導入事例

弊社はアパレルです。セグメントとしては高齢者の方向け、70歳以上ぐらいの方をメインにやっております。今は自社のPB、プライベートブランド中心で、元々はセレクト型でしたが、この2〜3年でSPAに変えていくというところで、だいぶ売上に占める自社ブランドの割合も多くなってきました。今後もそちらに伸ばしていって、メーカー直販のような形を取っていこうとしているところです。

お客様は、着られる方は高齢者の方ですが、買われる方はそのお子様ですね。50代ぐらいのお客様が、自分の親御さんのために買われるという購買がほとんどです。

我々はこれまで、高齢者の方のモデルを何人か抱えていて、自社のクリエイティブを作って売るということを強みとしてやってきました。高齢者モデルを自社で持っていて自社撮影までできるという会社は、あまりなかったんです。

ただ、生成AIが出てきて、そういうクリエイティブの差別化が結構難しくなりました。普通に高齢者の方の画像をAIで作れてしまいますし、誰でも安価なコストで作れるようになりましたよね。広告のチューニングもそうです。楽天のRPPなども、これまでは社内に担当者がいたり、強力なパートナーがいてノウハウでガリガリ調整できたところが、AIが出てきたことでみんなが平均的にできるようになります。上も下がるし下も上がって、標準化していくわけです。

ECの一番のデメリットは、模倣しやすいことだと思うんですよ。昔から商品ページをそのまま真似されるということはありましたが、過去は一定、模倣にもコストはかかっていました。Photoshopが使えないといけないとか、デザイナーがいないとページが作れないとか。それが生成AIになると「うちの商品でこれと同じような構成を作って」で終わってしまいます。模倣コストさえもゼロに近くなったとなると、もうそういう争いではないな、と感じました。

テクニックを持っているとか、先に情報を持っているというのは本当に一時的なアドバンテージでしかなくて、勝ち切ることにはなりません。そうなると思考の枠組みをガラッと変えないといけませんし、よりクリエイティビティのあることをやっていかないといけません。

我々は人を結構抱えている方だと思うのですが、その人たちに機械でもできることをやってもらっていたら、それは重荷でしかなくなってしまいます。早く手放して、人にしかできない想像力を発揮することや、お客様に向き合うことに時間を作らないといけないと考えました。

なので、AIは「やったらアドバンテージがある」ではなく「やらないと終わる」「必須科目だ」という感覚です。それで今年、3月から期が始まるのですが、会社の大きな目標として「業務を50%AI化する」を掲げました。

もちろん本当に50%やろうとは思っているのですが、「10%」と言ったら、多分ちょっと置き換えるぐらいで終わってしまいます。半分ぐらい変えられるよね、とまず蓋を外す意味で、あえて大きな目標を掲げているという感じですね。

一番使っているのは、やはり売上レポートを出すときですね。全部のデータがストアレコードにあるのがいいなと思っています。あとは在庫が見られるところです。

本店サイトでブログ記事を書いているのですが、記事を書くときの商品のリストアップに使っています。どの商品を紹介すべきかというときに、在庫数をMCPで取ってきたり。楽天で売れている商品×在庫数が見られるので、売れていても在庫が減っていれば「紹介すべきではない」という判断ができるんです。

以前は商品開発や商品管理の担当の方に「どの商品を紹介したらいいですか」と聞いていました。そこがもう全部自動でいけるようになった、という感じですね。商品の選定はデータを見て判断するところなので、そこを任せられるようになったのは大きいです。

うちはMDがいて計画を作るのですが、MDが「こういう意図でやっている」という情報は、スプレッドシートに入れていても、なかなか共有されないんです。「見に行ってくれたら分かるやん」「言ってくれたら分かるのに」という世界が、なかなか解消できていませんでした。

セールス側には商品情報がそんなに多くない場合があって、在庫背景であったり「これはもう売り切って終わりたい」といった意図が共有されていません。そうすると、「めちゃくちゃ売れたからガンガンセールしていたけれど、実は在庫のお代わりができなかった」「それならもうちょっとプロパーで売ればよかった」ということが起きてしまいます。そういうセクション間の情報格差の解消に、すごく役立っていますね。

記事を継続的に出せるようになったので、Google Discoverに乗り続けているような状態になっていて、メガヒットで1.6万クリックというものも出ました。もともと在庫が切れている商品が紹介されてしまっていることに気づいて、そこからMCPを導入してさらに精度が上がった、というところですね。

施策自体は当たることもあるのですが、それを再現できるかというと、結局全部つなげて考えないといけません。「セッションは爆上がりしたけれど在庫がもうありません」となると、売上のためにやっているのにKPIは達成してKGIは未達、という話になりがちなんです。そこをバックキャスティングで考えられるという意味で、すごく大事だと思っています。

