ストアレコードのMCPサーバーとChatGPTのデータプラグインを活用し、自分好みのダッシュボードを即座に実装する手法について解説します。従来は開発コストが課題となっていた閲覧権限制限や仕入先・インフルエンサーとのデータ共有が、自然言語の指示で容易に行えるようになります。AI時代のデータ活用において、元となるデータ基盤の整備や品質保持がより重要視される現状とその展望について語ります。
■MC紹介
樋口幸太郎 / 山梨県甲府市出身。ストアレコード株式会社代表取締役。新卒で伊藤忠商事入社→就職活動生向けWebメディアで起業→人材系ベンチャー企業にM&Aで売却→子供服D2Cブランド「pairmanon」運営会社の取締役就任→アダストリアグループにM&Aで売却。
小売企業向け経営データ一元管理SaaS「ストアレコード」提供中
https://service.storerecord.jp/
戸部祐理 / 株式会社HERP HR / アパレル企業で取締役 → アパレル×ITスタートアップ → デジタルマーケ支援企業HR・PR → 現職 / 11年在籍したアパレルでは店舗現場からバイイング、ブランド立ち上げ、バックオフィスにも広く携わり5年間取締役。
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サマリー
StoreRecordのMCPサーバーとChatGPTのデータプラグインを使い、自然言語で小売向けのダッシュボードを作る方法を紹介します。カテゴリー別売上や在庫、商品別ランキングなどを数分で作成でき、クラウド上の定期タスクで毎朝自動更新する例が語られました。メールアドレス単位で閲覧者を指定できるため、仕入れ先メーカーやコラボ商品のインフルエンサーに、販売数・在庫数など必要なデータだけを共有できます。実際に、欠品見込みや在庫過多、低い限界利益率などでSKUを抽出し、メーカー向けに共有した企業の例も紹介されます。こうした活用には、AIがアクセスしやすいよう正確に整備・保存されたデータ基盤が重要で、MCPはデータベースと複数の生成AIをつなぐ窓口だと説明されました。
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