データ連携

店舗データを、
売判断に使える形へ。

Flowは、POS・来店計測・シフト・天候・店舗運営データを統合し、本部・エリア・店舗が同じ情報をもとに判断できる環境をつくります。

連携について相談する → プラットフォームを見る →

課題

データが分かれるほど、実行力の差は広がります。

売上はPOS、来店数はカメラやカウンター、勤務情報はシフト表、天候は外部データ。必要な情報が別々に管理されていると、経験豊富な店長は判断できても、すべての店舗で同じ判断品質を再現することは難しくなります。

分断されたデータ

売上、来店数、シフト、天候、店舗情報が別々に管理されていると、店舗の状況を一つの視点で確認できません。

5〜8種類

分散しやすい主要データ

広がる実行力の差

上位20%の店長は判断できても、
その判断品質を全店で再現するには仕組みが必要です。

80%

実行力を伸ばせる店舗群

対応の遅れ

データの確認・集計・共有に時間がかかると、売場で起きている変化への対応も遅れます。

12〜18時間

典型的な判断遅延

Flowが整える判断基盤

Flowは、既存のPOS・来店計測・シフト・天候・店舗運営データを統合し、本部・エリア・店舗が同じ状況を見ながら判断できる共通基盤をつくります。データをつなぐことで、優れた判断を一部の店舗だけでなく、チェーン全体で再現しやすくします。

連携データ

店舗運営に必要なデータを、ひとつの基盤へ。

Flowは、POS・来店計測・シフト・天候・店舗情報など、既存システムに分かれているデータを統合します。

✅ FlowのAIカメラで来店計測を行うことも、既存のカウンターや他社計測データを取り込むことも可能です。

POSデータ

売上、取引件数、客単価、買上点数、商品別実績などを連携します。

  • 主要POSシステム
  • 既存基幹システム

売上目標データ

予算、計画値、前年比、店舗別・エリア別の目標データを取り込みます。

  • CSVアップロード
  • 計画管理システム連携

来店・通行量データ

来店数、店前通行量、滞在時間、ゾーン別の動きなどを統合します。

  • FlowのAIカメラ
  • 既存カウンターシステム

シフト・人員データ

勤務予定、実働時間、人件費、スタッフ配置を店舗実績と合わせて確認できます。

  • シフト管理システム
  • 手動アップロード

天候データ

気温、雨天、天候変化、地域条件を店舗実績と組み合わせて分析できます。

  • 外部天候データ
  • 店舗所在地との連携

店舗属性データ

店舗規模、立地、ブランド、地域、営業時間などの店舗条件を整理します。

  • 店舗マスターデータ
  • 階層・グループ管理

運営ドキュメント

マニュアル、SOP、メモ、キャンペーン指示などを店舗運営データとあわせて活用できます。

  • 業務マニュアル
  • 店舗報告・メモ

API・FTP・CSV連携

API、FTP、CSVアップロードなど、環境に応じた現実的な連携方法に対応します。
  • API/FTP連携
  • 定期ファイル連携
FIDA：Flow Integrated Decision Architecture

バラバラのデータを、判断に使える構造へ

Flowは、単にシステム同士をつなぐだけではありません。FIDAは、売上・来店・シフト・天候・店舗属性などのデータを整理し、店舗運営に使える共通の判断基盤へ変換します。

データソース → FIDA → 判断・実行

FIDAが整えること

定義をそろえる

店舗やシステムごとに異なる指標や条件を、比較しやすい形に整理します。

関係性をつなぐ

来店、売上、人員、天候、店舗条件を結びつけ、結果の背景を見えやすくします。

比較できる状態にする

店舗、エリア、期間ごとの差を、同じ基準で確認できるようにします。

アクション提案の土台をつくる

Flow AIが判断支援を行うために必要な、構造化されたデータ基盤を整えます。

FIDAで可能になること

文脈のあるダッシュボード

店舗間・エリア間の比較

異常値や変化の早期把握

Flow AIによるアクション提案

判断品質の標準化

連携方法

既存環境に合わせた、現実的な連携方法。

Flowは、既存システムや社内運用に合わせて、API連携、FTPによる定期ファイル連携、手動アップロード、Flowデータ出力など、現実的な方法でデータ連携を設計します。

