ECのAI活用ユースケース
EC事業者の販促・顧客対応・物流の担当者に向けて、受注から配送、問い合わせまでの業務を集めたページです。多いのは、注文状況の問い合わせへの回答案づくり、海外の顧客からの問い合わせの翻訳と振り分け、返品されそうな注文の見込み、リコール情報の見回りです。「問い合わせが多い」「データ分析に時間がかかる」という課題に対し、AIが一次対応や監視を担い、担当者が判断に回る範囲を業務単位で確認できます。
該当ユースケース 191 件
SaaSのサポート窓口が過去の入電・チャットの数と施策の予定表から Python で2週間先の日ごと・時間帯ごとの問い合わせを見込み、席数の案を作る
過去の電話とチャットの受付数と、メール配信・キャンペーン・リリースなどの施策の予定表から、2週間先までの1時間ごとの問い合わせ数を窓口別に見込みます。見込みを必要な席数に直し、施策ごとの上乗せの内訳を添えて運用の担当に渡します。
詳しく見る → UC-1732日本銀行の為替相場を n8n で毎週取り込み、輸入雑貨の仕入れの原価がいつ・どれだけ変わるかを見込んで、AI で販売価格の見直しの候補を品目ごとに出す
毎週、日本銀行の API から為替相場を取り込み、品目ごとの仕入単価・在庫・発注残から原価と粗利率の見込みを出します。AI がその見込みに品目の備考と仕入先の連絡を読み合わせ、原価の変化が粗利に効いてくる時期を見込んで、販売価格の見直しの候補に分けます。
詳しく見る → UC-1719ギフトの販売店が引き出物や内祝いの相談に、予算・用途・贈る相手から OpenSearch でカタログを引き、避けるべき品を除いた候補を出す
引き出物や内祝いの相談を受けたときに、用途・予算・個数・届ける日・贈る相手の様子から商品のカタログを引き、在庫と発送までの日数を添えた候補を出します。用途ごとに避ける品は、店の決まりの表で先に除きます。
詳しく見る → UC-1716中古車販売店の営業が、お客様のあいまいな要望（予算・用途・色・装備）から在庫の車両を探し、条件に合う度合いと外れた条件を添えて示す
お客様の「予算は200万円くらい、子どもが3人、スライドドアで白っぽい色」といった要望を、必ず守る条件とできれば満たしたい条件に分けて読み替え、全店の在庫から合う車両を探します。候補には、合った条件・外れた条件と、要望をどう読み替えたかを添えます。
詳しく見る → UC-1715知財部が新しい商品名の候補を、自社と他社の登録商標の一覧から読み（称呼）の似たものを探し、一次調査の候補を出す
新しい商品名の候補から自然な読みを挙げ、清音と濁音、長音の有無のような聞き間違えやすい違いをそろえたうえで、指定商品の類似群コードが重なる登録商標から読みの近いものを探します。知財部はその一覧を見て、本調査に回す候補を決めます。
詳しく見る → UC-1710広告会社の考査担当が、新聞・ラジオ・交通広告の媒体社ごとの広告掲載基準を引き、出稿前の原稿の表現が基準に触れないかを根拠つきで確かめる
新聞・ラジオ・交通広告に出す原稿を表現ごとに分け、出稿先の媒体社それぞれの広告掲載基準から、触れるおそれのある条文を引用して並べます。考査担当は一覧を読み、修正の相談を制作と営業に返します。掲載の可否は媒体社の考査が決めます。
詳しく見る → UC-1702生協が組合員から回収する手書きの注文用紙を Azure AI Document Intelligence で読み、商品番号と数量を注文データに転記して、読み取りの怪しい欄を確認に回す
配達担当が回収した手書きの注文用紙を読み取り、商品番号と数量を注文データに転記します。その週の企画に無い番号や、読み取りに自信のない欄だけを事務の確認に回します。
詳しく見る → UC-1697カード会社の加盟店向けの担当が、EC加盟店から集めた注文・配送・認証の記録を Azure OpenAI で照会の理由に照らして整理し、チャージバックへの反論の資料の下書きと足りない証跡の依頼文を作る
EC加盟店から集めた注文・配送・3Dセキュアの認証・ログインの記録を、チャージバックの理由ごとに求められる証跡の一覧と照らし、英文の反論の資料の下書きと、足りない証跡を加盟店に頼む依頼文を作ります。反論するか受け入れるかは担当者が決めます。
詳しく見る → UC-1686広告会社がバナーのサイズ展開の画像を Gemini で点検し、文字の切れ・ロゴの欠け・表記の違いを入稿前に拾う
承認済みの基準のバナーから作った10〜20サイズの展開の画像を、基準の画像と原稿表と並べて点検します。文字の切れ、ロゴの欠け、注釈の抜け、価格や期間の表記の違いの候補を枠付きで拾い、直しの依頼の下書きにします。
詳しく見る → UC-1683花屋が注文時に聞いた贈る場面と相手との間柄から、ChatGPT でメッセージカードの文面案を作り、場面に合わない言葉を避ける
注文のときに聞いた贈る場面・相手との間柄・伝えたいことのメモから、ChatGPT でメッセージカードの文面案を3つ作ります。場面に合わない言葉とカードの字数の超過も一覧にし、スタッフが1つを選んで仕上げます。
詳しく見る → UC-1666アパレルECの予約販売の注文から、Pythonでサイズ違いの返品を「小さい・大きい」の向きまで予測し、発送前にサイズ変更を案内する候補を選ぶ
予約販売の注文ごとに、サイズ違いで返品されるおそれを「小さい」「大きい」の向き付きで見込みます。おそれの高い注文を選び、発送前に「ひとつ上のサイズも選べます」といった向きのある案内を送る候補にします。
詳しく見る → UC-1649花屋が電話のメモ・メール・Web のフォームで受けた注文を Make で集め、配達日時・届け先・用途・札の文言を作業の指示書にそろえて、記載の欠けを拾う
