15 7月

Posted at 14:21h in コラム

EC(ネット通販)に商品を掲載するには、商品写真を撮り、サイズを測り、商品説明文を書く必要があります。この3つの作業をまとめて「ささげ業務」と呼びます。リユース業界では、ささげ業務の効率化が売上・在庫回転・人件費すべてに直結する重要テーマです。本記事では、リユースECのささげ業務の全体像、課題、効率化の3つについて解説します。 無料相談受付中 ささげ業務のお悩み、プロに無料で相談してみませんか？ ささげ業務の効率化・コスト削減・外注化など、現状のお悩みをお気軽にご相談ください。当社のささげコンサルタントが現状をヒアリングし、最適な改善策をご提案します。完全無料・約60分・Google Meet 今すぐ無料で相談する → ささげ業務とは ささげ業務とは、EC出品に必要な「撮影」「採寸」「原稿(商品説明文作成)」の3工程の総称です。3つの頭文字「さ・さ・げ」を取って「ささげ」と呼ばれます。ささげはECサイトでお客様の購入意思決定を促す「デジタル接客」の基盤です。実店舗であれば店員が商品を手渡しで説明できますが、ECでは写真・サイズ・文章だけで購入者の不安を解消する必要があります。ささげ業務の品質が、そのまま購入率(CVR)と返品率を左右します。 なぜ今、ささげ業務の効率化が重要なのか 2024年リユース市場は3兆円を突破し、2030年には4兆円に拡大すると予測されています。日本の中古品が「USED IN JAPAN」として海外でも需要が高まっていること、国内でもインフレに伴う中古品の需要が高まっていることなども後押しとなっているものと思います。実際にリサイクルショップなどを訪れてみると、多くの方が中古品の売り買いに来店されており、週末には買取査定で2時間待ちになるような人気ぶりです。オークション会場でも海外のバイヤーが大量の中古品を仕入れていく光景も見られます。市場が活発な一方、リユース業界の有効求人倍率は3.15倍(2024年12月時点)と人材不足が深刻です。EC部門では「仕入れは出来ているのにEC出品が追いつかず、滞留在庫が増える」という問題が発生し、結果店頭販売やBtoBでの卸売りを行い、販売の機会損失が発生している状況です。 店頭販売の場合、商品は商圏内の顧客にしか訴求できません。BtoB販売の場合、1品あたりの利益はtoCと比較してどうしても低くなってしまいます。市場がスケールし中古品の流通量が増えていく中で、ECをうまく活用できるかどうかが今後のリユース事業成長の鍵となります。一点物の商材をいかに『標準化されたデータ』として扱い、人手不足の中でも高利益を生む仕組み化を構築できるか？ささげ業務の効率化は、この構造課題の中核を担う取り組みです。 リユースささげの3工程 まずリユースECのささげ業務についておさらいしましょう。 撮影 商品の見た目を伝える作業です。当たり前のことですが、商品画像がなければECで商品を販売することは出来ません。まず、商品画像の良し悪しが売上を左右します。但し、商品をただ綺麗に撮れば良いという訳ではありません。リユース品は傷・汚れなどのコンディションも視覚的に伝える必要があります。綺麗に撮影することに加えて、状態を正しく伝えることも意識しなければなりません。また、新品の商品は1回撮影を行うと、その画像を使って同じ商品を複数個販売できます。一方リユース品は1点物なので、1在庫につき1回撮影が必要となります。(全く同じ商品でもそれぞれ撮影を行う必要があります。)つまり、リユースの商品撮影数は新品と比較すると圧倒的に多くなり作業負担が大きいのです。新品の商品撮影とはアプローチが全く違うということを理解してください。 採寸 ECで商品を販売する上で商品サイズの掲載も必要となります。商品カテゴリによっては採寸が必要ないものも一部ありますが、多くの商品でサイズの記載が必要です。例えば、アパレル品は試着ができないため、肩幅・身幅・着丈・袖丈などの採寸値を掲載することで購入に繋がりやすくなります。バッグやアクセサリーなどの服飾雑貨も身につけた時のイメージを膨らませるためにサイズ情報が参考にされます。家具や家電も置きたい場所に設置できるがを判断するために商品のサイズ情報が必要となります。 原稿作成 ECサイトの商品ページにはタイトルや商品説明文が記載されていますが、この箇所の文章作成のことを指します。商品のメーカー名、ブランド名、特徴・素材・サイズなどを文章で記載します。商品の基本情報に加え、リユース品では「状態説明」(傷の有無、ランク評価、付属品など)の記載も必要です。これはリユースに限った話ではないですが、原稿作成は商品ページにアクセスしてもらうためにとても重要な作業になります。ECサイトで商品を購入する場合、多くの人は何かしらのキーワードを入力して商品を探します。例えば本革のビジネスバッグが欲しい時、「ビジネスバッグ 本革」などと検索窓に入力します。この時、商品タイトルや商品説明文にこれらのキーワードが入っていなければ、お客様は商品ページまで辿り着けません。商品ページを見てもらうことができなければ、もちろん商品が売れることはありません。原稿作成は実店舗でいうところの「お店に入ってもらう役割」も果たす重要な役割です。 リユースのささげ業務を効率化するコツ 前段で説明した通り、リユースのささげ業務は新品商品を販売する場合とは別のアプローチが必要となります。時間をかけて丁寧にささげ作業を行えば商品は売れやすくなりますが、１在庫ごとに作業が必要なリユース品は、時間をかけた分だけコストがかかり、結果利益が少なくなってしまいます。また、商品単価が低くなるほどコスト比率も上がります。