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2026-11-09

小売業のDXとは？売上・在庫データを活用した業務改善と導入ステップ

Yuzuki Amano

🛒小売業のDXとは
📉小売業でDXが求められる背景と課題
📈小売業がDXに取り組むメリット
🔄小売業のDXで活用できる取り組み
🏬小売業のDX事例3選
🧭小売業のDXを進める手順
📊小売業DXは個別のデジタル化を業務間の連携につなげる
🧩小売業の業務に役立つYoomテンプレート
📝まとめ

人手不足や売上・在庫の管理、店舗とECの連携など、小売業には日々向き合う課題が数多くあります。「DXが必要」と聞いても、何から始めればよいか、導入すると現場の仕事がどう変わるのか、迷う方も多いのではないでしょうか。
この記事では、小売業のDXの基本から、取り組むメリット、企業事例、進め方までを解説します。自社の課題に合った一歩を考える手がかりとしてお役立てください！

🛒小売業のDXとは

ここでは、小売業のDXとはどういった取り組みなのかを具体的に解説していきます。
デジタル化との違いを押さえ、目指す変化を具体的に捉えましょう。

✔️小売業のDXとは何か

小売業のDXとは、データやデジタル技術を活用し、商品を仕入れて販売する仕組みや、顧客が買い物をする体験を変えていくことです。
たとえば、販売データを在庫管理や発注に活用すれば、担当者の経験に加えてデータも判断材料にできます。また、店舗とECの商品情報や在庫情報を連携すれば、顧客が商品を探し、購入し、受け取るまでの利便性を高める工夫ができます。
技術を導入すること自体を目的にせず、「店舗スタッフの負担を減らす」「顧客が買いやすい環境をつくる」など、実現したい変化を先に定めることがDXの出発点です。

✔️デジタル化とDXの違い

デジタル化は、紙の帳票を電子化したり、手作業の集計を表計算ソフトに置き換えたりするなど、既存の業務をデジタル技術で効率化することです。一方、DXは、デジタル化によって得られたデータを発注や売場づくり、顧客対応などに活用し、業務の進め方そのものを変えることです。
たとえば、店舗の在庫管理を例にすると、次のような違いがあります。

店舗ごとの在庫をデータで把握する→デジタル化
デジタル化された情報を店舗間の在庫移動やECの受注対応に活かす→DX

つまり、デジタル化によって業務の効率化やデータの活用基盤を整え、その先にある業務やビジネスの変革につなげていくことがDXの考え方です。

📉小売業でDXが求められる背景と課題

購買行動や店舗運営を取り巻く環境が変わり、小売業では従来の業務の進め方だけでは対応しにくい課題が生じています。ここでは、DXが求められる背景と、現場で課題になりやすい点を説明します。

1.購買行動の変化

顧客は、店舗で商品を見てからECで購入したり、オンラインで在庫を調べて店舗を訪れたりと、複数の接点を使い分けています。そのため、店舗とECで商品情報や在庫情報が分かれていると、顧客が必要な情報を得にくくなり、店舗スタッフも問い合わせへの回答に時間を要することがあります。販売チャネルごとに顧客との接点が分断されている状態では、顧客の行動に沿った一貫性のある買い物体験を提供しにくくなります。
購買行動の変化に対応するには、チャネルをまたいだ情報活用が課題となっています。

2.人手不足による店舗運営の負担

店舗では、接客やレジ対応に加えて、品出し、在庫確認、発注、売上報告など多くの業務が発生します。人員が限られるなかで、こうした業務をすべて手作業で行うと、スタッフが接客や売場づくりに使える時間が不足しがちです。
とくに、同じ情報を何度も入力したり、複数の帳票を確認したりする作業は、店舗運営の負担を大きくします。こうした状況が続くと、日々の業務を回すことが優先され、顧客対応や売場の改善に十分な時間を確保しにくくなる点が課題です。

