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
🛎 レジ混雑アラート
LINEに「レジ混雑が予測されます」と通知。現在の待ち人数、推奨レジ開放数、増員提案を表示。
レジの混雑を予測して事前に通知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
会計時刻transaction_time会計件数transaction_count平均待ち時間（分）avg_wait_minutes入店客数visitor_entered退店客数visitor_exited稼働レジ数registers_openスタッフ名staff_nameスタッフ役割staff_roleスタッフ出勤時刻staff_available_from天候weather5システムのデータを時刻キーで結合
時間帯別にグループ化して集計
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（10フィールド）
| フィールド | 型 | 例 | 必須 | 取得元 |
|---|---|---|---|---|
会計時刻 POSレジでの会計完了時刻 | 日時 | 2026-05-29T12:34:00 | 必須 | POSシステム |
会計件数 時間帯別の会計処理件数 | 数値 | 125 | 必須 | POSシステム |
平均待ち時間（分） レジ待ちの平均時間（分） | 数値 | 8.2 | 必須 | POSシステム |
入店客数 時間帯別の入店者数 | 数値 | 148 | 任意 | 入退店センサー |
退店客数 時間帯別の退店者数 | 数値 | 130 | 任意 | 入退店センサー |
稼働レジ数 現在稼働中のレジ台数 | 数値 | 3 | 必須 | POSシステム/手動入力 |
スタッフ名 シフト内のスタッフの名前 | 文字列 | 田中 | 任意 | シフト管理システム |
スタッフ役割 スタッフの担当（レジ担当/品出しなど） | 文字列 | レジ担当 | 任意 | シフト管理システム |
スタッフ出勤時刻 スタッフの出勤開始時刻 | 時刻 | 09:00 | 任意 | シフト管理システム |
天候 当日の天気（晴れ/雨/曇りなど） | 文字列 | 雨 | 任意 | 気象API/手動入力 |
会計時刻
日時POSレジでの会計完了時刻
2026-05-29T12:34:00POSシステム会計件数
数値時間帯別の会計処理件数
125POSシステム平均待ち時間（分）
数値レジ待ちの平均時間（分）
8.2POSシステム入店客数
数値時間帯別の入店者数
148入退店センサー退店客数
数値時間帯別の退店者数
130入退店センサー稼働レジ数
数値現在稼働中のレジ台数
3POSシステム/手動入力スタッフ名
文字列シフト内のスタッフの名前
田中シフト管理システムスタッフ役割
文字列スタッフの担当（レジ担当/品出しなど）
レジ担当シフト管理システムスタッフ出勤時刻
時刻スタッフの出勤開始時刻
09:00シフト管理システム天候
文字列当日の天気（晴れ/雨/曇りなど）
雨気象API/手動入力POS会計データ（時間帯別）+ 来店客数データ + スタッフシフト
来店客数データがない場合、POS会計データのみで推定可能（精度低下）。スタッフシフトがない場合、一般的な推奨値を表示。
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
レジ待ち時間を平均60%削減。ピーク時のレジ開放数をAIが自動提案。
混雑による離脱客を防止。レジ通過率が平均15%向上。
データに基づいたシフト編成で人件費を平均20%効率化。
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2h
Day 1-2通知が届き始めます
Day 3“doraiemonを導入してから、レジ混雑のピークを事前に予測できるようになりました。スタッフ配置の無駄が減り、売上が15%アップしました。”
主要なPOSシステム（エービーシー、ユニファイドなど）とAPI連携可能です。FDEが設定を代行します。
はい。雨の日やイベント開催日など、外部要因も加味した予測モデルをAIが自動構築します。