小売チェーン・卸・メーカー向け｜棚割改善AIサービス
売れる棚割を、AIが計算。
勘に頼らず、データで決める。
ECモールの売れ行きと自社の売上データをAIが比較して、棚割（たなわり）を計算。「外す・増やす・新しく入れる」の候補が、判定根拠つきで毎月届きます。
- ✓ 準備は既存のExcel帳票を送るだけ。新システム導入は不要
- ✓ POSでは分からない「なぜ売れないか」をレビューから解明
- ✓ レポートはブラウザで開くだけ。分析知識・SQLは不要
電気ケトル・ポット棚（数値はサンプル）
観点カバレッジ — 市場重要度 × 自社の棚のカバー
こんなお悩みはありませんか
棚割の入れ替え判断が属人的
ベテランの勘に依存し、根拠が説明できない
POSは「なぜ」を教えてくれない
売上データだけでは売れない理由が分からない
ECの売れ筋と店頭の棚がズレる
市場で伸びている商品・価値を棚に反映できない
分析を頼むと数週間かかる
現場が欲しいのは「今月の答え」
レビュー×売上データで、棚割の「次の一手」を毎月提案
小売チェーンの棚割担当者が経験と勘でやってきた「どの商品を棚から外し、何を入れるか」の判断に、市場データとAIレビュー分析の根拠を与えるサービスです。
「棚の穴」を見つける
レビューから「お客様が選ぶときのものさし」（観点）を抽出。市場で重視されているのに自社の棚が押さえていない領域＝取扱漏れを4象限マトリクスで一目で示します。
撤退・拡大・新規追加の候補
量（市場の注目度）・勢い（売れ筋トレンド）・価格（市場との比較）の3軸で候補を裏付け。市場で人気なのに自社が扱っていない商品も提示します。
店舗グループ別の品揃え提案
全店一律ではなく、高売上店群・低売上店群ごとに最適な品揃えを提案。「何を・どれだけ・いつ」の実行レベルまで落としたアクションプラン付き。
仕組み — Excelを送るだけ、毎月まわる全自動パイプライン
お手元の棚割表と売上データ（Excel）を送るだけ
売れ残り率などの閾値で「手を打つべき棚」を自動抽出
自社商品をECモールの同一商品と照合し価格・売れ筋を取得
自社品＋競合品のレビューを観点別に解析し「選ばれる理由」を抽出
棚1本ごとの改善提案レポートをブラウザにお届け
担当者の操作は「対象の棚を選んで実行ボタンを押す」だけ。棚の商品は生成AIが意味のまとまりで自動分類します（例: ポット・ケトル棚 → 電気ケトル／電気ポット／洗浄剤）。
レポートの中身 — 「候補」だけでなく「根拠」を渡す
数万件のレビューを読み込み、棚1本ずつここまで分析します
レビューから「お客様が選ぶときのものさし」（観点）を抽出し、市場重要度（お客様がどれだけ気にしているか）×自社カバー（その観点で高評価の商品を、自社の棚に置けているか）で判定。自社品と市場の競合品を同じ表で比較できます。
棚1本を対象にした分析イメージ（数値はサンプル）
観点カバレッジ — 「市場で重視されているのに、棚に無いもの」を特定
※「カバー」＝その観点で高評価の商品を、自社の棚に置けているか。市場で重視されているのに未カバーなら棚の穴（取扱漏れ）です。
総合判定 — 候補SKUを3つの軸で裏付け
| 軸 | 見るもの |
|---|---|
| 量 | ECモールのレビュー数 ＝ 市場の注目度 |
| 勢い | 売れ筋トレンド（伸びているか、衰退か） |
| 価格 | 自社の値付けは市場に対して高いか安いか |
セット売り・入数違いも補正して、フェアな価格比較で判定します。
店舗グループ別の提案
販売パターンで店舗を高/中/低売上群に自動分類し、群ごとに品揃えを提案
アクションプラン
発注増減・棚位置変更・撤退手順まで「何を・どれだけ・いつ」で明記
ブラックボックスにしない
全数値に計算方法の開示リンク。データが取れない場合は「判定不能」と明示し、誤った断定をしない
「AIが全自動で意思決定する」サービスではありません。本サービスは、判断の根拠を人に渡すためのもの。棚割の最終判断は、売場を知る担当者ご自身が行えます。だから現場に受け入れられます。
なぜ現場で使えるのか
お客様の声を数万件、AIが読む
人手では読み切れないECモールのレビューを観点別に解析。「ベテランの勘」に数万件の根拠を添えます。
Excelのままでいい
既存の棚割台帳・売上明細をそのまま活用。自社システムの改修は不要で、クラウド上の専用環境で安全に運用します。
毎月、ズレを検知
毎月、すべての棚を自動更新。変更のあった棚だけ差分を再分析するので、市場と棚のズレを見逃しません。間違ったデータで判断させない品質ガード付き。
提供形態 — 導入して終わりにしない、伴走型
お客様のデータで専用のクラウド環境を構築（お客様ごとに環境を分離、レポートは認証付き配信）
お手元の棚割表と売上データをご提供いただくだけ。既存のExcel帳票のままでOK
レポートの読み方・売場での使い方が定着するまで支援します
導入は PoC → 本導入の2段階。PoCは対象カテゴリを絞って小さく始められます（料金は個別見積）。
小売への棚割提案を、「根拠のある提案」に。
同じ分析エンジンを、小売バイヤーへの棚割提案の根拠資料づくりにもお使いいただけます。「同スペックの競合品との比較」「レビューで語られる自社品の強み・弱み」をデータで示せば、提案の説得力が変わります。
競合比較を武器化
同一商品だけでなく、別商品でも同スペック品同士で比較。市場での立ち位置と勝ち筋をデータで示せます。
レビューで語られる強み・弱み
自社品がお客様にどう評価されているかを観点別に定量化。営業資料・商品企画の裏付けに使えます。
よくあるご質問
- 新しいシステムの導入や、自社システムの改修は必要ですか？
- 不要です。いまお使いのExcel帳票をそのままご提供いただくだけで始められます。
- どんなデータを用意すればよいですか？
- 「どの棚に、どの商品を並べるか」をまとめた一覧表（棚割表）と、商品×店舗の売上データの2つです。帳票のフォーマットはいまお使いのままで構いません。
- 自社商品のECレビューが存在しない場合はどうなりますか？
- その場合は「カバーしていない」ではなく「判定不能」と明示し、誤った断定をしません。市場側（競合品）のレビューからの「棚の穴」分析は可能です。
- AIが勝手に棚割を決めてしまうのですか？
- いいえ。本サービスの役割は判断の根拠（データと候補）を提示することで、棚割の最終判断は担当者ご自身が行います。全数値に計算方法を開示し、ブラックボックスにしません。
- どんなカテゴリ（商材）に対応できますか？
- 家電から日用消耗品まで、商材を選びません。まずは対象カテゴリをご相談ください。
- 料金はいくらですか？
- 対象カテゴリ・棚数により個別にお見積りします。PoCはカテゴリを絞って小さく始められますので、まずは無料相談でご要望をお聞かせください。