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2026-11-12

小売業のAI活用事例と導入方法｜需要予測・販促・接客にどう活かす？

Kanade Nohara

🛒小売業のAI活用方法は？業務別の使い方・代表ツール・プロンプトを紹介
📈小売業がAIを活用するメリット
🏬AI活用事例
🔄AI活用は「生成」で終わらせず、業務フローにつなげる
⚠️小売業でAIを活用する際の注意点
🚀AI活用を始める手順
🧰小売業の業務に役立つYoomテンプレート
✅まとめ
💡Yoomでできること

小売業では、需要予測や発注、販促、問い合わせ対応など、AIを活用できる業務が広がっています。導入事例や注意点を確認し、自社の業務に取り入れる方法を考えてみましょう。
AIを使った販促物の作成や売上分析は便利な反面、結果を確認して別のツールへ転記する手間が残ることもあります。Yoomなら、AIの処理と普段使っているアプリをつなぎ、繰り返し作業を自動化できます。

🛒小売業のAI活用方法は？業務別の使い方・代表ツール・プロンプトを紹介

小売業では、販売・在庫データの分析、販促文の作成、問い合わせ対応、売場の確認、顧客分析、価格判断などにAIを活用できます。
AIの種類によって得意な処理が異なるため、技術名から選ぶのではなく、改善したい業務を起点に整理することが大切です。ここでは、AIの種類と代表的なツール、業務別の活用方法、分析用のプロンプト、導入時の注意点をまとめて紹介します。

小売業で使われるAIの種類と代表的なツール

小売業で使われるAIは、主に次の4タイプに分けられます。

需要予測AIとは、過去の販売実績や曜日、季節、天候、販促予定などをもとに、今後の販売数や必要な在庫量を予測するAIです。一方、生成AIは文章や画像を作り出すAIで、近年は表計算データやCSVを読み込んで分析を補助する用途でも使われています。
ツールの機能や料金は更新されるため、導入前に各公式サイトで最新情報を確認しましょう。また、複数のAIを組み合わせる場合は、Yoomのような自動化ツールでデータや通知をつなぐと、運用負担を抑えられます。

需要予測AIで販売数や発注量の目安を出す

販売実績や曜日、天候、販促予定などを分析し、商品ごとの需要や発注数の目安を算出する方法です。店舗ごとの販売傾向を加味できるため、経験や勘だけに頼らず発注数を検討できます。
季節商品や販売数の変動が大きい商品は、過去のデータだけでは予測が難しいため、担当者が予測結果を確認してから発注する運用が向いています。予測を発注システムに自動反映する方法もありますが、まずは対象商品を絞って試すのがおすすめです。
活用の流れは次のとおりです。

対象商品と期間を決める(例:週次で売れる飲料・日配品など)
販売実績・天候・販促予定などのデータを整理する
AIで予測し、担当者が結果を確認して発注数を決める
予測と実績の差を振り返り、データや条件を見直す

利用できるデータや活かし方は、入力データからAIで需要予測する方法やAIで在庫不足を予測し発注リストを作成する方法も参考になります。予測精度だけでなく、欠品や廃棄が減ったか、発注作業の時間が短縮できたかも確認しましょう。

生成AIで商品説明・POP・SNS投稿を作成する

生成AIは、商品名や特徴、対象顧客層、ブランドのトーン、掲載媒体などを入力すると、商品説明文やPOP、SNS投稿案を作成できます。初稿づくりを任せることで、販促担当者は内容の調整や企画に時間を使えます。
商品情報をもとにAIで商品説明文を自動生成する方法や、AIで商品説明文を作成してShopifyに登録する方法のように、文章作成から登録までつなげることも可能です。
商品データの形式や、出力する文字数・表現をあらかじめ決めておくと、案を確認しやすくなります。価格や効能、キャンペーン期間など、誤記がトラブルにつながる情報は、公開前のチェック項目にしましょう。

AIで社内マニュアルを検索し、問い合わせへの回答案を作成する

AIは、質問の分類や回答案の作成を支援できます。社内マニュアルや商品情報を検索して、スタッフが回答を探す時間を短縮したり、経験の浅いスタッフが必要な情報を見つけやすくしたりすることも可能です。
チャットツールとChatGPTを連携して問い合わせ対応を自動化する方法や、小売店舗の報告業務をAIエージェントで自動化する方法が参考になります。返品・クレームなどの例外対応は人が担う基準を、あらかじめ決めておきましょう。

画像認識で売場や商品の状態を把握する

画像認識AIは、画像から商品や棚の状態を読み取る技術です。店舗で撮影した棚の画像から、欠品や陳列の乱れを確認でき、売場チェックの効率化につながります。
Geminiで画像による棚卸しや需要予測を検証した記事も参考になります。ただし、撮影角度や照明、パッケージ変更で認識結果が変わるため、AIの判定と現場での確認を組み合わせましょう。

販売データを分析するためのプロンプト例

ChatGPT、Claude、Geminiなどの生成AIは、販売データ(CSVやExcel)を渡して、傾向の整理や改善案の検討に使えます。
精度の高い回答を得るコツは、「目的」「データの内容」「出力形式」を具体的に伝えることです。