3.発注や値引きの属人化

発注数や値引きの判断には、

販売実績
天候
曜日
催事

など複数の要素が関わります。担当者の経験や知識は重要な財産ですが、判断基準が共有されていないと、担当者の異動や欠勤時に業務を引き継ぎにくくなることがあります。
また、商品数が多い店舗では、膨大な販売・在庫情報を人手だけで確認し、適切な判断に結びつけることも容易ではありません。判断の根拠が個人の経験にとどまると、店舗や担当者によって判断に差が生じ、業務が属人化しやすくなります。

4.店舗・EC・部門間のデータ分断

店舗のPOSデータ、ECの注文情報、在庫管理表、顧客対応の記録が別々の場所に保存されていると、必要な情報を集めるために手作業で転記や集計を行うことがあります。その結果、情報の確認に時間がかかるだけでなく、入力ミスや更新漏れも起こりやすくなります。
また、店舗や部門ごとにデータの形式や管理方法が異なる場合、全体の状況を横断的に把握することも困難です。データが分断されたままでは、販売や在庫の状況を踏まえた判断が遅れ、顧客対応や店舗運営に影響することがあります。

📈小売業がDXに取り組むメリット

小売業のDXは、日々の業務を効率化するだけでなく、在庫管理や顧客対応、経営判断にも役立ちます。この章では、現場や顧客にどのような価値をもたらすのかを説明します。

①発注・受発注業務の効率化

発注や受発注では、商品情報や数量を確認し、システムや帳票へ入力する作業が繰り返し発生します。こうした業務の負担を軽減するには、商品データや在庫情報の連携が有効です。定型的な入力や通知を自動化すれば、同じ情報を何度も入力する手間を減らせます。
その結果、担当者は発注内容の確認や取引先との調整など、状況に応じた判断が必要な業務に時間を使いやすくなります。作業の流れや確認箇所が整理されることは、進捗共有や引き継ぎにも役立ちます。

②欠品や廃棄ロスの抑制

販売実績や在庫状況を発注や値引きの判断に活用すると、商品が足りない状態や在庫が余る状態を防ぎやすくなります。担当者は売れ行きや在庫を確認しながら、発注や値引きのタイミングを検討しやすくなります。
食品など販売期限のある商品では、在庫状況を把握し、値引きや販売計画を早めに見直すことが廃棄ロスの抑制につながります。さらに、欠品や廃棄の状況を商品別・店舗別に記録すると、発注量や売場の改善に活かせる傾向も見つけやすくなり、在庫管理の質を高められます。

③店舗とECの連携による顧客体験の向上

店舗とECの商品情報や在庫情報を連携すると、顧客は購入方法や受け取り方法を選びやすくなります。たとえば、

オンラインで店舗の在庫を調べられる→来店前に商品の有無を確認できる
ECで購入した商品を店舗で受け取る仕組み→顧客の都合に合わせた買い物方法を提供できる

店舗スタッフにとっても、商品情報や注文状況を確認しやすくなり、顧客への案内がスムーズになります。顧客がどの販売チャネルからアクセスしても、必要な情報を得て次の行動に移れる環境を整えることは、買い物の満足度向上や販売機会の拡大に結びつきます。

④データに基づく経営判断

店舗別・商品別の売上や在庫、来店状況を整理して確認できると、経営や店舗運営の判断材料が増えます。たとえば、DXによってデータを活用することで、次のような判断がしやすくなります。

売上の変化を商品構成や販促の実施状況と照らし合わせる→施策の効果や次に検討すべき対応を把握できる。
店舗ごとの状況や変化を比較する→売場や商品構成の見直しにつなげられる。
指標の定義や集計条件をそろえて継続的に数値を確認する→データに基づいた意思決定がしやすくなる。

数値と現場の知見を組み合わせることが、実情に沿った判断を支えます。

🤖Yoomは小売業の在庫確認や店舗報告を自動化できます

在庫確認や店舗報告は日々の運営に欠かせませんが、データの転記や報告文の作成には手間がかかります。Yoomでこうした定型作業を自動化すれば、スタッフが接客や売場づくりに使える時間を確保しやすくなります。
「これなら自分でもできそう！」と感じた方は、ぜひ以下からYoomを試してみてください。

