ストアレコードがAI分析β版をリリース、自然言語で経営データの可視化が可能に

公開：2026年4月22日更新：2026年8月7日

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ストアレコード株式会社は2026年4月22日、経営データ一元管理SaaS「ストアレコード」の新機能として、自然言語で経営データの分析・可視化が可能な「ストアレコード AI」のβ版をリリースしました。小売・EC事業者が、SQLやダッシュボード操作の知識なしに、チャットで問いかけるだけで、売上・在庫・仕入・費用といった経営データを即座に分析できる機能として提供されています。

ストアレコード AIが生まれた背景と自然言語分析の仕組み
ストアレコード AIの代表的なユースケース
セキュリティ構成と今後の展開方針
ストアレコード AIβ版の概要
trends編集部の一言
References

ストアレコード AIが生まれた背景と自然言語分析の仕組み

小売企業の現場では、経営判断に必要なデータがストアレコードに一元化された後も、欲しい切り口でデータを確認するには、ダッシュボードの設定調整やCSVダウンロード後のExcel再集計が必要でした。「ブランド」「カテゴリー」「チャネル」を横断した分析や、仮説検証のための多角的な深掘り分析では、データ抽出から集計まで一定の時間を要するケースが多く、スピーディな意思決定の妨げとなっていたと同社は説明しています。

上記の課題を受けて開発されたストアレコード AIでは、経営者や現場担当者が社内のデータアナリストに問いかけるような感覚で、自然な日本語の質問を入力するだけで回答と可視化を得られます。SQLや関数の知識は一切不要で、経営者・MD・EC担当者の誰もが、自らの手でデータ分析を完結できる設計です。

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ストアレコード AIの代表的なユースケース

同社はストアレコード AIの活用場面として、小売業の現場で頻繁に発生する分析ニーズを3つのカテゴリーに分けて紹介しています。一度の質問で完結させず、AIとの対話を重ねながら仮説を深めていく使い方が想定されており、主な活用領域は次の3点です。

経営成績の深掘り分析
ダッシュボード外の独自KPI取得
在庫・値下げ判断の高速化

経営成績の深掘り分析では、売上総利益の前年比から値引き・仕入原価・ブランド別の増減要因まで、対話を重ねて構造的に解明できます。標準搭載されていないリピート発注率や顧客LTVなどの独自指標も、AIへの問いかけで即座に算出可能です。

セキュリティ構成と今後の展開方針

ストアレコード AIは、AWS上で稼働するAmazon Bedrock経由で、Anthropic社の大規模言語モデルClaudeを利用しています。Amazon Bedrockを経由することにより、顧客データがAnthropic社をはじめとする第三者のAI学習に利用されることは一切なく、データはAWSの閉じた環境内で処理が完結します。

顧客データのAI学習利用なし
データベースは読み取り専用権限
AIによるデータ書き換えリスク排除

今後の展開として、同社は定型レポートの自動生成や異常値検知、アクション提案など生成AIを活用した経営意思決定支援機能の拡充を掲げています。MCPサーバーの提供を通じて、顧客自身の業務環境からストアレコードのデータへ直接アクセスし、分析を自動化するための基盤整備も進める方針です。

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ストアレコード AIβ版の概要

項目	詳細
機能名	ストアレコード AI
提供開始日	2026年4月22日
提供状態	β版
対象ユーザー	既存プラン契約者（一定の条件下）
利用技術	Amazon Bedrock × Claude
正式版構成	プレミアムプランでの提供を想定
提供企業	ストアレコード株式会社
所在地	東京都新宿区

ストアレコードの詳細はこちら

trends編集部の一言

経営データの分析というと、BIツールの操作やSQLの記述スキルが前提になりがちで、現場の担当者が自力でデータを掘り下げるにはハードルが高い領域でした。自分自身も日々の業務でスプレッドシートに数字を並べて手動集計する場面が多いため、チャットベースで問いかけるだけで分析が返ってくる体験は、データ活用の入り口を大きく広げる可能性を感じます。

特に在庫日数の長い品番の特定や、値下げ候補の抽出といった具体的な意思決定支援は、EC運営の現場で繰り返し発生するタスクと重なる部分が多いと感じました。小売・EC領域でデータはあるものの活用に手が回っていない企業にとって、分析のボトルネックを解消する選択肢として注目しておきたいサービスです。

References

^ PR TIMES. 「経営データ一元管理SaaS「ストアレコード」、自然言語で経営データを分析できる「ストアレコード AI」β版リリース | ストアレコード株式会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000024.000139864.html, (参照 26-04-22).

※上記コンテンツの内容やソースコードはAIで確認・デバッグしておりますが、間違いやエラー、脆弱性などがある場合は、コメントよりご報告いただけますと幸いです。