小売事業を8桁の売上に成長させました。
これは、私たちが欲しかったプラットフォームです。
WardはLeanBoxの運営から生まれました。手遅れになるまで気づけなかった、すべての問題から。
解決策を作る前に、問題を身をもって経験しました。
LeanBoxは無人マイクロマーケット小売業者でした。オフィス、病院、大学内の無人小売拠点を400以上、8桁の年間売上まで成長させました。
拠点が落ちる。廃棄が増える。数週間、誰も気づかない。
データはあった。問題に気づいた頃には、損失はもう出ていた。
ダッシュボード、アラート、APIにつないだスプレッドシート。なんとか動いた。
データチームをゼロから作らずに、リアルタイムの可視性を得る方法。
手遅れになるまで気づけなかった、すべての問題から、Wardは生まれました。
Chat
Ask anything. Ward routes to the right agent and returns cited answers.
I pulled Store 37’s last 28 days against the chain baseline. Two root causes, both compounding.
| Signal | Finding |
|---|---|
labor_efficiency | Rev/labor-hour −22% vs. cluster, staffing mismatch at 11a–1p peak |
inventory.fresh | Fresh fill 83%, backroom replenishment lag at 2–4p |
promo.lift | BOGO crackers cannibalized Brand Y by 28%, net category +6% |
Recommend: re-baseline Store 37 schedule against true peak, raise replen window to 1p, and review the BOGO before next cycle.
labor_scheduling…
Dashboards
Pinned views built from saved data-lake queries.
Models
Browse, search, and manage data–lake model definitions for your tenant.
| Name | Namespace | Version |
|---|---|---|
retail_pos_transactions | retail | 1.0 |
retail_inventory_snapshot | retail | 1.2 |
retail_labor_scheduling | retail | 1.0 |
retail_promo_calendar | retail | 1.1 |
retail_supplier_performance | retail | 1.0 |
sap_inventory_shrinkage | sap | 1.0 |
ga4_daily_events | marketing | 1.0 |
meta_ads_ad_level | marketing | 1.0 |
Sources
Connect external systems to the data lake.
| Name | Type | Last sync |
|---|---|---|
sap_pos_transactions | import | 2m ago |
sap_inventory_shrinkage | import | 2m ago |
sap_labor_scheduling | import | 14m ago |
retail_inventory_weekly | import | 1h ago |
retail_google_ads_daily | import | 1h ago |
retail_meta_ads_daily | import | 1h ago |
retail_ga4_website_daily | import | 1h ago |
Architecture
Two ways to connect. Federate against your live systems, or ingest into Ward’s data lake. Toggle below.
sap.possnow.inventoryPipelines
Move data from sources into models on a schedule.
| Name | Source | Model | Status | Schedule |
|---|---|---|---|---|
sync_sap_pos_transactions | sap_pos_transactions | pos_transactions | enabled | hourly |
sync_sap_labor_scheduling | sap_labor_scheduling | labor_scheduling | enabled | daily |
sync_sap_inventory_shrinkage | sap_inventory_shrinkage | inventory_shrinkage | enabled | daily |
sync_retail_inventory_weekly | retail_inventory_weekly | inventory_weekly | enabled | weekly |
sync_retail_google_ads_daily | retail_google_ads_daily | google_ads_daily | enabled | daily |
sync_retail_ga4_website_daily | retail_ga4_website_daily | ga4_website_daily | enabled | daily |
Streams
Real-time ingestion pipelines.
pos.txnstore_037, basket $42.18inv.movedc_west → store_104labor.clockstore_022 shift_startpos.txnstore_211, basket $19.04
Policies
Browse and manage Cedar access policies for your tenant.
| Policy ID | Effect | Resources |
|---|---|---|
merch-read-default | permit | Model::* |
finance-read-shrinkage | permit | Model::"shrinkage" |
vendor-blocked | forbid | Model::"labor_*" |
region-west-only | permit | Tenant::"acme" |
Entities
Principals and resources referenced by Cedar policies.