以下は、すぐに開始できるテンプレートです👀

在庫状況確認サポーター

チャットでの在庫照会を解析し、Google スプレッドシートから情報を特定して回答するAIワーカーです。在庫不足時にはSlackでアラート通知も自律的に行うため、在庫管理の効率化や発注漏れ防止に繋がります。問い合わせ対応の負担を減らし、本来の業務に集中したい担当者の方におすすめです。

試してみる

■概要
日々の業務の中で、営業担当者からの頻繁な在庫確認に対応し、作業が中断されてしまうことに課題を感じていませんか？このAIワーカーは、チャットでの問い合わせ内容を自ら解析し、Google スプレッドシートの在庫データベースから必要な情報を素早く特定して回答します。さらに、在庫数が設定した基準を下回っている場合には、Slackを通じて発注担当者へアラートを通知する判断も自律的に行います。情報の照会から不足時の報告までを一貫して任せることで、在庫管理業務の効率化を後押しします。

■このAIワーカーをおすすめする方
営業担当者からの在庫照会への対応に追われ、本来の業務に集中できずにお困りの在庫管理担当者の方
Google スプレッドシートで在庫を管理しており、在庫不足の早期発見と発注漏れを防止したいチームリーダーの方
在庫確認からアラート通知までのフローを自動化し、拠点間の情報連携をスムーズにしたい経営者の方

■AIワーカー設定の流れ
AIワーカーの「名前」や「役割」など、基本となる情報を設定します。
AIワーカー内で使用するGoogle スプレッドシートやSlackをYoomと連携し、必要なアクションを設定します。これらは、普段お使いの他のアプリに変更することも可能です。
AIワーカーへの指示書である「スキル」を、自社の運用ルールに合わせて作成・編集します。企業ごとの在庫判定基準などを詳細に記載することで、実務に即した運用が可能です。

■このAIワーカーのカスタムポイント
スキル内の「【名称変換ルール】」という項目に、自社独自の略称と正式名称の対応を定義してください。これにより、略称での問い合わせに対しても正確な在庫検索が可能になります。
スキル内の「【在庫不足の閾値】」という項目に、アラートを送信する基準を設定してください。商品ごとの特性に合わせた数値を設定することで、AIの判断精度が向上します。
スキル内の「【例外品目の扱い】」という項目に、個別の判定が必要な品目を定義してください。これにより、高価格帯の商品や受注生産品など、特殊な条件にも柔軟に対応できるようになります。

■注意事項
Google スプレッドシート、SlackとYoomを連携してください。
AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はワークフローの利用制限と同様です。
AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」をご参照ください。
AIワーカーはスキルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。
AIワーカー内で20件を超える大容量データの取得やループ処理を行うと、タスクを著しく消費する可能性があるためご注意ください。

詳細を見る  このAIワーカーと働く

Shopify売上分析サポーター

Shopifyから注文データを抽出・分析し、販促アイデアを盛り込んだレポートをGoogleドキュメントで作成するAIワーカーです。データ集計から施策立案までの工程を自動化することで、ECサイト運営の効率化と売上向上を実現できるため、分析業務の負担を軽減し施策検討に集中したい方におすすめです。

試してみる

■概要
日々の店舗運営において、Shopifyに蓄積される膨大な注文データを分析し、次のアクションに繋げるのは骨の折れる作業ではないでしょうか？データ集計に追われ、肝心の販促施策をじっくり考える時間が取れないという課題も少なくありません。このAIワーカーは、Shopifyから抽出した注文データを自ら読み解き、売上の推移や客単価、リピート率の傾向を客観的な視点で分析します。さらに、その結果に基づいた具体的な販促アイデアを考案し、Googleドキュメントでレポートとして出力するまでを指示通りに完遂します。

■このAIワーカーをおすすめする方
Shopifyの注文データを活用した現状分析や施策立案に、より多くの時間を割きたいと考えているECサイト運営者の方
売上データの集計からレポート作成までの定型業務を、指示に基づいて正確かつ効率的に進めたいと考えているマーケティング担当者の方
客観的なデータに基づいた具体的な販促施策を取り入れ、店舗の売上を向上させたいと考えているEC事業責任者の方

