PSI Visualizerは、豊富な可視化機能と評価機能から問題在庫を発見抽出する機能を備えている。しかし、アラート（問題在庫の判断指標）の設定やアラートにより抽出された問題候補アイテムの最終的な判定や、問題の箇所特定、PSIバランス悪化の原因推定までの一連の作業は、人の判断に委ねていた。そのため、扱う商品が多いほど作業負荷がかかり、また判断する人により問題抽出にバラツキがでてしまうケースも見受けられていたという。こういった課題を、自動で診断するAI機能を搭載することで、人手を介さず自動で各種在庫診断が行えるようになることを目指すという。

　この機能の開発にあたり、長年AI技術の研究に取り組み、企業との共同研究実績も豊富な北海道大学大学院自律系工学研究室の山本雅人教授、飯塚博幸准教授と共同研究を実施すると発表した。さらに、サンスターなど、数社と協力し、実データでの評価作業を並行して実施することで、PSI情報の振る舞いの違いによる判定パターンの業種業態別の評価を行うとしている。