データ連携からAI分析、LINE通知までの自動化フロー
お客様が提供するデータ
AIが自動で行うこと
LINEに届く通知
📋 メニュー予測
LINEに「来月のおすすめメニュー構成」通知。先月の人気ランキング、予測トレンド、推奨メニュー改定案を表示。
人気メニューを予測し在庫・仕入れを最適化に関する情報をお届けします。
この通知を受け取るために必要なデータフィールド
メニュー名menu_name月次予約数monthly_reservationsトレンド成長率trend_growth_rate商材名material_name現在在庫current_stockリードタイム（日）lead_time_daysSNS投稿数sns_post_count季節要因seasonal_factor利益率profit_margin推奨発注数recommended_order_quantity推定発注金額estimated_order_cost9システムのデータを時刻キーで結合
データポイントを集計
型変換・欠損値処理・異常値除外
AI分析結果に基づく通知
優先度・信頼度・推奨アクションを含むアクション可能な通知を配信
出力：LINE通知
result.json → LINE配信
AI分析（4ステップ）
データ処理
フィールドマッピング
顧客CSV列名 → システム標準フィールド名に自動変換（11フィールド）
| フィールド | 型 | 例 | 必須 | 取得元 |
|---|---|---|---|---|
メニュー名 施術メニュー名 | 文字列 | カット | 必須 | メニューマスタ |
月次予約数 月次予約数（直近3ヶ月） | 数値 | 45 | 必須 | 予約システム |
トレンド成長率 需要トレンド成長率（%） | 数値 | 30 | 必須 | 予測モデル |
商材名 使用する商材名 | 文字列 | 薬剤A | 任意 | 商材マスタ |
現在在庫 現在の商材在庫数 | 数値 | 25 | 必須 | 在庫管理システム |
リードタイム（日） 商材発注リードタイム | 数値 | 7 | 必須 | 商材マスタ |
SNS投稿数 SNS投稿数（前月比） | 数値 | 250 | 任意 | SNS API |
季節要因 季節要因（夏季・冬季など） | 文字列 | 夏季 | 任意 | カレンダー |
利益率 メニュー利益率（%） | 数値 | 45 | 必須 | 売上管理システム |
推奨発注数 推奨発注数 | 数値 | 30 | 必須 | 予測モデル |
推定発注金額 推定発注金額（円） | 数値 | 45000 | 必須 | 予測モデル（計算） |
メニュー名
文字列施術メニュー名
カットメニューマスタ月次予約数
数値月次予約数（直近3ヶ月）
45予約システムトレンド成長率
数値需要トレンド成長率（%）
30予測モデル商材名
文字列使用する商材名
薬剤A商材マスタ現在在庫
数値現在の商材在庫数
25在庫管理システムリードタイム（日）
数値商材発注リードタイム
7商材マスタSNS投稿数
数値SNS投稿数（前月比）
250SNS API季節要因
文字列季節要因（夏季・冬季など）
夏季カレンダー利益率
数値メニュー利益率（%）
45売上管理システム推奨発注数
数値推奨発注数
30予測モデル推定発注金額
数値推定発注金額（円）
45000予測モデル（計算）施術メニュー別の予約実績・商材在庫データ・SNSトレンド・季節カレンダー
SNSトレンドがない場合、予約実績のみで予測可能（精度低下）。商材在庫データがない場合、一般的な発注量を提案。
FDEが設定を代行します。お客様の作業は不要です。
AIが現場の課題を根本から解決します
SNS分析も含めた需要予測で競合に差をつけるメニュー展開。
需要予測に基づく発注で商材廃棄ロスを平均40%削減。
利益率の高いメニューへの誘導施策をAIが自動立案。
必要なものがすべて揃った月額制サービス
通知を有効化
Day 1リモートで約3h
Day 1-2通知が届き始めます
Day 3