リユース商品は日々入荷する在庫をいかに効率よく低コストで出品していくかが鍵となります。ここではリユースECでささげ業務を効率化する方法をご紹介します。 1.作業の標準化 まずは撮影・採寸・原稿の全てで共通することですが、属人化を排除し作業を標準化しましょう。標準化とは「誰でもできる作業オぺレーションを構築する」ことです。1在庫につき1商品ささげ作業が必要なリユース品では100点満点のクオリティを追求するより、80点のクオリティで良いので入荷したどんどん出品していったた方が結果的に利益に繋がります。80点のクオリティであれば、熟練のスタッフでなくても作業を回せます。実際にECで成功しているリユース企業のささげ現場では、パートタイムのスタッフさんがささげ業務を行っています。プロのカメラマンはもちろん、社員さんでさえ作業は行っていません。もちろんクオリティを100点にできることが理想ですし、自社ブランディングの観点からクオリティを100点に近づけたいという気持ちは分かります。ただ、ここを目指すのは事業が成長した次のフェーズで目指すべきです。また、実際80点のクオリティも100%のクオリティも購入するお客様からするとさぼど違いがないものだったりします。本当に100点のクオリティが必要がどうかは扱う商品にもよるため、本当に100%のクオリティが必要だと思う場合は、ABテストを行うなどして定量的に検証した方が良いでしょう。 2.AIなどテクノロジーの活用 これはささげ業務に限ったことではないですが、人がわざわざやらなくて良い作業をシステムやテクノロジーを活用し、人的リソースを有効活用できる環境作りも大切です。2026年現在、AIの活用がどの業界でも活発ですが、リユース業界も例外ではありません。人材不足はこれから益々深刻化することが明らかです。少ないリソースでささげ業務を行える体制作りが絶対マストになります。ささげ業務はテクノロジーで業務効率化できる箇所がたくさんあります。例えば、商品画像の背景白抜きやトリミングなどの編集作業はAIなどによりほぼ自動化できます。撮影した商品画像から商品情報を補完したり、商品の自動採寸も行うことも出来るようになってきています。我々のささげの現場では積極的にAIを活用し、少人数でささげ業務が行えるオペレーションを構築しています。現場を設けた当初はAIがまだ使えなかったので、作業スタッフだけで100名程度雇用して作業を行っていましたが、現在は半分程度の人数で同じ作業が行えるようになっています。作業スタッフが少なくなると人件費はもちろんですが、スタッフの教育・マネジメントコストや福利厚生など副次的にかかるコストも激減します。AIなどテクノロジーの活用には費用が必要となりますが、それ以上にコストカットが実現できます。業務効率化のために是非テクノロジーを積極的に活用してください。 3.作業オペレーションの見直し 今行っている作業オペレーションを棚卸しし、見直しをしてみましょう。１度棚卸しをしてみると「この作業はもう必要ないよね」「なんでこの作業やってたんだっけ？」みたいなことが割と見つかったりします。また、80点のクオリティを及第点とすることで、省略できる作業もいくつか出てくるはずです。作業の効率化を行う前に今やっている作業自体が本当に必要かどうかを再確認してみることも効率化に繋がります。 ささげ業務効率化の効果 これは我々の現場で実際に得た結果ですが、ささげ業務の効率化を進めた結果、撮影・画像加工で約70%、採寸で約67%、原稿作成で約50%の工数削減が実現できました。合計工数でみると約62%、人件費等を含むコスト全体では約45%の削減ができています。これはかなりインパクトのある数字だと思います。また、「人を増やさず生産性を維持・拡大できる」体制が構築できていることも得られた大きな成果の１つです。リユース市場が成長を続けている中で、その追い風に乗れるかどうかが今後事業の成長の鍵を握ります。売れる商品はたくさんあるのに、売ることができないのはとても勿体無いことです。リユースECを運営する上で、ささげ業務の効率化がもたらす効果は中長期的に見るととても大きいものと考えて良いでしょう。 効率化を進める際の注意点 ここまでの話で、早速効率化を進めてみようと思ってくださった方もいるかと思いますが、効率化を行う際の注意点を最後にお伝えします。ささげ業務の効率化は1日では完結しません。また、正直なところ簡単に行えるものでもありません。やること自体はシンプルでさほど難しくないのですが、実際の現場で行ってみると思ったようにうまくいかないことが多いです。我々はこれまで多くのリユース企業の業務改善をお手伝いしてきましたが、悔しいことにうまく行かずに頓挫したケースも数多くあります。これについては別のコラムで詳しくお話ししようと思いますが、今回はこれだけ押さえてください。・関わるメンバーが一丸となって効率化に取り組むこれができるかどうかがで効率化の成功率は大きく変わります。 まとめ ささげ業務は、EC事業者にとって避けては通れない工程です。一見地味な作業ですが、効率化の余地は大きく、業務全体に与えるインパクトも大きいです。リユース事業を行っているとどうしても買取や販売などフロント側の業務に目が行きがちですが、バッグヤード業務に目を向けてみることも重要です。是非これを機会にささげ業務の効率化も検討してください。 無料相談受付中 ささげ業務のお悩み、プロに無料で相談してみませんか？ ささげ業務の効率化・コスト削減・外注化など、現状のお悩みをお気軽にご相談ください。当社のささげコンサルタントが現状をヒアリングし、最適な改善策をご提案します。完全無料・約60分・Google Meet 今すぐ無料で相談する → ...

