Google スプレッドシートに行が追加されたら、AIワーカーでフードロスを予測し仕入れを最適化する

■概要

日々の販売実績などをGoogle スプレッドシートで管理しているものの、経験や勘に頼った発注でフードロスや機会損失が発生していませんか？データに基づいた正確な需要予測は、多くの事業者にとって重要な課題です。このワークフローを活用すれば、Google スプレッドシートに実績データを追加するだけで、AIが自動でフードロス削減に繋がる需要予測を実行し、仕入れの最適化を支援します。

■このテンプレートをおすすめする方

Google スプレッドシートで販売実績を管理し、フードロス削減のための需要予測を自動化したい方
AIを活用したデータドリブンな仕入れ最適化に関心がある店舗運営者や在庫管理担当者の方
手作業でのデータ分析や予測計算に時間がかかり、業務の非効率性を解消したいと考えている方

■このテンプレートを使うメリット

Google スプレッドシートへのデータ追加をきっかけにAIが需要を予測するため、これまで分析や計算に費やしていた時間を短縮することが可能です
人の経験や勘だけに頼らず、蓄積されたデータに基づいた客観的な予測が可能になり、フードロスの削減や欠品による機会損失の防止に繋がります

■フローボットの流れ

はじめに、Google スプレッドシートをYoomと連携します
次に、トリガーでGoogle スプレッドシートを選択し、「行が追加されたら」というアクションを設定します
最後に、オペレーションでAIワーカーを選択し、Google スプレッドシートから取得したデータをもとに需要予測や仕入れ最適化を行い結果を記録するためのマニュアル（指示）を作成します

※「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トリガー設定では、フードロスの予測に使用する販売実績データなどが記録されている任意のスプレッドシートIDとタブ名を設定してください
AIワーカーの設定では、利用したい任意のAIモデルを選択し、Google スプレッドシートのデータからどのような分析や予測を行いたいか、具体的な指示内容を設定してください

■注意事項

Google スプレッドシートと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フローボット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。
AIワーカーで大容量のデータを処理する場合、処理件数に応じて膨大なタスクを消費する可能性があるためご注意ください。
Google スプレッドシートをアプリトリガーとして使用する際の注意事項は「【アプリトリガー】Google スプレッドシートのトリガーにおける注意事項」を参照してください。
トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。