一般社団法人　日本イーコマース学会

JASEC 日本イーコマース学会『2025年：ECビジネス研究部会』のご報告 ■研究部会名：ECビジネス研究部会 ■内容 現在は、大学生による新規ビジネスアイデアの発表を起点とし、経営者や実務家メンバーが資金面・市場性・マーケティングの観点から検証・助言を行う、実践と研究を融合した取り組みへと発展しています。発表内容に対しては、参加者同士で多角的なディスカッションを行い、事業化の可能性を探るとともに、実社会で通用するビジネスへとブラッシュアップしていくことを目指しています。 ■指導講師 田畑 智章（たばた ともあき） 東海大学 情報通信学部 教授 小嵜 秀信 （こさき　ひでのぶ） 東海大学 総合社会科学研究所 客員准教授 ■会場 zoomにて開催 ■日時 67回：2025/01/18（土） 68回：2025/02/15（土） 69回：2025/03/15（土） 70回：2025/04/12（土） 71回：2025/05/17（土） 72回：2025/06/21（土） 73回：2025/07/19（土） 74回：2025/08/16（土

JASEC 日本イーコマース学会『2024年：ECビジネス研究部会』のご報告 ■研究部会名：ECビジネス研究部会 ■内容 現在は、大学生による新規ビジネスアイデアの発表を起点とし、経営者や実務家メンバーが資金面・市場性・マーケティングの観点から検証・助言を行う、実践と研究を融合した取り組みへと発展しています。発表内容に対しては、参加者同士で多角的なディスカッションを行い、事業化の可能性を探るとともに、実社会で通用するビジネスへとブラッシュアップしていくことを目指しています。 ■指導講師 田畑 智章（たばた ともあき） 東海大学 情報通信学部 教授 小嵜 秀信 （こさき　ひでのぶ） 東海大学 総合社会科学研究所 客員准教授 ■会場 zoomにて開催 ■日時 55回：2024/01/20（土） 56回：2024/02/10（土） 57回：2024/03/16（土） 58回：2024/04/20（土） 59回：2024/05/11（土） 60回：2024/06/15（土） 61回：2024/07/20（土） 62回：2024/08/10（土

JASEC 日本イーコマース学会『2023年：ECビジネス研究部会』のご報告 ■研究部会名：ECビジネス研究部会 ■内容 EC事業者のコストバランスを業界別でリサーチを行い、統計的な見地で分析を行います。また、常日頃の事業者の悩みをアカデミック的な視点で解決できることがあるかを模索します。実施内容としては、テーマに沿った勉強会とそれに対してのディスカッションを行います。例えば、中国ニューリテールや先進的なサイト（PDD）とか電子マネーとかを扱う予定。場合によっては、講師としてだれか来ていただきます。あるいは、参加メンバーや学生などの新ビジネスアイデアの発表をしていただき、それに対しての参加者同士でディスカッションを行います。 ■指導講師 田畑 智章（たばた ともあき） 東海大学 情報通信学部 教授 小嵜 秀信 （こさき　ひでのぶ） 東海大学 総合社会科学研究所 客員准教授 ■会場 zoomにて開催 ■日時 45回：2023/01/21（土） 46回：2023/02/18（土） 47回：2023/03/18（土） 48回：2023/04

JASEC 日本イーコマース学会『2022年：ECビジネス研究部会』のご報告 ■研究部会名：ECビジネス研究部会 ■内容 EC事業者のコストバランスを業界別でリサーチを行い、統計的な見地で分析を行います。また、常日頃の事業者の悩みをアカデミック的な視点で解決できることがあるかを模索します。実施内容としては、テーマに沿った勉強会とそれに対してのディスカッションを行います。例えば、中国ニューリテールや先進的なサイト（PDD）とか電子マネーとかを扱う予定。場合によっては、講師としてだれか来ていただきます。あるいは、参加メンバーや学生などの新ビジネスアイデアの発表をしていただき、それに対しての参加者同士でディスカッションを行います。 ■指導講師 田畑 智章（たばた ともあき） 東海大学 情報通信学部 教授 小嵜 秀信 （こさき　ひでのぶ） 東海大学 総合社会科学研究所 客員准教授 ■会場 zoomにて開催 ■日時 33回：2022/01/15（土） 34回：2022/02/19（土） 35回：2022/03/19（土） 36回：2022/04

JASEC 日本イーコマース学会『2021年：ECビジネス研究部会』のご報告 ■研究部会名：ECビジネス研究部会 ■内容 EC事業者のコストバランスを業界別でリサーチを行い、統計的な見地で分析を行います。また、常日頃の事業者の悩みをアカデミック的な視点で解決できることがあるかを模索します。実施内容としては、テーマに沿った勉強会とそれに対してのディスカッションを行います。例えば、中国ニューリテールや先進的なサイト（PDD）とか電子マネーとかを扱う予定。場合によっては、講師としてだれか来ていただきます。あるいは、参加メンバーや学生などの新ビジネスアイデアの発表をしていただき、それに対しての参加者同士でディスカッションを行います。 ■指導講師 田畑 智章（たばた ともあき） 東海大学 情報通信学部 教授 小嵜 秀信 （こさき　ひでのぶ） 東海大学 総合社会科学研究所 客員准教授 ■会場 zoomにて開催 ■日時 21回：2021/01/16（土） 22回：2021/02/20（土） 23回：2021/03/20（土） 24回：2021/04

