ダッシュボードが見逃した問題を
Wardが見つけます。
プロモが利益を食った。ロスが静かに増えた。在庫が切れた。ダッシュボードはデータを見せますが、原因は説明しません。Wardが説明します。
app.getward.ai
Live demo
Acme Retail
@Merchandising: VP Analyst
claude-sonnet default
A
Chat
Ask anything. Ward routes to the right agent and returns cited answers.
Why did Store 37 miss target last week?
Schema Scout · routed to Merchandising Agent
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.
8 parallel queries
3 sources cited
confidence 0.92
Show me how to fix the staffing mismatch.
Labor Agent · drafting schedule diff
Querying
labor_scheduling…
›
Ask anything, Ward routes to the right agent.
Cmd+K
Dashboards
Pinned views built from saved data-lake queries.
Revenue vs. forecast
+4.2% WoW
Gross margin %
−3.2pp
Fill rate, fresh
83%
Shrink, West region
+0.8pp
Sources
Connect external systems to the data lake.
Search sources…
| 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 |
Policies
Browse and manage Cedar access policies for your tenant.
TLS 1.3
AES-256
Read-only
SOC 2 II
| Policy ID | Effect | Resources |
|---|---|---|
merch-read-default | permit | Model::* |
finance-read-shrinkage | permit | Model::"inventory_shrinkage" |
vendor-blocked | forbid | Model::"labor_*" |
region-west-only | permit | Tenant::"acme" |
ライブ製品デモ。リアルなデータレイクに対する分析。
02
業態別すべてのインサイトカード、
あなたの業態に最適化。
業態を選択して、あなたの小売環境に合わせたインサイトカードをご覧ください。
30,000+ SKUs
スーパーマーケット・食品小売
数百店舗にわたる鮮度管理、ロス対策、販促効果分析。Wardは生鮮品の回転率を監視し、廃棄が発生する前に警告します。
15,000+ SKUs
ファッション・アパレル
シーズン消化率、サイズカーブ最適化、値下げタイミング。Wardはスタイル別の販売速度を監視し、機会損失が出る前にスローセラーを検知します。
3,000+ SKUs
コンビニエンスストア
高頻度・少SKU環境で、すべての棚割りが重要。Wardは衝動買いカテゴリーと時間帯別需要パターンを24時間監視します。
20,000+ SKUs
薬局・ドラッグストア
規制在庫、季節性需要の急増、店頭最適化。Wardが複雑さを処理し、薬剤師が患者に集中できるようにします。
50,000+ SKUs
ホームセンター
プロジェクト型購買、ロングテールSKU、季節変動。Wardは50,000以上のSKU環境の複雑さを容易に管理します。
10,000+ SKUs
家具製造・小売
ERPに閉じ込められた生産データ、長いリードタイム、四半期末まで見えない利益率低下。Wardが社内システムを接続し、重要な情報を可視化します。
5,000+ SKUs
専門店・セレクトショップ
高関与購買、厳選された品揃え、顧客生涯価値。Wardは利益率の高い小売に重要な指標を追跡します。
03
連携別あなたのデータスタックで
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既存ツールとの連携でインサイトがどう機能するかご覧ください。
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。