どうも、Kazuです。
物販でAIを使うとき、多くの人が最初に聞くことがあります。
「売れる商品を教えてください」
気持ちは分かります。
商品リサーチは面倒です。
検索して、比べて、価格を見て、送料を見て、レビューを見て、競合を見て、利益を計算する。
できればAIに一発で答えを出してほしい。
でも、ここでいきなりAIに聞いても、返ってくる答えは浅くなりがちです。
なぜか。
AIが、あなたの見ている市場を知らないからです。
どの商品が売れているのか。
どの価格帯が動いているのか。
どの出品者が強いのか。
どの商品が何度も売れているのか。
どのジャンルに横展開できそうなのか。
この材料がないまま「売れる商品を探して」と聞いても、AIは一般論を返すしかありません。
商品リサーチは、AIに聞くところからではなく、売れた履歴をAIに貯めるところから始まります。
検索だけのリサーチは、その場で消える
商品リサーチをするとき、検索だけで終わっている人は多いです。
キーワードを入れる。
商品を見る。
価格を見る。
良さそうなものをメモする。
また別のキーワードを入れる。
これでも、商品は見つかります。
ただ、弱点があります。
その場で見た情報が、どんどん流れていくことです。
昨日見た商品。
先週見た出品者。
前に売れていた価格帯。
横展開できそうだったカテゴリ。
こういうものが、自分の頭の中だけに残ります。
そして、時間が経つと忘れます。
これがもったいないです。
リサーチの本当の価値は、1回の検索結果ではありません。
売れた履歴を貯めて、あとからAIが読める状態にすることです。
CSVは、ただの表ではなくAIの材料になる
物販のリサーチツールや販売管理画面では、データを書き出せることがあります。
CSV（表データ）です。
このCSVを、ただ開いて眺めるだけで終わるのはもったいないです。
商品名。
販売価格。
販売数。
出品者。
カテゴリ。
売れた時期。
こういう情報が入っているなら、それはAIに渡す材料になります。
もちろん、規約や利用条件は守る必要があります。
取ってはいけないデータを無理に取る必要はありません。
でも、自分が正当に確認できる範囲で出せるデータなら、保存しておく価値があります。
今日見たデータ。
先週見たデータ。
別カテゴリのデータ。
強い出品者の履歴。
こういうものをフォルダに貯める。
すると、AIに聞けることが変わります。
AIへの聞き方も変わる
データがない状態で、AIにこう聞く人は多いです。
浅くなりやすい聞き方
売れる商品を教えてください。
おすすめの商品を探してください。
利益が出そうなジャンルを教えてください。
これだと、AIは一般論を返します。
需要がありそうなカテゴリ。
初心者向けのジャンル。
競合が少ないとされる商品。
聞いたことがあるような答えになりやすいです。
でも、売れた履歴があると聞き方が変わります。
履歴を渡した後の聞き方
このCSVを見て、販売数が多い商品に共通する特徴を出してください。
価格帯、用途、カテゴリ、出品者の傾向を分けてください。
次に横展開できそうな商品候補を、理由つきで出してください。
仕入れ前に確認すべきリスクも出してください。
こっちの方が、はるかに使えます。
AIが見ているのは、ふわっとした市場ではありません。
実際に売れた履歴です。
だから、返ってくる答えも具体的になります。
売れている商品から、出品者を深掘る
商品リサーチで強いのは、商品単体だけを見ることではありません。
売れている商品を見つけたら、その出品者の履歴を見る。
この考え方が大事です。
なぜなら、強い出品者は、他にも売れる商品を扱っている可能性があるからです。
1つの商品から、別の商品へ。
1つのカテゴリから、隣のカテゴリへ。
1つの用途から、セット販売へ。
こうやって広げていく。
この時も、AIに履歴を渡すと強いです。
出品者ごとの販売履歴。
よく売れている価格帯。
繰り返し売れている商品名。
セット化できそうな商品。
