EC 受発注メールから受注データを取り出す手順——コピペを続けなくていい
受発注メールからの受注データ抽出は、4つの手順に分解できる。①CSVもAPIも無いメールだけに対象を絞る、②取り出す項目を品番・数量・納期の3つから始める、③AIに推測させず欠損はnullで返させる、④商品マスタか過去の受注実績で照合して...
ECAI LABO 編集部
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キャリア デイトラの評判・口コミを、EC担当者の目線で読み直す：どのコースが実務に接続するか
「デイトラ 評判」で検索すると、Web制作で独立した人の体験談が並ぶ。専業主婦から半年で月20万円、アパレル販売員からフリーランスのデザイナー、という種類の話だ。嘘ではないのだろう。ただ、EC担当者が知りたいこととは少しずれている。こちらは...
EC ネットショップの受注処理をAIで効率化する：氏名と住所を渡さずに速くする手順
受注処理でAIが速くするのは、確認メール文面の生成・例外注文の仕分け・住所表記の揺れ検出の3つだけだ。氏名や住所を貼る必要はない。注文番号とSKUと金額に絞って渡せば、速度を落とさずに、外へ出る情報量を減らせる。受注処理を7工程に割ると、A...
EC ECの問い合わせ対応にAIを入れる：どこまで任せて、どこから人か
問い合わせ対応は、種類ではなく工程で線を引く。要約・分類・記録はAIに任せてよい。文面の下書きもAIでよいが、送信は人が押す。返金・交換・納期の約束と、注文データとの照合だけは、AIに判断させてはいけない。単位は「1件」ではなく「工程」。1...
EC EC担当者の社内提案が通らない理由｜数値分析を4項目に翻訳する型
社内提案が通らないのは、熱意でも数字の量でもない。決裁者が判断に使える形になっていないからである。必要なのは4項目だけ。現状の数字、原因、打ち手、そしてそれが決裁者の追っている数字のどれを動かすか。決裁者は現場を見ていない。見ているのは判断...
EC 商品ページを生成AIで作る：任せていい範囲と、危ない範囲
商品ページの生成AIは、ページ単位ではなく工程単位で線を引く。初稿をAIに任せてよいのは商品説明文・FAQ・画像のalt。人が最終確定するのは商品名とキャッチコピー。AIに生成させてはいけないのは、サイズ・素材・成分など商品マスタに正解があ...
AI ECの手作業をつなぐ——GAS・API・ノーコードのどれか決められない人へ
EC業務の自動化ツールは、機能の多さでは選べない。モールの仕様変更や認証切れで止まるのは避けられず、選ぶ基準は「止まったときに気づけて、自分で直せるか」になる。判断軸は、つなぐ相手・更新頻度・自分以外に触る人がいるかの3つ。手元で完結するな...
キャリア EC担当者がAI時代に学ぶべきスキルは、業務を3つに分けると決まる
EC担当者がAI時代に学ぶべきスキルは、自分の業務を「AIに渡せる作業」「渡すために人が設計する作業」「渡せない現場判断」の3つに分けてから決める。多くの人はツールの操作を覚えようとするが、それは1つ目を速くするだけだ。投資先は2つ目にある...
EC EC受発注・在庫管理の自動化は、どこからAIに渡していいのか
ECの受発注と在庫管理のうち、AIやツールに渡していい作業と人が持つべき作業を「転記・判断・例外」の3つに分けて整理しました。自動化の前に決めるべき在庫数の正本、着手する順番、止まったときの気づき方までを扱います。
AI プロンプトが下手なだけで、評価が下がっているかもしれない
社内で「AIをうまく使えている人」と「使えていない人」の差を見ていると、実はその多くが、地頭でも専門知識でもなく、プロンプトの書き方の差でしかないと感じることが増えた。「詳しく教えて」だけ入力していないかうまく使えていない人の入力を見せても...