■AIワーカー設定の流れ
AIワーカーの「名前」や「役割」などの基本設定を行います。
ShopifyとGoogleドキュメントをYoomと連携し、AIワーカーが使用するツールとして設定します。必要に応じて、普段お使いの他のアプリに変更することも可能です。
AIワーカーに実行させる「マニュアル」を、自社の運用ルールや分析したい項目に合わせて作成・編集します。

■このAIワーカーのカスタムポイント
マニュアル内の「#手順」にあるデータ収集期間を、先週分や先月分など、分析したいスパンに合わせて調整してください。また、「販促施策の策定」項目を「施策名：具体的で分かりやすいタイトル」などのように詳細項目をカスタムすることで、より自社のブランドイメージや在庫状況に即した提案を受けられるようになります。
Googleドキュメントでの出力時に、自社で既に使用しているレポートテンプレートの構成をマニュアルに反映させることで、即座に実務で活用できる形式でのレポート発行が可能になります。

■注意事項
Shopify、GoogleドキュメントとYoomを連携してください。
Shopifyはチームプラン・サクセスプランでのみご利用いただけるアプリとなっております。フリープラン・ミニプランの場合は設定しているワークフローのオペレーションやデータコネクトはエラーとなりますので、ご注意ください。
チームプランやサクセスプランなどの有料プランは、2週間の無料トライアルを行うことが可能です。無料トライアル中には制限対象のアプリを使用することができます。
AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はワークフローの利用制限と同様です。
AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」をご参照ください。
AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。

詳細を見る  このAIワーカーと働く

🔄小売業のDXで活用できる取り組み

小売業で活用できる技術は、需要予測から会計、店舗とECの連携まで幅広くあります。
この章では、改善したい業務と技術の結びつきを説明し、自社の課題に合う施策を考えるためのポイントを紹介します。

1.AI需要予測・自動発注による在庫管理

販売実績や在庫データをもとに需要を予測し、発注数量の検討に活用する仕組みは、在庫管理を効率化する手段です。担当者が多数の商品を個別に確認する負担を抑え、発注判断に必要な情報を整理しやすくなります。
また、商品の販売状況や季節性などを踏まえてデータを活用すれば、欠品や過剰在庫を防ぐための判断材料を増やせます。予測結果の確認方法や発注を承認する担当者を定めておくと、現場の業務にも組み込みやすくなるでしょう。

2.セルフレジ・スマホPOSによる会計業務の効率化

セルフレジやスマートフォンを使ったPOSは、会計方法やレジ業務の進め方を見直す選択肢です。顧客自身が会計を進める仕組みを活用すれば、混雑緩和やレジ業務の効率化を目指せます。また、スマホPOSを活用する場合は、売場での会計やスタッフの業務に合わせた運用を検討できます。

実際の導入にあたっては、

利用者が操作しやすい案内
決済エラーなどが起きたときのサポート手順

などを整えることが大切です。店舗の混雑状況や顧客層を踏まえて配置や利用方法を設計し、スタッフが接客や品出しなど別の業務にも対応できる環境づくりにつなげましょう。

3.店舗とECの在庫・顧客データの連携

店舗とECの在庫や商品情報を連携すると、顧客が購入方法を選びやすくなり、スタッフも情報を確認しやすくなります。店舗在庫の確認や店舗受け取りなどのサービスを提供する際は、在庫更新のタイミングや注文後の商品の確保方法を決めておくことが重要です。
さらに、顧客データを活用する場合は、利用目的やアクセスできる担当者を整理し、店舗とECで一貫した対応ができるようにしましょう。顧客の買い物の流れに沿って必要な情報を連携することが、利便性向上につながります。

4.AIカメラ・ピッキング支援ロボットの活用

AIカメラやピッキング支援ロボットは、店舗や物流拠点での確認・移動作業を支援する手段として活用できます。

AIカメラ→売場の状況を撮影・分析することで、商品や棚の状態を効率的に確認できる
ピッキング支援ロボット→商品の取り出しや搬送を支援することで、倉庫内の移動やピッキング作業の負担を軽減できる

