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どうも、寺田です。 FMクウォンツ82さんからお送りしております。 寺田正信のテラジオということでですね、今回もいただいたご質問ですね、ご回答をしていきたいと思います。
ペンネーム、通りすがりのテラジストさんからいただきました。 以前、寺田さんがAmazon物販の作業をAIで自動化しているとお話されていましたが、
実際にはどのような作業をAI化されているのでしょうか? 具体的に自動化している作業を教えていただければ幸いです。よろしくお願いいたします。
今、クロードコードを導入してですね、細かい作業とかを自動化しているんですけれども、 僕の伝え方が悪かったのかもしれないですけれども、Amazon物販の作業をAIではまだ自動化していないです。
自分の作業っていうんですかね、細かい経理的な作業とか、そういったものをまずは自動化していっているっていうところなんですよね。
AI、物販にまつわるところの自動化っていうのは、これから出てくると思うのでやってはいくんですけれども、
既に外注化してとりあえず回しているような作業とかはたくさんあるので、例えばですけれども、
発注をする上での現時点での在庫数の取得であったりとか、先月の各個衛生別の販売数を月別で集計して管理するとかっていうのも、
AIでやろうと思えばできるんですけれども、現時点ではそれを既に外注化して、その人がセラーセントロールから手動でレポートダウンロードしてやってもらうというのは、
AIで運用する前から自動化していたので、外注化していたので、現時点でとりあえず作業としては回っているんですよね。
そういった作業として回っている分は一旦後回しにしています。
まだ自動化ができていない、作業とか外注化できていないような細かい周辺のタスクとかを中心に自動化していっているということなんですよね。
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なので、具体的にAmazonの物販でいくと、やろうと思ったのが、例えば発注数を決める、先月の在庫数、そして現時点の在庫、
だいたい過去のトレンドを予測して発注数を予測する、つまり発注数を決めるということなんですけれども、
それをやろうとすると、完璧な数字って出てこないと思うんですよね。
思惑というか、セールがあるからセールとか、去年のトレンドにはない要素がいろいろ出てくると思うんですよ。
新商品とかになってくると、なかなか読めない部分もあったりするじゃないですか。
結局そういうのをAIに読み出させるけれども、絶対にその数字でいいかっていうのをある程度一個一個確認していくと思うんですよね。
AIでできた数字を何も見ずに、そのまま代行業者にオーダーをかけていくってなかなかないと思うんですよね。
発注数をミスすると、当然過剰在庫になるか、在庫切れを起こして機械損失を起こすっていうようなことが起きるわけなんですよね。
現状の販売が上がってきているのか下がってきているのかっていうところを踏まえて、数字を見るわけじゃないですか。
それを最終、AIで出してきた数字を鵜呑みにせずに確認していくとなると、その数字でいいかどうかっていうのってパッとじゃわからなくて、
自分が結局過去の数字とか照らし合わせながら、確かにこの数字で問題ないだろうっていうのを確認するってことは、
結局自分で発注数を出しているのと同じなので、要は二度デマをしているんですよね。
最初からその確認という作業をするぐらいだったら、自分で最初から数字として出した方がいいと思うんですよ。
発注数の予測っていうか、今の在庫状況も合わせながら発注数を決めるっていうのは、これはなかなか難しいと思うんですね。
変動要因が多すぎたりとかするので、発注数を読み切るっていうの、しかもこれをAIに完全にお任せで発注するって怖いじゃないですか。
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この辺の発注数を計算していくっていうのは、もちろんその前段階として判断材料となる先月末の在庫、
昨年の月別の在庫をAIで管理シートを作って集計させる。
およそ大体何倍ぐらいになっているのかとか、そういうところの判断材料まではAIでやってもらうといいかなと思うんですよね。
決まっている確定の在庫のやつを出してもらうとか、
あとは今後の過去の販売状況を分析した上での販売予測というところのアドバイスとしてそういうのを出してもらうっていうところまではいいと思うんですけど、
最終の発注数を入力して決めていくっていうのは結局やっぱり自分でやるべきなんですよね。
ここまでの自動化は結局できない。
その前段階の判断材料となる資料を用意するまではできるんですよね。
半自動化というか、今までそこの部分のデータも全部自分で一個一個ダウンロードして集計していたっていう部分は時短になりますよねっていうことですね。
だから現時点でAmazonの物販においての自動化っていうのは難しいかなとは思うんですよね。
ある程度確定した数字を常にどこかで拾ってきて、それを管理シートにまとめ上げていくっていうところは自動化していくべきかなとは思います。
自動化できる作業っていうのは結構難しいですよね。
半自動化のパターンが多いんじゃないかなと思います。
レビューを集計してもらうとか何かそういった部分でしょうかね。
僕がやっている作業の自動化っていうところは本当に経理的な本当に細かいところです。
例えば自分が請求書が送られてきたりとかしますよね。
逆に請求書を送るってなった時に、請求書に送られてくる分、メールもそうですしチャットワークもAPIで連携しているので、
請求書っていうので送られてきたら、それは毎朝AIが朝にルーティン作業でパソコンを切ってでも勝手に読みに行く状態を作っています。
