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当社の想定手順
市場の売れ筋と自社の売れ行きを並べて棚割を決める
棚割を勘で決めていないか。市場の売れ筋と自社の売れ行きを並べ、棚を増やす商品・減らす商品を決める。
流れを図で見るあなたは一言頼むだけ。AIが順にMCPを呼ぶ
あなた一言で頼む
ChatGPT / Claude下のMCPを順に呼ぶ
1KSP-POS 食品スーパー市場の売れ筋ランキング
2ストアレコード市場と自社の順位の差
3Google スプレッドシート・ドキュメント・ドライブ棚割の見直し案行動に落とす
AIとのやり取り会話のイメージ
あなた
KSP-POSの先月の売れ筋ランキング（対象分類）を出して。ストアレコードの自社の販売数と並べ、市場では売れているのに自社で弱い商品を挙げて。棚の面積を増やす候補と減らす候補をスプレッドシートにまとめて。
AI
KSP-POS 食品スーパー先月の売れ筋ランキングを対象の分類で出すストアレコード自社の販売数と並べるGoogle スプレッドシート・ドキュメント・ドライブ棚を増やす候補と減らす候補をシートにまとめる
市場の上位20品のうち、自社で弱いのは6品でした。うち4品は取り扱いがあるのに棚が狭い商品です。棚を増やす候補6品と、市場でも自社でも動きの鈍い減らす候補5品をシートにまとめました。
会話はイメージです。実際の答えは、つないだデータとAIによって変わります。商品名・件数は説明のための例です。
手順3ステップ
- KSP-POS 食品スーパー 先月の売れ筋ランキングを対象の分類で出す 返ってくるもの：市場の売れ筋ランキング
- ストアレコード 自社の販売数と並べる 返ってくるもの：市場と自社の順位の差
- Google スプレッドシート・ドキュメント・ドライブ 棚を増やす候補と減らす候補をシートにまとめる 返ってくるもの：棚割の見直し案
そのまま使えるプロンプトChatGPT／Claude に貼る
KSP-POSの先月の売れ筋ランキング（対象分類）を出して。ストアレコードの自社の販売数と並べ、市場では売れているのに自社で弱い商品を挙げて。棚の面積を増やす候補と減らす候補をスプレッドシートにまとめて。
「当社で実行済み」「当社で接続確認済み」は当社が実際にMCPを呼び出して手順が通ることを確かめたもの、「当社の想定手順」は公式資料をもとに組んだ手順です。書き込みをするMCPは、AI側で都度承認する設定にしてください（安全に使うには）。業務上の効果は保証しません。
使うMCP
- MCPKSP-POS 食品スーパー
サービスの提供元（公式）・かんたん：URLを登録するだけ - MCPストアレコード
サービスの提供元（公式）・かんたん：URLを登録するだけ - MCPGoogle スプレッドシート・ドキュメント・ドライブ
サービスの提供元（公式）・ふつう：PCへの導入や設定が要る
ほかのレシピ
- 売れ筋なのに離脱される商品ページを直す ▸GA4 → Microsoft Clarity → TrendViewer → Shopify
- 広告の訴求軸をレビュー統計で決める ▸Google広告 → TrendViewer
- 新規参入カテゴリの下調べを1時間で終える ▸Ahrefs → Google Trends → Keepa → TrendViewer
- 広告費がかかっているのに売れていない商品を止める ▸Google広告 → GA4 → Shopify
- 欠品しそうな商品を発注リストにする ▸ロジクラ / zaico → ストアレコード → Google スプレッドシート・ドキュメント・ドライブ
- 売上と入金・粗利を月次で突き合わせる ▸Shopify / 楽天RMS → Stripe → freee → BigQuery