API連携

既存システムと直接連携し、必要なデータを自動で取得します。API対応システムとの連携に適しています。

  • 自動データ取得
  • API仕様に応じた設計
  • 更新頻度の設計
FTP連携

CSV、XMLなどのデータファイルを、FTPまたはSFTPで定期的に受け取り、Flowに取り込みます。エンタープライズ環境でよく使われる連携方法です。

  • 定期ファイル連携
  • SFTP対応
  • 自動取込
手動CSVアップロード

APIやFTP連携の前段階、または小規模運用として、CSVファイルを手動でアップロードする方法にも対応します。小規模検証や段階導入にも活用できます。

  • 手動アップロード
  • 既存CSV形式の確認
  • 検証導入に対応

既存フォーマット確認

連携前に、現在のデータ形式や出力項目を確認します。既存の運用を前提に、無理のない連携方法を設計します。

✅ 無理なフォーマット変更を前提にしません

Flowデータ出力

Flowで算出・統合された来店数、通行量、コンバージョンなどのデータを、必要に応じてAPIまたはFTP経由で社内システムへ提供できます。

✅ 社内BI・データベース連携に対応

導入プロセス

連携設計から運用開始まで、 Flowが伴走します。

連携は、接続して終わりではありません。Flowは、対象データの確認から接続設計、テスト、表示確認、運用後のデータ監視まで、一連のプロセスを支援します。

1

対象データの確認

連携するデータの種類と、利用目的を確認します。店舗運営や分析に必要な優先順位を整理します。

2

システム・形式の確認

既存システム、データ形式、出力項目、取得方法を確認します。 現在の運用を前提に、無理のない連携方法を検討します。

3

連携方法の設計

API、FTP、CSVアップロードなど、環境に合った方法を選定します。更新頻度や連携範囲もあわせて設計します。

4

接続・テスト

接続設定を行い、テストデータで形式、件数、更新タイミングを確認します。必要に応じて調整を行います。

5

Flow上での確認

連携データがFlow上で正しく表示され、分析や判断に使える状態かを確認します。本部・エリア・店舗での利用を想定して確認します。

6

運用後のデータ監視

運用開始後も、データの取得状況や更新状況を確認します。データ欠損や遅延があれば、原因確認と対応を支援します。

導入負担を抑える

複雑な連携設計は、Flowが整理します。

データ連携では、既存システムの仕様やCSV形式がそのまま使いにくい場合があります。Flowは、現在のデータ形式を確認し、無理な改修を前提にせず、導入時に実運用に合う連携方法を設計します。

既存フォーマットに対応

POSや各種システムから出力されるCSV・XML・独自形式を確認し、Flowで活用できる形に整理します。既存ベンダー側の大きな改修を前提にしません。

接続状態を継続監視

連携後も、データの取得状況・更新状況・欠損・遅延をバックエンドで監視します。データソースに問題がある場合も、早期に把握できる体制を整えます。

店舗展開に合わせて拡張

一部店舗や一部データから開始し、確認しながら対象店舗・データ範囲を広げることができます。小さく始めて、チェーン全体へ段階的に展開できます。

Flowが連携の複雑さを管理します

お客様は、連携したいデータと利用目的を確認するだけ。データ形式の整理、連携設計、取込テスト、接続監視、エラー確認、運用後の安定性まで、Flowが技術的な複雑さを整理・支援します。

連携後も、データ状態を継続確認

データ連携は、接続して終わりではありません。Flowは、データの取得状況・更新状況・欠損・遅延を継続的に確認し、分析や判断に使える状態を維持します。

取得状況の確認

予定されたタイミングでデータが届いているかを確認します。

更新状況の監視

データ種別ごとの更新頻度に応じて、遅延や古いデータを検知します。

フォーマット確認

取り込まれたデータが想定された形式に合っているかを確認します。

アラート対応

データ欠損や更新遅延が発生した場合、早期に把握できるようにします。

連携ヘルスステータス

POS売上データ

最終更新：5分前

正常

通常更新：1時間ごと

来店計測データ

最終更新：14分前

正常

通常更新：15分ごと

シフトデータ

最終更新：今週月曜

正常

通常更新：週次

天候データ

最終更新：15分前

正常

通常更新：1時間ごと

システムステータス

すべてのデータソースが正常に連携中

4/4件の連携が正常稼働・SLA稼働率：99.7%

導入効果

データ連携で、店舗運営はここまで見える。

連携はIT機能ではありません。売上、来店、シフト、天候、店舗条件をつなぐことで、店舗運営の判断と実行をより正確にできます。

来店と売上の関係が見える

来店数と売上を組み合わせることで、機会を活かせている店舗と、改善余地のある店舗を確認できます。

人員配置のムダを減らす

シフトや実働時間を来店・売上と照らし合わせ、ピーク時の人員不足や閑散時間帯の過剰配置を見直せます。

天候要因を判断に活かす

気温、雨天、天候変化と店舗実績を組み合わせ、外部要因を踏まえた店舗運営ができます。

店舗比較の精度を高める

店舗規模、立地、フォーマットなどを整理し、比較しにくい店舗同士も共通の基準で確認できます。

組織の認識をそろえる

本部、エリアマネージャー、店舗が同じデータを見ながら、共通の状況認識を持ちやすくなります。

Flow AIの提案精度を高める

統合されたデータは、Flow AIが店舗状況を理解し、実行につながるアクション提案を行うための土台になります。

連携は、実行力を高めるための基盤です。

データがつながり、構造化されることで、Flowは店舗運営を「見る」だけでなく、判断・改善・実行につながる状態へ変えていきます。

FAQ

データ連携に関するよくある質問

既存システムとの連携方法、API・FTP対応、データ更新、導入範囲についてよくある質問をまとめました

連携可否や最適な方法は、現在のシステム環境に合わせて個別にご案内します。
次のステップ

既存システムとの連携を確認しませんか？

現在のPOS、来店計測、シフト、天候データなどの状況を確認し、貴社環境に合った現実的な連携方法をご提案します。

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