ストアレコード AIとは？自然言語で経営データを分析する新SaaS機能を徹底解説

ストアレコード AI β版リリース：自然言語で経営データ分析を完結

ストアレコード株式会社は2026年4月22日、経営データ一元管理SaaS「ストアレコード」の新機能として、自然言語での対話により経営データの分析・可視化が可能な「ストアレコード AI」のβ版をリリースしました。

この機能により、「ストアレコード」を利用中の小売・EC事業者は、専門的なSQLの知識やダッシュボード操作を必要とせず、チャットで質問するだけで、売上・在庫・仕入・費用といった自社の経営データを即座に分析・可視化することが可能になります。

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開発背景：データ分析の新たな課題を解決

小売企業の現場では、経営判断に必要なデータが「ストアレコード」に一元化された後も、「欲しい切り口でデータを見るには、ダッシュボードの設定調整やCSVダウンロード後のExcelでの再集計が必要」という課題がありました。特に、ブランド・カテゴリー・チャネルを横断した分析や、多角的な深掘り分析では、データ抽出から集計までに時間を要し、迅速な意思決定の妨げとなるケースが見られました。

これらの課題を解決するため、生成AIを活用した分析機能「ストアレコード AI」が開発されました。経営者や現場担当者がデータアナリストに問いかけるような感覚で、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回答と可視化を得ることができます。

ストアレコード AIの主な機能：自然言語による経営データ分析

「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」や「ブランド別の限界利益率を前年同月と比較して」といった自然な日本語での質問に対し、AIが必要なデータを抽出し、回答します。SQLや関数の知識は不要で、経営者、MD、EC担当者など、誰もがデータ分析を完結できる点が特徴です。

ストアレコード AIのおすすめの使い方

「ストアレコード AI」がどのような分析を行えるのか、代表的なユースケースが紹介されています。

① 経営成績の深掘り分析

売上総利益の増減要因を、AIとの対話を重ねることで構造的に解明していくことが可能です。例えば、「売上総利益の前年比を出して分析して」といった質問から始め、さらに「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」と深掘りすることで、経営会議や月次レビューで議論すべき論点を短時間で抽出できます。

② ダッシュボードにはない切り口でのデータ抽出

「ストアレコード」のダッシュボードに標準搭載されていないものの、蓄積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ます。例えば、「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」や「1年間の顧客LTVを出して」といった独自KPIを即座に取得でき、施策検証や新しい経営指標の検討を柔軟に進めることが可能です。

③ 在庫・値下げ判断の高速化

在庫の見直しや値下げ判断など、小売業で日々発生する意思決定を、AIとの対話で一気通貫に支援します。「在庫日数が長い品番を、売上影響度の大きい順に教えて」や「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」といった質問により、問題となる品番の特定から具体的なアクション検討までを短時間で完結できます。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、自社基準に沿った評価・提案が得られるため、在庫管理会議などの事前準備を削減し、迅速なアクションに繋げることが可能です。

堅牢なセキュリティ体制

「ストアレコード AI」は、AWS上で稼働するAmazon Bedrockを経由し、Anthropic社の大規模言語モデル「Claude」を利用しています。

お客さまデータはAI学習に利用されません

Amazon Bedrockを経由することで、お客さまのデータがAnthropic社をはじめとする第三者のAI学習に利用されることは一切ありません。データはAWSの閉じた環境内で処理され、外部に送信されることなくAI分析が完結します。

データベースへのアクセスは読み取り専用

AIがアクセスするデータベースは読み取り専用権限に限定されており、AIが誤ってデータを書き換えたり削除したりするリスクはありません。

提供価格について

「ストアレコード AI」は現在β版として提供されており、「ストアレコード」の既存プラン契約中の顧客は一定条件下で利用できます。正式版リリース時には、ベーシックプランにはAI分析機能を含まず、プレミアムプランでAI分析機能およびMCPサーバーを提供する構成が想定されています。プラン構成の見直しに伴い追加料金が発生する可能性があります。β版の利用希望者は、お問い合わせ窓口まで連絡が必要です。

今後の展望

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、「ストアレコード AI」を起点に、定型レポートの自動生成、異常値検知、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をさらに拡充していく方針です。

また、MCPサーバーの提供を通じて、顧客自身の業務環境から「ストアレコード」のデータへ直接アクセスし、データ集計・分析を自動化するための基盤を提供します。加えて、Claudeをはじめとする生成AIツールの導入支援、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構築まで、個別要望に応じた導入支援も展開していくとのことです。単なるデータの一元管理に留まらず、「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貢献していくとしています。

経営データ一元管理SaaS「ストアレコード」とは

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・モール・POS・OMSなど各チャネルからAPI・RPA連携により自動で収集・統合するSaaSです。収集したデータをもとに、商品別の限界利益やOTB管理、チャネル別KPIをダッシュボードで一元的に可視化し、「Excel集計からの脱却」による現場の業務効率化と、データに基づく経営の意思決定の迅速化を同時に実現します。

会社概要

• 会社名：ストアレコード株式会社

• 創業：2022年12月

• 代表者：代表取締役 樋口 幸太郎

• 所在地：〒162-0825 東京都新宿区神楽坂2-13 末よしビル本館4B

• お問い合わせ：info@storerecord.co.jp

• サービスHP：https://service.storerecord.jp

• 会社HP：https://storerecord.co.jp/

AI Workstyle Lab編集部コメント

「ストアレコード AI」の登場は、小売・EC業界の経営スタイルに大きな変革をもたらす可能性を秘めていると感じます。これまでデータ分析に要していた時間と専門知識のハードルを、自然言語処理技術によって劇的に低減できる点は、特に中小規模の事業者にとって大きなビジネスチャンスとなるでしょう。在庫最適化や顧客LTV分析など、具体的なユースケースが提示されていることで、導入後の効果をイメージしやすいのも魅力です。これにより、データに基づく迅速な意思決定が加速し、収益性の向上や業務効率化に直結すると期待されます。AIが経営の「参謀役」として機能する時代が、いよいよ本格的に到来したと言えるでしょう。

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