在庫回転、リードタイム、倉庫稼働、配送業者パフォーマンス — WMS エクスポートをアップロードか配送 API を接続して聞くだけ。
在庫回転率、注文リードタイム、倉庫稼働率、配送業者パフォーマンス — BI チームに半日かかっていた質問。WMS エクスポートをアップロードするか配送 API を接続して、聞くだけ。
モジュールを買う必要はありません。テンプレートを配線する必要もありません。やりたいことをエージェントに伝えてください — モデルを構築し、分析を実行し、結果を整形します。
在庫日数、滞留品、デッドストックの識別
倉庫・配送業者・送付先別のエンドツーエンド出荷時間
ピーク・オフピーク比較によるスペースと労働効率
配送業者別の定時配達率、破損率、出荷あたりコスト
ヒストリカルパターンに基づく SKU レベルの需要時系列予測
ルート、重量帯、サービスレベル別のコスト内訳
日本語で、自然に。エージェントが SQL と Python に翻訳し、結果に責任を持って戻ってきます。
「過去 90 日動いていない SKU は? 倉庫別のデッドストックと推定保管コストを見せて。」
「配送業者別の定時配達率を過去 30 日で。92% を下回ったらフラグ。」
「倉庫 A の時間帯別ピックレート。土日とピーク時の労働効率を比較。」
出荷時間、ピックレート、ロケーション効率 — WMS の標準レポートにない質問に答える。
在庫回転、配送業者パフォーマンス、需要予測 — エクスポート CSV から即分析。
ドライバー別、エリア別、時間帯別の配送効率。SLA を下回ったらアラート。
クライアントごとに似たレポート。Tablize で 1 度作って、新クライアントに即適用。
サンプルプロンプト「「過去 90 日動いていない SKU は? 倉庫別のデッドストックと推定保管コストを見せて。」」をそのまま試せます。2 分で何が返ってくるか見てみてください。