INDUSTRY LP / 04

小売・EC向けAIソリューション

現場で使えることを最優先に、業務理解から要件定義、PoC、本番展開、運用改善まで伴走します。 まずは課題の棚卸しを行い、最短2週間で効果検証を開始できます。

商品説明文自動生成AI商品画像AI加工エージェント在庫最適化・発注エージェント
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よくある課題

課題 1

業務が属人化し、対応品質が担当者ごとにばらつく

課題 2

問い合わせ増加に対して人員が追いつかない

課題 3

現場データが散在し、意思決定に時間がかかる

課題 4

紙・Excel中心の運用で入力と転記に工数がかかる

課題 5

ナレッジ共有が進まず再発防止が難しい

提供価値

定型業務をAIが自動化し、担当者は高付加価値業務に集中

データを統合して、経営と現場の判断を高速化

24時間対応のAI窓口で顧客体験を均一化

現場オペレーションを可視化し、ボトルネックを継続改善

既存システムと連携し、段階的に無理なく導入

導入イメージ

STEP 1

要件整理

小売・ECの運用に合わせて、成果指標と運用手順を明確にしながら進行します。

STEP 2

PoC開発

小売・ECの運用に合わせて、成果指標と運用手順を明確にしながら進行します。

STEP 3

本番導入

小売・ECの運用に合わせて、成果指標と運用手順を明確にしながら進行します。

STEP 4

運用改善

小売・ECの運用に合わせて、成果指標と運用手順を明確にしながら進行します。

業界別AI事例一覧

小売・ECの事例を 20 件掲載しています。

No.020 / 商品管理

開発難易度:

商品説明文自動生成AI

商品スペック・画像・競合商品情報から、カテゴリ別に最適化された商品説明文とSEOタイトルを自動生成。

商品説明生成多言語化SEO対応ABテスト連携

対象ユーザー: ECサイト運営者、MD

期待できる業務効果: 商品登録時間削減、CVR向上

活用AI技術: LLM、VLM

No.021 / 画像処理

開発難易度:

商品画像AI加工エージェント

商品撮影画像を背景除去・補正・モデル着せ替え・サイズ違い生成まで一括処理するエージェント。

背景除去モデル合成バリエーション生成品質チェック

対象ユーザー: ECサイト、アパレル、家具

期待できる業務効果: 撮影コスト削減、商品画像の統一感向上

活用AI技術: 画像生成AI、VLM

No.022 / 需要予測

開発難易度:

在庫最適化・発注エージェント

過去実績・季節性・天候・SNSトレンド・競合価格を統合して需要を予測し、発注量を自動提案・発注書発行。

需要予測発注量計算発注書自動作成欠品アラート

対象ユーザー: MD、バイヤー、ロジ担当

期待できる業務効果: 欠品・過剰在庫の同時削減

活用AI技術: 時系列予測、LLM、最適化

No.023 / CX

開発難易度:

カスタマーサポートAIエージェント

注文照会・返品・配送追跡・FAQを自動対応し、有人オペレーターに適切にエスカレーションするサポートエージェント。

FAQ対応受注システム連携感情分析エスカレーション

対象ユーザー: EC事業者、コールセンター

期待できる業務効果: 対応コスト削減、顧客満足度向上

活用AI技術: LLM、RAG、エージェント

No.024 / レコメンド

開発難易度:

パーソナライズドレコメンドAI

購買履歴・閲覧行動・プロフィール・外部トレンドを組合せ、ユーザーごとに最適な商品・コーデ・レシピを推薦。

協調フィルタリング生成的レコメンド理由説明メール配信

対象ユーザー: EC、アプリ、実店舗

期待できる業務効果: CVR向上、客単価向上、LTV向上

活用AI技術: LLM、協調フィルタ、RAG

No.025 / 価格戦略

開発難易度:

ダイナミックプライシングAI

需要・在庫・競合価格・期間をリアルタイム分析し、収益最大化する価格を自動提案・適用するエージェント。

競合価格監視需要弾力性分析価格自動更新収益シミュレーション

対象ユーザー: EC事業者、旅行、チケット事業

期待できる業務効果: 粗利改善、在庫回転改善

活用AI技術: 機械学習、強化学習

No.026 / レビュー分析

開発難易度:

レビュー要約・改善提案AI

大量の商品レビュー・SNS投稿から主要トピック・感情・改善要望を抽出し、商品改善レポートを自動作成。

感情分析トピック抽出要約改善提案

対象ユーザー: 商品企画、品質管理

期待できる業務効果: 商品改善サイクル短縮、NPS向上

活用AI技術: LLM、感情分析

No.027 / 不正対策

開発難易度:

不正注文検知AIエージェント

注文パターン・配送先・決済情報を解析し、転売・なりすまし・チャージバックを事前検知して自動保留。

不正スコアリング関連注文抽出自動保留通知

対象ユーザー: EC事業者、決済代行

期待できる業務効果: チャージバック減少、不正転売抑止

活用AI技術: 機械学習、グラフ分析

No.028 / 店舗運営

開発難易度:

