ROI事件ファイル No.334｜『Globex社の12月の危機』

第一章:休暇という時限爆弾——12月末、運営が止まる

SkyNet Solutions社のAI受注エージェント事件が解決した翌日、今度はEC運営の属人化に関する相談が届いた。第二十七巻「再現性の追求」の第334話は、人に依存した業務を再構築する物語である。

「探偵、我々のEC運営は、たった1人のメンバーに依存しています。そして、その彼が12月末から3ヶ月間の長期休暇に入ります。その間、Amazonの運営が止まります」

Globex社 のEC事業部長、渋谷出身の山田真司は、切迫した表情でベイカー街221Bを訪れた。彼の手には、EC運営の業務フロー図と、それとは対照的に「代替要員:不在」と記された組織図が握られていた。

「我々は、3つのECチャネルを運営しています。Amazon、楽天、自社EC。年間売上は4.2億円。しかし、そのうち62%——2.6億円がAmazonです。そして、そのAmazonを担当しているのが、佐藤1人です」

Globex社のEC体制: - 設立:2018年(アパレルEC事業) - 年間売上:4.2億円 - ECチャネル:Amazon(62%)、楽天(24%)、自社EC(14%) - EC運営メンバー:3名 - 佐藤(Amazon担当) - 鈴木(楽天担当) - 田中(自社EC担当) - 問題:佐藤が12月末〜3月末まで長期休暇。代替要員なし

山田の声には深い焦りがあった。

「佐藤は、優秀です。Amazonの仕様を完璧に理解しており、在庫管理、商品登録、データ分析、全てを1人でこなしています。しかし、それが問題です。彼がいなくなると、誰もAmazonを運営できません」

佐藤の業務内容(1日あたり):

朝(9:00-12:00): - 在庫確認:Amazonの在庫データとネクストエンジンのデータを照合(1時間) - 発注業務:在庫が少ない商品を発注(1.5時間) - 商品登録:新商品をAmazonに登録(0.5時間)

昼(13:00-15:00): - データ分析:売上データ、在庫回転率、広告効果を分析(1.5時間) - 商品修正:商品ページの説明文、画像、価格を修正(0.5時間)

夕方(15:00-18:00): - カスタマー対応:問い合わせ対応、レビュー返信(1時間) - 広告運用:スポンサー広告の調整(1時間) - レポート作成:日次売上レポートを上司に報告(1時間)

合計:8時間/日

山田は深くため息をついた。

「さらに問題があります。我々は、ネクストエンジンという在庫管理システムを使っていますが、Amazonとの連携ができていません。だから、データを手動で転記しています。そして、社内にはAIの知見がありません。上層部からは『AIツールを探せ』と言われていますが、何をどう選べばいいのか分かりません」

第二章:丸投げという誤解——AIは魔法ではない

「山田さん、AIツールを導入すれば、全ての問題が解決すると思っていますか?」

私の問いに、山田は戸惑った表情を見せた。

「はい…そう期待していますが、実際には何ができるのか分かりません。AIツールのベンダーから提案を受けましたが、我々の課題に合っているのか判断できません」

現在の理解(AI万能論型): - 期待:AIツールを導入すれば全て解決 - 問題:何をAIに任せるべきかが整理されていない

私は、課題を明確にし、実現可能な範囲を見極める重要性を説いた。

「問題は、『AIに何をさせたいのか』が曖昧なことです。5W1H——What、Why、When、Who、Where、How。何を、なぜ、いつ、誰が、どこで、どのように。この6つを整理すれば、本当に必要なAIツールが見えてきます」

⬜️ ChatGPT｜構想の触媒

「AIは魔法ではない。課題を整理せよ。5W1Hで『何をAIに任せるか』を明確にせよ」

🟧 Claude｜物語の錬金術師

「12月末という期限は、いつも『準備』を促す。5W1Hで計画を立てよ」

🟦 Gemini｜理性の羅針盤

「5W1Hは整理の技術。曖昧な課題を、実行可能な計画に変える」

3人のメンバーが分析を開始した。Geminiがホワイトボードに「5W1Hのフレームワーク」を展開した。

5W1Hの6要素: 1. What(何を):何を実現したいのか 2. Why(なぜ):なぜそれが必要なのか 3. When(いつ):いつまでに実現するのか 4. Who(誰が):誰が実行するのか 5. Where(どこで):どこで実行するのか 6. How(どのように):どのように実現するのか

