EC事業者向けClaude Codeセミナー｜受注処理・商品ページ作成・レビュー対応はどこまで自動化できるか
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弊社GENAIでは、EC事業者の方向けにClaude Code・Codexの無料オンラインセミナー（60分）を開催しています。本記事では、受注処理や商品ページ作成、購入者からの問い合わせ・レビュー対応がどこまで自動化できるかを、セミナーの内容とあわせて解説します。
EC事業では、受注処理や在庫管理、商品ページ作成、購入者対応など、日々のデータ処理業務が運営スタッフの時間を圧迫しがちです。判断業務に集中する時間を確保するには、こうした定型業務をどこまで任せられるかが鍵になります。
本記事では、Claude CodeとCodexの基本的な仕組みから、EC事業者特有の業務でできること・できないこと、導入時に注意すべきポイントまでを順を追って解説します。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
AI鬼管理山崎
代表菅澤
参加無料・60分・オンライン(Google Meet)・1社1枠
01 AI_DIFF 「答えるAI」と「手を動かすAI」、EC事業ではどちらが必要か Claude CodeとCodex、それぞれ何者で、非エンジニアでも使えるのかを整理します
ChatGPTやGeminiのような生成AIは、質問すると答えてくれる「対話するAI」です。使ったことがある方も多いと思います。
「レビューへの返信文の書き方を教えて」「商品説明文のコツは」といった質問には、丁寧に答えてくれます。ただし、実際の返信文の作成や商品ページの更新そのものまではやってくれません。
一方、Claude CodeやCodexは、指示した作業を最後まで自分で実行してくれる「手を動かすAI」です。受注データを読み込んで集計する、商品説明文のドラフトを作る、といった一連の作業を任せられます。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
たとえば「今月の低評価レビューを分析して返信案を作って」と頼んだ場合、ChatGPTは一般的な返信の書き方を説明してくれますが、実際にレビュー本文を読み込んで返信文まで作ってはくれません。
Claude Codeは、そのレビュー本文のファイルを実際に開いて中身を読み込み、感情分析と返信ドラフトをその場で作ってくれます。「説明する」のではなく「やってくれる」のが最大の違いです。
1-1. Claude Codeとは
Claude Codeは、Anthropic社が開発した、ターミナルやエディタの画面から指示を出して動かすAIツールです。受注データや商品情報などの実際のファイルを読み込ませ、対話しながら集計やドラフト作成を進められます。
📚 用語解説
Claude Code：Anthropic社が開発した、ファイルを読み込んで作業を代行してくれるAIツールです。パソコンの画面から日本語で指示を出して使います。
もともとはソフトウェア開発者向けのツールとして作られましたが、「ファイルを読み込んで作業する」という性質そのものは、プログラミングに限らず、受注集計や商品ページ作成にもそのまま応用できます。
1-2. Codexとは
Codexは、OpenAI社が開発した、Claude Codeと似た位置づけのAIツールです。こちらもファイルを読み込ませて作業を任せる使い方が中心で、EC事業者での活用事例はClaude Codeのほうが蓄積が進んでいます。
ChatGPTを開発しているOpenAI社の技術がベースになっているため、ChatGPTに慣れている方には、操作の雰囲気が近く感じられるかもしれません。基本的な考え方はClaude Codeと共通しています。
📚 用語解説
Codex：OpenAI社が開発した、Claude Codeと同じく作業を代行してくれるAIツールです。仕組みは似ていますが、開発元と細かな使い勝手が異なります。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
「そもそもどこの会社が作っているのか」という疑問もよく聞きます。Claude CodeはAnthropic社、CodexはOpenAI社がそれぞれ開発しており、どちらもEC事業者向けに特化したツールではなく、汎用のAIツールを業務に応用する形で使います。
| Claude Code | Codex | |
|---|---|---|
| 開発元 | Anthropic | OpenAI |
| できること | 受注データ・レビューの読み込み、集計、ドラフト作成 | 受注データ・レビューの読み込み、集計、ドラフト作成 |
| EC事業者での活用事例 | 蓄積が進んでいる | 蓄積は少なめ |
| 非エンジニアの利用 | 日本語の指示文で操作可能 | 日本語の指示文で操作可能 |
| 土台となる技術 | Anthropic独自のAIモデル | ChatGPTと同じOpenAIのAIモデル |
