小売・EC企業でAI活用が進まない理由
この番組は、中小小売企業の取締役経験のある2人が、 そのリアルについてゆるくお話しします。
人事に軸足を置いたジェネラリスト、私戸部有利が、 2度のM&A経験がある連続企業家、樋口幸太郎さんに話を聞いていきます。
既に小売企業を経営している方、これから小売ビジネスで企業を考えられている方に、 役立つ情報を楽しく語っていきます。
リテールトーク129回目です。よろしくお願いします。
お願いします。
今日は、ECE企業向けおすすめのAI活用方法という話です。
シルバーウィークでしたね。
シルバーウィークでしたね。
焼けましたね。
めっちゃ焼けました。沖縄行って、海に行って、いろいろ、 外のアクティビティをいっぱいしたんで、焼けましたね。
あれですか、遊園地とか行けるタイプですか?
遊園地はいけるタイプですね。
なんなら、シルバーウィーク前の週も下野子と2人で高楽園遊園地に行って、バイキングに乗って、めちゃくちゃ気持ち悪くなって、三半期間の衰えをすごい感じました。
昔は乗れたけど、今は乗れないってことなの?
一応乗れるけど気持ち悪くなっちゃうんで、何個もは無理だなっていう。
それこそ高校の時とか富士山、山梨出身なんで、富士急ハイランドはよく行っていて、ちっちゃい時から親にも連れられて行ってたんですよ。
そっかそっか、近いですもんね。
40分くらいですかね、実家から来るまで。
富士山がちょうど小学校、高学年くらいの時にできて、すごい好きで乗ってて、高校の時とかほんと延々1日6回とか乗ったりしてましたね。
すごいですね。並んでもう1回乗りたいって言いますもんね。
めちゃくちゃいいですね。その後は結構いろいろできちゃったんで、骨盤調とかああいうのは乗れてないですけど、今は乗りたいと思えないのかもしれないですね、言っても。
私1個もダメだよ、ああいうの。
怖すぎるんですか?
高いのもダメだし、自分がコントロールできない動くものが基本的に苦手で、ベリーゴーランドもあれだし、富士山のハニーハントはギリです。
富士山のハニーハントなんてめちゃくちゃかわいいやつじゃないですか。
そうそう、だからあれがギリです。
えー、うちは下の子がすごい好きで、バイキングも何度も乗ろうみたいなのを、いやもう1回でパパ気持ち悪いから別のに行こうって言って、なだめすかして別のに行き。
8月に北海道行った時、ルッスリソートっていう遊園地付きの宿泊施設ホテルに行ったんですけど、遊園地でもバイキング何回も乗るし、またなんかぐるんと回るコースターみたいなのも何回も乗りたいって言って、もう1回で気持ち悪いんだけどなと思いながら付き合ってやりましたね。
上の子はあんま好きじゃないみたいで、遊園地テンション上がんないって言いますけど、だから人によるんでしょうね、ほんと好き嫌い。
1回チャレンジしたことあるんですけど泣き叫んでおしまいでした。
嫌なら無理矢理乗らないほうがいいでしょうね。何乗ったんですかそんな。
ディズニーランドの暗いやつなんだっけ。
パワーオブテラー。
いや、あの、ジェットコースターの暗いやつです。
ビッグサンダーマウンテンでもない?