① 売れ筋・死に筋の分析

「あなたは小売業の店舗運営に詳しいデータアナリストです。添付の販売データ(列:日付、店舗、商品名、カテゴリ、販売数、売上)をもとに、以下を分析してください。
・直近3か月の売上上位10商品と下位10商品
・前年同月と比べて販売数が大きく変化したカテゴリ
・その要因として考えられる仮説(曜日・季節・販促など)
結果は表と、3点以内の要約で出力してください。」

② 発注数の見直し案

「以下は過去8週間の商品別の販売数と在庫数です。
欠品リスクが高い商品と、過剰在庫になっている商品を抽出し、それぞれの発注数の見直し案を理由つきで提案してください。
なお、最終判断は担当者が行うため、根拠となる数値も併記してください。」

③ 顧客分析・施策立案

「会員の購買データ(会員ID、購入日、購入金額、購入カテゴリ)から、購入頻度や金額で顧客を3〜4グループに分け、各グループの特徴と、有効と考えられる販促施策を提案してください。」

プロンプトを使う際は、次の点を意識しましょう。

・個人情報(氏名・連絡先など)は削除または匿名化してから入力する

・「仮説として」「根拠となる数値も示して」と指示し、推測と事実を区別させる

・出力形式(表、箇条書き、文字数)を指定する

・集計結果は、元データと照らして確認する

小売業でAIを活用する際の注意事項まとめ

AIは便利ですが、運用ルールを決めずに使うとトラブルにつながります。
導入前に、次の点を確認しておきましょう。

AIの出力を鵜呑みにしない：
商品仕様・価格・キャンペーン期間・分析結果は、公開や発注の前に担当者が確認する
データの品質を整える：
欠損や表記ゆれが多いと、予測や分析の精度が下がる。商品コードや店舗名の表記は統一しておく
個人情報・機密情報の扱いに注意する：
顧客情報や原価などは、入力してよい範囲と利用するツールのデータ取り扱い方針を確認する
人が判断する範囲を決める：
例外対応やクレームなど、AIに任せない業務の基準を明確にしておく
小さく始めて効果を測る：
対象商品や店舗を絞って試し、精度だけでなく、欠品・廃棄・作業時間が改善したかで評価する
現場の状況変化に対応する：
天候、競合の出店、パッケージ変更などで精度が変わるため、定期的に見直す

🤖Yoomは小売業の販促・売上分析・在庫確認を自動化できます

販促文や売上分析をAIで作成するのは便利な反面、商品データを取得してAIに渡し、結果を確認して別のアプリへ転記するといった手間がかかりますね。そんな問題もYoomなら解決できます。
ShopifyなどのアプリとAIワーカーをつなげば、商品登録をきっかけにした情報生成や、売上・在庫データの定期的な分析、担当者への通知などを一連のフローとして設計できます。例えば、Shopifyの商品タグ付けをAIで自動化する方法のように、アプリ間の処理をつなぐ活用が考えられます。
繰り返しの転記や集計から解放され、販促企画や顧客対応、売場改善などに注力しやすくなります。

定期的にAIワーカーでShopifyの注文状況を取得し、売上管理と市場動向の将来予測をする

試してみる

■概要

Shopifyの売上データを日々手作業で集計し、Excelやスプレッドシートに転記して分析や将来予測を行う業務は、手間がかかり負担に感じてしまうこともあります。このワークフローを活用すれば、スケジュールに合わせてAIがShopifyの注文状況を自動で取得し、売上管理から市場動向の将来予測までを実行するため、こうした課題を円滑に解消することが可能です。

■このテンプレートをおすすめする方

Shopifyを活用したECサイトの売上管理やデータ分析に課題を感じている運営担当者の方
AIを活用して、日々の売上報告や将来予測といった業務を効率化したいと考えている方
データに基づいた迅速な意思決定を行うため、レポーティング業務を自動化したいマネージャーの方

■このテンプレートを使うメリット

定期的なデータ取得から分析、予測までを自動化できるため、これまで売上管理にかけていた分析業務の時間を短縮し、戦略立案などのコア業務に集中できます。
AIがデータに基づいた分析や予測を行うため、担当者のスキルに依存することなく、客観的で安定した品質のレポートを継続的に作成できます。

■ワークフローの流れ

はじめに、ShopifyとGoogle スプレッドシートをYoomと連携します。
次に、トリガーで「スケジュールトリガー」を選択し、フローを起動したい日時や頻度を設定します。
最後に、オペレーションで「AIワーカー」を選択し、Shopifyから売上データを取得した上で分析と将来予測を行い、結果をGoogle スプレッドシートに出力するためのマニュアル（指示）を作成します。

※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント

スケジュールトリガーの設定では、日次、週次、月次など、レポートを取得したい任意の時間帯や頻度を設定してください。
AIワーカーへの指示内容は、分析したい項目や予測してほしい内容に応じて自由にカスタムが可能です。また、連携するShopifyやGoogle スプレッドシートのアカウントも任意で設定してください。
Shopifyから取得する売上データの期間は、直近1ヶ月や四半期など、分析の目的に合わせて任意で設定ができます。

