在庫・販売分析
現在の在庫、販売速度、粗利、滞留を読み、優先して見せるべき商品を抽出します。
AI Agent Strategy
AI
Agent.
今動いているAI業務、実行ロジック、二次流通向けローカルモデル、OpenClawによるPC操作。この4つに絞って、実務AIを構築します。
> 在庫・販売データから優先商品を判断
> メールを重要度・担当者・Taskへ変換
> 中古ブランド品データでローカルモデルを訓練
> OpenClawでPC操作を自動実行
LuxWork
AI
Private Business Brain
Analyze
Task
Local LLM
OpenClaw
What AI Does Now
いまAIが実務で動いていること。
メールからTask化
社内メールを重要度で判定し、期限、担当者、次アクションへ変換します。
OCR・データ登録
請求書、商品情報、仕入資料を読み取り、LuxWorkのデータとして登録します。
PC操作の自動化
APIだけでは完結しない画面操作を、OpenClaw Agentが日常業務として実行します。
Agent Logic
指示から判断、実行、記録までを一気通貫。
人の自由チャットや作業指示を受け、Policy Controllerが権限を確認。業務Agent、分析Agent、タスクAgentがモデルと構造化データを使い分け、結果をLuxWorkへ戻します。
Input
自然な依頼
自由チャット、作業指示、AI自動運用モードから開始。
Control
権限と方針
API ManagerとPolicy Controllerが実行範囲を制御。
フロント
自由チャット
作業指示
AI自動運用モード
API Manager
Agent Orchestration
Policy Controller
Policy Controller
業務エージェント
分析エージェント
タスクエージェント
モデル基盤
GPT-5.5
Search Grounding
ローカルLLM-14B
ローカルLLM-72B
外部LLM
ローカル訓練
安定・推理両立
外部情報取得
構造化データ
仕入Data
販売Data
在庫Data
顧客Data
Local Model Training
中古ブランド品データで、ローカルモデルを育てる。
ブランド、型番、素材、状態ランク、販売価格、在庫回転、顧客反応。二次流通特有のデータを学習し、一般的なAIでは判断しづらい現場の文脈を理解させます。
商品語彙を学習
ブランド、ライン、型番、素材、付属品などの表記ゆれを吸収。
状態判断を最適化
ランク、ダメージ、画像、説明文を中古ブランド品向けに理解。
商品・販売データ
仕入、在庫、販売、価格変更、顧客反応を訓練データとして蓄積します。
評価ラベル設計
売れやすさ、利益率、滞留リスク、推奨表示順位をスコア化します。
14B 日常判断モデル
軽量で速いモデルにより、分類、抽出、日常業務判断を高速化します。
72B 深い分析モデル
複雑な価格判断、在庫戦略、販売分析に強いモデルとして育てます。
Front
自由チャット
作業指示
AI自動運用モード
OpenClaw Agent
画面を読む
クリック
入力
確認
LuxWork Data
仕入Data
販売Data
在庫Data
顧客Data
OpenClaw Integration
AIがPCを操作し、日常業務を進める。
OpenClawを導入し、AIがブラウザや社内システム画面を読み取り、クリック、入力、確認を行える環境を構築しています。APIでつながらない作業も、現場の手順に沿って自動化できます。
Daily Work
反復作業を任せる
確認、転記、登録、ステータス更新など、人が毎日繰り返す操作をAIが実行。
Human Control
人が方針を決める
AIは作業を進め、人は判断、例外対応、最終確認に集中します。