なんだろう、暗いところから抜けるやつなんですけど。
ビッグサンダーマウンテンじゃないかな。
ビッグサンダーマウンテン。
あ、そうかな。
ディズニーといえば。
全然無理でした、そして。
これで泣き叫んじゃうんだったら確かに藤山は絶対無理ですね。
あ、スペースマウンテンだ。
あ、違った。
今は無いのかも。
とりあえず無理でした。
ディズニーも最近行ってないから今の話で行きたいなと思いました。
行きたいとなるのが、樋口さんがディズニーに行きたいっていう。
ちょっと人間性を引き出しちゃった。
いや、全然子供と行って楽しめますよ。
マジか。
うち上の子8歳でまだ一度も連れて行ってないんですけど。
行く時は教えてもらおう。
そうですね、僕もちょっと予習していかないと全然分かんなくなっちゃってます。
ストアレコードのAI機能と導入状況
本題行きたいと思います。
テーマはEC企業向けおすすめのAI活用方法ですね。
AI活用、小売とかECの現場で活用って進んでるんですかね。
あんま進んでないのかなっていうのは改めて思いました。
先週シルバーウィークの前に大阪出張行ってきて、
スターレコードのお客さんに会いに行くのと、
石野味方さんのセミナーに出るっていうので行ってきて、
その時にやっぱりAI使ってどういうことをしてますかであったり、
こんなことできるようになったんですけどどうですかねみたいな話をしてきたんですけど、
AI活用に対する期待値はすごい高いけれども、
実際に何やるんだっけみたいなところで止まっちゃってる会社さんが結構多いなと思いました。
やっぱりセキュリティリスクとか、
AIにデータって読み込ませていいんだっけみたいなところの整理が
全然できてない会社さんとか、方針が明確に定まってない会社さんだと、
現場の人も使っていいんだっけみたいなので止まっちゃってるっていうのがかなりありました。
なので社長と話したところで行くとこういうのやりましょうよみたいな話をして、
その場でOKみたいな感じになっている会社だと、
今後進んでいくのかなというのは思いました。
一方で過剰な期待もあるのかなと思っていて、
AIエージェント使って業務を全部自動化して人間に何もやらなくていいんですよねぐらいな、
結構過剰な期待をしてしまっている会社さんにとっては、
できることがあれ資料が自動化できるだけなんだっけみたいな感じで、
しょぼく聞こえちゃうのかなっていうのも思いました。
結構普段から使ってない人もまだまだいるんだなっていう感じで、
特に業務において使ってない方からすると、
どこまでを渡してよくてどういうふうに仕事をお願いすれば、
何がどんだけ効率化につながるかイメージできないから、
セキュリティリスクもあるんでやるのやめとこうみたいな、
そういう感じになってしまっているのはもったいないなと思ったので、
こういうところから自動化してAI使っていくといいですよみたいな話をしながら、
ぬるぬるストアレコードを使ってもらうっていうのを結構各社さんでやってもらっているので、
どういったことをやっているかみたいなのをちょっと話しできればなというふうに思っています。
使っていいのかわかんないみたいなのは言ってやる気がしていつつ、
そこがクリアになったところで使い道わかんないと現場が進めにくいんだろうなみたいなのはすごく理解できます。
ストアレコードを導入している企業さんだとどれくらい使われているんですか?
一応2つAIの機能があって1個目がAIチャット機能みたいなので、
ストアレコードの中にチャット機能が入っていて、
簡単な質問をして答えてもらうみたいなそういう機能と、
MCPサーバー提供してがっつり自分たちで使っているチャットGPTとかクロードとつなげて、
資料作成まで自動化するみたいな両方の機能を提供しています。
AIチャット機能を活用している企業でだいたい半分ぐらい。
半分の会社さんが使っているけど半分の会社さんが使っていないと。
MCPサーバーになるとさらに半分なので、4分の1程度しか使っていないという形です。
お客さんに聞いているとどう使っていいかわかんないし、
そもそもAI使っちゃいけないって言われてるんですよねみたいな感じで止まっちゃってる会社さんが多かったなという感じです。
MCPサーバー経由のデータ集とか前回もお話しした通りチャットGPTダッシュボード作るみたいなところから、
僕らコンサル的に入っている会社さんからすると、コンサル的というかもうBPOをやってるんですよね。
要は輸入許可通知表を取得して、仕入れの金額をスプレッドシートに転記して、
ストアレコードに登録するみたいなそういうことをやってるんですけど、
