メインコンテンツへスキップ

活用シナリオ

月次レポートを、次の打ち手まで進める

月次レポートを、集計で終わらせずに次の打ち手まで進めるシナリオです。Shopify・広告・在庫・CSのデータをAIエージェントが集計し、異常の検知・原因の仮説・改善案の下書きまで用意します。優先順位づけと顧客への最終提案は、運用担当者が判断します。

更新日: 2026-07-11

01

入力

  • Shopifyの受注・売上データ
  • 広告媒体のレポート
  • 在庫データ
  • カスタマーサポートの対応履歴
02

ナレッジDBに溜まるもの

  • 顧客別の商品特性と粗利構造
  • その顧客で禁止している施策
  • 過去の勝ち施策・負け施策の記録
03

AIエージェントの仕事

  • データを集計し異常を検知する
  • 原因の仮説を立てる
  • 改善案と説明文の下書きを用意する
04

人の承認・判断ポイント

  • 優先順位づけ
  • 商売上の最終判断
  • 顧客への最終提案
EC運営代行のユースケースで、受注・広告・在庫データの入力からAIが異常検知と改善提案の下書きを行い、人が優先順位と最終提案を承認して打ち手を実行するまでの流れを示すフロー図

想定される効果

約60%

月次レポート作成の工数削減

例示

当日中

改善提案の提示速度

例示

上記の数値は業界一般の目安・例示であり、特定の顧客における実測値ではありません。実際の効果は業務内容によって異なります。

よくある質問

これは実際の顧客の成果ですか?+

いいえ、EC運営代行での導入イメージをつかんでいただくための想定ユースケースです。数値は業界一般の目安であり、当社の実測値ではありません。実名でご紹介できる事例は、クライアント様の承諾を得たものから順次掲載します。

AIが施策を勝手に実行してしまいませんか?+

実行しません。AIエージェントが担うのは集計・異常検知・改善案の下書きまでで、予算配分や値引き・在庫の判断、顧客への提案は人が承認します。自動で進める箇所と人が承認する箇所を、業務ごとに線引きした上で運用します。

複数の顧客を担当していますが、データは混ざりませんか?+

混ざりません。顧客ごとに商品特性・粗利・禁止施策・過去の勝ち負けを別々のナレッジDBに分けて持たせるため、担当が増えても顧客Aの方針が顧客Bの作業に漏れることはありません。

同じ仕組みを売るのではなく、御社の判断基準と既存ツールに合わせて設計します。

公式LINEで相談する
  1. 01友だち追加
  2. 02短いヒアリング
  3. 03A&Aが要件整理
  4. 04必要なときだけ打ち合わせ