MR. CIRCULATE / AI EXECUTION LAYER
CONNECTED INTELLIGENCE
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AI Execution Layer
市場を読み、
業務を動かすAI。
INDEXの市場判断、JrLuxのリアルタイム推薦、LuxWork.AIの業務実行をひとつのAIレイヤーで接続。分析で終わらず、推薦・作業・記録・改善までを循環させます。
AIEXECUTION
LAYER
LAYER
INSIGHT→MATCH→ACTION
Connected Systems
三つのシステムを、
一つのAI判断で接続。
市場データ、企業・担当者の需要、在庫・販売・顧客データを分断せずに扱います。各システムのAIが同じ商品と業務の文脈を共有し、次のアクションへつなげます。
01 / MARKETINDEX
何が、どの価格で動くかを判断。
出品、成約、滞留日数、価格変化、需給から、商品の販売速度・価格帯・販売機会を分析します。
SELL-THROUGHPRICE TRENDSUPPLY / DEMAND
AI OUTPUTスコア・順位・価格判断
INDEXを見る →
02 / MATCHJrLux
誰に、今どの商品を見せるかを判断。
会社・子アカウントの役割、購買行動、予算、決済条件とリアルタイム在庫を照合し、購入可能性の高い商品を更新します。
COMPANYBUYERSETTLEMENTLIVE STOCK
AI OUTPUT企業別リアルタイム推薦
JrLuxを見る →
03 / EXECUTELUXWORK.AI
判断を、毎日の業務へ変換。
商品登録、OCR、出品文生成、価格調整、メールのTask化、分析レポートをAgentが実行し、結果を業務データへ戻します。
LISTINGPRICINGOCRTASK
AI OUTPUT実行・記録・次の判断
LuxWork.AIを見る →
Model Development
モデルだけではなく、
学び続ける業務システムを育てる。
二次流通の現場で蓄積される商品、価格、販売速度、購買、推薦、業務操作を学習基盤にします。市場判断・商品マッチング・業務実行ごとに学習課題を設計し、評価と現場の修正を経てプロダクトへ戻します。
TRAINING ARCHITECTUREREUSE COMMERCE DOMAIN
01 / DATA FOUNDATION
現場データを、学習できる形へ。
商品ID・画像・属性・出品・成約・価格推移・閲覧・購買・人の修正
02 / TASK TRAINING
業務課題ごとに、専用タスクを学習。
商品理解・販売速度・価格帯・推薦順位・文書認識・Task計画
03 / MODEL SYSTEM
一つのモデルに依存しない。
外部モデル・ローカル専用モデル・検索拡張・業務ルールを用途別に編成
04 / PRODUCT LOOP
INDEX · JrLux · LuxWork.AI · LuxUness
判断と推薦を実業務へ届け、結果を次の学習データへ戻す
How We Think About AI
AIの価値は、モデルの大きさではなく、現場で改善し続けること。
場面から設計する
技術から始めず、仕入・値付け・推薦・登録など、実際の判断と作業から学習課題を定義します。
結果を教師にする
売れた、選ばれた、修正されたという結果を正解データとして蓄積し、次の評価と学習へ使います。
回答ではなく実行まで
AIの出力を画面上の回答で終わらせず、権限内でシステム更新・Task・推薦・業務操作につなげます。
データ基盤
商品と取引を同一IDでつなぎ、欠損・表記揺れ・画像・多言語属性を継続的に整備。
IDENTITY · QUALITY · LABEL学習と評価
用途別の評価セットを用意し、精度だけでなく推薦品質・業務成功・人の修正量を確認。
TRAIN · EVAL · MONITORモデル運用基盤
タスクに応じてモデルを選択し、検索、ルール、キャッシュ、権限を組み合わせて安定運用。
ROUTING · RAG · SECURITY人とAIの協働
重要判断は人が確認し、却下・修正・承認を記録。現場の知識を学習可能な資産へ変換。
REVIEW · FEEDBACK · AUDITAI Directions
AIを使う、四つの方向。
単発の生成AIではなく、二次流通のデータと現場に接続された継続運用として設計します。
市場判断
販売速度、価格、需給を読み、仕入・値付け・配分の判断材料をつくる。
商品推薦
企業、担当者、消費者それぞれの文脈に合わせて商品との出会いを最適化する。
業務実行
登録、出品、価格、メール、Task、帳票など反復業務をAgentへ移す。
経営支援
現場データを要約し、例外・機会・優先順位を経営者と担当者へ提示する。
Closed-loop Intelligence
分析で終わらない。
結果が次の判断を育てる。
AIはデータを読むだけでなく、許可された範囲で業務を実行し、その結果をLuxWorkへ記録します。売れた・選ばれた・修正されたという結果が、次のINDEX分析とJrLux推薦へ戻ります。
市場・商品・顧客・業務データ
分析・スコア・推薦・優先順位
Agent・API・PC操作で実行
結果・修正・実績を再利用
Applied Cases
現場で使うAIの事例。
分析、推薦、自動化を別々のデモとして見せるのではなく、実際の二次流通業務の流れに沿って設計しています。
CASE01INDEX
MARKET / PRICING
仕入前に、売れ方と価格を読む。
同種商品の出品量、成約、滞留日数、価格推移を比較。販売しやすさと価格帯をスコア化し、仕入・値付け判断へ渡します。
INPUT市場データ→AI販売速度・価格分析→ACTION仕入・値付け
CASE02JrLux
B2B / REAL-TIME
企業と担当者ごとに、買える商品を推薦。
会社ルール、子アカウントの担当、予算、地域、決済条件を在庫・価格変化と継続照合。条件が変わるたびに推薦候補を更新します。
INPUT企業・担当者条件→AI購入可能性照合→ACTIONリアルタイム推薦
CASE03LuxWork.AI
OPERATIONS / AGENTS
情報を読み、Taskをつくり、業務を実行。
商品画像・請求書・メールから情報を抽出し、出品文、登録データ、担当Taskへ変換。APIまたはOpenClawで作業し、結果を記録します。
INPUT画像・書類・メール→AI抽出・判断・生成→ACTION登録・Task・操作
Responsible Foundation
AIを、業務システムとして運用する。
外部モデル、二次流通向けローカルモデル、構造化データ、権限管理を使い分けます。自動化の範囲を定義し、人が確認すべき判断を残します。
Hybrid Models
汎用推論と業界固有の学習を用途別に使い分ける。
Permission
会社・役割・担当者ごとに参照と実行の権限を制御。
Human Review
高リスク判断は人が確認し、修正を次の学習へ戻す。
Audit Trail
判断根拠、実行内容、結果をLuxWorkへ記録する。
MR. CIRCULATE / AI
判断を、流通の速度へ。
MARKET INTELLIGENCE · REAL-TIME RECOMMENDATION · BUSINESS EXECUTION