これもうMCPサーバーないとやるの無理っていうぐらい活用しているので、
そのぐらい便利なんだけれども本当AI活用は冷めきみたいな形なんで、
実務での活用方法ってまだあんまり表にも出てこないので、
定型資料作成の自動化
結構話してる内容であるけれども改めてちょっと紹介したいなという感じです。
現場で日常的に使っていない企業さんが導入するとしたらっていう感じで、
どういう業務使うといいか聞けるといいなと思いました。
1個目はですねやっぱり定型的な資料作成はAIでやった方がいいよねっていうのを
今回の大阪州庁でも結構話していて、それは概ね皆さん同意してもらえるというか、
そこからやりたいねっていう話になりました。
結構大きい会社さんだとやっぱり週次の資料であったり月次の資料、
あとは日報みたいなところを結構細かくちゃんと作っているケースがあって、
現場の方にヒアリングしてもやっぱり毎週月曜日の朝は1時間早く出社して、
2、3時間かけて資料を作って会議に臨んで報告してみたいなことをやっていて、
この1、2時間を本当にデータをダウンロードして、アップロードして、
加工してみたいなそういう時間に使ってしまっているので、
その時間でなんかもっと試作考えたり分析したりみたいな有意義な時間に
費やしたいなっていうのはもうまさに現場の声としてありました。
やっぱりそれもいろんな会社の資料を見ているとやっぱり店舗別、ブランド別、
カテゴリー別、商品別みたいな形で売り上げと売り上げ総利益、
あとは在庫のデータをもとにいろんな形で切って見やすいようにしてっていうのが
一番多い資料の方法だったかなというふうに思います。
すべてAIで自動化、ストアレコード入れて自動化っていうのは
なかなか取れないデータもあったりするんで無理なところはあるけれども、
売り上げ利益、在庫、あとは広告指標みたいなところであれば全部入れられるので、
それを店舗単位、ブランド単位、カテゴリー単位で自動化するっていうのは
簡単に始められるし、何ならうちで受け負うからちょっと体験してみてください
みたいな形で結構営業して回って、目に見えて効果が出るところかなというのは思います。
これ手でやってらっしゃる企業さんだと、ここの時間減るだけでも結構助かりますよね、マジで。
そうなんですよね。もっと言うと逆に言えばAIで作れるところはここまで、
ここまでの資料でいいよねみたいなことが合意できると、
人の手を返さずに数字のトラッキングができるので、
それがいいかなっていう話もしました。
確かに。
発注・在庫アラートとレビュー対応
2個目はやっぱり発注とか在庫のアラート機能っていうのを
ストアレコードの要望としてももらうことが多いんですけれども、
これ実際に実装をストアレコード内に入れようかと思ったんですけど、
アラートの出し方が各社バラバラすぎて、要件をまとめるのが結構難しかったんですよね。
アパレル企業向けにこういう季節要因を考慮した形で出すみたいな会社もあれば、
もう全く定期的に売れる商品なんで、
1ヶ月分の在庫を常に持っておけばいいみたいなそういう会社さんもあるので、
ちょっとアラートの出し方を結構要件定義するのが難しかったっていう形なので、
そうであればAIを使ってもらうと、
今の販売数、直近の販売数とか在庫数を基にアラートに必要なデータっていうのを加工して、
AIが解釈して通知を出すっていうのが簡単にできてしまうので、
こういったところをAIに任せるのはいいんじゃないかなっていうのは思いましたね。
在庫適正に保つために結構目で見る確認が必要だと思うので、
これは完全にAIの方が向いてますよね。
発注の在庫アラートを作ってる会社でよくあるのは、
売れてるものと売れてないものは両方確認する癖はついていると。
よく売れていれば欠品させたくないし、
売れてないものは何でこんなに仕入れちゃったんだろうっていうので見ることが多いけれども、
SKUが多くなってくるとこの中間層を見るっていうのがだいぶ減ってきちゃうので、
この中間層の確認はSKU増えてきたときに結構売上げのボリュームを占める割合が大きいので、
そこをちゃんとチェックするのをAI使って効率化させたいっていうところから、
発注アラートを作るっていうのは結構やってますね。
あともう一個僕らもやろうと思っていてやってなかったけれども、
これはいいなと思ったのはレビューチェック。
ECの味方さんのセミナーに参加してきて、
その中で中川雅七商店さんがレビューの自動化をAI使ってやってますみたいな話で、
これは面白かったなと思いました。
レビューって口コミのあれですよね。
