、初回購入者のリピート率を他の商品と比較して」

新しい経営指標を検討したり、施策の効果を検証したりする際に、ダッシュボードの開発を待つことなく、現場が必要とする独自KPIを瞬時に手に入れられるのは、本当に心強いですよね。柔軟な経営判断を強力に後押ししてくれます。

3. 在庫・値下げの意思決定をAIがサポート！現場のスピードアップ

小売業の現場では、在庫の見直しや値下げ判断など、日々、迅速な意思決定が求められます。「ストアレコード AI」は、そんな現場の意思決定プロセスを一気通貫で支援してくれます。問題のある品番の特定から、具体的なアクションの検討まで、ダッシュボードでの複雑な絞り込み作業なしに、短時間で完結できます。

問いかけの例：

「在庫日数が長い品番を、売上影響度の大きい順に教えて」
「先月から在庫日数が急増した品番と、その要因を教えて」
「値下げ候補として優先すべき品番トップ10を、在庫金額と過去の販売トレンドから提案して」

自社で設定した目標在庫日数や値下げ開始の目安をAIが参照してくれるので、一般論ではない、皆さんの会社の基準に沿った評価や提案が得られるんです。在庫管理会議や商品会議の事前準備がグッと減り、個別の商品に対する具体的なアクションまで素早く引き出せるようになるでしょう。これは、現場の負担を大きく軽減し、より戦略的な業務に集中できる時間を与えてくれるはずです。

安心・安全のセキュリティ対策もバッチリ！

「AIに自社の経営データを預けるのはちょっと不安…」と感じる方もいるかもしれませんね。でも安心してください！「ストアレコード AI」は、セキュリティ対策もしっかり考えられています。

この機能は、AWS上で動くAmazon Bedrockというサービスを通じて、Anthropic社の大規模言語モデル「Claude」を利用しています。

お客さまのデータはAI学習には使われない！

Amazon Bedrockを経由することで、皆さんの大切なデータが、Anthropic社などの第三者のAI学習に利用されることは一切ありません。データはAWSの閉じた環境の中で処理されるので、外部に送信されることなく、安全にAI分析が完結する仕組みになっています。個人情報や機密情報が流出する心配は無用と言えるでしょう。

データベースへのアクセスは「読み取り専用」

さらに、AIがアクセスするデータベースは「読み取り専用」に限定されています。これは、AIがもし誤った指示を出してしまっても、皆さんの大切なデータを書き換えたり、削除したりするリスクがないということ。データが安全に保護されているので、安心して利用できますね。

今後の展開にも期待大！「AI時代の小売経営のインフラ」へ

「ストアレコード AI」はまだベータ版ですが、ストアレコード株式会社は「すべての小売企業に良質な経営を提供する」という目標を掲げ、今後もこの機能をどんどん進化させていく予定だそうです。

例えば、定型レポートの自動生成機能や、異常値の自動検知、さらには具体的なアクション提案など、生成AIを活用した経営意思決定支援機能がさらに充実していくことでしょう。

また、MCPサーバー（Managed Compute Platform）の提供も予定されており、これにより、皆さんの業務環境から「ストアレコード」のデータへ直接アクセスし、データ集計や分析を自動化するための基盤が整います。さらに、このMCPサーバーを活用するための生成AIツールの導入支援や、「ストアレコード」との接続設定、各企業が定期的に確認したいレポートや分析資料の自動生成フローの構築まで、個別ニーズに応じた手厚いサポートも展開されるとのこと。

単なるデータの一元管理にとどまらず、「AI時代の小売経営のインフラ」として、小売業の経営品質向上に大きく貢献してくれること間違いなしですね！

「ストアレコード AI」β版の利用に興味がある方は、ぜひ下記からお問い合わせしてみてください。
お問い合わせ: https://service.storerecord.jp/

そもそも「ストアレコード」って何？

ここで改めて、「ストアレコード」というサービスについて簡単にご紹介させてください。
「ストアレコード」は、小売企業の経営に必要な売上・費用・仕入・在庫といったデータを、ECサイト、モール、POSシステム、OMS（受注管理システム）など、様々なチャネルからAPI連携やRPA連携によって自動で収集し、一つに統合するSaaS（Software as a Service）です。

収集されたデータは、商品別の限界利益やOTB（Open to Buy）管理、チャネル別のKPI（重要業績評価指標）などを、ダッシュボードで見やすく一元的に可視化してくれます。これにより、「Excel集計からの脱却」を実現し、現場の業務効率を大幅にアップさせると同時に、データに基づいた迅速な経営の意思決定を可能にする、まさに小売経営の強い味方なんです。

サービスの詳細は以下のリンクから確認できますよ。