CartLensピッチデック — AIで物理経済をマッピング

実店舗コマースのための評価エンジン

戦略概要 | 2026年第1四半期

課題

02 / 可視化の欠如

支出の不透明性

銀行はどこで使ったかは示しますが、SKUレベルで何を買ったかについては全く可視性がありません。

監視型価格設定

小売業者は動的AIを使用して、地域の需要やプロフィールに基づいて棚の価格をリアルタイムで変更しています。

手動の疲弊

小売の85%は物理的です。手動のデータ入力は、大規模な普及には向いていません。

命名の混乱

一貫性のない加盟店ラベルにより、Identity Resolutionなしでは自動価格比較が不可能です。

データの罠

消費者はインテリジェンスを求めていますが、従来の特典アプリの「データを販売する」モデルを恐れています。

インフレに不安を感じる買い物客

03 / ターゲット顧客

価値を求める人

支払いすぎているのではないかと疑っているものの、それを検証する方法がない都市部/郊外の世帯（24〜45歳）。明確な答えを求めています：私は公正な価格で手に入れたのか？

プライバシー第一のユーザー

購入履歴を徹底的に保護します。クーポンと引き換えの広告ターゲティングではなく、絶対的なデータ所有権を要求します。

多忙な買い物客

お金と同じくらい時間を大切にします。手動入力や複数のウェブサイトの閲覧ではなく、数秒で価格情報を入手したいと考えています。

市場機会

03 / ザ・テーゼ

32兆ドルのグローバル小売市場

2026年までに、世界の小売市場は32兆ドルを超えると予測されています。その80%（25兆ドル）は依然として物理的な世界に存在し、デジタルインテリジェンスから隠されています。

14%の支出漏洩

市場の不透明性とSKUレベルの透明性の欠如により、平均的な家庭では年間2,400ドルの資本損失が発生しています。

データ・モート（データの堀）

CartLensは、自動化されたニューラル抽出により、従来の調査会社よりも90%安価に高精度な棚データを取得します。

解決策

04 / プロトコル

レシートまたは値札にカメラを向けてください。数秒で、CartLensはすべてのアイテムと価格を読み取り、支払いすぎているかどうか、近くのどこが安いかを教えてくれます。

市場ポジショニング

05 / エコシステム

非対称推論

06 / アーキテクチャ

インテリジェンスルーティング

高速抽出タスクは軽量モデルを使用して、1秒未満のSKU解決と業界をリードする効率を実現します。

神経推論

複雑な複数店舗の監査タスクは、高パラメータ推論を利用して、セマンティックなバリエーションと予算の漏れを解決します。

Geospatial Lattice

07 / データ堀

GPS検証済み

スクレイピングされたAPIではなく、実際の棚データ。

主権

ユーザー所有のデータプロトコル。

ライブ同期

リアルタイムの市場底値検出。

CartAssistant

08 / インテリジェンス

CartAssistantはチャットを超えて行動を起こします。近くのより安い代替品を見つけたり、再入荷を予測したり、バスケット全体を自動的に最適化したりします。

2,400ドルの監査

09 / バイラルフライホイール

$8安い商品を2ブロック先で見つけるなど、検証済みの節約体験が、口コミとコミュニティの成長を促進します。

サブスクリプションモデル

10 / マネタイズ

戦略的ロードマップ

11 / 地平線

主権の最適化

Ultraユーザー向けにアイテムウォッチリスト、底値アラート、統合されたGeospatial Account Logicをリリース。

ネットワーク経済

ピアツーピアのインテリジェンス燃料移転と、商業スカウト向けの一括消耗燃料パックの提供を開始。

エージェント状態の拡大

直接のエコシステムコマースと高忠実度の自動デジタルレシート構築の実装。

予測的自律性

完全な予測パントリー管理システムと、小売業者向けのInstitutional Lattice APIの提供開始。

資金調達

12 / ラウンド

成長予測

13 / スケール

プロトコルに参加する

初期化完了

物理的な経済インフラを構築する。