| セミナーでの扱い | 実演の中心として詳しく紹介 | 冒頭で違いを簡単に紹介 |
どちらも専門的なプログラミング知識がなくても、日本語で「このレビューに返信案を作って」のように話しかけるだけで使えます。難しい操作を覚える必要はありません。
Claude CodeもCodexも、専門知識よりも「何を渡して、何を作ってほしいか」を言葉にする力のほうが重要です。セミナーでは実際の画面を動かしながら、この感覚をお見せしています。
画面自体は黒い背景に文字が並ぶ、いわゆる「エンジニアっぽい」見た目をしています。ただし操作は日本語のチャットとほぼ同じで、ボタン操作を覚える必要はなく、話しかける言葉の中身のほうが重要です。
1-3. EC事業者では、具体的に何に使えるのか
「手を動かすAI」と言われても、まだ抽象的に感じるかもしれません。EC事業者の現場で言えば、次のような業務が代表的な使いどころです。
- 楽天/Amazon/自社EC横断の受注集計と発注書ドラフトの作成
- 商品説明文とSEOキーワードを含む商品ページのドラフト作成
- 購入者からの問い合わせに対する一次回答ドラフトの作成
- レビューの感情分析と、低評価レビューへの返信ドラフト作成
- SNS投稿文・広告コピーのドラフト作成とCVR/AOVの集計
EC事業者は商品点数(SKU数)が数百〜数千に及ぶことも珍しくなく、一つ一つの作業に時間をかけていては運営が追いつきません。定型化できる作業をAIに渡せるかどうかが、運営の余力を左右します。
この先の章では、これらの業務ひとつひとつについて「何を渡すと、何が出てくるか」を具体的に見ていきます。
逆に、購入者との個別のやり取りや、ブランドコンセプトの決定のように、状況ごとの機微な判断が求められる業務は、これからも人が担う部分として残ります。AIが代われるのは「作業」であって「判断」ではない、という線引きが基本です。
この線引きを最初に理解しておくと、「AIに何でも任せられる」という過度な期待も、「結局は使えない」という過小評価も、どちらも避けやすくなります。
| 向いている業務 | 向いていない業務 |
|---|---|
| 受注データの集計・発注書ドラフト作成 | 購入者との個別の信頼関係づくり |
| 商品説明文・SNS投稿文のドラフト作成 | ブランドコンセプトの最終決定 |
| 繰り返しの多い定型業務 | そのつど状況が変わる価格交渉 |
| 複数モールのデータ突合・横断作業 | 低評価レビューへの最終的な言葉選び |
| データに基づく傾向の把握 | 現場の空気を読んだその場の判断 |
| 用語 | 一言でいうと |
|---|---|
| Claude Code | Anthropic製の「手を動かすAI」 |
| Codex | OpenAI製の「手を動かすAI」 |
| プロンプト | AIへの指示文(日本語の普通の文章でよい) |
| AIエージェント | 複数の作業を自律的に実行し続けるAIの総称 |
| permission mode | AIに許可する操作の範囲を決める設定 |
| SKU | 在庫や商品を管理する最小単位のこと |
02 ORDER_STOCK 受注処理・在庫管理と商品ページ作成が、Claude Codeでこう変わる EC事業でもっとも時間とお金が動く2つの工程を、入力と出力で見ます
EC事業でもっとも時間とお金が動くのが、受注処理・在庫管理と、商品ページ作成の工程です。モール横断で受注を捌きながら、欠品も過剰在庫も避ける在庫回転率の管理が、利益率にそのまま直結します。
楽天・Amazon・Yahoo!ショッピングのモール手数料は年600〜1500万円規模になることも珍しくなく、送料無料ラインの設定も粗利を圧迫します。専任の在庫担当を置けない中小EC事業者ほど、この負担が経営者やEC事業責任者にのしかかりやすくなります。
受注集計・在庫補充判定
モール別の受注データを渡すと、横断集計と在庫補充タイミングの判定結果が出てきます。
商品ページ・出品文ドラフト
商品情報や写真を渡すと、商品説明文とSEOキーワードを含むドラフトが出てきます。
問い合わせ一次回答ドラフト
過去のFAQと問い合わせ内容を渡すと、一次回答のドラフトが出てきます。
レビュー返信・感情分析
レビュー本文を渡すと、感情分析の結果と返信ドラフトが出てきます。
2-1. 受注処理・在庫管理の自動化
楽天・Amazon・Yahoo!ショッピングと、Shopify・BASE・STORESといった自社ECの受注データをClaude Codeに読み込ませると、モール横断の受注集計とSKU別の在庫補充タイミングの判定結果が出てきます。
これまで担当者がモールごとの管理画面を行き来しながら手作業で突き合わせていた集計を、AIが下書きとして先に用意しておくイメージです。
もちろん、実際に発注をかけるかどうかの最終判断は、これまで通り担当者が行います。
在庫回転率が低いと過剰在庫による保管コストが、高すぎると欠品による機会損失が発生します。集計を早く手に入れられるほど、この二つのバランスを取りやすくなります。
