SOPHIA｜AI経営支援システム

THE REALITY OF BUSINESS DATA

数字はある。
でも、経営判断に使える形にするまでが大変。

ECや事業が成長するほど、 確認しなければならない数字も増えていきます。

売上、利益、広告、アクセス、在庫、仕入れ、経費、資金。 情報はそれぞれの管理画面に存在している。 それでも、 「結局、いま何が起きているのか」 を知るには、 人が数字を集め、見比べ、考え直さなければなりません。

PROBLEM 01

管理画面が増えるほど、
全体が見えなくなる。

Shopify、Amazon、 広告管理画面、アクセス解析、 在庫管理、会計。 数字は見えていても、 それぞれが別々です。

PROBLEM 02

数字を見ても、
「なぜ」が分からない。

アクセスが減った。 広告費が増えた。 売上は伸びた。 それが利益や在庫と どうつながっているのかまで 読み解く必要があります。

PROBLEM 03

分析する時間が、
本来の仕事を圧迫する。

データを集め、 Excelへまとめ、 レポートを作り、 原因を探す。 判断にたどり着くまでに、 多くの作業が発生します。

PROBLEM 04

人に任せたくても、
簡単には増員できない。

分析担当や経営管理の人材を 常時配置できる企業ばかりではありません。 特に中小企業では、 経営者自身が判断まで担う場面も少なくありません。

「数字を見ること」が仕事になってしまっていませんか。

本当に必要なのは、 管理画面を開くことでも、 レポートを作ることでもありません。
数字から状況を理解し、 次に何をするのかを判断することです。

WHY IT GETS HARD

事業が大きくなるほど、
経営者の頭の中に
情報が集中していく。

システムを導入しても、 最後に数字同士をつないで判断するのは人です。

販路が増え、 商品が増え、 広告が増え、 従業員が増えるほど、 その負担も大きくなっていきます。

01

売上だけでは、良い月だったのか分からない

売上が伸びても、 広告費・仕入れ・値引き・配送費まで考えると、 利益が残っていない場合があります。

02

アクセス解析はできても、打ち手につながらない

セッション、流入元、CVRなどの数字を確認しても、 「では何を直すべきなのか」まで判断するには 別の分析が必要です。

03

在庫・広告・販売が別々に最適化されてしまう

売れているから広告を増やした結果、 在庫切れになる。 発注を増やした結果、 資金が寝る。 部分最適だけでは判断できません。

04

毎回同じ確認作業を、人が繰り返している

前月比較、販路別集計、 広告結果、在庫確認。 毎週・毎月似た分析をしていても、 多くはその都度やり直しです。

05

専門人材を増やせば解決する。でも固定費も増える

データ分析、経営管理、広告、 在庫管理をそれぞれ専門化できれば理想的です。 しかし、中小企業では すべてを専任化することは容易ではありません。

06

外部の変化まで追い続ける時間がない

広告プラットフォーム、 ECモール、物流、競合、市場。 自社数字だけでなく、 外部環境まで追うとなると情報量はさらに増えます。

THE REAL PROBLEM 問題は「データが足りないこと」ではなく、
データが多すぎて、 判断まで人の頭に依存していること。
FROM DATA TO DECISION

ならば、数字を集めるところから
「次に何を見るべきか」まで
AIが支援できないか。

その発想から、 アトムスミットフィクシーズが 自社の実務をもとに開発を進めているのが、 AI経営支援システム「SOPHIA」です。

ATOM SMITH FIXES / AI DEVELOPMENT
DEVELOPMENT PREVIEW

SOPHIA 経営の数字を、
次の判断へ。

売上、粗利、在庫、仕入れ、広告、経費、資金。 事業の中に分散するデータを横断して読み解き、 「いま何が起きているのか」 「なぜそうなったのか」 「次に何を見るべきか」 を考えるためのAI経営支援システムです。

さらに、公開Web情報も収集・整理し、 自社データだけでは見えない外部環境の変化まで含めて ユーザーへフィードバックする仕組みを開発しています。

アトムスミットフィクシーズが、 自社のEC・事業運営をもとに開発しています。

SOPHIAを体験する チャットAIとの違い
AI MANAGEMENT
経営サマリ 販売 粗利 在庫 仕入 広告 外部情報
経営サマリ
売上
¥2.48M ＋8.4%
粗利率
36.7% -2.1pt
在庫
428 SKU
広告ROAS
4.2 ＋0.3
売上・粗利推移
SOPHIA ANALYSIS
AI REPORT
売上は増加していますが、 粗利率は低下しています。 広告費率と販売SKU構成の変化が 主な確認ポイントです。 外部情報も含めて 次の判断材料を整理します。
※ 表示している数値はデモデータ・開発イメージです。
WHAT SOPHIA DOES

