本日 KPI
信頼度閾値 ・ 運用調整
EC 本部が信頼度閾値を運用判断できる情報・操作性が備わっているか、リスクを段階的に取れる設計を検証します。
本日の自動承認率
42%
目標 40% 達成
不満申告率
2.1%
目標 3% 以下
配送遅延件数
0件
完全ゼロ化達成
嗜好マッチング精度
94%
4 週間で +5.8pt
信頼度閾値 設定 ・ 3 段階動線の境界
現在の閾値設定
自動承認: ≥ 0.90
ワンタップ: 0.60 〜 0.89
人手判断: < 0.60
ワンタップ: 0.60 〜 0.89
人手判断: < 0.60
カテゴリ別に閾値調整可能。 鮮魚・肉のような品質バラつきが大きいカテゴリは閾値を保守的に、青果・日用品は積極的に自動化を進める運用判断ができます。
▼ 妥当性確認の論点
StRS-10
EC 本部が カテゴリ別閾値 を運用判断できる情報・操作性が、現場運用に適しているか。
過去 30 日トレンド
AI 品質指標 ・ 監視ダッシュボード
運用責任者が異常検知 / 改善判断を行うに足る指標可視化が備わっているか、説明可能性を検証します。
AI 判断品質指標 ・ 過去 30 日
信頼度 0.9 超候補の受容率
95.4%
目標 95% 達成 ／ 4 週間で +2.3pt
不満申告率
2.1%
目標 3% 以下達成
過去履歴ベース提案率
61%
「いつもの」率向上中
フィードバック還流件数
1,847
学習データ蓄積中
カテゴリ別 品質指標
| カテゴリ | 自動承認率 | 受容率 | 不満申告率 | 状態 |
|---|---|---|---|---|
| 青果(野菜・果物) | 48% | 96.2% | 1.4% | 良好 |
| 日用品 | 55% | 97.1% | 0.8% | 良好 |
| 鮮魚・肉 | 18% | 93.8% | 3.2% | 監視中 |
| 酒類 | 32% | 91.4% | 4.7% | 要対応 |
▼ 学習ループの効果(過去 30 日)
フィードバック還流ループにより、嗜好マッチング精度が +5.8pt 向上。
自動承認率の安全な上昇により、配送遅延ゼロ化を維持しながら人時生産性を向上。
→ 他チャネル(店舗・iAEON)への嗜好データ API 転用検討フェーズへ。
▼ 妥当性確認の論点
StRS-11
「酒類 要対応」のような カテゴリ別アラート が、運用判断のシグナルとして適切に機能するか。