30 6月

Posted at 09:00h in コラム

アパレルECやブランドリユースECの出品作業（ささげ業務）の中で、「採寸」はメジャーを当てて数値を読み、手動で入力する……という、地味ながら非常に時間のかかる工程です。 1着あたり3〜5分かかるとすると、1日100着出品する場合、採寸だけで毎日5〜8時間ものリソースを費やしている計算になります。 「出品数を増やしたいけれど、採寸がボトルネックになって進まない」とお悩みの現場リーダーや経営者の方も多いのではないでしょうか。 近年、AI技術を活用した「自動採寸」が実用化され、この膨大な工数を劇的に短縮できるようになりました。本記事では、自動採寸の基本的な仕組みから、導入のメリット・注意点、さらに自社に合うツールの見極め方までを分かりやすく整理します。 無料相談受付中 ささげ業務のお悩み、プロに無料で相談してみませんか？ ささげ業務の効率化・コスト削減・外注化など、現状のお悩みをお気軽にご相談ください。当社のささげコンサルタントが現状をヒアリングし、最適な改善策をご提案します。完全無料・約60分・Google Meet 今すぐ無料で相談する → 自動採寸とは 自動採寸とは、商品の画像データから各部位のサイズをAIが自動的に算出する技術のことです。 商品をカメラで撮影するだけで、肩幅・身幅・着丈・袖丈などの必要な採寸値が瞬時にシステムへ記録されます。 従来の採寸業務と自動採寸の違いは以下の通りです。 ・従来の採寸（3ステップ）： ①人が服にメジャーを当てる ➡ ②長さを目視で読み取る ➡ ③PCやスマホのフォームに手打ちで入力する ・自動採寸（1ステップ）： ①商品を撮影する（これだけで採寸値が自動で記録・入力される）「測る」「読む」「打つ」という3つの工程が「撮影する」という1つのアクションに集約されるため、バックヤードのオペレーションが劇的にシンプルになります。 自動採寸が動く「3つの工程」 自動採寸ツールは、裏側でどのような仕組みで動いているのでしょうか。技術的なプロセスは、大きく以下の3つのステップに分かれています。 1.画像認識 撮影された画像から、AIが「これはシャツである」「これはパンツである」と服の形を判別します。 その上で、商品の輪郭や、採寸に必要な基準点（肩の切り替え位置、身幅の端、袖口など）を正確に特定します。。 2.基準スケールの推定 画像の中の「何ピクセルが、現実の何センチに相当するか」を計算します。多くのツールでは、専用の背景紙（基準となるドットやマーカーが付いたもの）を敷いて撮影することで、カメラとの距離や角度が変わっても正確な寸法を割り出せるように精度を担保しています。 3.採寸値の算出 1と2のデータを掛け合わせ、AIが各部位の具体的な長さを算出します。特定された基準点間のピクセル数を現実のセンチメートルに換算し、肩幅、身幅、着丈などの数値として一瞬でアウトプットし、システムへ自動入力します。 自動採寸でできること・できないこと 自動採寸は非常に便利な技術ですが、万能ではありません。自社の取扱商品との相性を見極めるために、「得意な領域」と「苦手な領域」を把握しておきましょう。 できること アパレル(衣類)の主要部位の採寸です。シャツ・ブラウス・ジャケット・パンツ・スカート・ワンピースなど、定型的な構造の商品で精度が出ます。 できない(または苦手)こと 立体的・不定形の商品の採寸です。バッグの内寸、靴のサイズ、ジュエリーの寸法などは現時点では人の作業が必要です。また、極端に凝った形状(変形デザイン)も精度が落ちる場合があります。つまり、自動採寸は「アパレル（古着・洋服）中心の事業者」で最大の効果を発揮する技術であり、雑貨や家電が中心の事業者では部分的な活用にとどまります。 自動採寸を導入する3つのメリット 自動採寸の導入は、現場の効率化だけでなく採用や教育の課題解決にも直結します。 メリット1:作業ステップの削減によるスピードアップ 手計測と手入力の手間が完全になくなるため、採寸にかかる手数が圧倒的に少なくなります。 従来のメジャーを使った計測では、どれだけ作業に慣れたベテランスタッフであっても「服にメジャーを当てて、目盛りを読み、キーボードで入力する」という一連の動作に一定の時間がかかっていました。 自動採寸を導入すれば、「写真を撮るだけ」でデータ入力まで同時に完了するため、1着あたりの処理ペースが物理的に向上します。出品ペースのボトルネックになりがちな採寸がスムーズになるため、今いる人員のまま出品数を増やすことが可能になります。 メリット2:担当者によるばらつきの解消。 従来のメジャーを使った手計測は、スタッフによって「生地をどこまで引っ張って測るか」「どの位置を基準にするか」の認識に微妙なズレが生まれやすく、目視の癖によって数センチの誤差が出がちでした。この表記のばらつきは、ECサイトにおける「届いた服のサイズが合わない」という返品や、クレームの原因になります。自動採寸を導入すれば、毎回AIが一定のロジックに基づいてデジタル計測を行うため、誰が作業しても同じ基準の正確な数値を算出できます。サイズ表記の品質が均一化されることで、購入者の安心感に繋がり、返品リスクを抑えるメリットがあります。 メリット3:即戦力化と教育コスト削減 洋服を正確かつスピーディーに計測する技術は、これまでは経験を積んだベテランスタッフでなければ難しい「職人技」のような工程でした。新人の教育には長い時間がかかり、人手不足の現場にとって大きな負担となっています。自動採寸を導入すれば、主要な作業は「写真を撮るだけ」に変わるため、入社したばかりの新人やアルバイトスタッフであっても、初日からベテランと同じ精度・同じスピードでデータを登録できるようになります。教育の手間が大幅に減るため、バックヤードの採用・運用のハードルがグッと下がります。 費用対効果をシミュレーション 自動採寸を導入すると、具体的にどれくらいのコストや時間が削減できるのでしょうか。 ここでは仮に、一般的な手計測・手入力にかかる時間を「1着あたり4分」、自動採寸を「1着あたり1分（撮影時間のみ）」に短縮でき、スタッフの時給を1,200円として計算してみます。 まず「1着あたり」のコストに換算すると、メジャーを使った従来の採寸（4分）には、人件費として約80円がかかっています。これが自動採寸（1分）に変わることで、コストは約20円まで下がります。つまり、服を1着出品するごとに「3分の時間」と「60円のコスト」が自動的に浮いていくことになります。 「たット60円、されど3分」と思うかもしれません。しかし、これが積み重なって「1,000点」になるとどうでしょうか。 従来のやり方では採寸だけで通算「約66時間」かかっていましたが、自動採寸なら「約16時間」に激減。つまり、合計で「50時間のゆとり」が生まれ、人件費換算で「約6万円」ものコストが浮く計算になります。 週単位、月単位での出品数が少なくても、バックヤードで1着ごとに発生している「目に見えない損失」は確実に蓄積されていきます。自動採寸の導入は、その無駄を根本から断ち切るための手段です。 注目すべきは、単に「お金が浮く」だけではないという点です。削減できたこの膨大な時間を、より売上につながる他の重要業務やコア業務にシフトできることこそが、自動採寸がもたらす本当の費用対効果（ROI）と言えます。 導入時の3つの注意点 スムーズに自動採寸を現場へ定着させるために、事前の確認事項を3つにまとめました。 確認1:「取扱カテゴリ」の比率 前述の通り、自動採寸が最も効果を発揮するのはアパレル（衣類）です。自社の在庫や出品データのうち、洋服が占める割合がどのくらいあるかを事前に把握しておきましょう。 確認2:「撮影環境」の確保 多くの自動採寸ツールは、基準マーカーの上などで撮影を行います。そのため、撮影環境を確保し店舗や倉庫のレイアウトと運用ルールを事前にシミュレーションしておく必要があります。 確認3:事前の精度検証 AIの認識度合いは、扱う商材の傾向や生地の質感（光沢の強い素材や、編み目が粗いニットなど）によって影響を受ける場合があります。本格的に導入する前に、必ず実際の自社の商材を使ってテスト撮影を行い、運用に問題がないかを検証することが推奨されます。 代表的な自動採寸ツール 国内でアパレルEC・リユースECに対応している代表的な自動採寸ツールとして、ニコンシステムの「SAISOON」と、弊社の「SASAGE.APP」の2つが挙げられます。 どちらもAIによる自動採寸の精度は非常に高いですが、もっとも大きな違いは「採寸だけを自動化するか」それとも「ささげ業務全体を自動化するか」というカバー範囲にあります。 それぞれのより詳しい機能の違いや、初期費用・料金プランの具体的な比較については、下記の解説記事で分かりやすくまとめています。ぜひツール選定の参考にしてみてください。 ささげ業務ツールの選び方｜SAISOONとSASAGE.APPの違いを徹底比較 まとめ 自動採寸は、人手不足や出品の遅れに悩むアパレルEC・リユースECの現場を大きく変える技術です。 今回の記事でお伝えした通り、導入によって作業スピードの向上や品質の均一化が実現するだけでなく、1,000点の蓄積で50時間ものゆとりが生まれ、そのリソースを他の重要業務へ投資できるようになります。 とはいえ、自社の取扱商材で本当に精度が出るのか、現在の倉庫レイアウトや撮影フローをどう変更すべきかなど、導入にあたって疑問や不安を感じる部分も多いかと思います。 そこで、まずは現状のバックヤードのお悩みや、ちょっとした疑問を一度クリアにしてみませんか。 ささげ業務の効率化や自動採寸ツールの相性について、個別の無料相談を受け付けています。情報収集の段階でも構いませんので、下記のフォームよりお気軽にお問い合わせください。 無料相談受付中 ささげ業務のお悩み、プロに無料で相談してみませんか？ ささげ業務の効率化・コスト削減・外注化など、現状のお悩みをお気軽にご相談ください。当社のささげコンサルタントが現状をヒアリングし、最適な改善策をご提案します。完全無料・約60分・Google Meet 今すぐ無料で相談する → ...

