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UB-I — Uberall Intelligence

全店舗の「店舗情報」と「クチコミ」を、 AIがひとつの画面で最適化する。

店舗情報の更新・クチコミ返信・投稿。多店舗を抱えるブランドで、これらを人力ですべて回すのは限界があります。
UB-I(Uberall Intelligence) は、Uberallに蓄積された全店舗のデータを学習し、担当者に代わって 「守る(Protect)/整える(Streamline)/攻める(Grow)」 の3領域を24時間自律稼働。
担当者は生成された内容の判断と承認だけに集中できるようになります。

Multi-store Reality

店舗数が増えるほど、
人の力では追いつかない。

店舗運用の現場で、いま起きていること。
UB-Iはこれらの構造課題そのものを解きにいきます。

  1. 課題01
    UB-I: 検知

    致命的な1件のクチコミを、見逃している。

    膨大なクチコミに埋もれ、対応を急ぐべき否定的なクチコミへの気づきが遅れる。
    悪評を見た人は声を上げず、静かに別の店を選ぶ。

    現場で起きていること
    • 星1クチコミに気付くのは、SNSで拡散されてから
    • 平均★の低下は、月末レポートで初めて把握
    • 「衛生・接客」など致命的な話題ほど対応が遅れる
    見えないコスト
    • 否定的なクチコミを見た人の大半は声を上げず別店舗へ
    • 1件の極めて否定的なクチコミが、何百という来店機会を奪う
    • 気付いた頃にはSNSなどで炎上しているリスクも
  2. 課題02
    UB-I: 返信生成

    ブランドは一つ。伝え方は、店舗の数だけある。

    複数ブランド・複数業態・数百の店舗。クチコミへの返信も投稿のトーンも、ブランドごと・店舗ごと・担当者ごとにばらついていく。
    その一つひとつが、ブランドの印象を決めていく。

    現場で起きていること
    • 店舗Aは丁寧語、店舗Bはカジュアル。同じブランドと思われない返信
    • 担当者が変わると、返信のトーンも文面もバラバラに
    • 本部が策定したブランドガイドラインが、現場まで届かない
    見えないコスト
    • 「同じチェーンでも印象がまるで違う」= ブランド毀損の主因
    • 崩れた顧客体験は、レビュー・SNSで 長期間残る
    • 品質の担当者依存が、退職、異動で連鎖的にリスク化
  3. 課題03
    UB-I: 更新提案

    手作業の更新が、人の限界を超えている。

    祝日の営業時間変更やローカルSNSの発信など、店舗数×媒体数×日々の情報鮮度が、手作業で追える範囲を超えている。

    現場で起きていること
    • 営業時間をひとつ変えるだけで、店舗×媒体×ブランドの数だけ更新が発生する
    • GW/お盆/年末年始のたびに担当者が張り付いて処理
    • どの店舗のどの媒体が最新か、把握できていない
    見えないコスト
    • 営業時間ズレ・電話番号ミスが顧客クレームに直結
    • 「休業日に来店」の顧客ロスが リピート離脱率 を押し上げる
    • 更新工数が本部と店舗の対立要因にもなり、運用に亀裂

UB-Iは、これらの構造課題を 守る/整える/攻める の3つのAIマネジメントで解きにいきます。
検知し、優先度を整理し、承認された内容を全店舗へ反映する、その一連の運用をひとつの画面で。

Three Managements

UB-Iが実現する、
3つのAIマネジメント。

クチコミ保護、運用自動化、成長支援。UB-Iは「守る」「整える」「攻める」の3つの役割で、
多店舗運用に必要な業務を体系的に代行します。

🛡
01 / PROTECT

守る Protect

クチコミリスクの排除とブランド保護。致命的な1件を見逃さず、ブランドトーンを保った自動返信で、評判悪化を未然に防ぎます。担当者の目視ではカバーしきれない領域を、AIが継続的にウォッチ。

収録機能
  • 見逃せないクチコミを、最優先で届ける
  • あなたのブランドの言葉で、クチコミに自動返信
Protectの2機能を見る
02 / STREAMLINE

整える Streamline

全店舗の一元把握と運用自動化。顧客満足度を1画面で捉え、祝日・繁忙期の更新を先回りで提案。1店舗から1万店舗まで、規模を問わず同じ操作体系で運用できます。

収録機能
  • 全店舗の顧客満足度を、ひとつの画面で把握
  • 祝日や繁忙期の情報更新を、先回りして提案
Streamlineの2機能を見る
🎯
03 / GROW