■注意事項

Shopify、Google スプレッドシートのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
Shopifyはチームプラン・サクセスプランでのみご利用いただけるアプリとなっております。フリープラン・ミニプランの場合は設定しているワークフローのオペレーションやデータコネクトはエラーとなりますので、ご注意ください。
チームプランやサクセスプランなどの有料プランは、2週間の無料トライアルを行うことが可能です。無料トライアル中には制限対象のアプリを使用することができます。
AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はワークフローの利用制限と同様です。
AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。

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毎日のkintoneの在庫データをAIワーカーが分析して自律的に発注管理を行う

試してみる

■概要

毎日の在庫確認や過去のデータに基づいた発注量の判断は、手間がかかる上に属人化しやすい業務ではないでしょうか。
このワークフローを活用すれば、kintoneに蓄積された在庫データを基に、まるで発注管理専門のAIエージェントのようにAIが自律的に需要を予測し、発注管理業務を自動化できるため、データに基づいた安定的な運用を実現します。

■このテンプレートをおすすめする方

kintoneを利用した在庫管理を行っており、より効率的な発注管理を模索している方
AIを活用して需要予測の精度を高め、属人化した発注業務を改善したいと考えている方
AIエージェントのように自律的に動く仕組みで、発注業務の自動化を実現したい方

■このテンプレートを使うメリット

毎日決まった時間に在庫データをAIが自動分析するため、これまで手作業での確認や判断業務に費やしていた時間を短縮できます
データに基づいた客観的な発注管理が可能となり、担当者の経験則による判断のブレやヒューマンエラーの発生を防ぎます

■ワークフローの流れ

はじめに、kintoneとboardをYoomと連携します
次に、トリガーで「スケジュールトリガー」を選択し、ワークフローを起動したい日時を設定します
最後に、オペレーションで「AIワーカー」を選択し、kintoneの在庫データを分析して需要予測を行いboardに発注登録するためのマニュアル（指示）を作成します

スケジュールトリガーでは、このワークフローを起動する頻度や時刻を「毎日午前9時」や「毎週月曜日の午前10時」など、業務に合わせて任意で設定してください
AIワーカーに与える指示内容は、分析対象となるkintoneのアプリやフィールド、需要予測のロジック、発注の閾値などを任意で設定することが可能です

■注意事項

kintone、boardのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はワークフローの利用制限と同様です。
AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。

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📈小売業がAIを活用するメリット

AIは人の判断を置き換えるだけのものではありません。
データの整理や予測、文章の下書きなどを支援し、スタッフが確認や接客、売場づくりに時間を使いやすくすることが期待できます。

発注や販促物作成などの作業時間を削減できる

販売実績の集計、発注数の検討、商品説明やSNS投稿の作成など、繰り返し発生する業務をAIで支援すると、作業時間を抑えられる可能性があります。
例えば、AIで発注業務を自動化し、予測精度の向上を目指す方法や、SNS投稿文面を自動生成する方法のように、作業の一部を仕組み化することができます。ただし、AIの出力確認やデータ準備に時間がかかる場合もあるため、導入前後の作業時間を測り、業務全体の負担が減っているかを確かめましょう。

欠品や過剰在庫、廃棄の抑制につながる

需要予測を発注や仕入れの判断材料に使うことで、欠品や過剰在庫を抑えられる可能性があります。販売数を予測し、商品ごとの在庫や納品までの期間を考慮できれば、必要な数量を検討しやすくなります。
需要予測で在庫不足を防止する方法や、AIエージェントでECの在庫欠品アラートを設定する方法も、在庫管理の仕組みを考える際に参考になります。予測結果はデータの質や急な環境変化に左右されるため、店舗で調整できる運用も用意しましょう。

顧客対応の迅速化や接客品質の平準化を目指せる

問い合わせ対応の回答案や社内マニュアルの検索をAIで支援すると、必要な情報を探す時間を短縮できることがあります。スタッフが対応方法を確認しやすくなれば、店舗や担当者による案内のばらつきを抑える助けにもなります。
AIで問い合わせに自動応答する方法のような仕組みを参考に、よくある質問への対応を整理できます。一方で、顧客の状況に応じた配慮や例外判断は人が担う必要があります。AIが回答できる範囲と担当者へ引き継ぐ条件を明確にしてください。

販売・在庫データを活用した判断を支援できる

AIは、店舗や商品ごとに蓄積されたデータを整理し、担当者が見落としやすい傾向を把握する助けになります。販売実績や在庫状況を集計し、次の発注や販促を検討する材料として使えば、経験だけに頼らない判断につながる可能性があります。
AIによる販促企画の効率化のように、データ収集から案の作成までをつなげる考え方もあります。ただし、分析結果は入力データや設定条件に左右されるため、現場で把握している事情と照らし合わせて活用しましょう。

🏬AI活用事例

小売業のAI活用は、発注支援や需要予測など、現場の判断を補助する形で進められている事例があります。
以下の数値は、それぞれの企業・機関が公表した対象や条件に基づくものであり、他社で同じ効果が得られることを示すものではありません。