29 6月

Posted at 11:31h in コラム

「買取や仕入れは好調なのに、一向に出品数が伸びない」 「実店舗や買取業務と兼任している現場スタッフが、EC出品の作業で疲弊している」リユースECを運営する中で、このような壁にぶつかっていませんか？ リユースECの生命線とも言えるのが、「ささげ業務（撮影・採寸・原稿作成）」です。しかし、この業務がボトルネックとなり、倉庫に商品が眠ったまま（滞留在庫）になっているケースは少なくありません。 本記事では、リユースEC事業者が直面しがちなささげ業務の5つの課題を整理し、人手不足に振り回されずに出品量を最大化するための具体的な解決策を解説します。 無料相談受付中 ささげ業務のお悩み、プロに無料で相談してみませんか？ ささげ業務の効率化・コスト削減・外注化など、現状のお悩みをお気軽にご相談ください。当社のささげコンサルタントが現状をヒアリングし、最適な改善策をご提案します。完全無料・約60分・Google Meet 今すぐ無料で相談する → ささげ業務とは EC業界における「ささげ業務」とは、以下の3つの頭文字を取った言葉です。 さ（撮影）： 商品の魅力を伝える写真、傷・汚れの証拠写真を撮る さ（採寸）： 衣類やバッグ、家具などの正確なサイズを測る げ（原稿作成）： ブランド名、型番、状態ランクなどの商品説明文を作る 新品ECであれば、メーカーが用意した画像やマスターデータを一度登録すれば、何百、何千個もの在庫を販売できます。 しかし、リユースECは「すべてが一点物」です。同じブランドの同じバッグであっても、傷の有無、使用感、付属品の有無が異なるため、1点ごとにこの「ささげ業務」をゼロから行う必要があります。これが、リユースECの現場を圧倒的に逼迫させる最大の要因です。 課題1:一点物ゆえの個別入力負担 リユース品は、商品ごとに状態ランク（S/A/B/C）や傷・汚れの詳細、採寸値を個別に記録しなければなりません。特にSKU（最小管理単位）数が多く、シーズンごとに入れ替わりが激しいアパレル系では、キーボードによる文字入力の手間だけで膨大な工数が消費されます。 解決の方向性：入力の「完全テンプレ化」と「スマホ最適化」 現場スタッフが「何を・どの順番で入力すべきか」で迷わない仕組みを作ることが最優先です。 ・項目順や入力形式をプルダウンや条件分岐で選択できるようにテンプレ化する ・PCの前に座らず、スマホアプリ上でタップするだけで順序立てて入力できるツールを導入する これにより、タイピングの手間を最小限に抑え、新人スタッフでも初日からベテランと同じスピードで正確に入力できるようになります。 課題2:モールごとに仕様が異なる「データ作りの重複」 楽天市場、Yahoo!ショッピング、メルカリShops、自社ECなど、リユースECにおいて複数モールへの出店（多店舗展開）は売上拡大の鉄則です。しかし、各モールによって「必要な文字数」「カテゴリーの定義」「必須項目」などの仕様が異なります。同じ商品なのに、出品先ごとにデータを作り直しているケースが多く、モールが増えるほど現場の工数は倍々で膨らみます。 解決の方向性：ささげツール ✕ リユース特化OMSの連携 ささげ業務で作る商品データは一度の入力で済ませ、各モールへの展開はOMS(在庫一元管理システム)に任せる体制を整えること。リユース特化のOMS(RECOREなど)とささげ業務ツールを連携させれば、「ささげ → OMS → 各モール一括出品」の流れで、入力の重複を構造的に減らせます。 課題3:担当者ごとの品質ばらつき 「Aさんが撮った写真は綺麗だけど、Bさんの写真は暗くて商品の状態が分かりにくい」 「スタッフによって採寸の基準や、商品説明文の言い回しがバラバラ」 こうした品質のばらつきは、ECページの購入率（CVR）に直結します。また、新人をベテランと同じクオリティに育てるための教育コスト（時間・人件費）も無視できない規模になります。 解決の方向性：AIと自動化による「属人化の排除」 撮影画像のAIによる自動補正、採寸の自動化、原稿テンプレートの整備で「人による差」を減らすこと。誰がやっても同じ品質に揃う仕組みを作れば、品質の安定だけでなく教育コストも下がります。 課題4:業界全体の「深刻な採用難」で人を増やせない 「出品量を増やしたいから、ささげ専任のスタッフを募集しているが、一向に応募が来ない」リユース業界の有効求人倍率は3.15倍（2024年12月時点、リユース経済新聞調べ）と、極めて高い水準が続いています。採用費をかけても人が採れず、採れても定着しないため、「労働集約型（人を増やして出品を増やす）」の戦略はすでに限界を迎えています。 解決の方向性：「今いる人数」で回す、店舗スキマ時間の活用 人を増やすのではなく、「今いるスタッフの生産性を上げる」、あるいは「既存の店舗スタッフが出品の助っ人になれる環境」を作ります。 PCや一眼レフカメラを使いこなす必要がなく、「スマホ1台で撮影から原稿作成まで完結する環境」があれば、実店舗のスタッフが来客の合間の「スキマ時間」にサクッと1点出品する、といった動きが可能になります。 課題5:出品の遅れが直接もたらす「滞留在庫の山」 リユース事業において、利益の源泉は「仕入れた商品を、いかに早く『売れる状態（ECに並んでいる状態）』にできるか」です。ささげ業務がボトルネックになり、仕入れた商品が倉庫に1ヶ月も眠っていれば、それは「キャッシュ（現金）が眠っている」のと同じです。「仕入れは伸びているのに、なぜか手元の資金繰りが厳しい」という場合、原因のほとんどはここにあります。 解決の方向性「出品リードタイム」の可視化とKPI管理 仕入れからEC公開までの日数（出品リードタイム）を計測し、ボトルネックを可視化しましょう。 「30日以内出品率」「60日滞留在庫の割合」などをKPIとして設定し、ささげ業務を効率化することで、在庫回転率が劇的に向上します。 まとめ ここまで紹介した5つの課題は、それぞれ独立した問題ではありません。すべては「人手不足の中で、一点物のEC出品をどう効率化するか」という1つの構造的な課題に繋がっています。 解決のアプローチはシンプルに以下の3つです。 標準化： スマホ1台で迷わず入力できるテンプレート化 自動化： AIによる画像補正や商品説明文の生成 効率化： OMSと連携した複数モールへの一括出品 これらを実現することで、現場リーダーは管理と教育の負担から解放され、経営者は在庫回転率の向上によるキャッシュフローの劇的な改善を実感できるようになります。 経営層が今取り組むべきは、「スタッフに頑張って早く作業してもらうこと」ではなく、「頑張らなくても早く終わる仕組み（ツール）を導入すること」です。 無料相談受付中 ささげ業務のお悩み、プロに無料で相談してみませんか？ ささげ業務の効率化・コスト削減・外注化など、現状のお悩みをお気軽にご相談ください。当社のささげコンサルタントが現状をヒアリングし、最適な改善策をご提案します。完全無料・約60分・Google Meet 今すぐ無料で相談する → ...