攻める Grow

顧客の声の資産化と地域密着型マーケティング。クチコミを改善ヒントに変え、地域トレンドを反映したローカル投稿を自動生成。本部主導の統一感を保ちながら、店舗ごとの地域個性も打ち出せます。

収録機能
  • クチコミの声を、ビジネスの改善ヒントに変える
  • 地域のトレンドを読んで、SNS投稿を自動で作成
Growの2機能を見る
01 / Protect

守る Protect

クチコミリスクの排除とブランド保護。

見逃せない1件を最優先で届け、返信はブランドの言葉で。

守る - 01

見逃せないクチコミを、
最優先で届ける。

対応を急ぐ否定的なクチコミや、影響度の高いクチコミを自動で検出し、最優先で通知します。膨大なクチコミに埋もれた「致命的な1件」を、見落としによる評判悪化を招く前に、担当者の元へ。

AIリスク検知システム 即時アラート ブランドダメージの未然防御
24h の全クチコミ 1,247 → AIが自動仕分け
UB-I 影響度で自動仕分け
Critical 衛生管理の指摘 「厨房が…料理が冷たかった。二度と行かない。」
渋谷店★☆☆☆☆
High スタッフ対応 「注文取り違え。謝罪もなく残念。」
新宿店★★☆☆☆
Medium 予約導線の不備 「WEB予約が取れず電話も繋がらない。」
池袋店★★☆☆☆
守る - 02

あなたのブランドの言葉で、
クチコミに自動返信。

各ブランドの口調・トーンを学習し、定型文のコピペではなく、自然で魅力的な返信を自動生成します。丁寧さ・親しみやすさ・ブランド用語の配合をチューニングでき、クチコミ対応の工数を大幅に削減します。

Brand Tone Profile
Brand A
Brand B
Brand C
丁寧さ Politeness80%
親しみやすさ Friendliness60%
ブランド用語 Brand Lexicon90%
Auto Reply Preview
K. Tanaka / Google レビュー ★★★★☆
商品の発送がとても早くて助かりました!でも梱包が少し雑だったのが残念です。
UB-I が Brand A のトーンで返信を生成中…
UB-I Auto Reply
お客様、この度は投稿ありがとうございます。発送スピードにご満足いただき光栄です!梱包についてはご期待に沿えず申し訳ございません。今後の改善に努めます。
生成時間 1.2 秒 トーン一致率 96%
02 / Streamline

整える Streamline

全店舗の一元把握と運用自動化。

顧客満足度を1画面で捉え、更新を先回りで提案。

整える - 01

全店舗の顧客満足度を、
ひとつの画面で把握。

顧客の感情傾向を一元的に把握できます。ダッシュボード上で満足度の分布を可視化し、悪化傾向のエリアを早期に発見。チェーン全体の評判管理を効率化します。

CSAT Gauge — 全店舗平均
CSAT 4.8 / 5
肯定的な感情 89% / 前月比 +2.4pt
🏢施設・設備
100
😊ポジティブ
🍽️料理
67
😐ニュートラル
💴価格とコストパフォ…
50
😐ニュートラル
💬サービス・スタッフ
33
😕やや低い
待ち時間
0
😞ネガティブ
🥤ドリンク
-
💭データなし
整える - 02

祝日や繁忙期の情報更新を、
先回りして提案。

過去データをもとに「祝日が近いので営業時間を変更しますか?」といった提案を先回りで行います。担当者は承認するだけで一括変更が走り、情報の更新漏れによる顧客の混乱を防ぎます。

AI
⚠ 提案 — Golden Week 対応
来週の祝日に向け、対象 500 店舗 の営業時間を [休日パターン] へ一括変更しますか?
承認する 後で確認
AI
✓ 実行済 — お盆期間の営業案内
287 店舗 の営業時間を お盆パターン に変更、全媒体へ同期完了。
同期完了
2026年5月 の運用カレンダー AIが自動監視中
27
28
29昭和の日
30GW営業
1Today
3憲法記念日
4みどりの日
5こどもの日
6GW明け
7
8
11
15
17
先回り提案 実行済
03 / Grow

攻める Grow

顧客の声の資産化と地域密着型マーケティング。

クチコミを改善ヒントに、地域トレンドをローカル投稿に変える。

攻める - 01

クチコミの声を、
ビジネスの改善ヒントに変える。

「新商品○○への好意的な声が増えている」など、全店舗・全チャネルのクチコミから具体的なインサイトを抽出してレポートします。メニュー改善や販促の判断材料になります。