そうです。星いくつ付けて中身を書いてもらうみたいな感じなんですけど、
中川雅七商店さんだと日々発生するレビューのチェックをこれまでは手動で全部取得して、
スプレッドシートに転記して、
レビューの中でも明らかに不良品で書かれちゃったものってこれ不良品なんで、
対応するからレビュー取り下げてくれませんかみたいなことをやり取りすると、
ああそういうことだったら正規品もらったらレビュー取り下げますみたいな、
そういうやり取りをしたりしているんですよ。
それをやるためにレビューを収集して、
目で見ながら、これは不良品だから対応しなきゃいけない、
これは丁寧にコメント返そうみたいなところをやってたらしいんですけれども、
それをほぼ全部自動化するっていうのをやってました。
レビューの収集自体をAIがしてくれて、
AIがそのレビューの中身のコメントを読んで、
対応がいるかいないかっていうのをフラグを立てますと。
そこまでやったらスラックかなんかで担当の方に送って、
担当の方が実際に見てAIが判断したものに対して、
これ対応不要って書いてあるけど実はいるよねっていうのを、
人間がジャッジしたところに入れてあげて、
なんで対応が必要かっていう理由を入れてあげると。
そうするとその前後の対応、
いらないってAI判断したけど人間がいるって言ってたものの理由を見て、
自分で学習して次回から同じ対応ができるように、
同じような内容のレビューだったら対応がいるよねっていう
フラグを立てるみたいな形で、
AIが学習する前提でスプレッドシートの中身も書いて、
運用フローも作るっていうことをやられていて、
結構面白いなっていうのは思いました。
訂正的なこの判断基準を覚えさせていくみたいな感じだと思うんですけど、
私も今、Gmailの対応をAIに覚えさせてて、
その発展系な感じがしているイメージなんですけど、
社長さんでも活用できそうですね、これは。
これは結構そうですね、スターレコード内でもレビューの
自動取得の機能っていうのは順次入れていって、
今だと増増と落点のみ対応している感じなんですけども、
やっぱりレビューの内容って日々の店舗運営であったり、
商品企画にも深く影響があるところなので、
ちょっとこのやり方参考にしながらレビューの収集と、
対応の用費の判断、
あとは商品企画にどのように活かせるかみたいなところをまとめていくのも、
面白い使い方なのかなっていうのは思いました。
AIを使った経営計画の作成
次が、最近僕がやったんですけれども、
経営計画の作成はめっちゃ楽になりましたね。
小売とかCECの企業だと、
経営計画って売り上げと売り上げ総利益と
営業利益決めれば終わりじゃなくて、やっぱり仕入れと在庫のバランスも
格付きごとにちゃんと作る必要があると。
結構このAIないときにやってたら、
格付きで見ると、仕入れと在庫の金額がおかしいことになっていて、
あれこれだと在庫全然ないのに、
売り上げすごい立つことになっちゃうよねみたいなのが、
歪みができちゃう月日とかがあったりしたんですよね。
っていうのを修正するのも結構大変で、
そもそもの前提となる売り上げ目標が
120%で組んでたけど、もうちょっといけそうだから140%にしよう
みたいにしたときに、全部計算して
調整してみたいな作業を同じようにやると、
ものすごい大変だったと。
これをさらにブランド別とかカテゴリー別みたいなのを作っていくと、
いよいよその修正作業が整合性取れないみたいなことが結構あったんですけど、
この辺りやっぱりAI得意ですね。
数字を読み込んで整合性取れるように修正してとか、
120って言ってたけど140%でもう一回作り直してって言うと
パパパーっと作ってくれるんで、
これは結構経営企画部の方で、
ここが季節労働者としてすごいやってる方には
かなり便利になるのかなというのは思いました。
特にアパレルとか季節ごとの売れ方とか、
2月、8月はへこんでとか、
カテゴリー構成も考えながら何回も直す
みたいなのはなんとなく想像できるので、
確かにAIだな、これは。
やりますね、そう、AIなんですよね、ここは。
大元となるストーリーを決めて、計画の前提となる売上の成長率、
仕入れの金額、あとは売上総利益と
限界利益と影響利益率みたいなところの
数字を固めてあげて、なんとなくそういう風になるストーリー
みたいなのも入れてあげて、こういう前年度は
2月にちょっとセールしすぎて、あらりが大きくマイナスになっちゃったけれども、
そこは売上はへこむけれども利益率が上がる
みたいな、そういう設計をしてあげて、
それを口頭というか文章で伝えてあげれば、
そういうストーリーに沿った内容を作ってくれるので、
