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るが、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、あくまでツールを利用する人の判断に委ねており、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た。
こういった課題を自動で診断するAI機能が搭載されることで、人手を介さず自動で各種在庫診断が実施できるようになる。機能の開発にあたっては、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、同 飯塚博幸准教授の協力のもと、共同研究を実施。
さらに、サンスター他、数社の協力を得て、実データでの評価作業を並行して実施し、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。共同研究と研究成果を実装した製品・ソリューションは、実務での適用検証作業を実施し市場への早期の投入を目指すという。
現在の製造業・流通業では、扱う商品の増加や、グローバル展開など市場ニーズの多様化により、適切な在庫管理が非常に難しい状況にある。過剰な在庫を抱えることによるムダなコストの発生、在庫不足による機会損失などのリスクなどがあり、いかに適正な量の在庫調整を行うかが大きな課題となっていたと同社は説明する。
こうした課題に対し、PSIP「（Production／Purchase）、S（Sales／Shipment）、I（Inventory）」情報を素早く可視化し、商品毎の傾向を分析して問題在庫を迅速に把握することができる在庫管理ソリューションであるPSI Visualizerを2008年4月から販売している。
PSI情報と在庫評価を行う各種KPIを分かりやすく可視化できることが特長であり、多彩なグラフ表現と高い操作性から、極めてユニークな在庫専用評価ツールとして高い評価をいただいており、市場への投入以降、国内外の企業約100社に導入実績がある。