事例紹介 【EC出品×AI】海外の個人出品者が商品説明を自動化 検索で埋もれる悩みを解く設計
海外の個人〜小規模EC出品者が、商品説明・タイトル・タグの作成をAIで自動化し、検索で埋もれる悩みを解いた海外事例。「商品説明を書く時間がない、検索で埋もれる」悩みを治療薬として解いた設計を、日本のBASE・メルカリShops・ハンドメイド作家にどう転用するか市野が読み解く。
小売・EC
事例紹介 
事例紹介 【サイト×AIチャット】SiteGPTが自社サイト学習ボットで月商成長 ECが学ぶ無人問い合わせ
個人開発者Bhanu Teja P氏のサービス「SiteGPT」の事例。自社サイトの内容を学習させたAIチャットボットを誰でも作れる仕組みで、本人公表ではMRRを公開しながら成長。日本のEC・サービス業サイトが再現する「有人チャットを雇わず問い合わせを捌く」設計を、市野が読み解く。
事例紹介 【美容×AI】STOREPAD ブログ作成40分→2分(95%削減)を中小サロン・小売が再現する設計
STOREPADがAIでサロンブログ作成を支援、ブログ作成40分→2分(約95%削減)・スタイリスト1人で月間約150人規模の集客を背景に展開(提供元公表)。中小サロン・小売の「集客記事の作成負担+書く時間がない+ネタ切れ」課題を、AI記事生成+発信効率化+効果計測で解く設計を、店舗数1〜30規模にどう転用するか読み解く。
事例紹介 【小売×AI】Klarna AI 230万件対話・人間700人分相当・11分→2分未満を中小EC・小売CSが再現する設計
KlarnaAI Assistantが初月230万件対話(CSの2/3)・フルタイム700人分相当・平均処理時間11分→2分未満・再問合せ25%減・23市場35言語24/7・年4,000万ドル利益改善を達成。中小EC・小売CSの「問合せ工数+多言語対応」課題を、チャットAI+FAQ自動応答+CS分析で解く設計を、月問合せ500〜10,000件規模にどう転用するか読み解く。
事例紹介 【EC×AI】Shopify Sidekick 75万店舗・1億会話を中小EC店長が再現する設計
ShopifyのAIアシスタントSidekickが2025年Q3で75万マーチャント利用・累計1億会話、商品登録や売上分析が数時間→1分。中小EC店長の「商品登録・在庫分析・販促企画が全部自分」課題を、店舗AIアシスタント+業務自動化+店長最終承認で解く設計を、月商50〜3,000万円規模にどう転用するか読み解く。
事例紹介 【小売×需要予測】ファミリーマート、AIレコメンド発注を500店舗に展開し発注業務を週6時間削減
ファミリーマートが2025年6月末から「AIレコメンド発注」を500店舗に展開し、発注業務にかかる時間を1週間あたり約6時間削減した事例。需要予測AIを使った発注自動化の中身と、年商5億規模の小売・FC運営でどう再現するかを評価軸スコア付きで解説。
事例紹介 【小売×顧客分析】ローソンReal×Tech顔認識レコメンド購買転換+15%を中小小売が再現する設計
ローソン×KDDI×三菱商事のReal×Tech LAWSONが顔認識レコメンドで購買転換率+15%を実現。中小小売の「ID-POSがない店舗の顧客分析」課題を、簡易顔認識+属性別レコメンド+効果計測で解く設計を、社員5〜30名規模にどう転用するか読み解く。
事例紹介 【小売×需要予測】セブン-イレブンAI発注時間4割減を中小スーパー/酒販店が再現する設計
セブン-イレブンがAI発注で発注時間4割減を実現し販売実績+天候+地域イベント+SNSトレンドから需要予測。中小スーパー/酒販店の「発注は店長の勘で廃棄ロス膨大」課題を、AI需要予測+発注自動化+廃棄計測で解く設計を、社員5〜30名規模にどう転用するか読み解く。
事例紹介 【EC×経理】ZOZOがsweeep AI導入で月次締めを7営業日→3.5日に短縮した事例
ZOZOがsweeep AIを導入し請求書のOCR読取・仕訳データ自動生成・承認ワークフローを自動化、月次締め処理を7営業日から3.5営業日に約50%短縮した事例。中小EC・ネット通販・卸事業者の「月次締めが長くて経理が疲弊」課題を、AI-OCR+自動仕訳+承認フローで解いた設計を、社員10〜100名の組織にどう転用するか読み解く。
事例紹介 【リゾート×CS】Club MedがAzure OpenAIで顧客体験パーソナライズと予約コンシェルジュを刷新した事例
Club MedがAzure OpenAI Serviceで顧客プロファイルに合わせた予約コンシェルジュAIを構築し、エージェントの応対時間短縮・パーソナライズ提案・コンバージョン向上を実現した事例。中小ホテル・サロン・観光事業者の「予約問い合わせの工数が膨大で顧客に合わせた提案ができない」課題を、顧客データ連携AIチャットで解いた設計を、社員10〜100名の組織にどう転用するか読み解く。