ものすごい便利かなという風に思いました。
でもAIに任せちゃいけないなっていうのは、
経営計画の方針を全てデータを元に作ってよっていうと、
結構トンチンカンな計画になっちゃったり、
あとはぞぞの比率が高すぎるんで、
自社比率を30%に伸ばしますみたいに言ってるけれども、
中身が伴ってないみたいな形になっちゃったりするので、
結構そこは人間の意思と判断みたいなのが
まだまだ必要かなっていうのは、改めて、
ちょっと得意な部分と不得意な部分っていうのは明確に出るような
作業かなっていうのは思いました。
ソワロンを作るっていう感じに留めれば結構いけてるのかもしれないですね。
メルマガ・ブログのコンテンツ自動化
最後は、最近MCPサーバーすごい活用していただいている
ストアレコードのクライアントさんにインタビューをして、
何使ってますかみたいな話をしたら、面白い事例として、
メルマガットブログの配信内容を自動化してますと、
ストアレコードのMCPサーバー経由で、
商品ごとの販売数と在庫数を取得した上で、
この時期にはこういう商品を紹介するのがいいよねっていうのを
去年のマーケティングデータみたいなブログの記事みたいなのを読ませて、
経路の日に合わせてこういう商品を紹介しようみたいのであったり、
父の日、母の日のタイミングだとこういう商品を紹介して売れていたからこうしようみたいなところを、
ちゃんと在庫があって販売も伸びているような商品を元に
自動で作るっていうこともやっているっていう話でした。
そういう感じでやっていたら、今まで週に1回しか配信できてなかったメルマガを
週5回配信して、読み物的なコンテンツとして落とし込んでいて、
っていう風にやったら開封率も売上も落ちずに、
売上むしろ上がる方向につながっていたので、すごい良かったっていう話をしてました。
ブログについても1日に1本かな、コンテンツを配信するようになって、
Googleディスカバーに掲載されて、1.6万クリックぐらいされて、
ものすごいサイトの流入も跳ね上がったみたいな話もされていたので、
結構ここも売上アップにつながる事例としては、すごい面白いなっていうのは思いました。
これ私もメルマガ作る君っていうジェムを作って活用してるんですけど、
そんな精度を上げられてないんですけど、すごいですね、ちゃんと効果につながっているのはすごい。
やっぱ作ってますからね、僕もメルマガほぼ自動でクロードとかに作ってもらってるんですけど、
まだそこまでやりきれてないんで、過去のメルマガを読ませて、
こういう感じで作ってみたいな感じですね。
1回作るまでやるんですけど、その後のブラッシュアップをちゃんと回すっていうのが大事だなって私は今気づきました。
まず一つの業務からAI活用を始める
資料作成、発注在庫アラート、レビューチェック計画作成、
ブログメルマガの配信内容の自動化みたいな感じですね。
確かにこの辺は始めやすそうだし、一気にこれをバババッと始めるってなると、
それはそれでハードル高そうだから、まだAI活用されてない企業さんだったら、
ここだけは使ってみようって言って、一個やり切るっていうのをやってみるといいかもしれないですね。
やっぱりそう考えると定型資料の自動化っていうのは一番いいかなと思っていて、
効果を感じてもらいやすいし、こういうことができるんだみたいな形で、
そこから応用編として発注在庫アラートなんか応用を聞きますし、経営計画の作成なんかも、
この定型資料の自動化からの応用で考えていけるのかなっていうふうに思うと、
定型資料の自動化からやってもらうのがいいかなというのは思ってます。
やっぱりこれ改めて思うのが想像力の限界。
上に立つ人の想像力、AI使うとこういうことできるよねっていう、
想像力の限界が活用の限界値になっちゃいがちなので、
この想像力の限界をキャパシティー上げていくにはやっぱり日頃使ってみないとっていうのはあると思うので、
日頃使いながらあとは外部の情報にちょこちょこ触れて、
こういうことできるんだみたいなところを蓄積していくと、
だいぶ活用が進んで、生産性が相当上がるんじゃないかなというのは今思っているところです。
ありがとうございます。
今日は1C企業向けおすすめのAI活用方法というお話でした。
ありがとうございます。
ありがとうございます。
ディテールトーク、ここまでお聞きいただきありがとうございます。
番組の詳細欄にGoogleフォームのURLがあるので、
質問やメッセージはそちらからお送りいただけると嬉しいです。
番組内でご紹介させていただくかもしれません。
次回もぜひよろしくお願いします。