導入効果を高めるには、機器の機能だけでなく、店舗のレイアウトや商品の配置、スタッフとの作業分担を考慮することが大切です。現場の業務に合わせて活用方法を設計し、確認や移動にかかる負担を軽減する仕組みを整えましょう。

5.受発注・請求業務のデジタル化

取引先との受発注や請求業務をデジタル化すると、紙やメールで届いた情報を転記する作業を減らし、書類やデータを共有しやすくなります。また、注文内容や納品情報、請求データを連携することで、担当者が情報を探したり、同じ項目を何度も入力したりする時間を削減できます。
さらに、取引先ごとに異なる書式や項目を整理し、データの照合方法を決めると、業務の流れを標準化しやすくなります。まずは件数の多い定型業務からデジタル化し、効果を確認しながら対象範囲を広げていくとよいでしょう。

🏬小売業のDX事例3選

小売業のDXは、需要予測やオンライン接客、店舗での会計など、企業ごとの課題を起点に進められています。ここでは企業やサービスの公開情報をもとに取り組みを紹介し、確認できる範囲の内容と活用のポイントを説明します。

▼TSI｜スタッフ接客のオンライン展開

TSIホールディングスは、店舗スタッフがLINEを通じて顧客と直接やり取りし、商品紹介やオンライン接客を行えるサービス「LINE STAFF START」をナノ・ユニバースに導入しています。

【導入内容】

店舗スタッフがLINEを通じて顧客に商品情報を案内
LINE上でオンライン接客を実施

【導入効果】

来店前後にも顧客へ商品情報を届けられる
店舗スタッフの商品知識や接客力をデジタル上でも活用できる

【参考ポイント】

店舗とECの連携には、システムだけでなく、スタッフの知識や顧客との関係を活用する視点も重要

▼ローソン｜AIによる発注・値引き支援

ローソンは、店舗ごとの販売実績や天候などをもとに需要を予測し、商品の発注数や値引き額を推奨するAIシステム「AI.CO」を活用しています。

【導入内容】

販売実績や天候などのデータをもとに、商品ごとの需要を予測
需要予測に基づき、発注数や値引き額をAIが推奨

【導入効果】

データに基づいた発注・値引き判断が可能になる
従来、店舗の経験に頼っていた判断を支援できる

【参考ポイント】

AIの予測結果を自動決定に任せるのではなく、現場で確認・実行できる形で提示する運用が参考になる

▼ユニクロ｜RFIDとセルフレジの導入

ユニクロは、RFIDタグを活用した在庫管理の効率化と、セルフレジの導入による会計業務の効率化に取り組んでいます。

【導入内容】

RFIDタグの活用

商品の色やサイズなどを識別できるRFIDタグを導入
RFIDリーダーを店舗の棚にかざすことで、在庫が少なくなっている商品を確認

セルフレジの導入

顧客自身で会計できる仕組みを整備

【導入効果】

RFIDの活用により、棚卸しや商品管理に関わる作業を効率化
セルフレジの導入により、顧客自身で会計できるようになった

【参考ポイント】

在庫管理などの店舗業務と、会計などの顧客接点の両面でデジタル技術を活用し、店舗運営の効率化を図る取り組みが参考になる

🧭小売業のDXを進める手順

小売業のDXは、改善したい業務を決め、対象やデータを整理してから施策を試す流れで進めます。ここでは、目標設定から効果測定、対象範囲の拡大までの手順を説明します。

ステップ1：改善する業務と目標を定める

最初に、改善したい業務とその理由を明確にします。

「発注作業に時間がかかっているのか」
「在庫確認に手間がかかるのか」
「店舗報告の転記が負担なのか」

を現場の担当者に確認しましょう。そのうえで、作業時間の短縮や入力ミスの抑制など、目指す状態を具体化します。「DXを進める」という抽象的な目標ではなく、対象業務と確認できる指標を結びつけることが重要です。関係者間で目的を共有し、最初に取り組む課題を決めてください。