17 6月

Posted at 12:06h in コラム

「ベテランの撮影写真は綺麗で売れるのに、新人だとイマイチで売れない」「Aさんの採寸値とBさんの採寸値がずれて、後で修正が必要になる」「商品説明文の書き方が人によってバラバラで、一貫性がない」これらはリユースECの現場でよく聞く声です。作業者ごとの作業品質ばらつきは、ささげ業務の管理者が頭を抱える課題です。本記事では、月間約2万点の作業を行なっている当社が、作業品質にばらつきが生まれる構造を整理し、標準化で品質のばらつきを解消する具体的な方法をまとめます。 無料相談受付中 ささげ業務のお悩み、プロに無料で相談してみませんか？ ささげ業務の効率化・コスト削減・外注化など、現状のお悩みをお気軽にご相談ください。当社のささげコンサルタントが現状をヒアリングし、最適な改善策をご提案します。完全無料・約60分・Google Meet 今すぐ無料で相談する → なぜ人によってささげの作業品質にばらつきが生まれるのか？ はじめに断言します。作業品質のばらつきは「個人の能力差」により発生するものではありません。よく現場では「あの人は作業が遅い」「あの人のクオリティはイマイチ」「何回言っても同じミスをする」など、作業品質が安定しない原因が作業者にあるような発言が聞こえてきますが、そもそもオペレーションが「仕組み化」されていないことが根源にあります。ささげに限ったことではなく、あらゆる作業は仕組みがあってはじめて品質や生産性が担保されます。品質のばらつきは3つの構造的要因があります。 1.人に依存する作業設計。 「いい感じに撮って」「分かるように書いて」という曖昧な指示で作業が回っていると、解釈は担当者に委ねられ、品質は人によって変わります。実際多くの現場では、作業マニュアルがきちんと存在せず、各担当者の頭の中に知識とナレッジが蓄積されている状態になっています。また、マニュアルが存在していてる現場でもマニュアルが不完全だったり、曖昧な表現が多く、正しく言語化がされていないことがよくあります。このような状態だと作業品質は個人の能力と管理者の教育能力に完全に依存します。要するに「作業者の能力」×「管理者の能力」で品質が決まるのです。 パターンは以下の４つです。①作業者・管理者共に能力が高い。このパターンは一見望ましいのですが、実際のところ再現性はかなり低いです。能力の高い作業者を雇用できるかはほとんど運で決まります。②作業者の能力が低く管理者の能力が高い。このパターンでは時間と共に品質は高くなり安定もしていきます。但し、管理者の能力に依存する点では不十分と言えます。管理者が変わった途端に品質が下がったり、安定しなくなることが発生します。③作業者の能力が高く、管理者の能力が低い。②と同じく時間と共に品質は徐々に高まっていきますが、このパータンだと管理者の存在意義自体が疑われます。管理者は作業者の経験を経た後に管理者になることが多いですが、作業者として優秀でも管理者としても優秀かと言えばそれは全く別の話です。これは能力の高い作業者を雇用できたという運だけで成り立っている状況です。③作業者・管理者共に能力が低い場合です。これは言うまでもなく、最悪のケースです。実際に作業者を雇用すると、潜在的な能力は別として作業者としての能力は低い状態でスタートすることがほとんどです。（未経験からスタートする作業者が多いため。）管理者の能力が低いと作業者の能力の伸び代がないので、ベテランと新人で品質の差が長い期間生まれてしまいます。 2.品質基準の不在。 各作業について品質に関する基準が正しく定められていないと品質にばらつきが生まれます。例えばリユース品では「コンディションのランク付け」の作業がありますが、判断する基準が言語化されていないと、Bランクで販売できる商品がCランクに設定されてしまい、利益を落としてしまう・売れないなどの機会損失が発生します。 3.教育のフィードバック不足。 新人が作業を行った後、何が良くて何が悪かったかが本人に返らないと、改善が進みません。我々も現場を持っているので断言しますが、フィードバックは絶対に必要です。フィードバックを行なったとしても人によっては簡単には改善しません。ただ、実際の現場では限られた人数で業務にあたっているため、フィードバックを行いたくても行えない状況にあることがリアルが現状です。 品質安定化のための取り組み2選 このような構造的要因によって品質にばらつきが出るのですが、これらを解決する方法はただ1つ「標準化」です。 人に依存せず、仕組みで業務を回す仕組み作りが必要です。作業者・管理者共に人に依存する体質だと品質はいつまでも安定せず、人が入れ変わるだけで状況は一変します。 実際の現場では、管理者や作業者が頻繁に入れ替わるため、その度に品質が上がったり下がったりします。作業者・管理者共に属人化を排除し、人に依存しない作業オペレーションを構築することが品質を安定させるための第一歩です。まずは「誰がやっても同じ品質になる体制作り」を目指しましょう。ここからは作業の標準化のための2つの取り組みを紹介します。 1.作業マニュアルの作成。 作業作業マニュアルを作成し、そのマニュアルをベースに作業を進めるオペレーションにしましょう。まずは各担当者の頭の中にある知識やナレッジをマニュアルに書き起こしていきます。こうすることで「AさんとBさんで言うことが違う、、」など知識がチームに正しく共有されていない問題も解決し、作業ルールを統一できます。また、マニュアルには曖昧な表現をしないことを意識し、できるだけ言語化してください。実際に全ての内容を完璧に言語化するのはとても難しいのですが、ここではできる限り言語化することがポイントです。言語化しきれない部分については、最終確認のフローを組み込み、最終的に正しい内容で仕上がるオペレーションにしておくことで対応します。