分析したい対象や条件を整理。「どのような人が・どこで・何を買っているか」を軸に、年代・性別・エリア・商品カテゴリなどの分析条件を設定。
地図・人流・購買データを、
AIから自然言語で。
・ジオテクノロジーズ固有データを自律活用するAIエージェント群。
・AIエージェント連携のオープン標準「A2A」に対応。
・外部の生成AIや業務システムから直接呼び出し連携可能。
GeoTechAgent®は、地図検索・商圏分析・購買分析・地理空間分析・画像分析などを
支援する自律型AIエージェントです。
自然言語で依頼するだけで、対象地点の座標特定からデータ抽出、分析、作図まで、
複数の処理を自動で連携・実行します。
A2A（Agent2Agent）プロトコルによる外部AIとの連携に加え、
分析結果の根拠提示、文脈の引き継ぎ、操作履歴の記録にも対応。業務で安心して活用できます。
※GeoTechAgent は当社の登録商標です。
こんなことでお悩みではありませんか？
小売の出店判断
商圏の来訪者を属性別に
分析・レポート化したい。
購買分析
どんな人が・どこで・何を・どれだけ購入しているか知りたい。
モビリティ・物流
ルート探索・距離算出を
自律実行させたい。
インフラ・道路管理
走行画像から道路標識を認識し
位置ごと把握したい。
GeoTechAgent®は、自然言語で依頼するだけで、地図・人流・購買データを横断分析。必要なデータと分析手法を自動で選び、結果を返します。
※画像クリックで拡大表示されます
購買・顧客分析
来訪（人流）×購買から、トレンド・競合・ペルソナを分析。結果をレポートや図表にまとめます。
人流・購買データの統合分析
レシート購買データと属性付き人流データを結合。自然言語で依頼するだけで、多面的に分析します。
地図・人流を活用した計画支援
地図・交通量・人流データを統合し、配送ルートの最適化、拠点選定、需要予測を支援します。
走行画像AI（VLM解析）
自然言語で走行画像を検索。道路標識の認識や安全性の解析結果を地図上に表示します。
まずはお話をお聞かせください。
貴社のビジネスにどう役立つか、
客観的な視点でアドバイスします。
GeoTechAgentはこんな場面でご活用いただけます
店舗開発担当者の出店計画に。
候補地周辺の通行量や滞在時間を時間帯・曜日別に把握し、集客ポテンシャルを評価。
人流・属性データに基づく精緻な出店戦略の立案を支援します。
営業戦略を裏付ける購買動向把握に。
来店状況・購買データ・位置情報を掛け合わせ、売上の変動要因や購買行動を分析。
移動軌跡や滞在データから、来店頻度や他店舗との買い回り傾向を把握します。
効率的な配送計画に。
交通状況や車両の動態データなどを活用し、道路事情を考慮した複数目的地の最適な巡回ルートを算出。
物流・配送業務の効率化とコスト削減を実現します。
GeoTechAgent® 3つの特長
自然言語による自律型処理
自然言語で依頼するだけで、外部拠点の座標特定からデータ抽出。高度な分析、作図まで、複数のステップを自動実行します。
オープン標準「A2Aプロトコル」準拠
AIエージェント間の連携を支える「A2A（Agent2Agent）プロトコル」に対応し、外部AIとの連携が可能です。
「安心して任せられる」AI-Ready設計
分析結果の判断根拠や候補の提示、文脈の引き継ぎ、操作履歴の自動記録など、業務で安心して利用できる仕組みを備えています。
事例
PoC想定ユースケース 購買分析エージェントの活用例
顧客課題
小売事業者では、POSデータなどから自社の売上、購入商品は把握できても、来店前後の行動や他店との買い回り動向までは十分に把握できていなかった。
また、「どのような人が・どこから来店し・何を購入しているか」を横断して分析するには、複数のデータやツールを扱う必要があり、専門アナリストへの依存が大きかった。
そのため、店舗・商圏ごとの購買傾向を迅速に把握し、品揃えや販促施策の検討に活かすことが難しいという課題があった。
アプローチ
ステップ1
ステップ2
「30代女性がよく買う商品は？」など、知りたい内容を自然言語で依頼。専門的な抽出条件やクエリを作成せずに分析を開始。
ステップ3
AIが人流データとレシート購買データを自動で結合。トレンド・競合・ペルソナなど、目的に応じた複数の分析軸を組み合わせ、根拠付きのインサイトレポートや図表を生成。
実施内容
・売上・購買トレンド分析
・メーカー・ブランド分析
・競合ブランド比較
・顧客属性・ペルソナ抽出
・来訪×購買の連結分析
実施結果
レシート購買データと属性付き人流データを掛け合わせることで、購入商品だけでなく、来店者の属性や来訪エリアを含めた消費行動を可視化。
従来は専門アナリストが複数のツールを用いていた分析を、自然言語で依頼するだけで実行できるようになり、店舗施策の検討に必要な分析を効率化した。
