自社のECブランドを、Amazon・楽天市場・Shopify で売っています。本業を持ちながら、副業として続けています。お店に使えるのは、朝と夜のすき間の時間だけです。
それでも回っているのは、数字を集める、確かめる、知らせるといった作業を、AIと仕組みに任せているからです。Dahlia AI でお客様におつくりする仕組みは、まずこのブランドで毎日使い、うまくいったものだけをお渡ししています。
どんなお店ですか？
販路は Amazon、楽天市場、Shopify（自社サイト）です。商品の企画から出品、広告、数字の管理まで、本業の合間に回しています。
データは各販路のAPIから取り出して Google Cloud にまとめ、日々の作業はAIのコーディングエージェントに頼んでいます。売上の集計、在庫の計算、広告の確認、入金の確認、ブログやSNSの下書きまで、毎日・毎週、11の自動化が動いています。
ChatGPT から、Claude Code へ
AIは、ブランドを始めたときから使っていました。ただ、最初はChatGPTに聞いて、答えを見ながら自分の手で作業する使い方でした。大きく変わったのは、AnthropicのClaude Codeを使い始めてからです。
人がやることAIと仕組みがやること
ChatGPTの頃
- AIやり方や文章を考える
- 人管理画面を開いて、数字を写す
- 人スプレッドシートで集計する
- 人数字が合っているか確かめる
- 人気づいたことを、自分で直す
Claude Codeになってから
- AI各販路からデータを取り出す
- AI集計して、販路の数字と突き合わせる
- AI今日やることと、発注や広告の下書きをつくる
- 人読んで、OKを出す
- AI手順書に沿って反映し、記録を残す
ChatGPTは、文章や手順を考えてもらうには十分でした。それでも、管理画面を開いて数字を写し、集計し、確かめる作業は、私の仕事のままでした。
Claude Codeは、AIが自分でスクリプトを書いて動かします。各販路からデータを取り出す、毎朝の集計をする、在庫の残り日数を計算する、といった作業が、仕組みとして毎日回るようになりました。同じ時間で回せる量が、まったく変わりました。
Dahlia AI がお客様に Claude Code をおすすめしているのは、この経験があるからです。
仕組みの全体図
人がやることAIと仕組みがやること
人がやるのは、読んで、OKを出すことだけです。
毎朝、何が届きますか？
朝、前日の結果と「今日やること」がスマートフォンに届きます。管理画面は、知らせの中に気になることがあったときだけ開きます。
届くのは、手を動かす必要があることだけです。発注や広告の調整は下書きまでできているので、中身を確かめてOKを出せば終わります。
画面はイメージです。実際の知らせは、LINE・Slack・Chatwork・メールなど、ふだん使っているところに届きます。
- 販路ごとの売上と、手数料・ポイント・広告費・送料を引いたあとの見込みの利益
- 広告費が利益を上回りそうな商品や、急に費用が増えたキーワード
- 在庫があと何日もつか。発注が必要な商品には、発注の下書きがついてきます
- 出品の停止や、価格・在庫のずれ
- 販路からの入金の予定と、実際の入金のずれ
知らせは、やることがあるときだけに絞っています。変化をすべて知らせると通知が多すぎて、結局読まなくなってしまうからです。
一日の流れ
- 朝、出勤の前に。届いた知らせを読み、「今日やること」に目を通します。数分で終わります。
- OKを出す。発注の下書きや広告の調整案は、内容を確かめてOKを出すだけです。AIが手順書に沿って反映し、何をしたかを記録に残します。
- 夜、本業のあとに。新商品の準備や、写真、説明文など、人にしかできない仕事に時間を使います。
- 週に一度、月に一度。週次・月次のレポートで、販路ごとの利益の推移を見て、続けるもの・やめるものを決めます。
仕組みにしてよかったこと
在庫切れの前に気づける
売れ行きと入荷までの日数から、発注が必要な日を毎朝計算しています。仕入れから入荷まで時間のかかる商品ほど、気づいたときにはもう遅い、ということが起きがちです。いまは、発注の下書きが先に届きます。
広告費が、売上ではなく利益で見える
広告の管理画面では売上は見えても、手数料や原価を引いた利益までは見えません。商品ごとに「この広告費までなら利益が残る」という線を出しておくと、止める広告と伸ばす広告を迷わず決められます。
数字を疑わなくてよくなった
取り込んだ注文や広告費は、毎朝それぞれの販路の集計と突き合わせています。キャンセルや返品があとから入っても、過去60日分を毎週見直します。レポートの数字が管理画面と合わない、ということがなくなりました。
うまくいかなかったこと
- APIの「0件」をそのまま信じて、取りこぼした。認証のエラーが、空の結果に見えていました。いまは、空の答えが返ってきたら別の方法で確かめます。
- 自動の作業が止まっても、気づけなかった。失敗しても静かに終わるつくりだったため、しばらく気づきませんでした。いまは、失敗したら必ず知らせが届き、何も届かない朝は故障の合図として扱っています。
どちらも、つくった直後には見えない問題でした。お客様にお渡しする仕組みには、こうした備えを最初から入れています。
この仕組みを、お客様のお店に
同じ仕組みを、お客様のアカウントの中に組み立ててお渡しします。数字の置き場も、AIへの手順書も、お客様のアカウントに置きます。お渡ししたあとは、お客様とお客様のAIで回せます。
商談の場では、自社ブランドの実際の数字や画面はお見せしていません。同じ業界のお客様もいらっしゃるためです。代わりに、架空の会社「日の出ボタニカル」のデータで、実際の画面をお見せします。