ファミリーマート：AIが発注数を推奨し、店舗で調整できる仕組み

ファミリーマートは、2025年6月末から全国約500店舗で「AIレコメンド発注」の運用を開始しました。AIが商品ごとの発注数を推奨する仕組みです。
公表情報によると、販売実績や店舗周辺の人流、天候、祝日などを分析し、商品ごとの販売数を予測します。推奨値は1日4回更新され、店舗側で手動調整することも可能です。発注業務の時間については、週あたり約6時間の削減を見込むとしています。AIが一方的に発注を決めるのではなく、店舗が状況を見て調整できる点は、現場の判断を残しながら業務を支援する例として参考になります。
小売業の活用領域を広く見る際は、生成AIによる小売業の活用事例も参考になります。

イトーヨーカ堂：AI需要予測で発注業務を支援

NECが紹介するイトーヨーカドー大森店での検証では、食パンや牛乳、豆腐、冷凍食品などを対象に、AI需要予測を用いた発注支援が行われました。
NECの事例紹介では、発注業務の時間が平均35％短縮し、営業時間中の欠品率が27％減少したと報告されています。これは特定店舗での検証結果であり、全店舗や他の業態にそのまま当てはまるとは限りません。
事例のポイントは、AIの予測値を担当者の判断に活用することです。AIで発注業務を自動化し、予測精度の向上を目指す方法も、発注支援の仕組みを考える際の補足になります。

マルイ：販売データなどを使って需要予測と発注を支援

ここで紹介するのは、百貨店の丸井グループではなく、食品スーパーを運営する株式会社マルイの事例です。
日本IBMの発表では、同社がAI需要予測を使い、客数や商品の販売数の予測、発注業務の効率化に取り組んでいます。実証では、店舗平均の月間客数予測精度が90％を超え、和日配商品の販売数予測精度は96.3％だったとされています。また、一部店舗でカテゴリーごとの発注時間を約50％削減したと報告されています。
これらは発表された実証・運用条件に基づく数値です。AIで需要予測する方法も、予測を業務に活用する際の参考になります。

グッデイ：売上や気象データを需要予測に活用

ホームセンターを運営するグッデイの事例は、経済産業省の「AI導入ガイドブック」で紹介されています。
過去の売上データや天候情報などを用いて需要を予測し、仕入れ計画や在庫管理に活用した取り組みです。ガイドブックでは、2020年夏物について売上高が前年比24％増、平均在庫が16％減となった結果が記載されています。これは特定の期間・商品に関する事例の数値であり、AI導入だけによる効果と単純化することはできません。
予測に使うデータや仕入れへの反映方法を検討する際は、AIで需要予測する方法も参考になります。

🔄AI活用は「生成」で終わらせず、業務フローにつなげる

AIが文章や分析結果を作成しても、それを担当者がコピーし、別のアプリに登録し、関係者へ共有する工程が残ると、作業負担は十分に減りません。AIの出力を業務で使うところまでを考え、処理と人の確認を組み合わせることが重要です。
AIの利用は広がっていますが、業務フロー全体に組み込んで成果につなげる段階は、これからの企業も多いといえます。

商品情報の登録からAI処理、商品データの更新までをつなぐ

例えば、ECサイトに商品が登録されたときに商品情報を取得し、AIでタグや説明文の案を作成して、確認後に商品管理アプリへ反映する流れを考えられます。
Shopifyの商品タグ付けをAIで自動化する方法や、AIで商品説明文を作成してShopifyに登録する方法では、商品情報とAI処理をつなぐ例を確認できます。手作業の転記や入力漏れを抑えやすくなる一方、誤った内容が自動で公開されるリスクにも配慮が必要です。
最初は、AIの出力を担当者に通知し、確認後に更新する設計がよいでしょう。

AIに任せる処理と、人が確認する判断を分ける

定型的なデータ整理や文章の初稿作成はAIに任せ、価格変更や発注確定、顧客への個別回答などの判断は人が担う、といった役割分担が考えられます。総務省・経済産業省のAI事業者ガイドライン(第1.2版)も、AIに単独で判断させるだけでなく、適切なタイミングで人間の判断を介在させる利用を検討するよう示しています。AIを業務で使う事業者(AI利用者)には、AIの出力結果を事業で使うかどうかを、責任をもって判断することも求めています。
AIで在庫消化率を分析し、値下げ案を作成する方法のような提案作成の業務でも、提案を実行する前に担当者が判断する工程を設けられます。どの処理を自動化するかは、誤りが起きたときの影響や現場で必要な判断を踏まえて決めましょう。
AIの回答が不確かな場合の引き継ぎ先もあらかじめ設定してください。

作業時間だけでなく、業務フロー全体で効果を確かめる

AI導入の効果を評価するときは、AIの処理時間だけでなく、データを準備する時間や出力を確認・修正する時間も含めて測定します。例えば、販促文の作成時間、発注に要する時間、欠品や廃棄の状況など、業務に応じた指標を導入前後で比較します。総務省の令和7年版情報通信白書(2024年度調査)では、日本企業が生成AIを導入する際の懸念として「効果的な活用方法がわからない」が最も多く挙げられました。そのため、目的と指標を先に決めてから試すことが大切です。
小売店舗の報告業務をAIエージェントで自動化する方法のように、日々の業務フローを見直す記事も、評価する対象を考える際の補足になります。対象店舗や商品を限定して試行し、現場の負担や修正頻度も確かめましょう。