| 管理項目 | 拾い出すデータの例 |
|---|---|
| 受注件数 | モール別・自社EC別の日次/月次受注件数 |
| 在庫回転率 | SKU別の年間販売数と平均在庫数 |
| 欠品率 | 在庫切れによる販売機会の損失件数 |
| モール手数料 | モール別の手数料率と実際の支払額 |
2-2. 商品ページ・出品文のドラフト作成
商品のスペックや写真をClaude Codeに渡すと、商品説明文とSEOキーワードを含む商品ページのドラフトが出てきます。SKUごとにゼロから文章を書き起こす必要がなくなります。
📚 用語解説
SKU：色やサイズなど、在庫や商品を管理する最小単位のことです。同じ商品でもカラー違いなら別SKUとして扱われます。
楽天とAmazonでは商品ページの構成ルールが異なるため、同じ商品情報でもモール別に最適化したページ文を作らせることも可能です。カテゴリ最適化のドラフトも同時に用意できます。
| 業務 | 何を渡すか | 何が出てくるか |
|---|---|---|
| 受注集計 | モール別・自社EC別の受注データ | 横断集計と在庫補充タイミングの判定結果 |
| 商品ページ作成 | 商品スペック・写真 | 商品説明文・SEOキーワードのドラフト |
| モール別ページ最適化 | 商品ページの基本情報 | 楽天/Amazon向けの構成別ドラフト |
| 発注書ドラフト作成 | 過去の販売データ・在庫数 | 自動発注書のドラフト |
| 相見積もり比較 | 仕入先ごとの見積 | 仕入単価の比較表 |
| SKU別売上分析 | モール別の販売データ | SKU別の売上・利益率の一覧 |
たとえば「このモール別受注データから、SKU別に在庫補充が必要な商品を判定して」と渡すと、補充が必要なSKUの一覧が数分で出てきます。
続けて「この商品スペックから、楽天向けの商品ページ文を作って」と渡せば、SEOキーワードを含んだドラフトが出てきます。これを土台に、担当者が表現を調整します。
毎回イチから条件を説明し直す必要はなく、一度使った指示文をメモしておけば、次の新商品でもほぼそのまま使い回せます。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
2-3. モール横断・複数チャネル運営への活用
楽天・Amazon・Yahoo!ショッピングに加えて、Shopify・BASE・STORESなどの自社ECを並行運営する会社も増えています。D2C(直販)やサブスク型EC、越境EC、ライブコマースへの展開も同時に検討されがちです。
モールごとにデータ形式が異なる受注情報を横断的に集計できると、どのチャネルに注力すべきかの判断材料が揃いやすくなります。
Claude Codeが担うのは受注集計と在庫補充判定の下書きまでです。最終的な発注判断は、EC事業責任者や在庫担当者が行います。
セール前後など受注が急増する時期ほど、この集計の時間短縮が効いてきます。担当者は在庫の最終判断と、モール特典との連携設計に集中できるようになります。
D2Cブランドや越境EC事業者にとっては、海外の物流パートナーとのやり取りや、多言語対応の商品ページ作成も負担になりがちです。同じ受注処理の考え方を、海外向けチャネルにも応用できます。
ライブコマースやサブスク型ECのように新しい販売形態が増えるほど、扱うデータの種類も増えていきます。読み込ませる資料のフォーマットさえ整えておけば、新しいチャネルにも同じ「型」を転用しやすくなります。
| 販売チャネル | 主な負担 | Claude Codeの使いどころ |
|---|---|---|
| モール(楽天/Amazon/Yahoo!) | モール手数料・出品規約への対応 | 手数料込みの利益率計算、規約に沿ったページ作成 |
| 自社EC(Shopify/BASE/STORES) | 集客からサイト運用までの一括対応 | 受注データの集計、SEOキーワードのドラフト作成 |
| 越境EC | 多言語対応・海外配送の管理 | 多言語版商品ページのドラフト作成 |
| ライブコマース | 配信準備と実況台本の作成 | 商品説明の台本ドラフト作成 |
03 CS_REVIEW 購入者対応・レビュー返信・販促企画も、同じように変わる 問い合わせ対応、レビュー返信、販促企画のドラフト作成を具体的に見ます
受注処理・商品ページ作成以外にも、EC事業者には日々発生する負担の大きい業務があります。購入者問い合わせ対応、レビュー返信、販促企画やSNS運用です。
いずれも「毎日・毎案件」発生する定型業務という共通点があり、Claude Codeの「型」が効きやすい領域でもあります。ひとつずつ、何を渡すと何が出てくるかを見ていきます。
3-1. 購入者問い合わせの一次回答ドラフト
過去のFAQと問い合わせ履歴を読み込ませ、内容を自動分類したうえで、一次回答のドラフトを作らせる、という使い方がAIと相性の良い領域です。キャンセルや返品申請の自動処理判定にも応用できます。