ステップ2：対象店舗と必要なデータを整理する

次に、最初に試す店舗や商品カテゴリを選び、施策に必要なデータがそろっているか確認します。
対象を決める際は、課題の大きさに加え、

現場の協力を得られるか
必要な情報を利用できるか

も考慮しましょう。売上、在庫、発注、商品情報などを使う場合は、項目名や更新頻度、入力ルールにばらつきがないかを確かめます。さらに、どのシステムの情報を基準にするかも決め、試行する業務に必要なデータをそろえましょう。

ステップ3：対象業務でDX施策を試行する

対象業務とデータを整理したら、選定した店舗や商品カテゴリで施策を試します。
新しいツールや自動化を導入する際は、実際の作業手順に沿って、データの取得から処理、確認、完了までを確かめましょう。担当者が迷う箇所や、例外的なケースが起きたときの対応を記録すると、改善点を整理しやすくなります。
また、誰が操作や確認を行うのか、問題が発生した際に誰へ相談するのかを決め、試行に参加するスタッフと手順を共有しておくことも大切です。

ステップ4：DX施策の効果を測定する

試行後は、事前に定めた指標を使って効果を測定します。

発注業務→作業時間や確認回数
在庫管理→欠品率や廃棄率
報告業務→作成時間や差し戻し件数

というように、施策の目的に合った指標を選びましょう。取り組みの前後で比較する際は、対象期間や商品、店舗、集計条件をそろえると変化を把握しやすくなります。
また、数値だけでなく、現場スタッフの作業負担や顧客対応への影響も確認してください。目標に届かなかった場合は、その結果をもとにデータや手順、設定を見直し、次の試行で検証する課題を決めます。

ステップ5：運用を改善し、対象範囲を広げる

測定結果や現場の意見をもとに、作業手順や設定、確認体制を見直します。
作業時間や入力ミスがどう変化したかに加え、スタッフが使いやすいか、顧客対応に良い影響があったかも確認しましょう。
改善点を反映して運用が安定したら、同じ業務を行う別店舗や商品カテゴリへ対象範囲を広げます。担当者が定期的に効果を確認し、運用を改善する機会を設けることが、取り組みを継続するポイントです。

📊小売業DXは個別のデジタル化を業務間の連携につなげる

小売業DXを、システムやデジタルツールを導入することだけで捉えず、顧客接点から店舗運営、商品管理まで、業務のつながりを見直す視点を紹介します。

▼導入したツールの数ではなく、情報が次の業務につながるかで考える

小売業では、顧客への販売や問い合わせ対応、商品の仕入れ・在庫管理など、さまざまな業務にデジタル技術を活用できます。ただし、個々の業務を別々に効率化するだけでは、同じ情報を複数のシステムに入力したり、必要な情報を担当者が探して受け渡したりする作業が残ることもあります。そこで、何をデジタル化するかに加えて、得られた情報が次の業務や判断にどう引き継がれるかを考えることが大切です。たとえば、

商品の販売データをもとに在庫数を自動で更新し、在庫が一定数を下回ると発注候補を作成して担当者に通知する

といった連携が考えられます。販売から在庫管理、発注まで情報を連携させることで、確認や入力の手間を減らし、欠品の防止にもつなげられます。

▼自動化する処理と、人が担う判断を組み合わせる

業務間の連携を考える際は、すべてを自動化するのではなく、定型処理と人の判断を組み合わせて設計します。たとえば、データの入力や定型的な通知はシステムに任せられますが、

顧客への個別対応
例外的な発注
売場づくりの変更

などは、現場の状況を踏まえた判断が必要です。
こうした判断が必要な場面では、在庫の変化を担当者に知らせ、確認を受けてから発注や売場対応に進む流れにすれば、情報共有を効率化しつつ現場の判断も生かせます。システムと人それぞれの役割を明確にすることで、作業の効率化だけでなく、現場の状況に応じた柔軟な対応も実現しやすくなります。