⚠️小売業でAIを活用する際の注意点

AIは業務を支援する一方で、入力データや指示内容によって誤った結果を出すことがあります。導入する前に、データの扱いや確認手順、効果の測り方を決め、現場で安全に運用できる状態を整えましょう。

予測値や生成内容をそのまま採用せず、人が確認する

AIの需要予測や文章生成には誤りが含まれる可能性があり、売上実績や商品情報にない内容を出力することもあります。発注数や価格、商品説明など、誤りの影響が大きい情報は担当者が確認してから使う仕組みが必要です。
AIで発注業務を自動化する方法や、AIで商品説明文を作成してShopifyに登録する方法を検討する際も、最終確認の工程を含めて設計しましょう。どの業務で人の承認が必要かを明確にし、AIの提案と実際の結果を定期的に比べてください。

個人情報や機密情報を入力しないためのルールを定める

顧客情報や従業員情報、社外秘の販売データをAIに入力する場合は、利用するサービスの規約や設定、社内の情報管理ルールを確認してください。誰がどの情報を入力してよいか、入力前に加工や匿名化が必要か、生成結果をどこに保存するかを具体的に決めることが重要です。
個人情報を扱わない用途から試す方法もあります。現場のスタッフが判断に迷わないよう、入力禁止の情報や利用可能なツール、困ったときの相談先を整理し、定期的に周知しましょう。

売上・在庫データの品質や既存システムとの連携を確認する

需要予測や販売分析の結果は、元となるデータの正確さや網羅性に影響されます。商品コードの重複、販売記録の欠落、在庫更新の遅れなどがあると、AIの分析結果も実態とずれる可能性があります。
Shopifyの在庫情報をAPI連携で管理する方法や、Google スプレッドシートの在庫管理を自動化する方法のような連携方法も参考にしながら、対象データの形式や更新頻度を整理しましょう。データの修正や連携エラーへの対応担当も決めておくと安心です。

導入費用や現場への定着も含めて効果を測定する

AIの利用料や連携開発の費用だけでなく、データ整備、スタッフ教育、運用ルールの作成にかかる負担も含めて導入効果を検討します。作業時間が短縮されても、確認や修正の手間が増えていれば、期待した効果が得られないこともあります。
小売店舗の報告業務をAIエージェントで自動化する方法のように、現場の業務を対象にした活用方法も参考にしつつ、導入前に削減したい時間や改善したい指標を設定しましょう。特定の商品や店舗で小さく始め、費用と効果を比較しながら継続・変更・拡大を判断する方法が現実的です。

🚀AI活用を始める手順

AIを導入する際は、ツールの選定を急ぐのではなく、業務課題の整理から始めます。
小さく試し、結果を確認しながら対象を広げることで、現場に合った活用方法を見つけやすくなります。

①時間がかかっている業務と解決したい課題を明確にする

まず、発注や在庫確認、販促物作成、問い合わせ対応など、時間や人手がかかっている業務を洗い出します。「AIを使う」こと自体を目標にせず、発注作業を短縮したい、販促文作成の負担を減らしたいなど、解決したい課題を具体化しましょう。
小売業の生成AI活用事例と業務効率化のコツや、小売店舗の日報作成をAIエージェントで効率化する方法も、対象業務を考える際の参考になります。業務の担当者に作業頻度や例外対応の有無を確認し、優先順位を決めましょう。

②対象業務に合うAIの種類やサービスを選ぶ

課題が明確になったら、需要予測、文章生成、画像認識、情報検索など、業務に必要な機能を整理します。既存システムにAI機能が含まれているか、外部サービスとの連携が必要かも確認しましょう。
生成AIによる需要予測と予測AIの違い・実践方法を読み、目的に合うAIの種類を整理するのも一案です。サービスを比較するときは、対応データや運用条件、権限設定、費用、サポート体制を確認し、課題を解決できる最小限の構成から試しましょう。

③既存データや業務フローとの接続を確認する

AIの導入前に、必要なデータがどのアプリやシステムに保存され、どの形式で取得できるかを確認します。商品情報や販売実績が複数の場所に分散している場合は、どのデータを基準にするか決めておく必要があります。
Shopifyの各種データを他アプリと自動で連携する方法や、Google スプレッドシートとzaicoを連携して在庫情報を反映する方法も、データ連携のイメージをつかむ手がかりになります。AIの結果を誰が確認し、どのツールへ反映するかも整理しましょう。

④一部の店舗や業務で試し、KPIを設定して効果を測る

最初から全店舗や全商品に広げるのではなく、対象を絞って試行します。発注業務なら作業時間や欠品率、販促文作成なら作成・確認にかかる時間など、課題に合った指標を設定しましょう。
入力データからAIで需要予測する方法を参考に、まずは限られたデータで試して予測の傾向を確認する方法もあります。導入前の数値を記録し、現場の声や確認作業の増減も含めて、実務で使えるかを評価してください。