問い合わせの種類は、配送状況の確認から商品の使い方、キャンセル・返品の申請までさまざまです。種類ごとに参照する資料が異なるため、分類だけでも横断作業が必要になります。
| 問い合わせ種別 | 主な内容 | 主な参照資料 |
|---|---|---|
| 配送関連 | 配送状況・配送先変更の確認 | 受注データ、配送業者の追跡情報 |
| 商品関連 | 使い方・サイズ・在庫の確認 | 商品ページ、FAQ |
| キャンセル・返品 | 申請の可否・返金条件の確認 | 特定商取引法に基づく表記、返品ポリシー |
3-2. レビュー対応・返品処理
レビュー本文をClaude Codeに渡すと、感情分析の結果と、返信ドラフトが出てきます。最終的な言葉選びと投稿は、これまで通り運営スタッフが行います。
「AIの返信は心がこもらないのでは」という懸念もよく聞きます。返信ドラフトはあくまで下書きで、担当者が個別にカスタマイズしてから投稿する運用が前提です。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
| 業務 | 従来の目安時間 | AI活用後の目安 |
|---|---|---|
| 商品ページ作成(1SKU) | 2〜4時間 | 20〜30分程度に圧縮できた例あり |
| 購入者問い合わせ応答 | 平均6〜12時間 | 平均30分以内に圧縮できた例あり |
| レビュー対応(月次) | 30〜50時間 | 5〜10時間程度に圧縮できた例あり |
| 在庫回転率 | 8〜12回/年 | 15〜20回/年に改善できた例あり |
| SNS投稿・広告コピー作成 | 投稿あたり30〜60分 | 投稿あたり10分程度に圧縮できた例あり |
これらの時間短縮はあくまで一例であり、扱う商品点数やモールの数によって効果には幅があります。まずは自社の業務量に照らして、どの業務が特に負担になっているかを洗い出すことが出発点になります。
3-3. 返品理由の分類と改善提案
返品申請のコメントを読み込ませると、サイズ違い・イメージ相違・不良品といった理由別に分類し、改善提案のレポートを作らせられます。返品理由が集計できると、商品ページの記載を見直す材料になります。
古物営業法の対象となる中古品を扱う場合は、返品・買取の記録の残し方にも法令上の要件があります。分類や集計はAIに任せつつ、記録の最終確認は担当者が行う運用が前提です。
3-4. 販促企画・SNS運用・広告運用
セール時期の判定や割引率のシミュレーション、キャンペーン文面のドラフト作成にも活用できます。モール特典との連携設計を含めて、企画のたたき台をAIに作らせる使い方です。
Instagram・TikTok・X(旧Twitter)への投稿文やハッシュタグ提案、Google広告・Meta広告のコピー生成もドラフトとして作らせられます。ROAS(広告の費用対効果)の分析にも同じ考え方が使えます。
ROASの数値だけでなく、モール特典との重複や販促カレンダーとの整合性まで確認しながら広告を出稿するのは、担当者にとって負担の大きい作業です。ドラフトの時点である程度候補を絞り込めると、検討にかける時間を大きく圧縮できます。
3-5. 経営レポート・KPI管理
モール別・自社EC別の売上データを渡すと、CVR(コンバージョン率)やAOV(平均注文金額)、リピート率を分析した経営会議資料のドラフトが出てきます。
📚 用語解説
CVR(コンバージョン率)：サイトやページを訪れた人のうち、実際に購入に至った人の割合のことです。数値が高いほど、集客が購入につながっていることを示します。
📚 用語解説
AOV(平均注文金額)：1回の注文でお客様が購入した金額の平均のことです。セット販売やアップセルの効果を見る指標として使われます。
| 役割 | 日々の悩み | Claude Codeの使いどころ |
|---|---|---|
| EC運営スタッフ | 出品・問い合わせ・レビュー対応で長時間勤務が常態化 | 商品ページ最適化・FAQマッチング・返信ドラフト作成 |
| EC事業責任者 | モール横断の受注集計と在庫判断に時間を取られる | 受注集計・在庫補充判定・問い合わせ一次回答の自動化 |
| 経営者・会社役員 | 現場の負担が見えにくく、判断材料が集まらない | CVR/AOV/リピート率のレポート化による全体把握 |
レビュー対応や商品ページ作成の実演は、セミナーで実際の画面を動かしながらお見せしています。
AIが担うのはドラフト作成と分析の下準備までです。返信の投稿や発注、広告出稿の最終判断は、これまで通りEC運営スタッフや責任者が行います。
04 MECHANISM なぜAIがEC受注処理まで代行できるのか——仕組みの話 Claude Codeの仕組みを、専門用語を使わずに説明します
「AIが受注処理やレビュー対応を代わりにやってくれる」と聞くと、仕組みが気になる方も多いと思います。専門用語を使わずに、3つのポイントで説明します。
難しい技術の話ではありません。パソコンが得意な人が、たまたまその得意分野をEC運営の業務に向けている、というくらいのイメージで読み進めていただければ十分です。