全店舗のクチコミ 1,240件/週
Positive 新商品の味が最高だった。素材の甘みが引き立ってる。
Negative 待たされた…もう少し早く出してほしい。
Positive 美味しかった、また来たい。新商品リピート確定。
Neutral 普通。可もなく不可もなく。
Positive 接客が丁寧で気持ちよかった。
新商品「◯◯」センチメント傾向 過去4週
↗ ポジティブ +38%
頻出キーワード(今週)
新商品+142 また来たい+68 接客+51 コスパ+34 待ち時間-22
💡
提案: 新商品の反響が拡大中。SNS投稿とレビュー返信に活用すると再来店率向上が期待できます。
攻める - 02

地域のトレンドを読んで、
SNS投稿を自動で作成。

各店舗周辺のローカルイベントや季節の話題をAIが特定し、ブランドガイドラインに沿ったSNS投稿文を自動生成します。本部主導でありながら、地域密着型のマーケティングを実現します。

Context Signals 渋谷店 / 2026-08-03
📍 地元夏祭り / 徒歩3分 HOT
☀️ 猛暑日 34℃ HIGH
🔥 SNSトレンド #かき氷 +218%
🕒 土曜 / 16時ピーク 予測 PEAK
🎯 近隣類似店で +38% 反響 BENCH
Auto-Generated Post 投稿予約待ち
Instagram Facebook GBP
本日の夏祭りに合わせて、期間限定「特製かき氷」始めました 🍧
本日16時からの夏祭り、店内で涼みながらお楽しみください。渋谷駅から徒歩5分。
#夏祭り #渋谷グルメ #かき氷 #地域情報
投稿予約 8/3 (土) 14:30 AI Generated
AI Command Center

すべての店舗運用を、
ひとつの画面で。

app.uberall.com / dashboard
  • Streamline 整える 店舗情報・営業時間・特別営業を、1つのマスタで統一。差分検知+承認フロー付き。
  • Analyze 分析する 顧客の声から頻出キーワード・感情傾向を集約。改善アクションへの示唆を返す。
  • Publish 発信する ソーシャル投稿・返信・情報更新を全媒体へ、承認後に即時配信。
Why UB-I

なぜ、UB-Iが選ばれるのか?

従来の手動運用と、UB-IによるAIメソッドの違い。
多店舗運用の4つの主要業務で、選ばれ方が変わります。

業務
従来の手法
UB-I AI メソッド
[ クチコミ監視 ]
手動で全店舗を巡回確認
危険な声だけをAIが即時通知
[ 返信対応 ]
定型文のコピペで冷たい印象
ブランドトーンを反映した自然な自動生成
[ 店舗情報更新 ]
変更漏れによるクレーム発生
カレンダー連動でAIが先回り提案
[ SNS発信 ]
全店共通の無難な本部投稿
地域イベントに合わせたローカル投稿の自動化
Local Implementation

国内導入で、気になること。

UB-I導入にあたり、多店舗展開ブランドの本部担当者様から実際にいただくご質問に、事前にお答えします。詳細な仕様書・SLA・セキュリティ資料は個別にご送付いたします。

Q.01
導入から本番運用まで、どれくらいの期間がかかりますか?

標準構成であれば、初期設定・既存データの移行・店舗単位への展開・現場向け研修まで含めて 最短1週間〜で本番運用を開始できます。カスタマーサクセスが伴走し、既存の運用フロー(本部→エリア→店舗)を変えずに運用が可能です。

1 week〜
Q.02
問い合わせや運用サポートは、日本語で対応してもらえますか?

日本の総代理店である株式会社リカバリーが、日々の問い合わせから運用サポート等まで担当します。本社ツールを「英語UIのまま渡す」ような運用にはなりません。

Native Support
Q.03
AIの自動処理は、どこまでを勝手にやりますか?
承認フローに組み込めますか?

Uberall / UB-I の自動処理は 「担当者の承認後に反映」を原則 としています。返信文の生成・掲載情報の更新・SNS投稿など、外部に出る内容はすべて承認フローを通過。

Approval-First
Q.04
情報システム部門への説明資料として、
セキュリティ要件は満たせますか?

SOC 2 Type II を取得。 ロールベースの権限管理・全操作の監査ログ・保存データの暗号化(AES-256)・通信のTLS保護・定期的な脆弱性診断に対応しています。

SOC 2 Type II
Q.05
連携している媒体はどれくらいありますか?

Google/Apple/Bing/Facebook/Petal Search等、国内外28媒体以上に対応。新規媒体の追加も随時行なっています。

28+ Media

店舗数別のプラン・最低契約単位・費用の考え方は、店舗規模と運用体制をお伺いした上で個別にご案内します。

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顧客の声の中にある。

レビュー管理から、全店舗の自律的なマーケティングへ。UB-Iがあなたのブランドの成長を加速させます。ご相談は無料です。