⑤結果をもとに運用を見直し、対象を広げる

試行の結果を見て、AIに任せる範囲や人の確認手順、入力データ、指示内容などを調整します。期待した効果が出なかった場合は、ツールの変更だけでなく、データの不足や業務フローの問題がないかも見直しましょう。
AIで在庫管理を自動化し、発注メール作成までつなげる方法のような業務フローを参考に、改善できた業務から対象を広げるのも方法です。拡大後も予測と実績を定期的に比較し、商品構成や販売環境の変化に合わせて運用を更新しましょう。

🧰小売業の業務に役立つYoomテンプレート

Yoomには、ECの商品情報や注文・在庫データをAIワーカーで処理し、レポートや販促案の作成につなげるテンプレートがあります。
自社の業務に近いものを使い、必要な確認手順や連携先を調整して活用できます。

Shopifyの売上を分析し、改善レポートを作成する

Shopifyの注文データを定期的に取得し、AIワーカーで分析した結果をGoogleドキュメントのレポートにまとめるテンプレートです。売上データの集計やレポート作成に時間がかかっているEC担当者、定期的に販売状況を振り返りたい方に向いています。
AIの分析結果は、そのまま施策として採用するのではなく、在庫状況やキャンペーン、販売時期などを踏まえて担当者が確認するとよいでしょう。Shopifyのデータ連携については、注文データを取得し自動で活用する方法も参考になります。

毎週AIワーカーでShopifyの売上分析を行い、改善レポートをGoogleドキュメントに作成する

試してみる

■概要
ECサイトの運営において、売上データの詳細な分析と改善策の立案は不可欠ですが、多忙な日々の業務の中で毎週レポートを作成する時間を確保するのは容易ではありません。特にShopifyで発生する大量の注文データを手作業で集計し、具体的な販促施策まで落とし込む作業は大きな負担となります。このワークフローを活用すれば、毎週決まったタイミングでAIがShopifyの売上データを自動で分析し、改善案をまとめたレポートをGoogleドキュメントに作成します。客観的なデータに基づいた販促施策が自動でアウトプットされるため、店舗運営の意思決定をスムーズに進めることが可能です。

■このテンプレートをおすすめする方
Shopifyで発生した大量の注文データの分析を自動化し、戦略立案に集中したいECサイト運営者の方
毎週の売上振り返りや会議に向けて、客観的なデータに基づいた改善レポートを自動で用意したい担当者の方
売上改善のための販促施策をAIの視点から提案してもらい、施策の幅を広げたいと考えている経営者の方

■このテンプレートを使うメリット
毎週決まった日時にAIが自動で売上分析を行うため、データの集計やレポート作成に費やしていた工数を削減できます。
Shopifyの注文データを基にAIが客観的な改善レポートを作成することで、データに基づいた精度の高い販促施策の実施に繋がります。

■ワークフローの流れ
はじめに、ShopifyとYoomを連携します。
次に、GoogleドキュメントとYoomを連携します。
次に、トリガーで、スケジュールを選択し、レポートを作成したい特定の曜日・時間を設定します。
最後に、AIワーカーで、先週の売上改善レポートを作成するためのマニュアルを作成し、Shopifyの注文情報を取得するアクションとGoogleドキュメントのドキュメントを作成するアクションを使用ツールとして設定します。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション

■このワークフローのカスタムポイント
スケジュールの設定では、週明けの会議に合わせて月曜日の朝に設定するなど、自身の業務サイクルに合わせて起動時間を調整してください。
AIワーカーへの指示内容をカスタマイズすることで、「特定の商品の分析を強化する」や「特定の顧客層に向けた施策を提案させる」など、分析の切り口を自由に変更できます。

■注意事項
Shopify、GoogleドキュメントのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
Shopifyはチームプラン・サクセスプランでのみご利用いただけるアプリとなっております。フリープラン・ミニプランの場合は設定しているワークフローのオペレーションやデータコネクトはエラーとなりますので、ご注意ください。
チームプランやサクセスプランなどの有料プランは、2週間の無料トライアルを行うことが可能です。無料トライアル中には制限対象のアプリを使用することができます。
AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はワークフローの利用制限と同様です。
AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。

詳細を見る  試してみる

Shopifyの在庫消化率を分析して施策を検討する

Shopifyの在庫データをAIワーカーで分析し、在庫消化率をもとにしたアクション案を作成して担当者へ通知するテンプレートです。在庫状況の確認や販促施策の検討を効率化したいEC運営担当者に適しています。
Shopifyの在庫管理を自動化する方法も、関連する業務の整理に役立ちます。AIの提案を採用する前に、利益率や販売期限、キャンペーン予定などを確認する運用にすると、判断の補助として使いやすくなります。

定期的にShopifyの在庫消化率をAIワーカーが分析し、担当者との相談を経て施策を通知する

試してみる

■概要
ShopifyでECサイトを運営する際、日々の在庫状況を把握し、適切な販売施策を検討するのは骨の折れる作業です。特に、手作業でのCSV出力や在庫消化率の計算は時間がかかるだけでなく、迅速な意思決定の妨げになることもあります。このワークフローを活用すれば、決まった日時にAIが在庫データを分析し、在庫消化率に基づいたアクションプランを提案します。AIの提案をそのまま実行するのではなく、担当者とAIが対話を通じて内容をブラッシュアップし、納得感のある施策をSlackへ通知することが可能です。