最近だとメルマガを自動で作れるようになりました。これもよく考えたら在庫データを使っていますね。売るべき商品、売れている商品、最近売れ出した商品、それから「特にこの季節の変わり目は去年これが売れていたので、これを」といったところも回答してくれます。

前までは週1本で出していたのですが、今はほぼ毎日です。この2週間ぐらいは毎日出せるくらいになってきました。ちょうど20周年記念や敬老の日などイベントが立て続いているので、ちょうどいいなという感じです。前だったら「2つ重ねてやるのはちょっと」と思っていたはずですが、今はどれだけイベントが重なっても対応できるなという感覚があります。

特にシステムにするわけでもなく、Claudeに「この時のメルマガを作りたい」と言ったら作ってくれます。「前に出したあのメルマガをまたやりたいんだけど」というところからスタートして、過去の配信と効果も読ませて、という形ですね。

Claudeで作って、EXEファイルにしてポチッと押したら起動できるようにしています。リアルタイムで更新したかったので、5〜10分に1回データを取得するようにしていますね。

社内でずっと表示しておきたい、意識を上げるために数字を見せたい、という話から依頼して作ってもらいました。デイリーで今日売れているトップ10を出したり、翌日の進捗も引っ張ってきたり。全部ビジュアル化して掲示しているので、「この前言っていた予算達成、これぐらい行くな」というのがみんな分かる状態になっています。

これが毎朝9時ぐらいに、全社のチャットワークに飛ぶようにしています。「昨日はこういう進捗で、スーパーセールでこれだけ跳ねているので要因はこれではないか」と。社内の情報はストアレコードがベースになっている、という形ですね。

そこはみんながいっぱい使っていると思います。以前は全部集計をやっていたので、めちゃめちゃ大変でした。手作業でスプレッドシートにまとめる作業もありましたし。

データの集計や加工は、結構時間がかかるじゃないですか。ExcelでKPIを出すだけで時間がかかって、一定「仕事をやった感」もあるけれど、実は集計しただけだよね、という話になってしまいます。

施策の実行が早くなったなと思います。本当に、分析に取られていた時間が減りました。

上本君はセールスリーダーで、セールス面でもずっと一緒にやってもらっています。高度なところは上本君にお願いしていて、日々の細かいところは社内の人間がやってくれている、という形ですね。

社内では今年からAI担当を決めました。予算を決めて、その中では有料AIを何を使ってもいい、自分たちで課金していいという話をしています。その代わり、1回みんなで共有する場を設けるので、「こういうことをやってこうなった」という知見を落としてくれ、という走り方をしています。3人ぐらいですね、兼任で。

手が挙がらなかったので、僕から「これやって」と指名しました。新しいことが好きな人がいいじゃないですか。愚直にコツコツやるタイプよりも、要領よくやりたいという人。そういう人にアサインして、あとは自分の業務に反映されないと進んでいかないので、相談しながらやってくれています。

大きなミッションは課さず、しかも「3ヶ月だけやってみよう」という形にしました。継続はありだし、その時にやめたければやめてもいいから、と。結局みんな3ヶ月だったことは忘れているので、ずっとやってくれているのですけれど（笑）。めちゃくちゃライトにやっています。

上本君が「こんなことができますよ」と社内に落としてくれるので、イメージが広がると「自分も意外とできるかも」となります。そうなるとみんな自走し出すんです。最近は「自分もAIを有料化させてもらっていいですか、こういう風に使ったら時間が短縮できると思うので」と提案してくれるようになりました。

その人たちにはMCPのつなぎ方だけ最初に伝えて、つないでもらった後は各自で勝手に数字のレポートを分析していますね。

CXからも「こんなことをやりたいんですけど」と相談が来るようになって、割とスタンダードになりつつあります。アレルギーは全くなくなったという感じですね。1年前とはだいぶ違います。以前は壁打ちの相談相手やレビューの返信を考えてもらう程度でしたが、今はつないだら勝手に動いて、加工してレポートまで作ってくれますから。

チームごとに「これぐらい置き換えられるのではないか」「半分これぐらいの時間だよね」というのを月次で報告してもらっています。今は30〜40%ぐらいまで来ているのではないかなと思います。目標が高いので若干進捗が悪く見えますが、思っているより進んでいる感覚はありますね。

SaaSが死ぬと言われているのは、「みんなにいいけど、みんなに良くない」という状況だからではないでしょうか。「ここは見たいけれど見られない」「ここを掘ってほしいけれど無理です」という話になってしまいます。