ここまで見てきた受注処理や商品ページ作成の例も、すべてこの3つの特徴の組み合わせで成り立っています。仕組みが分かると、自社のどの業務に応用できそうかもイメージしやすくなります。
📚 用語解説
AIエージェント：指示を受けて、複数の作業を自律的に実行し続けるタイプのAIの総称です。Claude CodeやCodexは、このAIエージェントの一種です。
4-1. ファイルを直接読み書きできる
Claude Codeは、モールの受注CSVやレビューのテキストファイル、Excelの商品台帳といった実際のファイルを、パソコンの中でそのまま開いて中身を読み込めます。読んだ内容をもとに、新しい文書を作ったり、既存の書類を書き換えたりできます。
たとえるなら、資料を渡せば黙々と目を通し、指示通りに整理したり文章を作ったりしてくれる事務員のような存在です。
従来の生成AIとの違いも、まさにここにあります。「集計方法を教えてくれる」のではなく「実際に集計してくれる」——この一歩の差が、EC運営の業務時間を大きく左右します。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
4-2. 手順を覚えて繰り返せる
一度「この形式で集計して」と教えたやり方は、次回以降も同じ手順で再現できます。毎回イチから指示を考える必要はなく、「型」として使い回せます。
レビュー返信や商品ページ作成のように、毎回やることがほぼ決まっている業務ほど、この「型」の効果が出やすくなります。二度目以降は指示の言葉数も減り、確認するだけで済むようになります。
逆に言えば、毎回内容が大きく変わる企画業務では「型」の恩恵が小さくなります。まずは繰り返しの多い業務から試すのが、効果を実感しやすい進め方です。
最初から完璧な型を作ろうとせず、使いながら少しずつ調整していくほうが、結果的に早く定着します。1つの業務で型ができたら、似た業務にも応用できます。
4-3. 複数の資料を横断できる
受注データ・レビュー・在庫情報・SNS投稿・販促企画など、別々の場所に保存されている資料を、同時に開いて見比べることができます。経営レポートはこの「横断」がまさに効いてくる作業で、モール別の売上データを別々に突き合わせる手間を、まとめて引き受けられます。
商品ページ作成でも同じことが言えます。商品スペック・過去の売れ筋データ・SEOキーワードという、性質の異なる複数の資料を横断して、説明文のドラフト作成を一度に進められます。
レビュー対応でも、レビュー本文と過去の返信履歴、商品の仕様書を横断して参照させることで、単発の返信ではなく、これまでの対応方針と矛盾しない返信ドラフトを作らせやすくなります。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
Claude Codeが担うのは、資料を読み込んでドラフトを作る作業までです。数字の最終確認や、投稿・発注の判断は、これまで通り人が行います。
| 特徴 | 何ができるか | EC事業者での具体例 |
|---|---|---|
| ファイルの直接読み書き | 受注CSVやレビューを開いて、集計やドラフト作成ができる | モール別受注データから在庫補充リストを作成 |
| 手順を覚えて繰り返す | 一度教えたやり方を「型」として次回も使える | 毎回のレビュー返信を同じ手順で処理 |
| 複数資料の横断 | 受注データ・在庫・販促企画などをまとめて参照できる | モール別売上を横断してKPIレポートを作成 |
| 対話しながら進められる | 一度で完璧を求めず、やり取りしながら調整できる | 商品ページ文の表現を対話で修正 |
ただし、Claude Codeが自分で判断できないこともあります。どこまで任せて、どこから人が確認するか。次の章で、つまずきやすいポイントとあわせて具体的に説明します。
この3つの特徴は、EC事業者に限らずどんな業種でも共通する仕組みです。そのうえで、受注データや商品ページ、レビューといったEC特有の資料に当てはめると、ここまで見てきたような使い方が具体的に浮かび上がってきます。
05 PITFALLS EC事業者が導入でつまずきやすいポイントと、現実的な対処 情報の取り扱い・社内定着・ツール選定でよくあるつまずきを整理します
Claude CodeをEC事業者の現場に導入する際、多くの会社が最初につまずくのは、モール戦略情報の取り扱い範囲です。
ここまで紹介してきた便利さの裏側で、実際に導入するとなると出てくる現実的な悩みを、順番に整理していきます。
5-1. 情報の取り扱い範囲
permission mode(操作許可の範囲)を適切に設定し、どのデータをAIに渡すか、どこまでの操作を許可するかを事前に線引きしておく必要があります。
📚 用語解説
permission mode：AIにどこまでの操作(読み取り・下書き作成・投稿など)を許可するかを制御する設定です。範囲を絞って始め、慣れてから広げる使い方が一般的です。
「モール内検索順位の戦略情報が競合に漏れないか」という懸念もよく聞かれます。Claude Codeはサンドボックス動作で外部送信なし、学習にも使われない設計が可能なため、戦略情報を外部に渡さない運用を組み立てられます。
