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FIELD NOTE — EC × AI 生存戦略

現場を奪われる前に、
現場をアップデートする。

受発注、在庫管理、接客、広告運用。ECの仕事は、AIに一番近い場所にある。だからこそ、使う側に回れば、いちばん代えがたい人材になれる。

UPDATE 週2本  /  WRITTEN BY 現役EC担当者

最新の記録 — LATEST ENTRIES

研究ノート

商品画像をAIで生成していいのか。EC担当者が公開前に確認すべき境界線 独学が続かないのは、意志ではなく設計の問題 FAQページをAIで作ると、問い合わせは減るのか LPや商品ページをAIコーディングツールで作成する——任せていい範囲と、任せられない範囲 既存の商品説明文を、AIで一括リライトする手順

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観測記録 — OBSERVATION LOG

定型業務から、AIは静かに染み出している。

LOG-01

受発注・在庫管理

発注点の計算や欠品予測は、ツールの方が先に気づくようになった。

LOG-02

商品説明・広告文

たたき台をAIが書き、人は仕上げと数字の検証にまわっている。

LOG-03

顧客対応

一次対応はチャットボットが受け、人は例外対応に集中し始めている。

仮説 — HYPOTHESIS

生き残るのは、AIに詳しい人ではない。
現場を知っていて、AIを使いこなす人だ。

AIが仕事を奪うかどうかは、論点がずれている。実際に起きているのは、現場の知識とAIの使い方を両方持つ人に、判断が集まっていくという変化だ。ECAI LABOは、EC実務者がその立ち位置に移るための記録と選択肢を、実務目線でまとめていく。

研究テーマ — RESEARCH THEMES

何を、どの順で学ぶか。

A

生成AI活用の基礎

プロンプト設計と、日々の業務への組み込み方。

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B

ノーコード自動化

受発注・レポート作成をツールに任せる型。

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C

データ分析・可視化

売上と顧客の数字を、自分で読む力。

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D

キャリア設計

社内で「AIに詳しい人」になるための動き方。

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同梱物 — SPONSORED

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