EC物販の現場（在庫・出品・返品）

買った人の声を商品ページの直しに変えるまでを、集める・分ける・決める・直すの4段階で整理しました。仮のレビュー50件でAIに仕分けさせ3回ずつ測ったところ、人の判断と一致したのは32〜34件。食い違いには線引きの違いや取りこぼしがありました。楽天での集め方と更新の費用まで書いています。

ECの売れ筋をスプレッドシートで自動集計する手順をまとめました。受注データから直近7日と30日の売上を出し、在庫・販売速度・競合価格・時間要因・粗利の5軸で価格改定と廃番を判断します。数式をAIに書かせる指示文、GASの自動集計、無料アカウントのメール上限100件まで解説します。

アパレルECの返品処理は、伝票からスプレッドシートへの手入力が時間を食います。GAS（Google Apps Script）で受付から転記・入力チェックまで自動にする手順と、その先でAIに回す工程の線引きを、費用（Googleアカウントがあれば無料）と始める順番まで具体的に解説します。

商品説明文をAIだけに書かせると事故が起きます。当方の中古パソコン出品では、プログラムが定型文を作り、AIがWebで機種を調べて魅力を足し、人が最後に確認する形にしました。1台20分が7分になった内訳と、AIが起こす3つの誤りの止め方をまとめます。

無在庫販売でいちばん怖いのは、在庫データが取れていないことに気づかないまま売り続けることです。自作のスクレイピングが商品数を増やすとつまずく理由、仕入れ先を見るツールと販売を止めるツールの違い、毎月かかる費用まで。公式の窓口と人の目視を組み合わせた、現実的なやり方を小規模ECの運営者向けにまとめました。

楽天市場の在庫更新をRMSの在庫APIで自動化する手順を、SKU移行後にどのAPIを選ぶかまで含めて解説。認証の組み方、外部サービスを使う場合の月額、連携が止まる原因と対処までEC担当者が再現できる形で紹介します。SKU移行がまだの店舗が先にやることも示します。

Amazon出品の商品画像は、リサイズも白背景の判定も規約の検査もプログラムで足ります。当方が中古パソコンの写真で実際に処理して測った結果と、AIが要る工程・人が判断する工程の分け方を、小規模の出品者向けにまとめました。AIに背景を描かせてよいかの規約の線引きも整理します。

発注作業に毎日数時間かかっている小売店向けに、AI在庫管理ツールの選び方・導入手順・失敗パターンを出典に基づいて解説。費用感の目安、最初の一歩、担当者の決め方まで4ステップで整理します。無料トライアルから始める方法も紹介。従業員10名前後の店で、担当者1人から始める前提です。