商品説明文を1つ30分。
AIなら100個を1時間で。

商品説明文・在庫予測・口コミ分析。小売業の「手作業の壁」をAIが壊します。

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こんな状況になっていませんか?

新商品のたびに説明文を書くのが大変。Amazonと楽天で書き分けも必要で、1商品に30分以上かかる
在庫が余る月と足りない月の繰り返し。発注判断が「勘」に頼りすぎている
口コミやレビューが増えてきたが、分析する時間がなく、改善に活かせていない
メルマガを出したいが、書く人がいない。配信頻度がどんどん下がっている
ECサイトの商品数が増えるほど、運営作業に追われて戦略を考える時間がなくなる
売上データはあるのに分析できず、勘で仕入れ判断をしている

AI導入で変わる小売・ECの業務

業務導入前導入後
商品説明文作成 1件20〜30分 1件3〜5分
在庫発注判断 勘と経験で週1回 AIが毎日需要予測
口コミ分析 月1回・手作業で3時間 AI自動分析・週次レポート
メルマガ作成 1通2〜3時間 1通30〜40分
カスタマーサポート 1件10〜15分 AI初動2分+人の対応5分

小売・ECでAIが活きる業務

01

商品説明文の一括生成

商品スペックから各プラットフォームに最適化された説明文を1商品3〜5分で自動生成。100商品分を1時間で仕上げ、従来の1商品20〜30分から圧倒的に効率化します。

02

在庫需要予測と発注最適化

過去の販売データ・季節要因から商品ごとの需要を予測し、発注計画を自動生成。過剰在庫や欠品を20〜30%削減し、年間100〜300万円の在庫ロス改善が見込めます。

03

レビュー・口コミの自動分析

数百件のレビューをAIが自動分類し、頻出キーワードと改善要望を数値付きで可視化。月1回3時間の手作業が週次の自動レポートに進化し、商品改善のPDCAが加速します。

04

メルマガ・LINE配信の文面作成

メルマガやLINE配信の文面をターゲット別に自動生成。1通2〜3時間の作成が30〜40分に短縮され、配信頻度を月1回から週1回に増やすことが現実的になります。

05

価格設定・プライシング分析

競合価格と自社原価から、利益率を確保しつつ競争力のある推奨価格をデータで算出。「なんとなく10%オフ」ではなく、根拠ある判断でセール時の利益を最大化します。

06

カスタマーサポートの初動自動化

配送状況や返品など定型的な問い合わせの約60〜70%をAIが24時間自動処理。スタッフは複雑な対応に集中でき、月40〜50時間の対応時間を削減できます。

07

SNS投稿コンテンツの作成

各プラットフォームに最適化された投稿文とハッシュタグを3〜5分で自動作成。1週間分をまとめて予約投稿すれば、毎日の発信負担はほぼゼロで週3〜5回の運用が実現します。

08

発注書・仕入れ管理の効率化

在庫データと需要予測をもとに、仕入先別の最適な発注リストを自動生成。1回30分の発注作業が5分に短縮され、発注ミスや発注忘れも大幅に減少します。

AIを入れたのに、うまくいかない理由

AIで商品説明文を作ったが、全商品が似たような文面になった

汎用プロンプトで全商品を一括処理したため、商品ごとの特徴が埋もれてしまった。結局、人が全て書き直す羽目に。

BoostXの対応

商品カテゴリ別にプロンプトを設計し、「この商品の他にない強みは何か」を必ず入力項目に含めます。テンプレートの使い回しではなく、商品の個性を引き出す仕組みを構築します。導入後3ヶ月間は月2回の定着フォローを実施し、現場の声を反映してプロンプトを改善し続けます。

顧客データをAIに入れるのが不安で、分析ツールを使いこなせなかった

個人情報保護の観点から全面禁止にしてしまい、AI活用の範囲が極端に狭まった。

BoostXの対応

顧客データの匿名化ルールを策定し、「年齢層・地域・購買カテゴリ」など個人を特定できない形で分析に活用するガイドラインを整備します。作成したガイドラインは半年ごとに見直しを行い、法改正やツールのアップデートに対応します。

在庫予測AIを導入したが、データの精度が低くて使えなかった

過去の販売データに欠損や異常値が多く、AIの予測精度が上がらなかった。

BoostXの対応

まず既存データの整備から着手します。データクレンジングの手順を整え、3ヶ月分の正確なデータが蓄積されてからAI予測を開始する段階的な導入計画を立てます。BoostXは導入して終わりではなく、定着するまで伴走するのが強みです。

小売・ECのAI導入、設計から定着まで一気通貫。

小売・EC業界の業務フローを理解したうえで、最適なAI活用を提案します。
ツール選定だけでなく、現場への定着・社内教育・運用改善まで伴走します。

なぜ今、AI導入すべきなのか

EC市場は年々拡大し、競争も激化しています。商品説明文の質・カスタマー対応のスピード・在庫管理の精度が、そのまま売上と利益率に直結する時代です。
大手ECプラットフォームはAIレコメンドやAI価格設定を標準装備し始めています。中小のEC事業者も、AIを活用しなければ同じ土俵で戦えなくなりつつあります。
人手不足により「人を増やして商品を増やす」モデルは限界。AIで1人あたりの管理商品数を増やすことが、成長のための必須条件になっています。

小売・EC業界のAI導入ステップ

01

無料相談(30分)

小売・ECの業務課題をヒアリングし、AI活用ポイントを特定

02

AI導入設計

小売・ECに最適なツール選定・業務設計・ROI試算をレポートでお渡し

03

伴走支援開始

現場への導入から定着・効果測定まで小売・EC業界に寄り添い継続サポート

よくある質問

商品数が少なくても効果はありますか? +

商品数が100以上あれば説明文の一括生成で大きな効果が出ます。少数でも、メルマガ作成やレビュー分析、カスタマーサポート自動化で効果を実感できます。まずは1つの業務から始めて、効果を確認しながら段階的に拡大する進め方をお勧めしています。

Amazon・楽天・自社ECの書き分けもできますか? +

はい。プラットフォームごとの文字数制限やSEOルールに対応したプロンプトを設計します。1商品の情報から複数プラットフォーム用の説明文を一括出力できます。導入初期のサポートも含まれていますので、安心してお任せください。

導入費用はどのくらいですか? +

AI伴走顧問ライトプラン(月額11万円)で、プロンプト設計からマニュアル作成まで対応可能です。業務自動化の開発が必要な場合は別途お見積りします。まずは1つの業務から始めて、効果を確認しながら段階的に拡大する進め方をお勧めしています。

薬機法や景表法への対応は大丈夫ですか? +

AIが生成した文面は、法規制に抵触する表現がないか人が必ず確認する運用ルールを設けます。特に健康食品・化粧品・サプリメント等のカテゴリは、チェックリストを用意して対応します。

既存のShopifyやBASEとの連携は可能ですか? +

Shopify・BASE・STORESなど主要なECプラットフォームのAPIを活用した連携が可能です。商品データの取得から説明文更新まで自動化できます。初回相談で現在の環境を確認します。

この30分で、商品登録の時間がどれだけ減るかお見せします

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