AI POSは、小売・リテールメディア領域に特化した分析型AIエージェントプラットフォームです。消費財メーカーや小売企業の売上・利益を生み出す活動を、業界特化のAIエージェントで支援します。ID-POSデータをはじめとする実世界データを統合・分析し、セグメント作成・提案資料作成・分析深掘り・レポーティングなどの業務を自動化。従来2週間かかっていたセグメント抽出を数秒で実現するなど、データ関連業務を大幅に効率化します。AI Labの研究者とも連携し、特許技術（特許第7743658号）を含む独自のAI技術をプロダクトに応用しています。

Member

AI Development Leader : ML/AI/バックエンド/インフラを横断したAIエージェントの研究開発とプロダクト実装のリード
Data Scientist / Data Engineer : 小売・消費財ドメインのデータ分析、購買予測モデルの開発、AIエージェントの分析ロジック構築
Backend / Full Stack Engineer : AIエージェント基盤のバックエンド設計・開発、データパイプラインの構築およびインフラ運用
Frontend Engineer / AI UX Leader : ダッシュボード・チャットUIのフロントエンド開発、ユーザー体験の設計・改善およびAI機能のUX最適化

使用している主な技術

Claude, LLM, Python, PyTorch, FastAPI, Snowflake, BigQuery, dbt, Airflow, Claude Code, Figma MCP, ID-POS Data Integration, Causal Inference, Prompt Engineering, AI Agent Architecture, GCP, Vertex AI, Docker

解決したい課題/ ユースケース

消費財メーカーや小売企業では、データを活用した意思決定の重要性が高まる一方で、データの集計・分析・レポーティングといった業務に多大な工数がかかることが課題となっています。特に、ID-POSデータを用いたセグメント作成や施策効果の分析は、データスペシャリストへの依存度が高く、現場の担当者が迅速にデータドリブンな提案を行うことが困難な状況でした。

AI POSでは、セグメント作成・提案資料作成・分析深掘り・可視化など15+種類のAIエージェントを開発し、これらのデータ関連業務を自動化しています。例えば、セグメント作成エージェントは商品コードを入力するだけで文脈を理解した最適なセグメントを提案し、従来2週間かかっていた工程を数秒〜数十秒で実現します。また、提案資料作成エージェントは目的に応じた約10ページの資料を自動生成し、指示に基づく再生成にも対応します。

解決したい課題/ ユースケース

汎用的なLLMだけでは、小売・消費財業界特有の分析ワークフローに沿った正確なデータ解釈や、現場で実行可能な施策提案を行うことは困難です。業界固有の商慣習、データ構造、分析手法への深い理解が求められるためです。

AI POSでは、AI Labの研究者と連携し、自然言語処理・コンピュータビジョン・HCIなどの先端技術をプロダクトに応用しています。特許技術（特許第7743658号）を活用したデータ変化の自動検知・通知機能や、「宣言的分析」と呼ばれるAI Lab共同研究テーマでは、正確なデータ分析解釈と実行可能な施策提案の両立を実現しています。さらに、小売・消費財ドメインに特化した事前学習により、汎用AIでは難しい業界特有のコンテキスト理解と高精度な分析を可能にしています。

関連リンク

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