小売・ECのAI活用・自動化

小売・ECのAI活用でできること

商品を仕入れ、お店やネットで販売し、お客様に届けるまでの一連の流れです。

そもそも、なぜその手間が生まれるのかは、小売・ECで、その手間が生まれる理由で説明しています。

1. 商品企画・仕入れ準備

新しい商品の市場調査 / 仕入れ先との契約内容確認 / 商品情報の登録・更新 / 競合商品の価格・特徴調査

• 市場のトレンドや売れ筋商品を自動で探し出す（探し係・新しい商品の市場調査）
• 契約書と過去の取引条件を自動で見比べる（探し係・仕入れ先との契約内容確認）
• 仕入れ伝票や商品カタログから台帳へ自動で書き写す（書き写し係・商品情報の登録・更新）
• ネット上の競合商品の価格や特徴を自動で調べる（探し係・競合商品の価格・特徴調査）

2. 集客・販売促進

広告文やSNS投稿の下書き作成 / お客様の購買履歴からの商品おすすめ / キャンペーン効果の集計・分析 / ネットショップのレビュー管理

• 商品の魅力が伝わる広告文やSNS投稿の下書きをつくる（下書き係・広告文やSNS投稿の下書き作成）
• お客様の過去の買い物から、次に喜ばれる商品を自動で提案する（下書き係・お客様の購買履歴からの商品おすすめ）
• キャンペーンの売上データなどを集計し、効果を見やすくまとめる（まとめ係・キャンペーン効果の集計・分析）
• 新しいレビューや質問を自動で見つけ、担当者に知らせる（見張り係・ネットショップのレビュー管理）

3. 在庫・店舗管理

入荷商品の検品・在庫登録 / 店舗の売上データ集計 / 棚卸しリストの作成 / 欠品・過剰在庫の予測

• 入荷伝票や現物の情報を在庫台帳へ自動で書き写す（書き写し係・入荷商品の検品・在庫登録）
• レジの売上データを自動で集計し、日報や月報にまとめる（まとめ係・店舗の売上データ集計）
• 現在の在庫状況から棚卸しに必要なリストの下書きをつくる（下書き係・棚卸しリストの作成）
• 過去の販売データから、欠品や売れ残りの可能性を自動で予測し知らせる（見張り係・欠品・過剰在庫の予測）

4. 受注・発送

ネットからの注文内容確認 / 発送伝票の下書き作成 / 配送状況の自動通知 / 返品・交換依頼の受付

• ネットショップの注文情報を自動で台帳に書き写す（書き写し係・ネットからの注文内容確認）
• 注文情報をもとに発送伝票の下書きを自動でつくる（下書き係・発送伝票の下書き作成）
• 配送状況の変更を自動で記録し、お客様へ知らせる（見張り係・配送状況の自動通知）
• お客様からの返品・交換依頼の内容を整理し、対応の下書きをつくる（下書き係・返品・交換依頼の受付）

5. 顧客対応・アフターサービス

お客様からの問い合わせ対応の下書き / 顧客情報の重複整理 / クレーム内容の記録・共有 / 満足度アンケートの集計

• よくある質問や過去の対応例から、お客様への返信の下書きをつくる（下書き係・お客様からの問い合わせ対応の下書き）
• 複数の顧客情報から重複や表記ゆれを整理し、一つにまとめる（まとめ係・顧客情報の重複整理）
• お客様からのクレーム内容を記録し、関係部署へ自動で知らせる（見張り係・クレーム内容の記録・共有）
• お客様からのアンケート結果を自動で集計し、見やすい形にまとめる（まとめ係・満足度アンケートの集計）

6. 経理・事務処理

領収書・請求書の読み取り / 売上・仕入れデータの集計 / 経費精算の下書き作成 / 銀行口座の入出金チェック

• 紙の領収書や請求書を読み取り、会計台帳に自動で書き写す（書き写し係・領収書・請求書の読み取り）
• 日々の売上や仕入れのデータを自動で集計し、会計報告にまとめる（まとめ係・売上・仕入れデータの集計）
• 従業員の経費申請内容から、精算書の下書きを自動でつくる（下書き係・経費精算の下書き作成）
• 銀行の入出金記録と帳簿の数字を自動で見比べる（見比べ係・銀行口座の入出金チェック）

小売・ECでよくあるご相談の例

• 例：最新のトレンド商品や、競合店の価格情報を自動で集めて比較する
• 例：お客様の購入履歴から、次に買うと喜ばれる商品をSNSで自動でおすすめする
• 例：入荷した商品の情報を写真から読み取り、在庫台帳に自動で登録する
• 例：ネットショップに入った注文を自動で読み取り、発送伝票の下書きをつくる
• 例：お客様からの「この商品、いつ届きますか？」という問い合わせに、AIが自動で回答の下書きをつくる
• 例：従業員が使った交通費の領収書を写真で撮ると、AIが自動で経費精算の下書きをつくる

小売・ECで、AIに任せられないのはどこですか？

数えていない棚の、本当の在庫を知ることです。

AIが受け持つのは、書き写し・下書き・見比べ・まとめ・見張り・探し出しです。どれも、すでにある情報を動かす仕事です。

同じ商品でも、置いてある場所ごとに別々に動きます。数えるまでは分かりません。

だから「いま何個あるか」は、AIには出せません。数えるのは、いまも人です。

AIが減らすのは、数える手間ではありません。数えた結果から、発注量を出すまでの手間です。