店舗接客AIアバター

タブレット・サイネージに表示されるアバターが来店客の質問に自然言語で回答し、商品案内・在庫確認を行う。

音声対話商品案内在庫検索他店舗取寄せ

対象ユーザー: 家電量販店、ホームセンター、アパレル

期待できる業務効果: 接客負荷軽減、機会損失削減

活用AI技術: LLM、音声、アバター生成

No.168 / 新規事業

開発難易度:

越境EC支援AIエージェント

商品情報を各国語・法規制・関税込みの掲載情報へ変換し、海外マーケで販売するエージェント。

多言語化法規対応税関書類CS対応

対象ユーザー: メーカー、小売、商社

期待できる業務効果: 越境EC参入障壁の低減

活用AI技術: LLM、RAG

No.182 / 店舗分析

開発難易度:

店舗カメラ動線分析AI

店内カメラ映像から来店客の動線・滞在・接客機会を分析し、売場改善を提案。

人物追跡動線ヒートマップレイアウト提案

対象ユーザー: 小売チェーン、百貨店

期待できる業務効果: 売場効率向上、接客機会最大化

活用AI技術: 画像認識、LLM

No.210 / 店舗発注

開発難易度:

コンビニ・スーパー発注AI

売上・気象・イベント・販促を踏まえ、個店ごとに日々の発注数を自動提案。

需要予測発注提案ロス予測

対象ユーザー: コンビニ本部、スーパー

期待できる業務効果: 廃棄削減、欠品削減

活用AI技術: 時系列予測、LLM

No.227 / BtoB

開発難易度:

卸売営業AIエージェント

バイヤー別の過去発注と新商品から、個別レコメンドを生成しFAX/メールで自動送付。

購買履歴分析新商品レコメンド自動送付

対象ユーザー: 卸売業、食品メーカー

期待できる業務効果: 受注増、営業工数削減

活用AI技術: LLM、機械学習

No.251 / オムニチャネル

開発難易度:

店舗・EC横断在庫AI

店舗とECの在庫を統合管理し、最適な出荷元・在庫移動を自動指示。

在庫統合出荷最適化店舗発送指示

対象ユーザー: 小売チェーン

期待できる業務効果: 欠品削減、在庫回転向上

活用AI技術: 最適化、LLM

No.261 / フードデリバリー

開発難易度:

デリバリー需要予測AI

地域・天候・イベントからデリバリー需要を予測し、配達員・調理人員配置を最適化。

需要予測人員配置キャンペーン提案

対象ユーザー: 飲食チェーン、デリバリー運営

期待できる業務効果: 機会損失削減、残業削減

活用AI技術: 時系列予測、LLM

No.271 / 顧客の声

開発難易度:

VOC分析AIエージェント

コールセンターログ・チャット・SNSを統合解析し、改善提案レポートを経営に配信。

VOC収集分析施策提案

対象ユーザー: 小売、メーカーCS部門

期待できる業務効果: 顧客体験改善、企画精度向上

活用AI技術: LLM、感情分析

No.280 / ロイヤリティ

開発難易度:

ロイヤリティプログラムAI

会員ランク・行動から個別インセンティブを設計し、離反防止・アップセルを実現。

セグメント分析個別特典設計効果分析

対象ユーザー: 小売、外食、航空

期待できる業務効果: LTV向上、離反防止

活用AI技術: LLM、機械学習

No.295 / ポップ

開発難易度:

店頭POP自動生成AI

商品情報・売れ筋・シーズン情報から店頭POP原稿と画像を自動生成。

POP文生成画像生成印刷連携

対象ユーザー: 小売店、販促担当

期待できる業務効果: POP作成工数削減

活用AI技術: LLM、画像生成

No.298 / ブランド

開発難易度:

D2Cブランド立ち上げAI

コンセプト・商品仕様・LP・SNS・広告までD2Cブランド立ち上げを一貫支援するエージェント。

ブランド設計LP生成SNS運用広告生成

対象ユーザー: D2C起業家、ブランド

期待できる業務効果: 立ち上げ速度向上

活用AI技術: LLM、画像生成

No.306 / 決済

開発難易度:

決済不正レビューAIエージェント

不正疑いの決済を自動レビューし、承認/保留/否認の判断と理由を提示する決済支援AI。

リスク判定レビュー理由生成

対象ユーザー: 決済代行、EC

期待できる業務効果: 承認率向上、不正低減

活用AI技術: 機械学習、LLM

FAQ

Q. どこから導入を始めるのが良いですか?

A. 効果が測りやすい単一業務からPoCを開始し、2〜4週間で成果指標を確認する進め方を推奨しています。

Q. 既存システムとの連携は可能ですか?

A. 可能です。API連携、CSV連携、RPA連携など、現場の運用に合わせた方法を選定します。

Q. セキュリティや情報漏えい対策はどうなりますか?

A. アクセス権限管理、監査ログ、マスキング、閉域環境対応まで要件に応じて設計します。

小売・EC向けの無料相談を受け付けています。資料請求も可能です。

無料相談・お問い合わせ

資料請求をご希望の場合は、お問い合わせ本文に「現在の課題」「導入目的」「対象業務(部署・フロー)」をできるだけ具体的にご記入ください。