例えば、商品のコンディション判断に迷った時には、一旦低いコンディションに設定しておき、別のメンバーがチェックするルールとしておきます。こうすることで最終的な品質は正しく担保されます。マニュアルを細かく言語化していくとマニュアルがどんどん複雑になっていくので、イラストや写真を入れるなどし、見やすくするなどの工夫も同時に必要です。 2.作業のDX化 標準化を行う上で、DX化も非常に有効です。今ではほとんどの企業が何かしら専用のツールを使っているとは思いますが、もし作業内容を手書きしていたり、エクセルに記入しているようなオペレーションなら、すぐにでもツールの導入をオススメします。例えば、商品情報の入力を行う場合に、全て手打ちで入力するor選択項目肢から選択するのでは生産性に大きく差が出ます。また、最近ではAIなどを活用する取り組みも活発になってきています。2026年現在では、AIの活用により以下のような作業が自動化・効率化できるようになっています。・画像の編集作業(背景の白抜き処理、リサイズなど)・商品の採寸作業(音声で採寸値を入力、商品画像から自動採寸など)・商品情報の入力作業(撮影した画像をAIが判断して商品情報を入力する)人が行わなくても良い作業をAIなどに任せ、人は人にしかできない作業に集中することによって、生産性と品質を担保できます。この２つの取り組みを行うだけで、現場の品質はかなり安定してきます。作業マニュアルを作成することで、作業者はマニュアルを見ながら作業を行えますし、管理者の管理業務も少なくなります。 標準化の進め方(4ステップ) 作業の標準化は上記の2つで大きく改善しますが、1日でできるものではありません。また正直なところ、簡単にできるものではありません。当社ではこれまで多くの企業から標準化のご相談をいただきアドバイスを行ってきましたが、自力で改善を成功できた企業は本当に少ないです。標準化を確実に成功させるために、以下の４つのステップを実践することをお勧めします。 ステップ1:意思決定と合意形成 まずは標準化の取り組みについて、会社として意思決定し、またそれをチームに共有する(合意形成を取る)ところからスタートします。①標準化することを会社として意思決定する。②やることをメンバーに伝え、納得し協力してもらう。この２つを必ずやってください。①の意思決定はどの会社もやりますが、②のメンバーに合意形成を取らないケースが非常に多いです。関わるメンバーに合意形成を取らないまま標準化の取り組みを行うと、ほとんどの場合失敗に終わります。ささげ業務は作業者が主役の現場です。作業者の協力が必ず必要になります。作業者の立場からすると、慣れた仕事を変えることになるため負担感が非常に大きくなります。取り組みにより業務が改善し、将来自分の作業が楽になると分かっていても、今のやり方を変えることに拒否感を感じてしまうことがあります。会社や管理者からすると理解できないことかもしれませんが、これは理屈ではなくそうゆうものだと割り切ってください。このフェーズは管理者の腕の見せどころです。この取り組みによって、どのようにメンバーの業務が変わるのかきちんと未来像を伝え、納得してもらうことが重要です。ここがうまく出来れば標準化の80%は完了したようなものです。 ステップ2:小さく始める 取り組みを行う時は現場のオペレーションを一気に変えるのではく、小さく始めてください。現場のオペレーションを変更した直後はどうしても初動で生産性が下がりますし、想定しないトラブルがあった場合にリカバリーが難しくなります。現状のオペレーションと新しいオペレーションを並行して走らせ、徐々に新しいオペレーションに置き換えていくイメージで進めてください。 ステップ3:状況をモニタリングする 取り組みを開始したら、管理者は状況を逐一モニタリングしてください。たまに取り組みが始まると、後はよろしくとばかりに現場のメンバーに全て任せてしまう管理者がいますが、これをやってしまうと取り組みはいつの間にか行われなくなり、前のオペレーションに戻ってしまいます。せっかくスタートした取り組みが中途半端な形で頓挫しないよう管理者は最後までモニタリングを続けてください。これこそが本来管理者がやるべき仕事なのです。 ステップ4：現場の意見を反映させる 取り組みについてモニタリングをしていくと、現場からいくつかフィードバックが上がってきます。このフィードバックを元に更にブラッシュアップしてみてください。もちろん意味のない改善をする必要はないですが、メンバーのフィードバックは現場のリアルな声なので、採用できるものが１つは必ずあるはずです。現場の意見が1つ新しいオペレーションに反映されると、不思議なことにメンバーからのフィードバックが増えてきます。これを繰り返していくことで、より良いオペレーションが構築され、また取り組みが１歩前進します。 この4つを実施すれば標準化の成功率は格段に上がります。これを読むと当たり前のことのように感じる方もいるかもしれませんが、実際やろうと思うと難しく、やりきれないことの方が実は多いのです。 まとめ 今回はささげの品質が安定しない構造的要因とそれを解決するための方法についてご案内しました。 リユースEC事業で着実に成果を出している企業は共通して、仕組み化に成功しています。また、仕組み化を行う上で、メンバー一丸となって取り組みを行っていることが特徴でもあります。事業の規模間にもよりますが、この取り組みは1~3ヶ月程度で完了し、4ヶ月目以降には成果がハッキリ見えてきます。作業品質に課題のお持ちの方は是非１度この記事を参考に取り組みを行ってみてください。 無料相談受付中 ささげ業務のお悩み、プロに無料で相談してみませんか？ ささげ業務の効率化・コスト削減・外注化など、現状のお悩みをお気軽にご相談ください。当社のささげコンサルタントが現状をヒアリングし、最適な改善策をご提案します。完全無料・約60分・Google Meet 今すぐ無料で相談する → 投稿を表示 ...