季節性がありそうな商品。
これらをAIに見せると、リサーチの広げ方が変わります。
検索で探すのではなく、売れている履歴から横に広げる。
これが物販のAIリサーチではかなり使えます。
自分の判断基準も一緒に渡す
ただし、売れた履歴だけでは足りません。
AIは、売れている商品を候補として出せます。
でも、それを自分が扱いたいかは別です。
重い商品は嫌なのか。
壊れやすい商品は避けたいのか。
返品リスクを避けたいのか。
規制が絡む商品は避けたいのか。
単価が低すぎる商品はやりたくないのか。
自分の得意な販売ページがあるのか。
こういう判断基準も、AIに渡した方がいいです。
数字だけ渡すと、AIは数字上よさそうなものを出してきます。
でも、現場で扱いにくい商品を出されても困ります。
だから、こう伝える。
AIに渡す判断基準
扱いたくない商品。
避けたいリスク。
得意な価格帯。
在庫を持てる量。
自分が伸ばしたい方向。
過去に失敗した商品。
これがあると、AIの提案がかなり現実に寄ります。
売れているかどうかだけではなく、自分の事業に合うかどうかを見られるようになるからです。
リサーチは、毎回ゼロからやらない
物販のリサーチで疲れるのは、毎回ゼロから探すからです。
今日はこのキーワード。
明日は別のカテゴリ。
来週はまた別の商品。
これだと、見た情報が積み上がりません。
でも、CSVや履歴をAIが読める場所に貯めると変わります。
先週見たデータも使える。
前に売れていた商品も使える。
別カテゴリの傾向も見える。
出品者の横展開も見える。
そこに自分の判断基準も乗る。
すると、AIとの会話が変わります。
「売れる商品を教えてください」ではなくなります。
「この履歴から、次に広げる候補を出してください」になる。
「この出品者の履歴から、横展開できる商品を探してください」になる。
「自分の条件に合わない商品を除外してください」になる。
ここまで来ると、リサーチはだいぶ楽になります。
楽になるというより、次の仮説が出やすくなります。
まずは1カテゴリだけでいい
最初から全部のカテゴリをやる必要はありません。
まずは1カテゴリだけでいいです。
自分が少しでも詳しいカテゴリ。
過去に売れたことがあるカテゴリ。
単価やサイズ感が合っているカテゴリ。
そこから始めます。
検索結果をCSVで保存する。
売れた履歴を保存する。
気になった出品者の履歴を保存する。
自分の判断基準をメモする。
それをAIが読める場所に置く。
そして聞く。
この履歴から、次に見るべき商品を3つに絞ってください。
このカテゴリで、横展開できそうな方向を出してください。
この中で、扱わない方がいい商品を理由つきで除外してください。
こうやって進める。
一発で当たり商品を出すためではありません。
リサーチの履歴を積み上げて、次の仮説を出しやすくするためです。
検索して忘れるより、履歴を残した方が、ずっと次につながりませんか。
毎回ゼロから探すより、AIに過去の履歴を読ませた方が、ずっと楽じゃないですか。
売れる商品を当てにいくより、売れた履歴から仮説を積み上げる方が、ずっと現実的じゃないですか。
商品リサーチは、検索力ではなく、履歴を残す力で変わります。
AIに事業データを渡して、どこから業務を変えていくか。
その全体像は、無料の動画でも話しています。
AIに事業を見せる入口を用意しています
AIを学ぶことは大事です。
でも、学んだだけで事業が変わるわけではありません。
事業の数字を見せる。
作業ログを見せる。
過去の判断を見せる。
今止まっている業務を見せる。
そして、そこから次の行動に落とす。
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AIの使い方を増やす前に、自分の事業をどうAIに見せるか。
まずはここから整理してみてください。
AIを覚えるだけで止まるのではなく、自分のデータを見せて、次の行動まで落とす。
ここから、AI活用は現場に入っていきます。