AI連携Sales Connected向けMCP Connectorを開発し提供を開始

2026年6月17日

ChatGPTなどのAIからSales Connectedに蓄積されている販売・在庫・発注・棚卸データを分析し、経営判断や店舗改善に活用

平素は、格別のご愛顧を賜り厚く御礼申し上げます。

弊社では、この度、弊社が提供しているクラウド型販売管理システム Sales Connected の業務データを、ChatGPTなどのAIから分析できる Sales Connected向けMCP Connector を開発し、提供を開始しました。

本機能により、Sales Connectedに蓄積された売上、在庫、発注、棚卸などのデータを、専門的な操作を行わずにAIへ質問するような形で確認し、経営判断や店舗運営の改善に活用しやすくなります。

たとえば、次のような確認が可能になります。

どの店舗の売上が伸びているか
売れているのに在庫が不足している商品はどれか
過剰在庫になっている商品はどれか
棚卸差異が大きい店舗や商品はどこか
未入荷が多い仕入先はどこか
今日、店舗で優先して確認すべき商品は何か

また、本ニュースリリースには、Sales ConnectedのデータをAIで分析した分析レポート例のPDFを添付しています。
売上分析、在庫リスク分析、棚卸差異分析、発注・在庫健全性分析の4種類のレポート例を通じて、実際にどのような示唆が得られるのかをご確認いただけます。

提供開始の背景

販売管理システムには、日々の売上、在庫、発注、棚卸、顧客、商品など、経営や店舗運営に関わる重要なデータが蓄積されています。

しかし、実際の現場では、これらのデータを十分に活用しきれていないケースも少なくありません。

たとえば、

売上データはあるが、店舗別の改善点まで整理できていない
在庫データはあるが、欠品リスクや過剰在庫をすぐに把握できない
発注データはあるが、未入荷や仕入先別のリスクを見落としやすい
棚卸結果はあるが、差異の原因候補まで整理するのに時間がかかる

といった課題があります。

Sales Connected向けMCP Connectorは、こうした業務データをAIで扱いやすくすることで、販売管理システムに蓄積された情報を、日々の判断や改善アクションにつなげることを目的に開発しました。

Sales Connected向けMCP Connectorとは

Sales Connected向けMCP Connectorは、Sales Connectedの業務データとChatGPTなどのAIを連携し、自然な言葉で分析しやすくするための仕組みです。

MCPとは、AIと外部システムをつなぐための仕組みのひとつです。
今回提供を開始したMCP Connectorにより、Sales Connected内のデータをAIが参照し、売上や在庫、発注、棚卸などの状況を整理できるようになります。

なお、本機能は、業務データを確認・分析することを目的とした仕組みです。
データを書き換えることではなく、Sales Connectedに蓄積された情報をもとに、経営者や店舗管理者が判断しやすい形へ整理することを重視しています。

主な特長

1. 専門的な操作をしなくても、AIに質問する感覚で分析できる

従来、売上や在庫の分析には、データの抽出、表計算ソフトでの加工、グラフ化、比較、原因の整理などが必要でした。

Sales Connected向けMCP Connectorを利用することで、たとえば次のような聞き方ができます。

今月の売上を店舗別に比較して、改善を優先すべき店舗を教えてください。

売れているのに在庫が不足している商品を教えてください。

棚卸差異が大きい店舗と、確認すべき原因候補を整理してください。

このように、専門的な集計作業を行わなくても、AIを通じて業務データを確認しやすくなります。

2. 売上・在庫・発注・棚卸を横断して確認できる

売上だけ、在庫だけを見るのではなく、複数の業務データを組み合わせて確認できる点も特長です。

たとえば、売上データと在庫データを組み合わせることで、

売れているのに在庫が少ない商品
売上は大きくないのに在庫が多い商品
店舗ごとに在庫が偏っている商品
追加発注よりも店舗間移動を優先すべき商品

といった判断がしやすくなります。

また、発注データと在庫データを組み合わせることで、未入荷や過剰在庫、仕入先別のリスクも確認しやすくなります。

3. 経営者・店舗管理者それぞれの視点で活用できる

Sales Connected向けMCP Connectorは、経営者、本部担当者、店舗管理者など、役割に応じた使い方を想定しています。

経営者であれば、

店舗別の売上差
商品カテゴリごとの売上構成
在庫過多による資金滞留
未入荷が多い仕入先
改善を優先すべき店舗

といった視点で確認できます。

店舗管理者であれば、

今日確認すべき欠品商品
追加発注が必要な商品
店舗間移動を検討すべき商品
棚卸差異が出ている商品の確認手順
売場で優先して見直す商品

といった、日々の運営に近い視点で活用できます。

サンプルの分析レポート例

参考として、Sales ConnectedのサンプルデータをAIで分析した分析レポート例のPDFを公開します。

サンプルレポートは、以下の4種類です。
*:各レポートは、Chat GPTが分析・生成したWord形式のファイルを、そのままPDFに変換したものです。

各レポートは、Chat GPTからMCP Connectorを使ってSales Connected内のデータに直接アクセスし、取得したデータをChat GPTが分析したものです。
Sales Connectedに蓄積された売上、在庫、発注、棚卸などのデータをもとに、AIがどのように状況を整理し、改善すべきポイントや次に確認すべきアクションを提示できるかについてご確認いただけます。

たとえば、売上分析では店舗別・商品別の傾向を整理し、在庫リスク分析では売れている商品と現在庫を照合して欠品のリスクを分析しています。棚卸差異分析では差異の原因候補を整理し、発注・在庫健全性分析では未入荷や過剰在庫の確認に活用できます。

レポートの詳細は、添付PDFをご確認ください。

CIOコネクティッドが目指す価値

今回の提供開始で弊社が目指すのは、単に「AIとシステムをつなぐ」ことではありません。

Sales Connectedに蓄積された業務データを、経営判断や店舗改善に使える形へ整理し、次のアクションにつなげることです。

売上、在庫、発注、棚卸のデータは、それぞれ単独で見るだけでは十分ではありません。

売れている商品と在庫状況を照らし合わせる。
発注状況と未入荷を確認する。
棚卸差異と運用の流れを見直す。
店舗別の売上差と商品構成を比較する。

こうした確認を行うことで、経営層は「どこに手を打つべきか」を判断しやすくなり、店舗管理者は「今日何を確認すべきか」を整理しやすくなります。

弊社は、Sales Connected向けMCP Connectorの提供を通じて、販売管理システムを単なる業務処理のための仕組みにとどめず、経営改善・店舗運営改善に活用できる基盤として発展させてまいります。

お問い合わせ

Sales Connected向けMCP Connectorおよび、Sales ConnectedのAI分析連携に関するご相談は、こちらの問い合わせフォームからお問い合わせください。

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注記

本ニュースリリースに掲載しているサンプル分析レポートは、SalesConnectedのデモ環境のサンプルデータをもとに作成した分析レポート例です。実際のご利用時には、お客様のSales Connected環境に蓄積されたデータをもとに、お客様の業務内容や確認したい観点に応じて分析を行います。