まず読み取り専用の範囲で運用を始め、慣れてきた段階で許可する操作を広げていく進め方であれば、情報システム担当が不在の会社でも無理なく運用できます。
| 段階 | 許可する操作 | 目安の期間 | 関わる担当者 |
|---|---|---|---|
| 導入初期 | 読み取り・集計・下書き作成のみ | 最初の1〜2ヶ月 | EC運営スタッフ・情報システム担当 |
| 慣れてきた段階 | 社内フォーマットへの自動保存を追加 | 3〜6ヶ月目以降 | 業務担当者本人 |
| 定着後 | 業務ごとに必要な操作範囲を個別に調整 | 運用が安定してから | 各業務の責任者 |
5-2. 社内での定着
最初から全業務をAI化しようとせず、レビュー対応や商品ページ作成など、負担の大きい一部の業務から試し、効果を実感してから範囲を広げていくほうが定着しやすくなります。
「便利そうだから」と全社に一斉導入するよりも、まず一人か二人が使いこなせるようになってから、周りに広げていくほうが、結果的に定着のスピードは早くなります。
📚 用語解説
プロンプト：AIに対して、何をしてほしいかを伝える指示文のことです。難しいコマンドではなく、日本語の普通の文章で構いません。
5-3. ツール選定と法令面の線引き
Claude CodeとCodex、どちらが自社に合うかは、実際に画面を見ながら判断するのが早いです。まず自社が最初に試したい業務を決めてから、その業務での使いやすさを比較する順番がおすすめです。
取扱商品によっては、特定商取引法や景品表示法、薬機法、古物営業法、酒類販売業免許といった規制への対応が必要です。ここはAIに「補助」させるものの、最終判断は必ずEC事業責任者が握ります。
海外EC(Temu・SHEIN・AliExpress等)との価格競争が進む中、値付けの判断をAIに丸ごと委ねるのではなく、価格帯の比較データを整理する部分までを任せる、という線引きが現実的です。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
「どちらのツールが優れているか」ではなく「自社のどの業務に使いたいか」を先に決めることが、ツール選定で遠回りしないコツです。
5-4. 現場でよくあるつまずきの実例
ひとつは、受注集計とレビュー返信と商品ページ作成を、初日からすべて一気に試そうとして途中で止まってしまうケースです。担当者ごとに温度差が生まれ、どの業務も中途半端になりがちです。
もうひとつは、運営スタッフがプロンプトの書き方に戸惑い、結局誰も使わなくなってしまうケースです。「このレビューに返信案を作って」といった業務の言葉をそのまま入力すれば十分ですが、この点が伝わっていないと、ツールを開かないまま放置されがちです。
三つ目は、モールごとの商品ページ規約の違いを考慮せずにドラフトをそのまま掲載し、規約違反で修正指示を受けるケースです。過去の掲載ルールを事前に読み込ませておかないと、ドラフトの精度は上がりません。
| つまずきポイント | 現実的な対処 |
|---|---|
| 全業務を一度にAI化しようとして頓挫 | レビュー対応や商品ページ作成など、負担の大きい業務を1〜2個に絞って試行 |
| モールごとの規約差異を考慮せず修正指示を受ける | 過去の掲載ルールを事前に読み込ませ、ドラフト作成から始める |
| 運営スタッフがプロンプトの書き方に戸惑う | 最初の数回はEC事業責任者や情報システム担当が一緒に操作する |
| 読み込ませるデータの範囲を決めずに始める | permission modeで読み取り専用の範囲から着手する |
| 繁忙期に導入を始めて定着しないまま終わる | セール前後を避け、比較的落ち着いた時期に試行を始める |
AIに読み込ませた元データと、生成されたドラフトを、いつ・どの商品で使ったか分かる形で残しておくことも大切な運用ルールです。フォルダにやり取りを保存しておくだけで、最低限の記録になります。
ここまで見てきたように、つまずきの多くは技術的な難しさではなく、始め方の設計に起因します。業務を絞る、型を作る、記録を残す——この3つを押さえておけば、大きな失敗にはつながりにくくなります。
返品対応や表記に関するやり取りは、後から購入者や関係機関への説明を求められることもあります。元データとドラフトの保存履歴が、そのまま簡易的な記録として役立ちます。
文章だけでは伝わらない部分は、実際の画面をご覧いただくのが早いです。セミナーでは、商品ページ作成やレビュー返信を実際に動かしながらお見せしています。
06 SEMINAR_CONTENT EC事業者向けセミナー当日、実際に何を話すのか 60分の時間割・実演する業務・よくある質問・参加対象を具体的に紹介します
「結局セミナーで何をするのか」が分からないと、参加を決めにくいと思います。60分の中身を具体的に紹介します。
6-1. 60分の時間割
| 時間帯 | 内容 |
|---|---|
| 最初の10分 | EC事業者の業務棚卸しと、Claude Code・Codexの全体像整理 |
