この記事の結論
EC業務の自動化というと、受注管理システムを入れれば終わりと思われがちです。実際には、システムの標準機能で自動にできる部分と、そこからこぼれて人が毎日見ている部分があります。私たちは自社で猫用品のECを運営しており、受注・入金・在庫・問い合わせ・経理の作業を、受注管理システムとAI・プログラムの組み合わせで毎日動かしています。この記事では、ツールでできることとできないこと、その先を埋めた実例、導入の順番をまとめます。
文中の作業時間は、私たちの体感による目安です。測定した数字ではありません。
自動化しやすいのは、ルールで答えが1つに決まる業務です。答えが決まらず、間違えると取り消せない業務ほど、人の確認を残す必要があります。
| 業務 | 自動化のしやすさ | 人が残る部分 |
|---|---|---|
| 受注の取り込み | しやすい | ほぼなし。取り込みが止まっていないかの確認だけ |
| 受注の振り分け（すぐ出荷できるか、確認が要るか） | しやすい | 確認が要るとされた受注の中身を見て直す作業 |
| サンクスメール・発送連絡 | しやすい | 文面を決めるところ |
| モール間の在庫連携 | しやすい | 連携の対象外にした商品や、倉庫ごとの在庫の扱い |
| 入金の照合 | 中くらい | 金額が合わないときの原因探し |
| 在庫の発注判断 | 中くらい | 何個頼むかの最終判断 |
| 問い合わせ対応 | しにくい | 返信の内容。AIは下書きと過去の似た回答探しまで |
| レビュー返信・広告運用 | しにくい | 公開する文面、入札や予算の変更 |
表の上のほうは受注管理システムの得意分野です。下に行くほど、AIで下書きを作って人が決める形が向いています。
ネクストエンジンのような受注管理システムは、複数のモールの受注・在庫・出荷を1か所で扱い、定型の作業を自動にします。公式の機能紹介によると、主に次のことができます。
（出典：ネクストエンジン公式サイト「受注管理」「在庫管理」「アプリによるカスタマイズ・API」）
一方で、次のような作業は、標準の機能紹介には見当たりません。どれも「ステータスを分ける」ことはできても、「なぜそうなったかを読んで、直し方を考える」部分です。
APIが公開されているので、こうした部分は外からプログラムで足すことができます。私たちがやっているのはこの部分です。
自社で運営している猫用品のECでは、受注管理システムの外側に小さな仕組みをいくつも置き、毎日動かしています。共通しているのは、「集める・調べる・下書きする」までを自動にし、「書き換える・送る」の前で人が承認することです。
受注管理システムの受注データを15分ごとに読み、確認待ちのまま一定の時間を超えた受注をチャットで知らせています。住所に不備がありそうな受注には、直した後の住所の候補を添えます。受注を書き換えるのは、担当者が内容を見て承認したときだけです。
以前は管理画面を開いて確認待ちの一覧を見に行き、1件ずつ理由を探していました。1日30分ほどかかっていた確認が、通知を見て承認するだけの数分で済むようになった、というのが体感の目安です。
コンビニ払いの注文は、入金を確かめてから出荷に進めます。入金の情報と受注を突き合わせ、入金が済んだ受注を見つける作業を自動にしました。人が見るのは、金額が合わないなど突き合わせで外れたものだけです。
毎朝、受注管理システムの在庫と、AmazonのFBA（Amazonの倉庫に預けて発送を任せる仕組み）の在庫をまとめて確認し、少なくなった商品をチャットで知らせています。知らせには、最近の売れ方と、仕入れにかかる日数から計算した発注数の目安を添えます。発注するかどうか、何個にするかは人が決めます。
受注管理システムの発注アラートは「指定の数を下回った」ことを知らせます。私たちはそこに、FBAの在庫と、あと何日でなくなりそうかを足しています。2つの在庫を別々の画面で見比べていた朝の確認が、通知を読むだけになりました。
楽天の問い合わせ、メール、LINEに届く問い合わせを、Notion（社内で使っている情報整理のツール）の1つの一覧に集めています。届いた問い合わせには、過去に似た内容へ返した回答を探して添えます。
返信を書いて送るのは人です。AIが勝手にお客様へ送ることはありません。それでも、3つの画面を順に見て回る手間と、前にどう答えたかを探す時間は大きく減りました。
Amazonの決済（売上から手数料を引いて入金される単位）と、銀行に実際に入った金額を突き合わせる仕組みも作りました。作ってみて分かったのは、私たちの場合、広告費は決済から差し引かれず、クレジットカードで別に請求されていたことです。売上から広告費まで引いて入金額を予想していたため、毎回数字が合わなかったのです。
原因が分かってからは、決済の明細どおりの金額で照合できるようになりました。自動化は、作業を減らすだけでなく、こうした「なぜ合わないのか」を見つけるきっかけにもなります。
おすすめの順番は、受注管理システムの標準機能を使い切ってから、その外側を足すことです。
どこまで任せてどこで人が止めるかの設計はECバックオフィスをAIエージェントで動かす｜在庫・受発注の自動化設計で詳しく書いています。費用の考え方と、何から予算をかけるかはAI導入の費用と投資判断をご覧ください。
費用で見落としやすいのは、仕組みを作る費用より、業務の手順を書き出して判断の基準を決める社内の時間です。どの受注を「止まっている」とみなすか、どんな住所を「不備」とするかが決まっていないと、仕組みを作っても通知が多すぎて読まれなくなります。
ネクストエンジンを使っていなくても自動化できますか。できます。ほかの受注管理システムやモールの管理画面でも、APIかCSVの出力があれば同じ考え方で組めます。APIがない場合は、まずCSVを定期的に出して読み込む形から始めると安全です。
仕組みが止まったときはどうしますか。止まったことに気づける仕組みを最初に用意します。私たちは、各仕組みが決まった時間に動いたかを毎日確認し、動いていなければ知らせるようにしています。また、止まった日に人が手で回せるよう、元の手順書は残しておきます。
AIに受注の書き換えやお客様への返信まで任せないのはなぜですか。間違えたときに取り消せないからです。住所の書き換えや返信の送信は、承認の1クリックを残しても十分に時間が減ります。時間がかかっていたのは判断そのものより、判断の材料を集める作業だったためです。
どれくらいの規模から効果がありますか。1日の受注が少なくても、確認待ちの見落としや在庫切れは起きます。件数より、「毎日同じ画面を見に行っている作業があるか」で考えると、自動化する場所を選びやすくなります。
私たちは自社ECで同じ仕組みを毎日動かしている立場から、どの作業から自動化するか、どこで人が承認するかの設計をお手伝いしています。月額で相談できるAI顧問のほか、自社の状況を伺ったうえでのご提案も行っています。まずはお問い合わせからご相談ください。
執筆：株式会社アモシア 代表 吉田
