競い学び、学び活かす｜1981 テク運営部 AI 大会、無事終了

1 ヶ月間の研修と競争を通じて、AI が日常運用に根付くようになる

準備期間：2026 年 8 月 1 日 —8 月 31 日

運営部初回 AI スキル活用コンテストが無事に閉幕しました。出場チームは実際の業務シーンをもとに自主的にテーマを選定し、1 か月間の学習とブラッシュアップを経て、最終的に全員投票によって上位 3 チームが決定されました。

AI を「聞いたことがある」から「使える」へ

越境 EC の運用はチェーンが長く工程が細かい。商品選定、文案作成、画像制作、動画制作、広告、データ分析、在庫準備と、どの工程も人的リソースを消費する。AI を概念レベルに留めるより、具体的な業務に投入して検証すること、これがコンテストの出発点である。

大会は事前準備に重点を置く。各チームはそれぞれ課題を引き受け、学びながら活用し、活用しながら改善を重ねる。最後に代表者が「何を解決したか、どのように実施したか」を明確に発表し、全員が「学習の成果」と「満足度」の二つの観点から採点を行う。

まず市場をよく見極めてから、商品選定について語ろう。

あるチームは市場調査を AI に任せている：競合の構造、価格帯、訴求ポイントの分布が自動的に集計され、もともと 3 時間かかっていた作業が 30 分に短縮された。商品選定は感覚に頼るものではなくなり、すべての判断に根拠が持てるようになった。

市場調査から商品選定までの能力モジュール

文案に統一された「書き方」ができた

製品情報を入力して AI に渡すと、プラットフォームのアルゴリズムに適合し、コンプライアンス要件も満たしたコアキーワードタイトルが生成され、5 点説明文と検索キーワードも一緒に出力されます。作成後は Skill で品質チェックを行うことも可能です。リンクを 1 つ入力するだけで、数分で画像とテキストの診断レポートが作成され、リライト案も併せて提示されます。

Listingの品質検査と文案生成

広告調整に第二の目が加わった

広告管理画面のデータを AI に渡すと、すぐ実行可能な最適化提案が返ってくる。どのキーワードを値上げすべきか、どれを除外すべきか、予算をどこに移すか、すべて根拠に基づいている。日々のモニタリングは「数字を見る」から「結論を見る」へ変わる。

自動でデータを取得するデータリンク

AI 自身にデータを取得させることに力を入れているチームもある。コードを書いたりツール名を覚えたりする必要はなく、問題を明確に記述するだけで、AI が適切なデータツールを自動的に呼び出し、一回の対話で分析の全工程を実行する。

AI にデータツールを自動的に呼び出させる

7 大シーン効率向上比較

図作成と動画の一貫した制作ライン

コンテンツ側で変更するのは作業手順です：まず AI で図作成の方針を計画し、各メイン画像の訴求ポイント、文案、下地色を事前に明確に定義してから画像制作に取り掛かり、メイン画像と A + ページを大量かつ安定的に制作できるようになります。商品画像から直接ショート動画素材を生成することも可能です。

AI が企画したメイン画像案

自分専用の運用ワークベンチ

また、AI を活用して自社業務に適したワークベンチを構築し、複数店舗のタスク、管理中の商品、コスト構造を同一画面に集約しているチームもあります。付属のナレッジベースは市場調査、Listing、広告、データ分析、アフターサービスなど 10 のモジュールに分割されており、トークテンプレートはワンクリックでインポート・エクスポート可能です。