| 次の25分 | 受注集計から商品ページ作成、問い合わせ一次回答、レビュー返信の実演デモ |
| 次の15分 | 参加者の悩みを募集し、その場で「うちならこう試すか」を設計 |
| 最後の10分 | 質疑応答と、来週何を試すかの言語化 |
この時間割が基本の流れです。実演デモで扱う具体的な資料例は、参加企業のモール構成や取扱商品に応じて多少調整することもあります。
6-2. 実演する業務
実演の中心は、25分間のノーカットデモです。EC事業者の具体的な業務を、画面を動かしながらお見せします。
商品ページ作成では、商品スペックと写真を読み込ませるところから、SEOキーワードを含んだ説明文のドラフトができるまでを実際に動かします。
レビュー対応では、レビュー本文を読み込ませて感情分析を行い、返信ドラフトができるまでの流れをお見せします。
受注集計のデモでは、モール別に形式が異なる受注データを、実際にその場で横断集計させます。手作業では時間のかかる突き合わせが、画面上でどう短縮されるかを見ていただけます。
業務ごとに入力と出力がどう変わるかを比較しながら見ていただくことで、自社ではどの業務から試すのが現実的かを判断しやすくしています。
6-3. その場で答える、こんな質問
| よくある質問 | 当日の回答の方向性 |
|---|---|
| 低評価レビューへの返信はどこまで任せられるか | 感情分析と返信ドラフトまでで、最終確認と投稿は人が行う前提です |
| モール内検索順位の戦略情報が外部に漏れないか | サンドボックス動作と操作許可範囲の考え方を説明します |
| 受注データの取り扱いはどこまで安全か | permission modeでの読み取り専用運用から始める考え方を説明します |
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代表菅澤
6-4. 参加対象
参加対象はEC事業責任者・経営者・会社役員としていますが、日々の受注処理やレビュー対応を担当する運営スタッフの方にも参考にしていただける内容です。パソコン操作に不慣れな方でも、専門知識は前提としていません。
一方、業務をひとりで完結されていて分担の予定がない場合は、効果を実感しにくいかもしれません。複数人でモール運営や販促を分担している会社ほど、持ち帰れる材料は多くなります。
EC事業部を持つ大手企業の専任担当の方にも、SKU数が多い会社ほど参考になる内容です。中小のEC事業者代表の方にも、モール手数料や粗利率の圧迫にどう向き合うかという観点で共通する部分が多くあります。
07 SEMINAR_BOOKING EC事業者の参加方法と、予約から当日までの流れ 無料・60分・オンラインの参加方法と、予約から当日までの流れを紹介します
ここまで紹介した内容を、実際の画面を動かしながら確認できる場として、60分の無料オンラインセミナーを開いています。
- 参加費は無料
- 60分・オンライン(Google Meet)開催
- 1社1枠の貸切で、実演を中心に進めます
- 空いている日程からそのまま予約できます
このページ下部の予約フォームで、空き日程を選ぶだけで予約が完了します(日程調整のメール往復はありません)。こちらの予約フォームからお進みください。
日程や内容の詳細はClaude Code セミナーの詳細ページでもご確認いただけます。
| この記事で分かったこと | セミナーで確認できること |
|---|---|
| Claude Code・Codexが何者か | 実際の画面での操作感 |
| 何を渡すと何が出てくるか(理屈) | 自社の業務に置き換えた場合の具体例 |
| 導入時のつまずきポイント | 自社ならどこから試すべきかの判断材料 |
| なぜそれが可能なのか(仕組み) | 実際に動いている様子を見て納得できるか |
| 受注処理・商品ページ・レビュー対応の変わり方 | 自社の受注データを例にした質疑応答 |
| 情報の取り扱い・社内定着の考え方 | 自社の運用ルールに落とし込む相談 |
この記事を読んで、Claude Code・Codexが何者かはお分かりいただけたと思います。あとは、自社の業務にどこまで使えそうか、実際の画面で確かめていただくだけです。
Claude CodeやCodexが自社に合うかどうかは、実際の画面を見るのが一番早い判断材料になります。押し売りはしませんので、まずは60分、実際の動きを確認してみてください。
参加無料・60分・オンライン(Google Meet)・1社1枠
よくある質問
Q. 低評価レビューへの返信をAIに任せると、機械的になりませんか。
A. AIが作るのはあくまで感情分析と返信ドラフトまでで、最終的な言葉選びと投稿は運営スタッフが個別にカスタマイズします。返信スピードの向上と、返信漏れを防ぐセーフティネットとしての役割です。
Q. モール内検索順位の戦略情報が、AIを通じて競合に漏れることはありませんか。