🔗関連記事： 業務自動化の例20選｜部門別の活用法と失敗しない進め方

🧩小売業の業務に役立つYoomテンプレート

店舗報告や在庫確認のように繰り返し発生する業務では、データの取得・整理・共有に手間がかかります。ここでは、日報作成を支援するAIワーカーと、在庫情報をもとに発注メールの下書きを作成するテンプレートを紹介します。

✔️小売店舗業務報告サポーター

このAIワーカーは、Google スプレッドシートから売上やシフト、在庫データを自ら取得し、売上達成率や人時生産性を算出します。さらに、現場の状況を考慮して自社の「日報作成ガイドライン」に沿った報告文を生成し、店長の確認を経てkintoneへ登録するまでを自律的に遂行します。
これにより、店舗運営の質を高めつつ、事務作業を効率化できます。
【このAIワーカーをおすすめする方】

店舗の売上や生産性を分析し、本部に報告する業務に時間を要している方
Google スプレッドシートやkintoneを活用し、日報や数値管理をよりスムーズに進めたいと考えている方
現場の状況を反映させた質の高い日報を、指示に従って作成・登録したいと考えている方

小売店舗業務報告サポーター

Google スプレッドシートから売上や在庫などのデータを取得し、店舗の日報を自動で作成してkintoneに登録するAIワーカーです。事務作業の効率化と店舗運営の質向上を同時に実現できるので、売上分析や報告業務の負担を軽減したい小売店の店舗責任者の方におすすめです。

試してみる

■概要
小売店舗の現場では、日々の売上分析やシフト管理、在庫の棚卸といった多忙な業務に加え、本部に提出する日報の作成が大きな負担になりがちです。このAIワーカーは、Google スプレッドシートから売上やシフト、在庫データを自ら取得し、売上達成率や人時生産性を算出します。さらに、現場の状況を考慮して自社の「日報作成ガイドライン」に沿った報告文を生成し、店長の確認を経てkintoneへ登録するまでを自律的に遂行します。これにより、店舗運営の質を高めつつ、事務作業を効率化できます。

■このAIワーカーをおすすめする方
店舗の売上や生産性を分析し、本部に報告する業務に時間を要している店舗責任者の方
Google スプレッドシートやkintoneを活用し、日報や数値管理をよりスムーズに進めたいと考えている方
現場の状況を反映させた質の高い日報を、指示に従って作成・登録したいと考えているチームリーダーの方

■AIワーカー設定の流れ
AIワーカーの「名前」や「役割」などの基本設定を行います。
AIワーカー内で使用するGoogle スプレッドシートやkintoneをYoomとマイアプリ連携し、必要なアクションを設定します。
AIワーカーの「スキル」を、自社の店舗管理の運用ルールやkintoneのアプリ構造に合わせて作成・編集します。
使用するツールや管理項目は、普段お使いのアプリや業務内容に合わせて自由に調整が可能です。

■このAIワーカーのカスタムポイント
スキル内の「#使用するkintone」や「#スプレッドシート」の項目に、自社の環境に合わせたアプリIDやシートIDを設定してください。これにより、AIが適切な場所にアクセスできるようになります。
「#日報作成ガイドライン」を「【特記事項の構成】売上結果（達成・未達の事実）」のように、自社の運用ルールに合わせて書き換えることで、AIが作成する報告文のトーンや分析の切り口を自社に最適な形に調整できます。
「#シフト表ルール」を「①：9時から18時」のように自社のシフト表記に合わせて設定すれば、AIが複雑な勤務時間をより正確に把握し、人時生産性を算出できるようになります。

■注意事項
kintone、Google スプレッドシートとYoomを連携してください。
kintoneはミニプラン以上でご利用いただけるアプリとなっております。フリープラン・パーソナルプランの場合は設定しているワークフローのオペレーションやデータコネクトはエラーとなりますので、ご注意ください。
パーソナルプラン・ミニプラン・チームプラン・サクセスプランなどの有料プランは、2週間の無料トライアルを行うことが可能です。無料トライアル中には制限対象のアプリや機能（オペレーション）を使用することができます。詳しくは、料金プランのページをご参照ください。
AIワーカー内で20件を超える大容量データの取得やループ処理を行うと、タスクを著しく消費する可能性があるためご注意ください。
AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はワークフローの利用制限と同様です。
AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」をご参照ください。
AIワーカーはスキルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】スキル（旧マニュアル）の作成方法」をご参照ください。