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フォルダに自動的に保存。
5月であれば5月のフォルダに保存とか、6月になったら6月のフォルダに自動的に保存してくれるように設定しているので、
請求書を自分がダウンロードしてフォルダに開いてって保管していく。
そのPDFの例えば名前を会社名に変更するとか、そういうのも全部自分でやっていたわけですけれども、
細かいですがそういうのも全部自動化。
これは完全に自動化です。自分がそういう作業をしなくても完全に自動化。
請求書に関してもその請求書をGメールの下書き、そして請求書のPDFまで毎月何日になったら自動的にメールを作成して保存する。
そこまで完了したら自分のチャットワークのマイチャットに通知として残す。
通知してもらったら自分が気づけるじゃないですか。
そういえばこの作業知ってもらってたなっていうので確認して送信。
確認して送信っていう作業自体を自分でやるんですけれども、そこの前段階まではできるわけじゃないですか。
っていうところですね。
あとは本当に細かいですけど、この間とかも例えばオンライン勉強会やったわけですよ。
オンライン勉強会を収録してそれがZoomで収録したやつってZoomのクラウドに保存されるんですけれども、
この間その作業が発生したので自動化したんですけれども、
Zoomの方に上がったらスキル化したっていう方がいいかな。
そのコマンドワンボタンでZoomから動画をダウンロードしてYouTubeにアップロードして、
名前も変更して、そして会員サイトの方にYouTubeの動画を埋め込んで、
かつ全体チャットの方に登録完了しましたよっていうか会員サイトの方に登録しましたよっていう通知を流すっていうところの一連の作業ですね。
結構自分でやるとめんどくさいんですよ。
忘れちゃって後日になったりとかですね。
なのでそれをコマンド一つで全部そこまで一連の作業をやってくれるというところを自動化しました。
めっちゃ便利ですよね。
あとは毎月自分のブログを更新しているので一つ投稿してるんですよね。
そのYouTubeのURLさえ渡せば、あとはそれをサムネイルをダウンロードしたりまたは作ったりして、
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あとはブログ記事にそれを全部書き換えてというか文章を作ってくれて、そして投稿までしてくれると。
最終内容が問題ないかっていう下書きまで作ってくれてるので、それを確認して問題なければそれで投稿というところですね。
これめんどくさかったわけですよ。
自分のYouTubeのURLを選んでサムネイルをダウンロードして、過去のやつダウンロードして、
GPTにそれをブログ記事化してくださいというのを文字化した生データをコピーして文字起こしした文章をコピーしてそれをGPTに貼り付けて、
文章化してもらったやつをブログの投稿の新規作成を押してタイトル入れて文章入れて、その間に動画のURLを差し込んで投稿っていう作業。
こういうのでもどれだけ短くても10分はかかるんですよね。だいぶ間逆化できたんですけれどもそれでも10分くらいかかったりするわけなんですよ。
それが1分とかで終わるわけじゃないですか。1分も経たずに終わりますよね。
その作業というものを別にしていなくて、ワンボタンでクロードコードにビッて指示するだけで終わりということなんで、こういうのとか。
あとは会計資料をフォルダ自動で振り分けて、それをゼリスさんの方にチャットで送信するという部分とか、
本当にそういう細かい経理作業というものをまずはタスク化していっているというか、自動化していっているという感じですかね。
地味に毎月絶対に発生するような作業とか、自分がその作業を2回以上やるのであれば絶対に自動化した方がいいと思うんですよね。
そういうのをやっていくと本当にやることがどんどんなくなっていくというか、めちゃくちゃ時間が空いていくので。
あとは商品開発の部分とかで反自動化できるようなところをちょっとこれからやっていこうかなというふうに思っております。
なんで、その物販の自動化というのは正直難しいんですよ。
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あくまでもその部分のサポート的な反自動的な部分でその情報を整理してもらうという使い方しかないかなと思っています。
自動的にモーカル商品を見つけてきてくれて、それを分析してやらせるという話なんですけれども。
僕は結局Amazonの商品を検索したときに、検索結果、ライバルの状況、そういった部分を自分の目で僕は見た方がいいと思っているので。
だから全て集まってきたデータだけを見て判断していくというのは困難なので。
その前段階の広報を上げてもらって、それを自分で確認していくという作業室なんですけれども。
そういった反自動的な部分、判断材料を作ってもらうという部分までをAI化、構築していくというのがとりあえずはいいのかなとは思いますね。
要はAIに飲まれてはいけないんですよ。
AIを使うというところで、AIの言っていることを全て鵜呑みにしてやってしまうと、結局現場の判断ができなくなってしまって。
見ないといけない部分を見落として、そういうところで売れない商品を作ってしまうとか、見込みが違うものを作ってしまうというところがあると思うので。
あくまでも現場感は重要なので、そこは意識しつつ、そこに至るまでの判断材料というところの時短という意味では、AIで効率化は非常にできるんじゃないのかなと思います。
ということで、参考になれば幸いでございます。
あと残り投稿数2となりましたので、投稿いただきましてありがとうございます。
引き続きぜひ投稿お願いいたします。
あと2でございます。
では最後に締めたいと思います。行きましょう。
せーの、ティー!