// 02 / RETAIL
Retail Agent
小売・販売AI
店頭でも EC でも、商品データと購買履歴を AI が把握。接客スタッフの右腕として、お客様体験と粗利を同時に上げる。
Highlights
RETAIL25%
客単価UP
40%
欠品率低減
×2
接客スピード
⌁ 客単価 ▲ 25%
// Pain Points
この業界が抱える、本当の問題。
Pain · 01
商品知識のばらつき
新商品・新ブランドが続々と入る中、スタッフの知識整備が追いつかない。
Pain · 02
EC との分断
実店舗と EC で在庫・顧客情報が連携できず、機会損失が発生する。
Pain · 03
POS データの活用不足
蓄積された購買データが、需要予測や接客に活かしきれていない。
// Use Cases
How it works.
実際にどう使うのか。代表的な 4 つのシナリオ。
01
接客スクリプト生成
商品スペックと顧客嗜好から、その場で最適なトークを提示。
02
在庫・取り置き照会
近隣店舗・EC を含む在庫を 1 つのチャットで横断検索。
03
需要予測会話
「来週の◯◯の発注はどれくらい？」に POS データで回答。
04
商品レビュー要約
カスタマーレビューを商品別にサマライズ。改善ポイントを可視化。
KUMAKUMA
// Powered byKumaKumaAI
One engine.
Many faces.
全業種で同じ AI エンジン。違うのは業界知識だけ。
業界別ソリューションはどれも、エンタープライズ Deep Research Agent「KumaKumaAI」がベース。マルチエージェント基盤・お客様 AWS 環境内でのデプロイ・データ非学習という共通の安心感の上に、業界知識をチューニングしてお届けしています。
BASE
AWS Bedrock の Claude
世界トップクラスの長文・推論性能を、お客様 AWS 環境内で安全に。
TUNED
業界・業務にフィット
専門用語、社内ルール、SaaS 連携を業界別にチューニング。
SAFE
データは学習に使わない
お客様データは外部 AI モデルの学習に使われず、企業の境界の中で完結。
// Other Industries
Same engine.
業界が違っても、土台は同じ KumaKumaAI。
他のソリューションも見てみる。
// Get Started
まず話してみる。
業界に合わせた PoC、4〜12 週で。お客様の業務理解からスタートします。