■このテンプレートをおすすめする方
Shopifyの在庫管理や消化率計算を手作業で行っており、業務の効率化を目指している在庫管理担当者の方
AIによる機械的な判断だけでなく、人間の経験や意図を反映させた柔軟な販売施策を立案したいチームリーダーの方
定期的な在庫分析からSlackでの関係者共有までのフローをスムーズに完結させたいEC運営責任者の方

■このテンプレートを使うメリット
Shopifyから最新の在庫データを自動で取得し、消化率の算出やアクションの判定を行うため、これまで分析に費やしていた時間を短縮できます。
AIと担当者が対話して施策を決定するプロセスを組み込むことで、AIの利便性を活かしつつ、店舗の状況に即した精度の高い通知が可能になります。

■ワークフローの流れ
はじめに、ShopifyとSlackをYoomと連携します。
次に、スケジュールトリガーで、任意の日時にフローを起動するように設定します。
最後に、AIワーカーで、Shopifyから在庫データを取得し、在庫消化率の計算、販売施策のアクション判定、担当者へのマイタスクを通じた相談、そして最終的な施策のSlack通知までを行うためのスキル（指示）を作成します。その際、Shopifyの「商品の一覧を取得する」「商品を検索」アクションとSlackの「チャンネルにメッセージを送る」アクションを使用ツールとして設定します。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション

■このワークフローのカスタムポイント
AIワーカーのスキル設定において、在庫消化率が何％以下の場合に「値下げ対象」と判断するかなど、貴社の運用ルールに合わせた具体的な基準を指示してください。
Slackでの通知先チャンネルや、通知する際のメッセージ形式を、店舗のコミュニケーションスタイルに合わせて自由に変更できます。

■注意事項
Shopify、SlackのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はワークフローの利用制限と同様です。
AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
AIワーカーはスキルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】スキル（旧マニュアル）の作成方法」をご参照ください。
AIワーカー内で20件を超える大容量データの取得やループ処理を行うと、タスクを著しく消費する可能性があるためご注意ください。
このテンプレートでは、あらかじめ「チームメイト」を設定するようにしてください。設定したチームメイトに対し、AIワーカーが自ら判断して承認・確認の依頼を送ってくれます。

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Shopifyの商品情報をもとにSNS投稿案を作成する

Shopifyに商品が追加されたときに、商品情報をもとにAIワーカーがSNS投稿文やハッシュタグなどの案を作成するテンプレートです。商品登録のたびに投稿文を考える負担を減らしたい販促担当者におすすめです。
Shopifyの商品情報をソーシャルメディアに自動投稿する方法や、AIでSNS投稿文面を自動生成する方法も、投稿案の作成や運用を考える際に参考になります。生成された文章は、ブランドの表現ルールやキャンペーン内容、価格や商品仕様と合っているかを確認してから投稿しましょう。

Shopifyに商品が追加されたら、AIワーカーでSNS運用のための投稿案を作成する

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■概要
Shopifyに新商品を追加するたびに、SNSでの告知投稿を作成する作業に手間や時間がかかっていませんか？また、毎回投稿内容を考えるのが負担になっているケースもあるかもしれません。このワークフローを活用すれば、Shopifyの商品登録をトリガーとして、AIエージェントがSNS運用のための投稿文やハッシュタグを自動で作成します。定型的ながらも重要な告知業務を自動化し、担当者の負担を軽減することが可能です。
■このテンプレートをおすすめする方
Shopifyでの商品登録と連携したSNS運用に手間を感じているEC担当者の方
AIエージェントを効果的に活用し、SNS運用の効率化を図りたいマーケティング担当者の方
新商品の告知に関わる手作業をなくし、チーム全体の生産性を高めたいと考えている方
■このテンプレートを使うメリット
Shopifyに商品を追加するだけでSNS投稿案が自動で作成されるため、これまで投稿作成に費やしていた時間を短縮できます
AIエージェントが商品情報に基づいて投稿案を作成するため、担当者による品質のばらつきを防ぎ、SNS運用の属人化解消に繋がります
■ワークフローの流れ
はじめに、ShopifyとSlackをYoomと連携します
次に、トリガーでShopifyを選択し、「商品情報が作成されたら」というアクションを設定します
最後に、オペレーションでAIワーカーのアクションを設定し、Shopifyに登録された新商品の情報を分析し、SNS運用に最適な投稿文、ハッシュタグ、投稿予約時間を自動で生成するためのマニュアル（指示）を作成します
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
AIワーカーへの指示（プロンプト）内で、Shopifyから取得した商品名や価格などの情報を変数として埋め込むことで、より商品に特化した投稿案を生成できます
投稿のトーン＆マナーや、必ず含めたいキーワードなどを固定値として指示に加えることで、生成される内容の方向性を任意で調整することが可能です
■注意事項
Shopify、SlackのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
Shopifyはチームプラン・サクセスプランでのみご利用いただけるアプリとなっております。フリープラン・ミニプランの場合は設定しているワークフローのオペレーションやデータコネクトはエラーとなりますので、ご注意ください。
チームプランやサクセスプランなどの有料プランは、2週間の無料トライアルを行うことが可能です。無料トライアル中には制限対象のアプリを使用することができます。
AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はワークフローの利用制限と同様です。
AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。