07 4月

Posted at 19:01h in コラム

/*! elementor - v3.15.0 - 20-08-2023 */ .elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=".svg"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block} 記事更新日 2026年4月7日  EC担当者必見！AI影生成機能で商品画像のクオリティと作業効率を向上ECサイトを運営していると、 「商品画像をもっと魅力的に見せたい」 「商品画像の加工に時間がかかる」このような課題を感じたことはないでしょうか。ECサイトでは、お客様が商品を直接手に取ることができません。そのため、商品画像のクオリティはEC運営において非常に重要な要素となります。特に商品画像に自然な影を追加することで、商品に立体感が生まれ、より魅力的なビジュアルを作ることができます。しかし、影の加工は画像編集ソフトを使った手作業が多く、EC担当者にとって大きな負担となることも少なくありません。こうしたECの課題を解決する機能が 「AI影生成機能」 です。1.AI影生成機能とは？EC商品画像のクオリティを高めるAI機能AI影生成機能とは、背景を削除した商品画像に対してAIが影を自動生成する画像加工機能です。AI技術を活用することで、商品画像に自然な影を追加し、よりリアルで高品質な商品画像を作成することができます。影が加わることで商品画像に奥行きが生まれ、ECサイトに掲載する商品画像の見栄えを向上させることができます。EC運営において、魅力的な商品画像はユーザーの購買意欲にも大きく影響します。2.影を入れるメリットを説明AIが自動で影を生成することで、誰でも簡単に高品質な商品画像を作成できます。商品画像の加工時間を削減できる従来の画像編集ツールでは、影を作成するために複数の編集作業が必要でした。AI影生成機能では、商品を撮影するだけでAIが影を自動生成します。専門的な画像編集スキルがなくても、簡単に影付きの商品画像を作成することができます。EC運営では多くの商品画像を扱うため、画像加工の作業効率を向上させることは非常に重要です。AI影生成機能を活用することで、商品画像の加工時間を大幅に削減できます。3.SASAGE.APPで影の生成が簡単にSASAGE.APPを利用すれば影の生成が簡単に行えます。モバイルアプリWEBアプリ 4.まとめECサイトでは、商品画像のクオリティが売上にも大きく影響します。 AI影生成機能を活用することで、次のようなメリットが期待できます。商品画像に自然な影を追加し、より魅力的なビジュアルを実現商品画像の加工を自動化し、作業時間を削減ECのささげ業務における作業効率の向上また、AI影生成機能は SASAGE.APPのモバイルアプリとWebアプリの両方で利用可能です。撮影現場ではモバイルアプリを使って商品撮影と影加工を行い、PCではWebアプリで画像の確認や編集を行うなど、作業環境に合わせた柔軟な運用ができます。商品画像のクオリティを向上させながら、ささげ業務の効率化を図りたいEC担当者の方は、AI影生成機能の活用を検討してみてはいかがでしょうか。詳しい使い方はこちらをご覧ください。 ...

