Nowcast 向 Oizumi Foods 提供店舖開發 AI 代理「DataLens 店舖開發」
隸屬 Finatext 集團的 Nowcast 已向 Oizumi Foods 提供「DataLens 店舖開發」AI 代理。此導入旨在將每月超過 600 筆的物業資訊管理數位化與集中化,建立基於數據的科學展店決策機制。
📋 文章處理履歷
- 📰 發表: 2026年5月21日 20:00
- 🔍 收集: 2026年5月21日 11:31
- 🤖 AI分析完成: 2026年5月21日 11:57(收集後25分鐘)
提供 AI 時代金融基礎設施的 Finatext 集團旗下企業 Nowcast Inc.(總部:東京都千代田區,CEO:辻中仁士),宣佈已向經營餐飲與健身業務的 Oizumi Foods Co., Ltd.(總部:神奈川縣厚木市,社長:大泉賢治)提供店舖開發 AI 代理「DataLens 店舖開發」。透過此項導入,Oizumi Foods 將把每月超過 600 筆的物業資訊管理進行數位化與集中化,建立一套不依賴經驗與直覺,而是基於數據的展店決策機制。
■ 導入背景
Oizumi Foods 在以餐飲業務為核心的同時,也積極投入健身事業,並持續進行新店開張與店舖翻新。然而,公司每月從房地產仲介收到的物業資訊超過 600 筆,過去皆需人工輸入管理工具,嚴重擠壓了負責人員的工作量。此外,展店候選地評估過去主要依賴現場視察與業界經驗,公司下一步的目標是將累積的經驗與數據結合,建立一套能更客觀展示展店判斷依據的體制。
■「DataLens 店舖開發」活用亮點
為了解決上述課題,Oizumi Foods 導入了 Nowcast 的「DataLens 店舖開發」。其主要活用重點如下:
1. 物業資訊匯入自動化與集中管理
系統能自動解析房地產仲介寄來的電子郵件與附件(如 PDF),並在 DataLens 地圖上進行標記與清單化。這減少了人工輸入作業,讓負責人員能專注於物業審查與現地勘查等核心業務。
2. 現有店舖視覺化與精確展店決策
透過將現有店舖數據反映在地圖上,並將候選物業資訊統一管理,系統能夠比對候選物業與現有店舖的涵蓋範圍,防止漏失並實現系統化的優先順序排序。
■ 關於「DataLens 店舖開發」
這是一款店舖開發 AI 代理,將基於人流與支付數據等第三方數據的商圈分析功能,與本公司的生成式 AI 技術相結合。它大幅精簡了繁瑣的資訊管理與依賴經驗的決策過程,回應了店舖開發人員「想在海量物業資訊中高效找到最適合物件」的需求。
■ 導入背景
Oizumi Foods 在以餐飲業務為核心的同時,也積極投入健身事業,並持續進行新店開張與店舖翻新。然而,公司每月從房地產仲介收到的物業資訊超過 600 筆,過去皆需人工輸入管理工具,嚴重擠壓了負責人員的工作量。此外,展店候選地評估過去主要依賴現場視察與業界經驗,公司下一步的目標是將累積的經驗與數據結合,建立一套能更客觀展示展店判斷依據的體制。
■「DataLens 店舖開發」活用亮點
為了解決上述課題,Oizumi Foods 導入了 Nowcast 的「DataLens 店舖開發」。其主要活用重點如下:
1. 物業資訊匯入自動化與集中管理
系統能自動解析房地產仲介寄來的電子郵件與附件(如 PDF),並在 DataLens 地圖上進行標記與清單化。這減少了人工輸入作業,讓負責人員能專注於物業審查與現地勘查等核心業務。
2. 現有店舖視覺化與精確展店決策
透過將現有店舖數據反映在地圖上,並將候選物業資訊統一管理,系統能夠比對候選物業與現有店舖的涵蓋範圍,防止漏失並實現系統化的優先順序排序。
■ 關於「DataLens 店舖開發」
這是一款店舖開發 AI 代理,將基於人流與支付數據等第三方數據的商圈分析功能,與本公司的生成式 AI 技術相結合。它大幅精簡了繁瑣的資訊管理與依賴經驗的決策過程,回應了店舖開發人員「想在海量物業資訊中高效找到最適合物件」的需求。
常見問題
DataLens 店舖開發利用哪些數據進行分析?
它以人流數據、消費支付數據與求職廣告數據等替代數據為基礎進行分析。
導入 DataLens 對物業資訊管理有何改變?
AI 可自動解析電子郵件與 PDF 等非結構化數據,並將其標記於地圖上製作成清單,大幅減少人工輸入作業。
DataLens 店舖開發適合哪些產業?
適合積極進行新店展店的零售業務,例如餐飲與健身產業。