「新商品登録、100件お願いします」。そう言われた瞬間、ECサイト担当なら誰でも頭の中で計算が始まります。1件30分として50時間。途中でレビューへの返信も挟まって、商品説明文はいつまで経っても終わらない。それが毎シーズン続きます。
ChatGPTで商品説明文を量産する
ChatGPTに商品名・特徴・ターゲット・価格帯を渡すだけで、説明文の初稿が出てきます。完璧ではありませんが、「ゼロから書く」と「たたき台を直す」では作業の体感が全然違います。
プロンプトはシンプルで十分です。「以下の情報をもとに、楽天市場向けの商品説明文を400文字で書いてください。ターゲットは30代女性で、購入の主な理由は〇〇です」と指定するだけ。商品カテゴリやチャネルごとにテンプレを1本作っておけば、あとは情報を入れ替えるだけです。100件あっても、「ゼロから考える時間」が「確認する時間」に変わるだけで、体感の負荷はまるで違います。1件5分で済めば、100件で約8時間。50時間の壁がなくなります。
川崎エンジン（Kawasaki Engines）は、Salesforce Agentforceを活用してディーラー向けの注文対応を自動化しました。これまで数時間かかっていた複雑な注文処理が数分で完結するようになり、新コマースサイトの初年度3億円受注を目標に掲げています。
「商品情報をAIに渡して処理させる仕組みを整えると、対応速度が一桁変わる」という現実は、製造業でも同じでした。規模は違っても、ECサイト担当がやっていることと本質は変わりません。商品登録・説明文作成・問い合わせ対応、どれもAIに渡せる情報が整理されていれば速くなります。
レビューを読まずに傾向をつかむ
溜まったカスタマーレビューを全部読む担当者は、ほとんどいません。でもそこには商品改善のヒントが詰まっています。ChatGPTにレビューをまとめて貼り付けて、「頻出する課題と肯定的な意見を整理してください」と依頼するだけで、傾向が見えてきます。
「サイズ感が思ったより小さい」「開封しにくい」「写真と実物の色が違う」──繰り返し出てくる指摘は改善優先度が高い部分です。返品率を下げるための施策立案や、商品ページの修正方針を決めるのに使えます。200件・500件とレビューが溜まっているほど、分析の精度が上がります。
売上データから需要の傾向を読む
在庫予測をAIに丸投げするのはまだ難しいですが、データの読み解きに使うことはできます。月別・商品別の売上データをCSVで貼り付けて、「この傾向から来月の需要が多そうな商品を教えてください」と聞くと、ChatGPTがパターンを拾ってくれます。ExcelデータをそのままAIに読み込ませる方法も合わせて押さえておくと、準備の手間がさらに減ります。
精度は発注担当者の経験が補完しますが、「見落としへのセカンドチェック」として機能します。季節品の仕入れ判断や、特定ラインの鈍化を早めにキャッチするだけでも、在庫コストの圧縮に効きます。
商品説明文・レビュー分析・需要データの読み解き。この3つを少しずつ自動化するだけで、EC担当の1週間がかなり変わります。「やりたいけど手が回らない」業務から解放されていく感覚は、一度体験すると手放せません。
「新商品100件お願いします」って言葉、ECサイト担当なら胃が痛くなりますよね。その気持ち、よくわかります。
川崎エンジンみたいな製造業ですら注文処理を数分に変えているんだから、商品説明文や分析も同じことができます。難しく考えなくていい。まず1つのプロンプトを試してみてください。
「全部」やろうとしなくていいです。1つできると、次が見えてきます。