花屋が電話のメモ・メール・Web のフォームで受けた注文を Make で1か所に集めます。配達日時・届け先・用途・札の文言を作業の指示書にそろえ、欠けている項目を注文者への確認のメールの下書きにまとめます。
詳しく見る → UC-1607リユース店が買い取った家電・ブランド品・工具の写真から、商品名と型番の候補・付属品・状態の説明を作り、通販サイトへの出品の下書きにする
リユース店が買い取った家電・ブランド品・工具の写真から、商品名と型番の候補、写っている付属品、傷・汚れの場所と種類を拾い、通販サイトへの出品の下書きを作ります。出品担当は、型番を調べ、説明を書く代わりに、下書きを確かめて直します。
詳しく見る → UC-1605広告会社の制作担当が動画広告の絵コンテ・台本を Gemini で点検し、打消し表示の抜け・表示時間の短さ・根拠の要る表現の候補を考査に出す前に挙げる
動画広告の絵コンテ・台本を Gemini で読み、カットごとに強調表示と打消し表示を対応づけます。打消しの抜け、表示時間の短さ、根拠の確認が要る表現の候補を、考査に出す前に一覧にします。
詳しく見る → UC-1600酒蔵が新酒・季節の商品の説明を ChatGPT で英語に訳して輸出先向けの商品紹介文にそろえ、酒造用語の訳のぶれと誇大に読める表現を挙げる
新酒や季節の商品の日本語の説明と規格表から、輸入者向けの商品シートと英語の通販ページの紹介文を作ります。あわせて、酒造用語の訳のぶれ、数値の食い違い、誇大に読める表現を言い換え案付きで一覧にします。
詳しく見る → UC-1578ECサイトの商品画像から代替テキストと画像の説明文の案を作り、商品マスタの記載と食い違う点を掲載前に拾う
新しく載せる商品の画像を1点分まとめてAIに見せ、画像ごとに代替テキスト（alt）と画像の説明文の案を作ります。あわせて、画像に写っているものが商品マスタの記載と食い違う点を、掲載の前に一覧にします。
詳しく見る → UC-1573中古車販売店が、車両の情報と仕入れの検査のメモから掲載用の紹介文を作り、自動車公正競争規約の必要な表示の書き漏れと誇大な表現を掲載前に点検する
中古車販売店が車両を仕入れるたびに、在庫の車両の情報と仕入れの検査のメモから、掲載用の紹介文を ChatGPT に下書きさせます。あわせて、必要な表示の書き漏れ、車両の情報との食い違い、誇大な表現を点検させます。
詳しく見る → UC-1570通販のカスタマーサポートが書いた返信メールの下書きを、言葉づかい・約束しすぎ・説明の抜けで送信前に点検し、直しの案を返す
担当者が返信メールの下書きを書いたら、送信の承認に回す前に ChatGPT に見せ、きつい言葉づかい、根拠のない約束、説明の抜けを拾わせます。直しの案と理由が返り、直すかどうかは担当者が決めます。
詳しく見る → UC-1560カスタマーサポートの共有メールボックスに届く製品のクレームを、内容と緊急度で分けて担当チームに振り分け、初回の返信の下書きを付ける
共有メールボックスに届く製品のクレームを、不具合の種類と緊急度で分け、修理受付・物流・製品サポート・品質保証のチームに振り分けます。初回の返信を下書きにし、担当者が直して承認したものだけを送ります。
詳しく見る → UC-1561各部門の月次KPIの実績を集め、目標との差が大きい項目について説明文の下書きを作り、部門長の承認に回す
各部門が入力した月次 KPI の実績から、目標との差が基準を超えた項目を拾い、差の数値と部門の理由のメモだけを根拠に説明文を下書きします。下書きは部門長の承認に回し、直された文面を記録します。
詳しく見る → UC-1559宅配クリーニングの申込フォームから、品目・点数・しみ抜きなどの特殊加工の希望を整理して、受付の確認メールと工場への指示票の下書きを作る
宅配クリーニングの申込フォームの自由記述から、品目と点数、しみの場所と内容、撥水や保管などの希望を写し出し、申込台帳に記録します。お客様への受付の確認メールと、工場への指示票を下書きにしておきます。
詳しく見る → UC-1551自社アプリの App Store と Google Play のレビューを毎朝集めて不具合・要望・質問に分け、不具合は既存のチケットと照らして開発の Jira に起票する
App Store と Google Play に付いたレビューを毎朝 API で集め、不具合の報告・機能の要望・使い方の質問・その他に分けます。不具合は症状と端末の情報を抜き出し、既存のチケットへの追記か新規の起票かを決めて、担当が確かめてから Jira に登録します。
詳しく見る → UC-1528生協の宅配センターに組合員から届く原材料・産地・アレルゲン・保存の質問に、商品の規格書と産地の情報を根拠に応対担当が答える
組合員から「この冷凍コロッケに卵は入っているか」「今週の人参の産地は」「解凍した後は何日もつか」と電話が来たとき、応対担当がカタログの号と商品コードを入れると、その商品の規格書と産地の表から該当箇所を引用して返します。記載の無いものは商品部へ回します。
詳しく見る → UC-1499物流部が複数の運送会社から集めた運賃の見積を、条件をそろえて比較し、選定の理由を添えた稟議書の下書きを作る
複数の運送会社から届いた運賃の見積を、車格・料金の建て方・付帯の料金の条件をそろえた比較表にします。比較の結果をもとに、選定の理由と残る懸念を書いた稟議書の下書きを作ります。
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