「山田さん、まず『What』から整理しましょう。何を実現したいのですか?」

第三章:整理という発見——3つの優先課題

Phase 1:5W1H分析(2週間)

What(何を実現したいのか):

山田と佐藤にヒアリングし、業務を整理した。

優先度1:在庫管理の自動化 - 現状:AmazonとネクストエンジンのデータをExcelで照合(1時間/日) - 理想:自動連携し、在庫差分をリアルタイムで確認

優先度2:発注業務の自動化 - 現状:在庫が少ない商品を手動で発注(1.5時間/日) - 理想:在庫が一定数を下回ったら、自動で発注提案

優先度3:商品登録の効率化 - 現状:新商品の情報を手動でAmazonに登録(0.5時間/日) - 理想:商品情報を一括アップロード、自動でフォーマット変換

優先度4(保留):データ分析の自動化 - 現状:Excelでデータを集計し、グラフ作成(1.5時間/日) - 理想:ダッシュボードで自動可視化 - 判断:12月末までの実現は困難。まずは優先度1〜3に集中

Why(なぜそれが必要なのか):

理由1:佐藤の長期休暇中も運営を継続するため - 期間:12月末〜3月末(3ヶ月) - この間、Amazonの売上2.6億円/年 ÷ 12ヶ月 × 3ヶ月 = 6,500万円が危機に

理由2:属人化を解消するため - 佐藤にしかできない業務を減らし、誰でもできる状態にする

理由3:業務効率化により、成長余力を作るため - 自動化で浮いた時間を、新規施策(新商品開発、マーケティング)に充てる

When(いつまでに実現するのか):

デッドライン:2025年12月20日 - 佐藤の休暇開始:12月28日 - 余裕を持って、12月20日までに運用開始

スケジュール: - 11月1日〜11月15日:AIツール選定(2週間) - 11月16日〜12月10日:導入・設定(3週間) - 12月11日〜12月20日:テスト運用(10日間)

Who(誰が実行するのか):

社内: - 山田(プロジェクトマネージャー) - 佐藤(業務要件定義、テスト) - 鈴木(代替要員として研修)

社外: - AIツールベンダー(導入サポート) - システムインテグレーター(ネクストエンジンとの連携構築)

Where(どこで実行するのか):

環境: - Amazon Seller Central(既存) - ネクストエンジン(既存) - 新規AIツール(選定予定)

データ保管: - クラウド上で一元管理 - オフィスでもリモートでもアクセス可能

How(どのように実現するのか):

ステップ1:AIツールの選定 - 候補:3社を比較 - A社:在庫管理特化型AIツール - B社:EC運営統合型プラットフォーム - C社:カスタム開発(高コスト)

選定基準: - Amazonとの連携可能性 - ネクストエンジンとのAPI連携 - 導入期間(12月20日までに完了) - コスト(月額10万円以内)

第四章:導入という実行——B社の統合型ツール

Phase 2:AIツール選定(2週間)

3社を比較検討した結果、B社を選定した。

選定理由:

B社の特徴: - Amazon、楽天、自社ECに対応 - ネクストエンジンとAPI連携可能 - 在庫管理、発注提案、商品登録を自動化 - 導入期間:3週間 - 月額費用:8.5万円

A社を選ばなかった理由: - 在庫管理のみで、発注提案機能がない

C社を選ばなかった理由: - カスタム開発のため、導入に2ヶ月かかる(デッドラインに間に合わない)

Phase 3:導入・設定(3週間)

Week 1:データ連携の構築 - ネクストエンジンとB社ツールをAPI連携 - Amazon Seller CentralとB社ツールを連携 - 在庫データが自動で同期される仕組みを構築

