展示会で「これは売れそう」と感じて、その場で200個仕入れた。半年後、売れたのは40個。残りは倉庫で値下げを待っている。商品企画と仕入れで、いちばん高くつく失敗です。
「売れそう」という感覚は大事ですが、それだけで判断すると外れます。過去の販売、サイト内検索、レビュー、在庫、利益、季節性。本来はこれらを確認してから決めるべきなのに、情報が別々の資料に散らばっていて、比べるだけで時間がかかります。AIは、集計データの要約、お客様の声の分類、候補商品の比較表づくりに向いています。ただし、流行の変化や仕入先の供給条件を予測することはできません。
この記事では、AIを「最終判断を人が行うための材料づくり」に使う進め方を紹介します。
【この記事でわかること】
- 販売実績を同じ条件で比べる指標
- お客様の声と候補商品を、判断できる表にする方法
- 小さく需要を確かめ、判断理由を残す手順
販売実績を同じ条件で比べる
商品別の販売数、売上、粗利、値引き、返品、欠品期間をそろえます。注意したいのは、販売期間や広告量が違う商品を、累計の数字で単純に比べないことです。
- 在庫があった日あたりの販売数（欠品の日を除く）
- 粗利率（値引き後の売価で計算）
- 返品率
「よく売れた商品」が、実は「在庫があった期間が長いだけの商品」だった、ということはよくあります。AIには、数値の意味と対象期間を明確に伝えてください。欠品期間の記録が予測の精度を決める点は、『AIでECの在庫と需要予測を考えるときのポイント』と同じです。
検索・レビュー・問い合わせを整理する
サイト内検索の語、レビュー、問い合わせから、求められている色、サイズ、容量、用途、不満を分類します。AIへの依頼はこうです。
「サイト内検索で結果が0件だった語の一覧と、レビュー・問い合わせの記述から、いま扱っていないが求められている商品や仕様の候補を10個挙げ、根拠となる件数を添えてください」
要望が多くても、購入につながるか、実現できるかは別です。少数の強い意見を全体の希望と決めつけないでください。個人情報は除いてから渡します。レビューの読み方は『AIで商品レビューを分析し、売上改善につなげる方法』、競合の品ぞろえとの比較は『AIで競合ショップを分析するときのポイント』で扱っています。
候補商品の条件を表にする
候補が出たら、同じ列で比べられる表にします。
- 仕入れ価格、販売価格、粗利率
- 最低発注数、納期、継続供給の可否
- 保管場所、サイズ・重量、賞味期限や消費期限（食品の場合）
- 返品条件（仕入先への返品可否）
- 想定の販売数と、根拠（似た商品の実績、検索数、要望の件数）
AIで表を整えると、空欄になる項目が見えます。空欄を推測で埋めないこと。「未確認」のまま残し、仕入先に確認する一覧にします。商品マスターの考え方（『ECの商品情報をAIで活用しやすく整理する方法』）と同じで、確定情報と仮説を分けるのが基本です。
小ロットと予約販売で需要を確かめる
可能なら、小ロット、予約販売、数量限定、アンケートで反応を確かめてから本発注します。テストでは、アクセス、購入希望（お気に入り・入荷通知）、実際の注文、問い合わせを分けて記録してください。「気になる」と「買う」の間には、大きな差があります。
予約販売を行う場合は、お届け時期を明示することが特定商取引法で求められています（引き渡し時期の表示）。「入荷次第」のような曖昧な表示は避け、見込みが遅れたら早めに連絡を。反応がよくても、納期、利益、継続供給を確認してから拡大します。
判断の理由を記録し、振り返る
採用・見送りの理由、想定した販売数、確認した日を残します。販売後に、想定と実績の差を振り返ると、「うちは展示会の感覚より、検索0件の語のほうが当たる」のような、自社ならではの判断材料がたまります。
振り返るのは「AIの提案を採用したか」ではなく、「どの情報が判断に役立ったか」です。月次の会議で仕入れの振り返りを議題にする方法は『AIでEC売上会議のレポートを効率化する方法』、返品率を仕入れ判断に組み込む見方は『AIで返品・キャンセル理由を分析する方法』をご覧ください。
よくある質問
まったく新しいカテゴリーの商品は、どう判断する？
自社の実績がないので、検索0件の語、問い合わせ、競合の品ぞろえとレビューの不満が材料になります。それでも確度は低いので、小ロットか予約販売で必ず試してください。
AIに「来年のトレンド」を聞いてもいい？
聞いても構いませんが、答えは一般論です。自社の検索語とレビューのほうが、はるかに確かな材料です。AIは「自社データの整理」に使い、「未来の予測」には使わない、が安全な使い方です。
まとめ
AIを商品企画・仕入れに使うときは、販売実績を「在庫があった日あたり」でそろえ、お客様の声と候補商品を同じ列の表にし、空欄は推測せず確認します。小ロットや予約で需要を確かめ、判断の理由と結果を残す。「売れそう」の感覚を、「根拠のある賭け」に変えるのが、AIの役割です。
【今日からできる3ステップ】
- 直近半年の商品別実績を「在庫があった日あたりの販売数・粗利率・返品率」で並べ直す
- サイト内検索で0件だった語を集め、AIに「求められているが扱っていない商品」の候補を出させる
- 候補を1つ選び、比較表の空欄を仕入先に確認してから、小ロットか予約販売で試す
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