A. Claude Codeはサンドボックス動作で外部送信を行わず、入力内容が学習に使われない設計が可能です。モールの戦略情報を外部AIに渡さない運用は、permission modeの設定次第で組み立てられます。セミナーでは具体的な設定の考え方も説明します。
Q. 楽天・Amazon・自社ECなど、複数モールのデータを横断して扱えますか。
A. はい。それぞれのモールから出力した受注データや商品情報を読み込ませ、横断集計や比較表の作成に使う想定です。モールごとにデータ形式が異なる場合は、事前にフォーマットを揃えておくと精度が上がります。セミナーでは、実際に複数のCSVを読み込ませて集計する場面を実演しています。
Q. パソコン操作に不慣れな運営スタッフが多くても導入できますか。
A. セミナーではターミナルやエディタの画面を実際に動かしながら説明します。専門知識がなくても、まずは何ができるかを知ることを目的にした内容です。最初の数回はEC事業責任者や情報システム担当が一緒に操作するところから始める会社が多いです。
Q. Claude CodeとCodex、どちらを選べばよいですか。
A. どちらも生成AIを使った業務自動化ツールですが、EC事業者での活用事例の蓄積が進んでいるのはClaude Codeです。開発元(Anthropic/OpenAI)が異なるだけで、基本的な使い方や非エンジニアでも扱える点は共通しています。まず自社が最初に試したい業務を決めてから、使いやすさを比較するのがおすすめです。
Q. 特定商取引法や景品表示法など、法令面の判断もAIに任せられますか。
A. 取扱商品や販売形態によっては、特定商取引法・景品表示法・薬機法・古物営業法・酒類販売業免許などへの対応が必要です。AIはドラフト作成や確認の補助にとどめ、最終的な法令面の判断はEC事業責任者が行う前提です。過去の表記ルールを読み込ませておくと、確認作業そのものは効率化できます。
Q. Claude Codeを使うと、運営スタッフの仕事が奪われるのではないですか。
A. いいえ。AIが担うのは商品ページや返信文の下書き作成、集計までで、購入者との個別のやり取りやブランドの方向性の決定といった人にしかできない業務はそのまま残ります。書類仕事の時間を減らし、企画や購入者対応に集中する時間を増やすための道具です。
Q. セミナーはEC事業責任者本人が参加しないといけませんか。
A. EC事業責任者・経営者・会社役員向けを基本としていますが、日々の運営を担当するスタッフの方が実務目線で参加されることも歓迎しています。複数名での参加については、お申し込み時にご相談ください。
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EC事業者の業務は、受注処理・在庫管理の段階から、商品ページ作成のように出品のたびに発生する業務、購入者対応やレビュー返信のように日々積み重なる業務まで、次々と積み重なっていきます。モール手数料や送料無料ラインの負担が増す中で、書類仕事や定型業務にかかる時間をどこまで圧縮できるかは、多くのEC事業者にとって切実な課題です。Claude CodeやCodexが何者かという基本から、実際に何ができて何ができないかまで、文章だけではどうしても掴みにくい部分があります。自社の受注データや商品ページを例に、実際の画面を見ながら自社に合う業務を見極められる場として、60分の無料セミナーを用意しています。
ここから先の進め方は、大きく2つあります。
自社で回せるようになりたい方は、AI鬼管理でClaude Code／Codexの使い方から業務設計・社内定着まで伴走を受けながら、社内に仕組みを作る道があります。
覚えるより任せたい方は、AI社員AIKATAでこの記事のような定型業務を丸ごと預ける道があります。料金は月30万円の月額定額、追加費用は0円です。
どちらが合うかは、業務量と社内体制次第です。無料相談・無料適合診断で、貴社の場合はどちらが向くかからご相談いただけます。
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- AI業務自動化サービス「AI鬼管理」を運営 — Claude Code を活用し、経営者の業務を「AIエージェントに任せる仕組み」へ転換するパーソナルトレーニングを 伴走構築 で提供。日報・採用・問い合わせ対応・経費精算・議事録・データ集計・営業リスト等の定型業務を、AIに代行させる体制を経営者と一緒に作り込む
- Claude Code 実装ノウハウを 経営者・法人クライアント に直接指導。生成AIを「便利ツール」ではなく 「業務を任せる存在」 として運用する手法を体系化
- 「やらせ切る管理」メソッドの開発者。シンゲキ株式会社（2021年設立・鬼管理専門塾運営）にて累計3,000名以上の学習者を志望校合格に導いた管理メソッドを、AI × 経営者支援 に転用
- 著書『3カ月で志望大学に合格できる鬼管理』(幻冬舎)、『親の過干渉こそ、最強の大学受験対策である。』(講談社)
- メディア出演: REAL VALUE / カンニング竹山のイチバン研究所 / ええじゃないかBiz 他
- 明治大学政治経済学部卒
