A'staff-AI POWERED BY POS DATA

スタッフの売上が
なぜ動いたか
1分でわかる。

POSデータから3層のレポートを自動生成。
店舗全体の判断・個人の原因特定・本人の行動変化まで、
一気通貫でカバーするAIレポートシステムです。

SCROLL

「数字は見ている。
でも、何をすればいいかわからない。」

PAIN 01

売上が下がった理由が
「感覚」しかない

数字は出る。でも客数なのか単価なのか、どのスタッフが要因なのか、データで説明できない。

PAIN 02

スタッフに何を
伝えればいいかわからない

「頑張れ」以外の言葉が出ない。数字を見せても本人が動かない。何が課題なのか伝わらない。

PAIN 03

月次レポートに
数時間かかる

Excel集計、コピペ、文章作成。毎月同じ作業を繰り返す。本来すべき「判断」に時間が使えない。

3層のレポートで
「原因→行動」まで一直線。

店舗の判断・個人の原因・本人の動機。
A'staff-AIはこの3つを、POSデータから自動で生成します。

1 LAYER 1 店舗パフォーマンスレポート(一部)

「前月の店舗は
何点で、何が問題か」

13項目×ランク評価で店舗の現状を機械判定。売上・来店・単価・再来率を一覧化し、翌月の最優先KPIを自動設定します。経営判断に必要な情報が1枚に収まります。

13項目ランク評価 翌月KPI自動設定 最優先指標の一本化
店舗パフォーマンスレポート(一部)
Sample Store|2026年1月
総売上
3,089,567円
前年比 90.1%
総来店数
270名
前年差 −36名
技術客単価
10,981円
前年差 +354円
最優先アクション:総来店数の回復(週+9名・日+2名)
技術客単価10,981円は維持。既客の来店頻度が鍵。
2 LAYER 2 スタッフ実績レポート①(一部)

「売上が動いた原因を
円単位で特定する」

売上を「人数×単価」に分解し、減少・増加の主因を自動判定。実労働売上高・施術時間・LTV年間まで分析し、スタッフごとの強みと改善点を構造で提示します。

客数/単価の分解 高効率型/時間消耗型判定 LTV年間稼働分析
スタッフ実績レポート①(一部)
Staff A|客数減少型
合計売上
1,087,972円
前年差 ▼118,359円
総来店数
88名
前年差 ▼8名
技術客単価
11,621円
前年差 +118円(維持)
判定:客数減少型(単価は維持) 実労働売上高 店平均+1,050円の高効率型
LTV客単価 +1,733円(年間で改善) 売上シェア 35.2%(前年差 ±0pt)
3 LAYER 3 スタッフ実績評価シート②(一部)

「スタッフ本人が
読みたくなるレポート」

良い点を先に・数字で伝える。課題は「次にやること」として前向きに表現。本人の名前で締めるメッセージと次月目標で、読んだその日から行動が変わる設計です。

良い点を先に言語化 店舗貢献度シェア表示 次月目標の自動設定
スタッフ実績評価シート②(一部)
Staff B|士気向上版
店全体が前年比90%の1月に、あなたは116.5%を作りました。
137名の来客・売上シェア42.3%は1スタッフとして出せる数字の限界に近いレベルです。
NEXT MONTH TARGET
1,180,000円

3ステップで、今月から始まる。

1

POSデータを連携する

既存のPOSシステムからデータを取得。新たな入力作業は不要です。月次の集計データをそのまま使います。

2

AIがレポートを自動生成

店舗・スタッフ名・対象月を指定するだけ。3層のレポートが月初に直ぐに確認できます。

3

レポートを渡して、直接対話ができる

スマホからでも確認できるWeb設計です。数字を見ながらスタッフと対話することで、納得感のある目標設定ができます。

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A'staff 接客AI

来店履歴や購買データをAIが分析し、その日の接客アドバイスを生成します。