データを集めるだけではなく、
「なぜ」と「次」を考える。

SOPHIAが目指しているのは、 グラフを表示するだけの経営ダッシュボードではありません。 複数の経営データを横断して確認し、 状況をグラフと文章の両方で整理しながら、 次の判断につながる材料を提示します。

01 / SEE

数字を「見る」

売上・粗利・在庫・広告・仕入れ・資金などを、 グラフやKPIで分かりやすく確認します。

02 / UNDERSTAND

理由を「読み解く」

単純な増減だけではなく、 複数のデータから変化した理由や 確認すべき要因を整理します。

03 / DECIDE

次の一手を「考える」

発注・広告・在庫・価格・販売施策など、 次の判断に必要な確認項目をまとめます。

SOPHIA EXPERIENCE

数字だけではなく、
グラフとレポートで答える。

例えば、 「今月は売上が増えているのに、なぜ利益が伸びていないのか」 と聞いた場合。 SOPHIAは関係する数字を横断して確認し、 グラフによる変化の可視化と、 AIによる文章レポートを組み合わせて説明することを目指しています。

DEMO DATA
QUESTION
今月は売上が増えているのに、 なぜ利益が伸びていないの？
売上 248万円 前月比 +8.4%
粗利 91万円 前月比 +1.2%
粗利率 36.7% 前月比 -2.1pt
広告費率 12.8% 前月比 +2.8pt
売上・粗利の推移 過去6か月
売上
粗利
利益率低下の確認要因 影響度イメージ
広告費率の上昇 大
低粗利SKUの販売構成 中〜大
配送コスト 中
値引き・クーポン 小
AI
SOPHIA ANALYSIS 経営データから作成したレポート例

今月は売上が前月比で 8.4%増加 していますが、 粗利は1.2%の増加にとどまり、 粗利率は 2.1ポイント低下 しています。

現時点では、 広告費率の上昇と 粗利率の低いSKUの販売比率上昇 が主要な確認要因です。 売上自体は伸びているため、 販売量よりも「売上の中身」が変化した可能性があります。

POINT 01 広告費率が 10.0% → 12.8%へ上昇
POINT 02 低粗利SKUの 売上構成比が上昇
POINT 03 売上増加に対して 粗利増加が追いついていない
NEXT CHECK
  • 広告キャンペーン別のROASと粗利を確認する
  • SKU別の売上構成比と粗利率の変化を確認する
  • 粗利率の低い商品の広告・価格設定を再確認する
※ 上記の数値、グラフ、分析内容は機能イメージを説明するためのデモデータです。 実在する企業の実績ではありません。
DIFFERENCE FROM GENERAL CHAT AI

一般的なチャット型AIとの違い

ChatGPTなどの対話型AIは、 アイデア整理や一般的な相談に非常に便利です。 一方、 自社データに接続していない状態では、 その会社で実際に起きている数字までは分かりません。

SOPHIAは、 接続・取り込みされた自社の経営データを前提に、 「その会社では何が起きているのか」を 考えることを目的としています。

GENERAL CHAT AI

自社データに接続していない
一般的なチャット型AI

1
人が数字を集める

売上、広告、在庫、粗利など、 必要な数字を自分で確認します。

2
人が情報を入力する

AIに状況を説明し、 必要な数値や背景を入力します。

3
入力内容をもとに回答

提供された情報と一般知識をもとに、 考え方や施策の候補を整理します。

4
自社への当てはめは人が行う

実際にどのデータを見るべきか、 本当に該当するかを人が再確認します。

回答の中心：
「一般的には、こう考えられます」
SOPHIA

自社の数字を前提に
経営状況を読み解く

1
経営データを確認

利用可能な売上、粗利、在庫、仕入れ、 広告、経費などのデータを確認します。

2
複数の数字を横断

ひとつの数字だけではなく、 関係するデータを組み合わせて確認します。

3
グラフと文章で説明

数値の変化を可視化し、 重要なポイントをAIレポートとして整理します。

4
外部情報も確認

公開Web情報を収集・整理し、 自社に関係する市場・業界・サービスの変化も確認します。

5
次に見るべき項目まで整理

自社データと外部情報を踏まえ、 次の判断に必要な確認項目や根拠を整理します。

回答の中心：
「あなたの会社の数字では、 ここが変化しています。 さらに外部では、この変化が起きています」
未接続のチャット型AI SOPHIA
前提データ ユーザーが入力した情報 接続・取り込みされた自社データ
数字の確認 人が事前に調べて入力 利用可能な経営データを横断して確認
外部情報 必要に応じてユーザーが検索・共有 関連する公開Web情報を収集・整理
回答 一般論・入力情報をもとに整理 自社データと外部情報をもとに状況を整理
可視化 必要に応じて個別に作成 グラフとAIレポートを組み合わせて表示
継続改善 会話ごとの利用が中心 蓄積データや利用フィードバックを分析へ反映
次の確認 人が追加で検討 次に確認すべき項目まで整理
※ 対話型AIの機能はサービス、契約、連携状況によって異なります。 上記は自社データに接続していない一般的な利用方法との比較です。
WEB INTELLIGENCE