我々の場合は、どちらかというとデータベースとしての扱いですね。データを収集してくれているので、そこから引っ張ってきて、その先はこちらでやります、と。元として自動で集めてきてくれている部分が一番ありがたいです。そこまで自前でやるとサーバーの安定性も含めてリスクが高いですし、重たすぎますから。

正直に言うと、やっとストアレコードを活用できるようになったな、という感覚です。以前はどうしても汎用のソフトなので「見られたり見られなかったり」「ここがあと一歩」という話になって、お互い「開発をお待ちしております」というやりとりになっていたと思います。今はパパッと自分たちでやれてしまうので、必要最低限の情報を集約していただいて、レビューなどもどんどん蓄積していただければ、こちらで何ぼでもできます。集積するデータの種類と量を増やしていただけたらすごくいいな、という感じですね。

ストアレコードは自社の情報じゃないですか。それ以外に、我々は過去のお客様の声やレビューをたくさん持っているので、そのデータも入れられます。

今までは別々に切り出してきて、数字をやみくもに見ながら仮説を立てるのに結構時間がかかっていたのですが、クロス集計がめちゃくちゃ早いので、データさえ持っていれば、という感じです。商品開発のときも、お客様の声をテキストベースで集計させて「どういう要望が多いか」「それを商品化していいか」と。ストアレコードの類似商品やカテゴリのデータも回して、ヒット商品の確率を上げるということもできるのではないかと思って、今やろうとしているところです。

アパレルは需要予測が本当に難しいので、そこにいかに再現性を持たせるかは、ビジネスがうまくいくための命題だと思っています。

数年前まではセレクト型でやっていたので、楽天で面を取って、売れたら追いかける。餌をバーッと撒いて、売れたものをどんどん追加していくということをやっていました。

でも今はメーカー化しているので、作ったものを売らないといけません。在庫を積んでいるわけですから。以前はセールス・マーケが強かったところが、今はプロダクトを作ったらそれをどう売り切るかという話になります。戦略の組み方がだいぶ変わっているので、データ活用はやらないといけないところなんです。

まずは意識を変えることですね。「やらないと死ぬ」と思ってやらないといけません。

その上で、経営者であれば概要は分かっておかないといけないなと思います。テクニック的なところは上本君や他のスタッフがやってくれるので、「こうしたい」と言えばできるのですが、その「こうしたい」を思いつくかどうかが大事じゃないですか。思考の枠組みを外すというか、「そもそももうExcelだCSVだという話から全然変わっているよね」ということを実感しないといけないと思います。

僕が結構やっているのは、自分の業務、特に経営まわりで「これをちゃんと調べたい」ということに使うことです。たとえば、税理士が出してくる資産表とストアレコードで見ている売上は、会計システムなので少しズレたりするじゃないですか。そこを突合させておかないと、今までは感覚でやっていたんですよね。「まあこれぐらいズレるもんだな」と。でも在庫が絡んでガラッとズレる時は、精神的に良くありません。「思っているより利益が出ていないけれど大丈夫か」となってしまいます。

そういう自分の中でもやっとしているけれど調べる時間がない、というところに使うのが最初は一番いいのではないかと思います。毎月1回、資産表を読ませてKPIを抜き出させる、労働分配率はどうなっているか見てもらう。見にくいから見やすく出して、経営判断しやすいようにしてもらう。その辺で手触り感が出ると、自分で話せるじゃないですか。

「分からないままAIをみんな言っているからいいらしいよ」では、担当者もピンと来ません。AIは間違いなく肝になってくるので、肝のところはやっぱり自分で触って、概念と可能性を理解しておかないとまずいのではないかと思います。だからライトに始めるのが一番いいです。個人でClaudeに課金して、ちょこちょこ使ってみるところからでいいと思います。

追加したいのはCRMですね。楽天と本店ではできることが違うので、CRMこそ汎用だと使いづらいです。今のEC事業者はいろんなモールと自社を全部やっていると思うので、そこは課題だなという感じはします。アウトプットがなかなか出てこないというか、「LTVはこうだけど、じゃあどうするの」で終わってしまうことが多いんです。

でもそこが集約できたら、AIで「ここだけセットとして2回目をプッシュしてみよう」といったMA的なことができるかもしれません。リピートを上げることは本当に大事になってくると思うので、それができるとかなりいいなと思っています。

統合CRMは多くのお客様からご要望をいただいている一方で、個人情報の取り扱いという点で慎重に検討している段階です。まずは正しいデータを集約し、提供していくところに注力してまいります。本日はお忙しいなかありがとうございました。