11-1. 技術的には「60〜70％自動化できる」現実 マッキンゼーの分析によれば、生成AIを含む既存テクノロジーだけで、現在の仕事時間の60〜70％に相当する業務活動が、技術的には自動化可能だとされています。これは「未来の夢物語」ではなく、今日すでに存在する技術を前提としたポテンシャル評価です。一方で、多くの企業がその潜在力を十分に引き出せていないのも現実です。McKinsey関連の解説では、「AIツールそのもの」ではなく、「どこから自動化するか」という問題設定の誤りが、実現されないROIの主因だと指摘されており、まずはデータ入力、チケット振り分け、ルーチン承認といった高ボリュームの反復業務にフォーカスすることが推奨されています。中小企業にとって重要なのは、「全部を一気に自動化しようとしない」ことです。現実的には、全業務の30％前後をAIで自動化し、残りの70％は人間の判断・対話・創造性に集中させるだけでも、大きなインパクトが得られます。 11-2. 日本の中小企業：AI導入はまだ「1/6」 楽天が2025年に日本の中小企業（SMEs）300社

10-1. 部門最適から「経営OS」としてのサプライチェーンへ これまで見てきたように、AIは営業・マーケティング・財務・人事といった各機能を個別に高度化してきました。しかし、企業の競争力を決めるのは最終的に「全体としてどれだけ素早く、無駄なく、安定して価値を届けられるか」です。つまり、サプライチェーンとオペレーションをまたいだ「クロスファンクショナルな自律運転」が問われ始めています。AI in Logistics & Supply Chain市場は、2024年に201億ドル規模と推計され、2025〜2034年にかけて年平均25.9％で成長し、2034年には約2,000億ドル規模に達すると予測されています。その中核を占めるのが、需要予測、在庫最適化、輸送計画、倉庫オートメーション、サプライチェーンリスク管理といった機能であり、「経営の血流」であるモノとカネの流れをAIがリアルタイムで調整する世界が現実味を帯びてきました。 10-2. AI需要予測と在庫最適化──リアルタイム需要センシング 需要予測は、サプライチェーン全体の「司令塔」です。近年の地

9-1. 「資料・会議・メール」で一日が終わるマネージャー 日本に限らず、多くのマネージャーは「資料作成・メール対応・会議」で一日が終わってしまうという悩みを抱えています。スタンフォードAIインデックスによれば、2024年には世界の78％の組織が何らかの形でAIをビジネスに活用しており、その多くが知的労働の生産性向上を目的としていると報告されています。 MicrosoftのWork Trend Index特別レポートでは、Copilotの初期ユーザーの70％が「生産性が向上した」、68％が「仕事の質が上がった」と回答し、検索・ライティング・要約といったタスクで平均29％高速化したことが示されています。特に「会議のキャッチアップ」では、録画から要点を把握する時間が約3.8倍短縮されており、「会議と資料に追われる」マネージャーにとってAIはすでに現実的な支援ツールになりつつあります。 9-2. Copilot型ツールが示す「AI参謀」のポテンシャル Copilot型ツール（Microsoft Copilot、Notion AI、Google...

8-1. HRに押し寄せるAIの波と「人事3K」の変化 グローバルでは、HR領域でのAI活用が急加速しています。2025年の統計では、HR・採用タスクにAIを使う組織は43〜51％に達し、前年の26％から大きく伸びたと報告されています。別の分析では、2025年までに「80％の組織がHR機能のどこかにAIを統合する」と予測されており、AIは人事の「当たり前のインフラ」になりつつあります。日本では、「人事の3K（経験・勘・コツ）」という言葉が、人事業務が属人的知識に依存してきた歴史を象徴してきました。しかし、2025年に人事部門向けに実施された調査では、生成AIはすでに「人事にとっての味方（ally）」として、高業績ワークシステム（HPWS）の運用を支える存在になっていると結論づけられています。一方で、大企業や先進企業を除けば活用はまだ限定的であり、人事部門の生成AIリテラシーは脆弱だという指摘も同時になされています。 8-2. 採用（Recruitment）の自動化──スクリーニングと候補者体験 採用領域は、AI活用が最も進んでいるHR分野のひとつ

7-1. なぜ今、「社内検索」とナレッジが経営テーマになるのか どの国の企業でも、「必要な情報がどこにあるかわからない」という悩みは共通です。調査によって幅はあるものの、ビジネスパーソンは勤務時間の約20〜30％を「情報探し」に費やしているとされ、その生産性損失は年間で数千ドル規模に達すると推計されています。日本企業でも、「担当者しか知らないExcel」「共有フォルダの迷宮」「誰も更新していない社内Wiki」といった課題は珍しくありません。こうした状況のなか、AI駆動のナレッジマネジメント市場は2024年の52.3億ドルから、2025年には77.1億ドルへと約47.2％のCAGRで成長するとの予測が出ています。その中心にあるのが、エンタープライズAI検索（Enterprise AI Search）と、RAG（Retrieval-Augmented Generation）を組み合わせたナレッジ活用基盤です。グローバルに見ると、2024年のエンタープライズ向け生成AI投資のうち、約28％が「検索＋リトリーバル」、27％が「データ抽出・変換」に向けられ