SOPHIAは、
社内の数字だけを見て終わらない。

事業に影響する情報は、 自社の中だけにあるとは限りません。 市場動向、ECプラットフォームの変更、 広告環境、物流、競合、業界ニュースなど、 日々Web上では新しい情報が生まれています。

SOPHIAでは、 公開Web情報を収集・整理し、 その中からユーザーの事業に関係する情報を選び、 経営判断に役立つ形でフィードバックする仕組みを開発しています。

01
Webから情報を収集

公開されている業界情報、 サービス変更、ニュース、 市場動向などから 事業に関係する情報を収集します。

02
「自社に関係あるか」を判定

情報をただ並べるのではなく、 ユーザーの事業内容や 現在の経営状況との関連性を確認します。

03
重要な情報だけをフィードバック

「何が変わったのか」 「自社にどんな影響がありそうか」 「何を確認すべきか」を整理します。

04
継続的に分析を改善

蓄積された経営データや ユーザーからのフィードバックをもとに、 参照する文脈や判断支援を継続的に改善していく設計です。

使うほど、会社を理解するAIへ。

SOPHIAは固定された一問一答のツールではなく、 蓄積されたデータや利用状況をもとに、 その会社に必要な情報や確認ポイントを より適切に整理できる仕組みを目指しています。

SOPHIA / EXTERNAL INTELLIGENCE
WEB MONITORING
EC PLATFORM
販売プラットフォームの仕様変更を検知 現在利用している販路への影響を確認
HIGH
LOGISTICS
配送・物流に関する新しい情報 配送コスト・納期への影響可能性を確認
HIGH
MARKET
関連市場で検索・需要傾向に変化 販売データとの関連を分析候補へ追加
MEDIUM
AD MARKET
広告プラットフォームに新しい変更 現在運用中の広告への影響を確認
MEDIUM
※ Web情報の取得対象・頻度・情報源は開発中の仕様です。 公開情報を対象とし、各サイトの利用条件・アクセス条件等を考慮した運用を想定しています。
BUSINESS DATA

バラバラの数字を、
経営全体として見る。

ECや事業運営では、 売上だけを見ても経営全体は分かりません。

売上が増えても広告費が増えているかもしれない。 在庫が増えても、 売れている商品が欠品しているかもしれない。 利益が出ていても、 次の仕入れで資金が不足する可能性があります。

SOPHIAはそれぞれを分断せず、 経営全体の情報として扱うことを目指しています。

SALES 売上・販路
PROFIT 粗利・利益
STOCK 在庫・回転
PURCHASE 仕入れ・発注
MARKETING 広告・反応
COST 経費
CASH 資金状況
EXTERNAL 外部・市場情報
WHY WE BUILD

自分たち自身が、
必要としていたから。

アトムスミットフィクシーズでは、 実際にEC事業を運営し、 商品販売、在庫、仕入れ、広告、物流、 顧客対応などを日々行っています。

その中で感じてきたのが、 「データは存在しているのに、 判断するたびに人が集め直さなければならない」 という課題でした。

売上は販売システム。 広告は広告管理画面。 在庫は在庫システム。 経費は会計データ。 さらに、 市場やプラットフォームの変化はWeb上にあります。

それぞれを見ることはできても、 経営判断をするときには 人がすべてを探し、 集め、 頭の中でつなぎ直す必要があります。

SOPHIAは、 この実務上の課題から始まったプロジェクトです。 自社で実際に使い、 問題を見つけ、 改善を重ねながら、 外部の事業者にも提供できる品質を目指しています。

DEVELOPMENT STATUS

現在、開発・実運用検証を進めています。

SOPHIAは完成済みの製品ではありません。 現在、自社での実装・継続利用・検証を進めながら、 機能・操作性・分析品質の改善を行っています。

IN DEVELOPMENT

社内実装・
実運用検証フェーズ

  • 経営データ統合機能の開発
  • 販路別売上・粗利分析
  • 在庫・仕入れ・発注判断支援
  • 広告・販売反応の分析
  • AIによる経営相談・レポート生成
  • グラフ・ダッシュボードによる可視化
  • 公開Web情報の収集・関連性分析
  • 外部情報からの経営フィードバック
  • 利用データ・フィードバックをもとにした継続改善
  • 社内業務での継続利用・品質検証
  • 外部提供に向けたUI・品質改善
CONTACT

SOPHIAについて

SOPHIAは現在、 アトムスミットフィクシーズ社内で 開発・実運用検証を進めています。
開発状況、将来の提供、 法人利用などについてのご相談は お問い合わせフォームよりご連絡ください。

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SOPHIA / AI MANAGEMENT SUPPORT SYSTEM
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