| Entity UID | Type | Tenant |
|---|---|---|
Tenant::"acme" | Tenant | acme |
Model::"sap.pos_transactions" | Model | acme |
Model::"sap.inventory_shrinkage" | Model | acme |
Model::"sap.labor_scheduling" | Model | acme |
Model::"retail.toast_pos_daily" | Model | acme |
Model::"retail.ga4_website_daily" | Model | acme |
Providers
Manage LLM API keys and the model profiles that use them.
| Name | Provider | Used by | Created |
|---|---|---|---|
anthropic-default | Anthropic | 3 profiles | Apr 22 |
openai-default | OpenAI | 2 profiles | Apr 22 |
gemini-default | Gemini | 1 profile | Apr 22 |
ollama-onprem | Ollama | 2 profiles | Apr 22 |
LLM-agnostic. Bring your own key, route per task. No lock-in.
Settings
Manage your dashboard preferences and account.
Light and dark themes are available. Your choice is remembered per browser.
すべてのシステムを自社開発しました。一つ残らず。
この規模の無人マイクロマーケット小売に既製品はありませんでした。だから全部自前で作りました。
在庫管理から発注までを動かす自社基幹システム。
無人拠点で毎取引を捉えるキオスク決済。
在庫管理と注文を同じデータに統合。
5システム分のデータを一つに束ねるパイプライン。
棚に影響が出る前に逸脱を検知し通知。
ほとんどの小売事業者には持てない専門チームの仕事を、Wardはすぐ使えるプラットフォームにまとめました。
オペレーターが作った、オペレーターのためのプラットフォーム。
難しいのはAIモデルではありません。2014年導入のERPとCSVを吐くPOSが動く200店舗の現場で、それを実際に動かすこと。私たちはその部分を端から端まで担います。
ルート管理、仕入先交渉、247番拠点が30%落ちた原因の究明まで。
400以上の拠点と8桁の売上を支えたERP、POS、データ基盤を作りました。
数百拠点の小売を生き抜いた本番システムを、私たちは2度目に作っています。
AIが提案。判断はあなた。
Wardは重要なことを浮き彫りにします。判断は人間が下します。車線アシストであって、自動運転ではありません。
LeanBoxとaskotter.aiを作った同じチーム。
小売オペレーターがデータエンジニアになり、プラットフォームを作るようになりました。Wardは、何年もともに出荷してきたチームの最新プロダクトです。
LeanBoxをコンセプトから400以上の拠点と8桁の売上に成長。ERP、POS、データ基盤を自社開発し、それがWardの設計図に。15年以上のグロースマーケティングとソフトウェアエンジニアリングの経験。
元YC、元Meta。LeanBoxのプロダクトスイートの構築と拡大に貢献。プロダクト戦略、フロントエンドエンジニアリング、プラットフォームデザイン。オペレーターの課題を実際に使われるインターフェースに変換。
元YC、元Amazon。バックエンドシステム、データインフラ、クラウドアーキテクチャ。数百万件の小売トランザクションを大規模処理するパイプラインを設計。
コンシューマーとテクノロジー分野で複数のイグジットを持つ投資家兼オペレーター。事業開発と市場戦略をアドバイス。
小売業は、誰も解決していない最も難しい可観測性の問題です。
エンジニアには何年も前からDatadog、PagerDuty、Grafanaがあります。私たちは、そのエンジニアリング水準のモニタリングを小売に持ち込みます。
欠品予測、ロス検知、需要予測、価格最適化。全拠点、全SKU、毎日、止まらず稼働します。
POS・取引・在庫
全拠点のすべての販売、返品、バスケットをリアルタイムで統合・監視。在庫水準、廃棄、充足率、発注シグナルも同じ画面で追い、棚に影響が出る前に異常を検知します。
財務・利益率・オペレーション
拠点別P&L、原価率の変動、利益率の悪化を、月次決算ではなくリアルタイムで自動検知。シフト管理、ルート効率、サービスレベルなど、収益に影響するオペレーション上のシグナルも同時に拾います。
御社のデータに何が隠れているか、確認する。
お客様のオペレーションについてお聞かせください。デモまたはPoCをご提案します。