アドインテ、ID-POS分析をAIエージェントで自動化する「Retail Analysis Agent」を発表

「Retail Analysis Agent」は、ユーザーが自然な言葉で「どの商品が売れているか知りたい」などと問いかけると、AIが分析の背景や目的をさらにヒアリング。必要な分析要件を自動で定義します。定義された要件に基づき、AIが最適なSQLを生成し、大規模なID-POS/POSデータに対する集計・分析を即座に実行します。

分析結果は、グラフや表を含むHTML形式のレポートとして自動出力されます。これにより、マーケティング担当者や商品開発担当者が、専門のデータ分析チームに依頼することなく、自ら迅速にインサイトを得られる環境を構築します。

同エージェントは、用途に合わせて最適化した複数の大規模言語モデル（LLM）を連携させて分析を行います。各分析セッションでは厳格な自動評価システムが働き、出力が実務投入レベルに達するまで改善サイクルを自律的に回し続けます。アドインテは、この仕組みにより、リテール実務の意思決定に耐えうる高精度な分析結果を安定して提供できると説明しています。

基盤技術にはデータブリックスを採用し、その会話型AIアシスタント「Genie」などの最新LLM技術も活用しています。機密性の高いID-POSデータは、セッション単位で論理的に分離された閉域環境内で全ての処理が完結する設計となっており、外部への不要なデータ送信は構造的に遮断されています。

想定される主な利用シーンは三つです。マーケティング領域では、自社顧客と市場全体の比較による広告ターゲット選定の最適化。商品開発領域では、AIが市場のギャップを特定し、新商品コンセプト立案を支援。販売促進領域では、施策に最適な商品選定とレポート作成の自動化による、小売・メーカー間の迅速な合意形成促進が挙げられています。

アドインテの十河 慎治代表取締役は、開発背景について「ID-POS分析の重要性が高まる一方、専門スキルを持つ人材の不足が課題だった」と説明。分析依頼から結果取得まで数日かかっていたリードタイムの解消を目指したと述べています。

A. 自然な会話で指示を出すだけで、大規模な購買データ（ID-POS）の分析からレポート作成までを自動で行ってくれるAIツールです。

A. ユーザー自身がSQLを書く必要がなく、AIが対話を通じて分析の目的をくみ取り、集計から可視化までの一連の流れを全て自動化する点が特徴です。

A. 購買データを活用したいが、データ分析の専門家がいない小売企業やメーカーの、マーケティング、商品開発、販促企画などの担当者に向いています。

• https://adinte.co.jp/

O!Productニュース編集部からのコメント

「分析を依頼して数日待つ」から「その場で会話しながら分析する」への転換点ですね。特に販促の打ち合わせなど、スピードが求められる場面で威力を発揮しそうです。

引用元：PR TIMES