TOMORI
全ての経験を、無駄にしない。
オペレーション業務の属人性リスクを排除し、業務再現性を最大化させる AI SaaS。現場に積み上がった知恵を、辞めても消えない資産に変えます。
経験が、辞める人と
一緒に消えていく。
ベテランが抜ければ、積み上げた知恵もまるごと失われる。新しい人が入るたびに、教える時間も、品質もリセット。業務が人に属人化しているかぎり、再現性は個人の記憶頼みのまま。マニュアルを作り込む時間も、現場にはありません。
現場の「やり方」を、
仕組みにする。
マニュアル・ナレッジを一元管理
業務マニュアル、物の置き場所、締め作業などの定型タスク。バラバラだった「やり方」を、ひとつにまとめます。
ナレッジを、AIが学習
集めた情報をデータベース化し、AIが内容を理解。現場の知恵が、いつでも引き出せる状態になります。
マネージャーの代わりに、AIが回答
従業員の「これ、どうやるんだっけ？」に、AIがその場で回答。店長がつかまらなくても、現場は止まりません。
マニュアルにない事態も、
過去の経験から判断する。
対応ログを記録
日々発生した出来事や対応内容を従業員が入力し、店長へ共有します。
店長がフィードバック
その対応の良し悪しを店長が判断し、現場に返す。判断の基準が、日々少しずつ蓄積されていきます。
過去の判断を、AIが活用
マニュアルにない事態が起きたとき、AIが過去の店長判断や経験を遡り、その場での適切な対応の仕方を提示します。
全ての経験を、無駄にしない。
マニュアル化された手順も、日報に積み上がった店長の判断も、すべてAIが学習し資産に変える。だから、特定の個人に依存する属人化リスクをなくし、誰が対応しても同じクオリティを保てる。人が入れ替わっても、現場の知恵は組織に残り続けます。
現場のために。
人の入れ替わりが速い、5〜10人規模の中小の現場から、大手チェーンまで。
学習させない、という約束。
TOMORI は、テナント分離を前提に設計されています。ある店舗のデータが、別の店舗や、AIモデルそのものに混ざることはありません。「データを学習させない」——これは機能ではなく、契約として守る約束です。