詳細を見る  このAIワーカーと働く

✔️在庫情報を自動で確認

毎朝自動でGoogle スプレッドシートの在庫情報を監視し、発注が必要な商品のメール下書き作成からステータス更新までをAIが代行するテンプレートです。担当者は最終確認を行うだけでスムーズに発注業務を完了でき、在庫切れの防止と業務効率の向上を同時に実現します。

【このAIワーカーをおすすめする方】

毎日Google スプレッドシートで在庫情報を手動確認し、発注業務を行っている方
発注漏れや二重発注などのヒューマンエラーを防ぎ、正確な在庫管理体制を構築したい方
ルーチンワークを自動化して、より付加価値の高い業務にリソースを集中させたい方

毎朝AIワーカーでGoolgeスプレッドシートの在庫情報を監視し、発注点割れ商品のメール下書き作成とステータス更新をする

試してみる

■概要
毎日の在庫チェックや発注メールの下書き作成、さらに管理表の更新といった一連のルーチンワークに、多大な時間と労力を費やしていませんか？特に商品数が多い場合、在庫情報の確認漏れや転記ミスによる発注遅延が発生するリスクもあり、担当者の大きな負担となります。このワークフローを活用すれば、毎朝自動でGoogle スプレッドシートの在庫情報を監視し、発注が必要な商品のメール下書き作成からステータス更新までをAIが代行します。これにより、担当者は最終確認を行うだけでスムーズに発注業務を完了でき、在庫切れの防止と業務効率の向上を同時に実現します。

■このテンプレートをおすすめする方
毎日Google スプレッドシートで在庫情報を手動確認し、発注業務を行っている在庫管理担当者の方
発注漏れや二重発注などのヒューマンエラーを防ぎ、正確な在庫管理体制を構築したいチームリーダーの方
ルーチンワークを自動化して、より付加価値の高い業務にリソースを集中させたい経営者の方

■このテンプレートを使うメリット
毎朝AIが在庫情報を自動で監視するため、発注点割れの見落としを防ぎ、適切なタイミングで発注準備を行うことができます。
メールの下書き作成とステータス更新が自動化されるため、手作業による転記ミスを削減し、業務スピードを向上させます。

■ワークフローの流れ
はじめに、Google スプレッドシート、GmailをYoomと連携します。
次に、スケジュールで、毎日午前10時にフローを起動する設定を行います。
次に、AIワーカーで、Google スプレッドシートで条件に該当するレコードを取得し、Gmailでのメール下書き作成とGoogle スプレッドシートのステータス更新を行うためのマニュアルを作成し、Goolge スプレッドシート「複数のレコードを取得する」アクション、Gmailの「メールの下書きを作成する」アクション、Google スプレッドシートの「レコードを更新する」アクションを設定します。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション

■このワークフローのカスタムポイント
Google スプレッドシートのレコード取得設定では、在庫数や発注点など、判定基準となる列や条件を自社の運用に合わせて指定してください。
AIワーカーへの指示（マニュアル）を調整することで、メールの本文構成や更新するステータスの文言を自由にカスタマイズ可能です。

■注意事項
Google スプレッドシート、GmailのそれぞれとYoomを連携してください。
AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はワークフローの利用制限と同様です。
AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。

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📝まとめ

小売業のDXは、デジタル技術を取り入れるだけでなく、業務や顧客体験を見直す取り組みです。
発注や在庫確認、店舗報告など、現場の課題を一つ選び、必要なデータと運用を整理して試行することから始められます。効果を測定し、現場の意見を反映しながら改善を続けることで、自社に合ったDXを進めやすくなります。
まずは身近な業務の課題を見つけることから、小売業のDXに取り組んでみましょう！