05 2月

Posted at 11:00h in コラム, 導入事例

──SASAGE.APP × グラムスが実現した“現場に定着するSaaS” リユース事業を全国で展開するブックオフコーポレーション株式会社。同社では、都内23区を中心に店を構える買取専門店「Rehello by bookoff」（旧名称：総合買取窓口）の拡大に伴い、買取店からECへ流入する商品量が年々増加していました。 こうした状況を受け、業務フローそのものを見直す必要性を感じ、改善に着手します。単なる人手補填ではなく、ささげ業務の負担軽減と出品精度の両立を目指し、導入されたのが「SASAGE.APP」でした。 さらに、ツール導入にとどまらず、現場に入り込みながら改善を高速で回すグラムスの保守・カスタマイズ開発支援を組み合わせることで、業務の標準化と効率化を実現しました。 導入から1年。同社ECは 出品数135％、売上115％ と大きく伸長。現場では“改善が当たり前になる文化”が根づき、アルバイトスタッフから改善提案が自然に生まれるほどの組織変革も起きています。 なぜ同社はグラムスを選んだのか。その選択はどのように現場を変えたのか。 リユースECセンター運営部長の沖山 晃氏、販売企画グループの片吉 徹氏、そしてグラムス 代表取締役の三浦 大助に、成功の背景を聞きました。 写真左：販売企画グループ 片吉 徹氏、写真中央：リユースECセンター運営部長 沖山 晃氏、写真右：グラムス 代表取締役 三浦 大助 多ジャンルの出品に耐える柔軟性と、現場を理解するPM──SASAGE.APPを選んだ理由 ――まず、SASAGE.APPを検討する前、出品業務ではどのような課題を抱えていたのでしょうか。 沖山氏：私が着任した2年前、総合買取窓口の出店加速に伴い、ECへ流入する商品量が確実に増えていました。 一方で、撮影・採寸・原稿作成・登録などの出品工程は属人化し、管理工数も増加。 対応策として見えていたのは人を増やすことだけ。しかし採用・トレーニング・倉庫拡張にはコストがかかり、このまま人数で押す運用を続けるのは限界があると感じていました。 ――そのような背景の中で、SASAGE.APPを選ばれた理由を教えてください。 沖山氏：グラムスさんとは以前から一定のお付き合いもあり、前任の責任者からも勧められていたため、候補の一つとして検討を進めていました。 当社はファッション・ホビー・家電など取り扱い商材が広く、多ジャンルの商品に対応できるカスタマイズ性が必須条件でした。その点で、SASAGE.APPは柔軟性が高く、当社の出品フローに合わせて最適化できる点が魅力でした。 最終的な決め手は、商談時に感じたプロジェクトマネージャーの現場感の高さです。営業と開発の温度差がなく、「どうすれば現場のスタッフが少しでも早く、楽になるか」を真剣に考えてくれていることが伝わりました。 『この人たちは現場と同じ目線で改善してくれる』そう確信できたことが導入の決め手になりました。 “導入が大変”を覆した、現場起点のプロジェクト推進 ――導入時、現場では新しいツールへの抵抗はありましたか。 片吉氏：もちろん不安の声はありました。当社は勤務歴の長いスタッフが多く、30年近く働いている方もいます。それだけ現場を支えてくれている一方で、新しいツールや画面構成に慣れるまで時間がかかるケースがあります。 「スマホの文字が見づらい」「操作が難しそう」という意見もありましたが、実際に触ってみると、SASAGE.APPはマニュアルなしでも直感的に操作できるという声が多く、思っていたよりスムーズに受け入れられました。 以前はスマートフォンとパソコンを行き来して作業する必要がありましたが、SASAGE.APPではスマホだけで出品作業が完結するようになり、この点が現場の負担軽減に大きく貢献しました。 昨年の8〜9月に本格稼働し、10月には出品数が従来の約1.5倍にまで増えています。操作への不安よりも、使うと明らかに効率が上がるという実感が広がったことで、抵抗感は自然と払拭されていきました。 ――導入を進める中で、グラムスのサポートはいかがでしたか。 片吉氏：導入時に大変だったのは、既存の出品フローとSASAGE.APPの仕様をすり合わせ、何を残し、何を変えるかを一緒に判断していく工程でした。 しかしグラムスさんは、こちらが相談するとその場で解決策を提示してくれるんです。 多くの企業は「持ち帰って開発に確認します」という中で、「こうすれば実現できます」「これはすぐ対応できます」と即答してくれるのは助かりました。 会話そのものが改善につながるスピード感で、導入フェーズのストレスがほぼありませんでした。 三浦：グラムスでは、SASAGE.APPをSaaSとして提供するだけでなく、保守・カスタマイズ開発支援サービスをご契約いただいている企業には、プロジェクトに伴走しながら現場の改善を継続するというスタイルを取っています。 企業ごとに商材もオペレーションも異なるため、自社で行っているささげ代行サービスから得た知見を元に、プロジェクトに伴走し、動線・撮影環境・作業のクセを直接見たうえで改善しています。 当社のプロジェクトマネージャー達も現場に伺いながら、「この工程は1秒短縮できる」「この項目はまとめたほうが迷わない」といった細かい改善を積み上げ、SASAGE.APP自体もバージョンアップしてきました。 また、AIによる自動化も進めていますが、最も重視しているのは初見のアルバイトさんでも迷わず使えるUI・UXです。どれだけ高度な機能があっても、誰も使えなければ意味がありません。 現場に着目し、成果が出続ける状態をつくることが私たちの価値だと考えています。 沖山氏：プロジェクトを進める中で特に印象的だったのは、グラムスさんのPM（プロジェクトマネージャー）がこちらのつまずくポイントを事前に予測し、「次にこういう問題が起きそうなので、こう直しておきますね」と先回りで改善案を出してくれる点でした。 現場の実態を理解しながら、開発の視点でも話ができるPMは少なく、その両方を兼ね備えたうえでプロジェクトを回してくれるのは非常に希少です。だからこそ改善サイクルが途切れず、短期間で運用を立ち上げることにつながったのだと思います。 1年間で出品数135％・売上115％。成果と現場の変化 ――導入後、どのような成果が得られたのでしょうか。 沖山氏：導入後の最も大きな成果は、出品数が135％まで増加したことです。また、売上も導入1年で115％に到達しています。出品工程の標準化が進んだことで、作業スピードと精度が安定し、売上改善にもつながりました。 片吉氏：トレーニングが非常にしやすくなったことも大きな成果です。以前はスタッフごとに作業方法が異なり教育工数がかかっていましたが、SASAGE.APP導入後は操作が一本化され、初見のアルバイトでもすぐ戦力化できるようになりました。 また、現場の声がそのまま改善につながる点も成果に直結しています。 たとえばアルバイトから「商品のシミの有無を手入力ではなくチェック式にしたい」という声があり、その要望を伝えたところ、3日ほどで機能が実装されました。これにより作業効率が上がり、ミスや手戻りも減っています。 三浦：現場で改善を続ける中で強く感じるのは、教育コストとやり直しコストこそ、最も大きな隠れコストだということです。現場の意見を即改善につなげるのは、このコストを最小化するためでもあります。 ――組織としても変化があったと伺いました。 片吉氏：導入前は、アルバイトから意見が出ることは多くありませんでした。 しかし、グラムスさんが現場の声を拾ってすぐ改善につなげてくれたことで、「意見すれば改善される」という実感が定着し、スタッフからも提案が生まれるようになりました。 その結果、アルバイトスタッフからも「こうしたほうが早い」「この表示だと迷わない」などの提案が自然に出るようになりました。 今では、改善が当たり前の状態で業務が回るチームになったと感じています。 AIが“商品の伝わり方”を変える。次の改善領域へ ――どんな企業にSASAGE.APPをおすすめしたいですか？ 片吉氏：商品を見てゼロベースで情報を入力していく運用をしている企業には特に効果が高いと思います。中小企業を中心に、「専用のシステムが整っていない」「商品をどこに分類するかの判断から始まる」という現場は非常に多いはずです。 扱う商材が多い企業、出品フローが人に依存してしまっている企業、そして業務を仕組み化したいと感じている企業には特におすすめしたいです。 ――今後、取り組んでいきたいことはありますか。 片吉氏：現在、グラムスさんが提供するAI着用画像の活用を進めています。どのカテゴリーが最適かなど試行錯誤中ですが、5万円以上の高価格帯の商材から試験的に導入を進めています。 実際に試してみたところ、AI着用画像を掲載した商品がすぐに売れたケースもあり、一定の手応えは感じています。 沖山氏：中古市場ではまだ導入企業が多くないため、今のうちに取り組む価値は大きいと思います。 技術の進化スピードは驚くほど速く、AI着用画像は今後スタンダードになると感じています。だからこそ、AIは早めに着手しないとすぐ当たり前になるという感覚があります。 お客様が商品をよりイメージしやすいように、どういう情報をどう届けるかは今後さらに重要になる領域です。 ――今後グラムスをパートナーに、どんな組織をつくっていきたいですか？ 沖山氏：私たちは本来、小売業としてお客様が何を求めているのかを深く理解し、それをどう提供するかに集中すべき存在だと考えています。 ただ実際には、やりたいことがあってもどう実現するかがわからない場面が多く、その部分をグラムスさんに支えていただいています。 「こんな便利な仕組みができます」「こうするともっと良くなります」といった提案は非常にありがたく、実際に商売のあり方そのものが変わりつつある実感があります。 これからも、お互いの強みを掛け合わせながら、より良いEC体験をお客様に届けられる組織を目指していきたいです。 ...