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管理されていないオペレーションのコスト
検知されない売上漏れ
POSデータが実態と照合されなければ、キャッシャーによる不正は気づかれないまま見過ごされる。
小売チェーンは平均して売上の1〜3%を、検知されない不正によって失っている
把握されていないサービスのボトルネック
サービスが遅いのは分かっている。しかし、それが調理の問題なのか、人員不足なのか、レジの問題なのか、原因が特定できない。
平均的なサービス遅延は、100店舗以上にわたって1取引あたり2〜5ドルのコストを生んでいる
多店舗における可視化の盲点
マネージャーは問題ないと言いますが、現場の実態は異なります。
多店舗展開チェーンの80%が、店舗オペレーションのリアルタイム可視性を持っていない
管理されていないオペレーションのコスト
検知されない売上漏れ
POSデータが実態と照合されなければ、キャッシャーによる不正は気づかれないまま見過ごされる。
小売チェーンは平均して売上の1〜3%を、検知されない不正によって失っている
把握されていないサービスのボトルネック
サー ビスが遅いのは分かっている。しかし、それが調理の問題なのか、人員不足なのか、レジの問題なのか、原因が特定できない。
平均的なサービス遅延は、100店舗以上にわたって1取引あたり2〜5ドルのコストを生んでいる
多店舗における可視化の盲点
マネージャーは問題ないと言いますが、現場の実態は異なります。
多店舗展開チェーンの80%が、店舗オペレーションのリアルタイム可視性を持っていない
不正検知とサービスインテリジェンスを実現する3つのステップ
コンプライアンス目標の設定
店舗ごとにサービスタイムの基準（例：5分以内に注文を提供）と非準拠イベントを定義。
AIがすべての注文を追跡
AIがCCTVとPOSデータを監視し、来店から会計完了まで顧客ごとに追跡。取引内容と実際の状況との不一致を自動的に検出・通知。
Monitor & Benchmark
日次レポートの確認、例外事項の詳細確認、店舗別フラグ付き映像クリップの閲覧が可能。
不正検知とサービスインテリジェンスを実現する3つのステップ
コンプライアンス目標の設定
店舗ごとにサービスタイムの基準（例：5分以内に注文を提供）と非準拠イベントを定義。
AIがすべての注文を追跡
AIがCCTVとPOSデータを監視し、来店から会計完了まで顧客ごとに追跡。取引内容と実際の状況との不一致を自動的に検出・通知。
Monitor & Benchmark
日次レポートの確認、例外事項の詳細確認、店舗別フラグ付き映像クリップの閲覧が可能。
不正検知とサービスインテリジェンスを実現する3つのステップ
コンプライアンス目標の設定
店舗ごとにサービスタイムの基準（例：5分以内に注文を提供）と非準拠イベントを定義。
AIがすべての注文を追跡
AIがCCTVとPOSデータを監視し、来店から会計完了まで顧客ごとに追跡。取引内容と実際の状況との不一致を自動的に検出・通知。
Monitor & Benchmark
日次レポートの確認、例外事項の詳細確認、店舗別フラグ付き映像クリップの閲覧が可能。
See It in Action
不正検知・コンプライアンス管理機能が実際の店舗で業務上の問題を検出し、売上漏れを防ぐ様子をご覧ください。
多店舗運営に対応した強力な機能群
キャッシャー不正検知
CCTV映像とPOSデータを照合することで、未会計取引（POS記録のない決済）、来客なし返品・返金処理、無断レジ開放、値引き処理の不正を検出。
自動根本原因診断
サービスが遅い原因をAIが特定。調理時間が長い？レジにスタッフがいない？顧客が迷っている？どこに注力すべきか、正確に把握できます。
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すべての検知事項に映像証跡を付与
すべてのコンプライアンス違反には、確認可能なCCTV映像が紐付けられます。何が起きたのか、もう推測で判断する必要はありません。
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時間帯別ヒートマップによるベンチマーク分析
全店舗の待ち時間、注文処理、商品受け渡しといったサービスタイムの内訳を、時間帯別・日別に分析し、ボトルネックを特定。
多店舗運営に対応した強力な機能群
キャッシャー不正検知
CCTV映像とPOSデータを照合することで、未会計取引（POS記録のない決済）、来客なし返品・返金処理、無断レジ開放、値引き処理の不正を検出。
すべての検知事項に映像証跡を付与
すべてのコンプライアンス違反には、確認可能なCCTV映像が紐付けられます。何が起きたのか、もう推測で判断する必要はありません。
自動根本原因診断
サービスが遅い原因をAIが特定。調理時間が長い？レジにスタッフがいない？顧客が迷っている？どこに注力すべきか、正確に把握できます。
時間帯別ヒートマップによるベンチマーク分析
全店舗の待ち時間、注文処理、商品受け渡しといったサービスタイムの内訳を、時間帯別・日別に分析し、ボトルネックを特定。
不正検知とサービスギャップ把握における実証済みの成果
$453K
不正による損失回収額
70店舗以上の外食産業（F&B）における不正検知
+17%
サービスタイムコンプライアンス
QSRチェーン、100店舗以上
95%
監査業務の時間削減
400店舗 以上のコンビニエンスストアにおけるコンプライアンス確認の自動化
