Ami Recipe
店舗ごとのレシピ差異と廃棄を追跡し、利益を削っているメニューを示します。
外食の利益率は月単位ではなくグラム単位で削られます。エージェントがレシピを店舗ごとの実消費と突き合わせ、どのメニューが利益を食べているかを示します。
仕事を受けた後、エージェントは何をするか
上で一度お任せいただきました。そこからエージェントは自らデータを見張り、業務イベントが起きれば動き、委任された分を処理し、残りを根拠とともに持ち帰ります。以下がその実績と、いまお待ちしている分です。
エージェントが自ら処理（催促不要）
- 店舗ごとの締め処理を確認
- レシピと実使用量を突合
- ロスをメニューと時間帯で分解
- メニュー売上を前期と比較
- 利益率の食われ方でメニューを整列
ご判断待ち
- レシピから大きく外れた店舗 2 店ご確認待ち
- メニュー 3 品のレシピ更新ご承認待ち
「利益率を削っているメニューはどれですか」
3 品が恒常的にレシピを超えており、いずれも売れ筋に入ります。
レシピを外れたメニューに印を付けて、店舗責任者へ送ってください。
メニューごとにレシピ差異の印を付け、該当店舗の責任者へ送りました。
メニュー 3 品のレシピ更新は委任範囲の外です。用意済みで、ご承認をお待ちしています。
その 2 店はなぜ外れているのですか。
いずれも夜の時間帯で最も外れており、手で計量する同じ食材群です。盛付の差と仕込みのロスを分けました。
監査ログ · Ami Recipe · 店舗運営統括 の委任による
この例の数値は説明用です。実運用ではエージェントが数値を作ることはなく、社内システムにある値を読んで並べ替えるだけです。
- あなたの権限の中で読む
- 委任された範囲で実行する
- すべての操作が証跡に残る
エージェントに出会う場所
- モジュールの画面の中でいま開いている伝票の横に提案が出ます。別のアプリへ移る必要はありません。
- Ami に普段の言葉で聞く入力でも音声でも、システムでお使いの言語のままで結構です。
- 仕事が発生すれば自ら動く業務イベントに応じて動き、仕事を届けます。思い出していただくまで待ちません。
エージェントはどこからデータを取るのか
エージェントは独自のデータ保管庫を持たず、外部へ同期もせず、複製も残しません。モジュールが動いている権限付きデータ層をそのまま読み、呼び出した本人の権限に厳密に従います。
- データが社外へ出ていく
- 権限を二度目に組み直すことになり、ずれる余地が生まれる
- 数値が同期周期の分だけ遅れる
- レシピと標準分量
- 店舗別の実際の食材消費
- メニュー別・時間帯別の売上
では AI モデル自体はどこで動くのか
上の図は「データがどこにあるか」、こちらは「モデルがどこで動くか」の話で、別の事柄です。機微度に応じて自動的に振り分けられるため、処理ごとに選ぶ必要はありません。
ハイブリッド AI の考え方を見る同じグループのエージェント
同じデータ層の上にある他のエージェント。通常はまとめて有効化します。
- Ami Sourcing見積を比較し、実際の納入履歴でサプライヤーを評価し、異常な価格を警告します。
- Ami Stock欠品と滞留在庫を警告し、FEFO と倉庫別の基準在庫に沿って補充を提案します。
- Ami Demand実売データから需要を予測し、能力と突き合わせ、計画確定前にシナリオを試算します。
- Ami Scheduling現場の実能力に沿って製造指図の順序を提案し、遅延しそうな指図を警告します。
- Ami Quality不良を分類し、工程と勤務シフトまで根本原因を辿り、証拠付きで CAPA を起票します。
- Ami Maintenance稼働時間と設備データから故障を予測し、ラインが止まる前に保全指図を出します。
- Ami Fleet実走行距離から整備時期を予測し、車検や保険の期限が近づくと警告します。
- Ami Assortment店舗ごとの在庫をその店舗の実売速度と突き合わせ、移動を提案し、動きの鈍い商品を示します。
- Ami Season産地と作期ごとに収量を予測し、最盛期の前に加工能力を調整します。
- Ami Consumption客室稼働率からリネン・アメニティ・厨房資材の消費を予測し、繁忙期の前に発注します。
- Ami Pharmacy医薬品と資材をロットと有効期限で追跡し、期限間近を警告し、拠点間の移動を提案します。
このエージェントがしないこと
- 自分に権限を与えません。フォームの下書きや書き込みはできますが、委任された範囲に限られ、その外は提案で止まります。.
- データへの抜け道はありません。呼び出したアカウントが見てよいものだけを見ます。独自の接続は持ちません。.
- 匿名で動きません。どのエージェントが誰の委任で処理し、誰が承認したかがログに残るため、責任は人に残ります。.
このエージェントを有効にするには
- 在庫・倉庫 モジュールを運用中であることが前提です。エージェントはそのモジュールのデータを読みます。
- 権限設定を別途行う必要はありません。エージェントの権限は呼び出した方の権限そのものです。
- 導入の過程で有効化し、既存の承認フローに沿って調整します。
具体的な適用範囲とモジュールごとの順序は、現状を踏まえてデモの場で決めます。
よくいただく質問
エージェントが独断でデータを書き換えることはありますか。+
独断ではありませんが、読むだけでもありません。委任いただいた範囲では、フォームの下書きもシステムへの書き込みも行います。その範囲を超える処理は提案で止まり、権限のある方を待ちます。いずれの経路でも、すべての操作が監査ログに残ります。
提案が誤っていた場合はどうなりますか。+
提案には必ず根拠が付きます。どの伝票のどの行で、なぜそう判断したかまで示します。承認者が記帳前に修正または差し戻し、その二つの操作もまた監査証跡を残します。
チャットボットとの違いは何ですか。+
チャットボットは尋ねられたときだけ答えます。エージェントは一度任された仕事を引き受け、そこから自らデータを見張り、業務イベントが起きれば動き、報告まで行います。この後半こそチャットボットにはできない部分です。
自動化フローとの違いは何ですか。+
自動化フローは設定済みの手順をそのまま実行します。エージェントは業務データを読み、状況に応じて順位を付け、何をすべきかを自ら選びます。ただし委任された範囲に限られ、承認が要る処理は既存の承認経路をそのまま通ります。
データが社外に出ることはありますか。+
機微なデータに触れる処理は、御社インフラ内に置いた内部 AI で動きます。外部モデルを使うのは機微でない処理だけです。振り分けはデータの機微度に応じて自動で行われます。