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✅まとめ

小売業では、需要予測や発注支援、販促文の作成、問い合わせ対応、売場確認など、さまざまな業務でAIを活用できます。導入事例では、AIの予測を担当者の判断に活かす形も見られます。
まずは解決したい課題を明確にし、対象業務を絞って試行することが大切です。予測値や生成内容を人が確認する仕組みを設け、データの品質や業務全体の効果を確かめながら運用を広げましょう。

💡Yoomでできること

AIを業務に取り入れても、商品データの転記や分析結果の共有、販促案の作成依頼などが手作業のままでは、現場の負担が残ります。Yoomなら、アプリの情報取得からAIワーカーによる分析・文章作成、結果の記録や担当者への通知までをつなげられます。
Shopifyの在庫管理を自動化する方法やAIでSNS投稿を自動生成・発信する方法も参考にしながら、日々繰り返している業務から自動化を検討してみてください。

毎日、AIワーカーで在庫データと販売トレンドから欠品リスクを自動判定しSlackへ通知する

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■概要

ECサイトや店舗運営において、日々変動する販売状況を把握しながら適切な発注タイミングを判断することは、非常に手間のかかる業務です。特に、単なる在庫数だけでなく直近の売れ行きまで加味した分析を行うには、多大な労力が必要となり、判断が遅れると欠品による販売機会の損失を招く恐れがあります。このワークフローを活用すれば、Google スプレッドシートの在庫データと販売トレンドをAIが自動で分析し、欠品リスクを判定してSlackへ通知します。精度の高い発注判断が自動化されるため、過剰在庫を抑えつつ、欠品リスクを最小限に抑えることが可能です。

■このテンプレートをおすすめする方

日々の販売ペースに合わせた最適な発注タイミングを自動で把握し、欠品を未然に防ぎたいECサイト運営担当者
Google スプレッドシートでの在庫管理とSlackでの情報共有を組み合わせて、業務の効率化を図りたい店舗責任者
在庫データと販売トレンドの複雑な分析を自動化し、精度の高い発注アラートを受け取りたいと考えている経営者

■このテンプレートを使うメリット

AIが販売トレンドと在庫状況を多角的に分析するため、手作業では見落としがちな欠品リスクを早期に発見し、販売機会の損失を防止できます。
在庫データから発注が必要なタイミングを自動で判定してSlackに通知するため、日々のデータ集計や分析に費やす時間を短縮し、業務効率を向上させます。

■ワークフローの流れ

はじめに、Google スプレッドシートとSlackをYoomと連携します。
次に、スケジュールトリガーで、フローを起動したい任意の時間や曜日を設定します。
次に、AIワーカーで、在庫データと販売トレンドを分析して欠品リスクがある場合に最適な発注時期を特定するためのマニュアル（指示）を作成します。

※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション

■このワークフローのカスタムポイント

Google スプレッドシートの設定では、在庫情報や売上推移が記載されているシートのIDや範囲を、自社の環境に合わせて指定してください。
AIワーカーへの指示（マニュアル）を調整することで、「在庫が残り7日分を切ったら通知する」といった独自の判定基準を設けることが可能です。
Slackの通知先チャンネルを、仕入れ担当者や現場責任者が参加するチャンネルに設定することで、スムーズな発注アクションに繋げられます。

■注意事項

Google スプレッドシート、SlackのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はワークフローの利用制限と同様です。
AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。

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週次でAIワーカーが入出庫管理表から在庫不足を予測して発注タスクを作成する

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■概要

在庫の入出庫管理において、将来の在庫不足を予測して発注業務を行うのは手間がかかる作業ではないでしょうか。目視での確認では見落としが発生したり、発注タスクの作成が遅れてしまったりすることもあります。このワークフローは、AIエージェント（AIワーカー）が入出庫管理表を定期的に分析し、在庫不足を予測して発注タスクを自動で作成するため、こうした課題を削減し、欠品リスクの低減に繋がります。

■このテンプレートをおすすめする方

在庫管理や発注業務を担当しており、定期的な確認作業に手間を感じている方
AIエージェントを活用して、より高度な入出庫管理の自動化を実現したい方
欠品による機会損失を防ぎ、在庫管理業務を効率化したいと考えている方

■このテンプレートを使うメリット

週に一度、AIが自動で入出庫管理表を分析し発注タスクを作成するため、これまで手作業で行っていた確認・入力業務の時間を短縮できます。
システムが自動で処理を行うことで、在庫確認の見落としや発注タスクの作成漏れといったヒューマンエラーの防止に繋がります。

■ワークフローの流れ

はじめに、Google スプレッドシートとAsanaをYoomと連携します。
次に、トリガーで「スケジュールトリガー」を選択し、ワークフローを起動したい曜日や時間などを設定します。
最後に、オペレーションで「AIワーカー」を選択し、Google スプレッドシートの入出庫管理表データをもとに在庫不足を予測してAsanaに発注タスクを作成するためのマニュアル（指示）を作成します。