Case Study
商品登録の入力工数53%削減、
外注対応の手動確認をゼロに
株式会社Realize｜AI物販業務支援
Case Study
株式会社Realize｜AI物販業務支援
-53%
商品登録
入力工数削減
0回
外注チャット
手動確認
44項目
仕入れ判断基準
言語化
-67%
入力先の数
3か所→1か所
AI物販業務支援
中古カメラを中心とした物販事業において、ベテランの「仕入れ力」を44項目の判断基準として言語化し、AIによる利益判定と外注連携の自動化を実現。一部のメンバーに依存していた仕入れ業務を、誰もが再現できる仕組みに変えた物販DXの成功事例です。
Challenge
01
価格推移データの読み方・ジャンク品の見極め・値引き交渉の勘所が特定メンバーの経験知に依存しており、チーム全体で安定した仕入れ判断を行うことが難しい状態だった。
02
仕入れた商品の情報を外注先へ渡すシートと自社の管理シートへ二度入力する必要があり、転記の手間とミスのリスクが生じていた。
03
検品時に判明した商品状態の相違など、判断を要する連絡に対して通知が機能せず、1日2〜3回の手動確認に頼らざるを得なかった。
04
販売手数料や外注費を差し引いた1点あたりの実利益が感覚値にとどまり、改善すべき工程を特定できなかった。
Solution
仕入れ判断から外注先との連携、損益の可視化までを一気通貫で支援する業務基盤を構築。ベテランの判断基準を「AIが真似る」のではなく、基準そのものを言語化し、設定として外部に切り出したことで、現場が運用しながら基準を調整できる体制を実現しました。
| プロセス | AI導入前の課題 | AI導入後の変化 |
|---|---|---|
| 仕入れ判断 | 相場データの解釈と状態リスクの見極めが個人の経験知 | AIが出品情報からリスクを抽出し、利益・回転率・交渉余地をスコア化して提示。判断基準を全メンバーが共有 |
| 商品登録 | 外注シートと自社管理シートへの二重入力（19項目） | 1回の入力から両シートの行を自動生成。入力項目数を53%削減（19→9項目） |
| 外注との連携 | 通知が届かず1日2〜3回の手動確認。対応漏れのリスク | AIが要対応の連絡のみを抽出し、要約と返信案を生成。手動確認を廃止 |
| 損益把握 | 1点あたりの実利益が感覚値（外注費未控除） | 手数料・外注費を控除した実利益を自動算出し、商品カテゴリー別・期間別に可視化 |
Result
単なる作業削減にとどまらず、判断の質を組織全体で底上げする成果に結びつきました。
-53%
商品登録
入力項目数削減
19項目 → 9項目
0回
外注チャット
手動確認
1日2〜3回 → 撤廃
44項目
仕入れ判断基準
言語化
口頭伝達 → 全面言語化
↑
1点あたり
平均利益の底上げ
仕入れ基準統一・損益可視化による
Client Voice
「これまで仕入れの判断は、どうしても私の経験に頼る部分が大きく、それが事業を拡大するうえでの一番のボトルネックでした。LIC様の支援で驚いたのは、その判断基準そのものを整理し、誰が見ても分かる形にしていただいた点です。商品登録の二重入力がなくなり、外注先からの連絡も必要なものだけが手元に届くようになったことで、メンバーが本来やるべき「良い商品を見つけて交渉する」という仕事に集中できるようになりました。作業を減らすためのシステムではなく、判断できる人を増やすための仕組みをつくっていただいたと感じています。」
株式会社Realize 代表取締役 木村 尚斗 氏