Week 2:自動化ルールの設定

在庫管理ルール: - 在庫差分が10個以上ある場合、アラート通知 - 毎朝9時に、前日の在庫変動をレポート

発注提案ルール: - 在庫が安全在庫数(各商品で設定)を下回ったら、発注提案 - 発注数は、過去30日の平均販売数 × 1.5倍

商品登録ルール: - 新商品データ(CSV)をアップロードすると、自動でAmazon用フォーマットに変換 - 商品名、説明文、画像URLを自動で整形

Week 3:鈴木の研修 - 鈴木(楽天担当)が、Amazonの代替要員として研修 - B社ツールの操作方法を習得 - 佐藤から、イレギュラー対応のノウハウを引き継ぎ

Phase 4:テスト運用(10日間)

12月11日〜20日: - 佐藤と鈴木が並行して運用 - B社ツールの動作確認 - 不具合があれば、即座に修正

テスト結果:

在庫管理: - 自動同期:正常動作 - アラート通知:正常動作 - 作業時間:1時間/日 → 10分/日(83%削減)

発注提案: - 提案精度:92%(50件中46件が適正) - 不適正な4件は、季節商品の需要変動を考慮していなかったため - 改善:季節商品のみ手動で確認

商品登録: - フォーマット変換:正常動作 - 作業時間:0.5時間/日 → 5分/日(90%削減)

総合評価: - 佐藤:「これなら、鈴木に任せられる」 - 鈴木:「不安はあるが、ツールがあれば対応できそう」

第五章:自動化という安心——3ヶ月後の成果

12月28日:佐藤が長期休暇に入る

鈴木がAmazon運営を引き継いだ。

運用状況(1月〜3月):

在庫管理: - 自動同期により、在庫差分はほぼゼロ - アラートが出た場合のみ、鈴木が手動確認(週1回程度)

発注業務: - 発注提案に従い、鈴木が発注 - 季節商品のみ、山田と相談して調整 - 作業時間:1.5時間/日 → 20分/日(78%削減)

商品登録: - 新商品5点を登録 - B社ツールで自動変換し、5分で完了

売上: - 1月〜3月の売上:6,800万円(前年同期比+5%) - 佐藤不在でも、売上は維持・向上

3月末:佐藤が復帰

佐藤の感想: 「正直、不安でした。自分がいないと、運営が回らないと思っていました。でも、B社ツールと鈴木のおかげで、何も問題なく運営されていました。それどころか、売上が5%増えていました。

休暇中、私は完全にリフレッシュできました。『会社に迷惑をかけている』という罪悪感もありませんでした。これは、5W1Hで課題を整理し、AIツールを適切に導入したおかげです」

組織の変化:

属人化の解消: - Before:佐藤のみがAmazonを運営 - After:鈴木も運営可能。業務が標準化された

業務時間の削減: - Before:佐藤の業務時間8時間/日 - After:自動化により、4時間/日に削減(50%削減)

成長余力の創出: - 浮いた4時間/日を、新規施策に充当 - 新商品開発、マーケティング施策の強化

山田の感想:

「5W1Hを使うまで、我々は『AIツールを導入すれば何とかなる』という曖昧な期待しかありませんでした。しかし、What、Why、When、Who、Where、Howを整理したことで、本当に必要なことが見えました。

優先度1〜3に集中し、優先度4は保留にしました。そして、12月20日というデッドラインに間に合うように、B社ツールを選定しました。結果、佐藤の長期休暇中も売上を維持・向上させることができました。

今では、佐藤だけでなく、鈴木もAmazonを運営できます。属人化が解消され、組織として成長する余力が生まれました」

第六章:探偵の診断——課題の整理が、解決の8割である

その夜、課題整理の重要性について考察した。

Globex社は、「AIツールを導入すれば解決する」という曖昧な期待を持っていた。しかし、問題は『何をAIに任せるべきか』が整理されていなかったことだった。

5W1Hで課題を明確にし、優先順位をつけ、デッドラインを設定したことで、最適なAIツールが見えた。そして、佐藤の長期休暇中も売上を維持し、属人化を解消した。

「AIは魔法ではない。課題を整理し、優先順位をつけ、実現可能な範囲を見極めよ。5W1Hが、曖昧な期待を明確な計画に変える」

次なる事件もまた、課題を整理する瞬間を描くことになるだろう。

「What、Why、When、Who、Where、How。この6つを整理せよ。曖昧な課題は、明確な計画に変わる。AIツールは、整理された課題にこそ力を発揮する」——探偵の手記より

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