一般社団法人　日本イーコマース学会

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

6-1. CFOが直面する「3つの圧力」とAIへの期待 日本を含む世界のCFOは、いま大きく3つの圧力にさらされています。ひとつ目は「人手不足と業務量の増大」です。決算・開示・税務・ESG対応といった要件は増える一方で、バックオフィス人材は簡単には増やせません。ふたつ目は「スピードと精度」の両立です。経営は、為替や金利、サプライチェーンリスクが変化するたびに、より早く、より精緻なシナリオ分析を求めます。三つ目は「コンプライアンスとガバナンス」です。内部統制や監査対応を緩めることなく、自動化と効率化を進める必要があります。こうした背景から、2026年時点で「AIを利用している」と回答する財務リーダーは56％に達し、2023年の2倍に増えたという調査も出ています。AIはもはや「先進企業だけの実験」ではなく、財務部門にとっての標準技術になりつつあります。 6-2. AP（買掛金）自動化──請求書処理時間・コストの大幅削減へ 経理・財務で最も分かりやすいAI活用は、買掛金（Accounts Payable, AP）の自動化です。AIを活用したAPソリュー

5-1. 「問い合わせ対応」はコストセンターから価値の源泉へ 多くの日本企業にとって、カスタマーサポートは長らく「コストセンター」として扱われてきました。コールセンターや問い合わせ窓口は必要だが、できるだけコストを抑えたい──という発想です。しかし、Salesforce の調査では、「84％の顧客が、製品やサービスと同じくらい“体験（Experience）”を重視している」と報告されており、サポート品質そのものがブランドとロイヤルティを左右する時代になっています。一方で、問い合わせ量は増加し、人材不足は深刻化しています。McKinsey & Company の試算では、カスタマーサービス業務の約3分の2、顧客コンタクトの最大70％がAIで自動化可能とされています。日本市場でも、チャットボットやAIアシスタントは拡大しており、DataM Intelligence によると、2024年時点で日本のチャットボット市場は約4億1,400万ドル規模と推計されています。 5-2. 数字が語るAIカスタマーサポートのインパクト グローバルな統計を見ると、AIに

4-1. クリエイティブにも押し寄せる生成AIの波 生成AIは、テキストだけでなく、画像・動画・音声・3Dなどあらゆるクリエイティブ領域に急速に浸透しています。OG Analysisの推計によると、2025年時点で「クリエイティブ産業における生成AI市場」は47億ドル規模とされ、2034年には444億ドル（約9倍）に達する見込みです。広告・デザイン・エンタメ・ファッションなど、多様な業界がAIをクリエイティブパートナーとして活用し始めています。グローバルの調査では、コンテンツクリエイターの80％近くが、動画やデザイン制作のワークフローのどこかでAIツールを利用していると答えており、脚本作成・ストーリーボード・サムネイル・字幕生成など、制作プロセスのほぼ全工程でAIが使われている実態が明らかになっています。日本でも、広告代理店や制作会社が、生成AIを「スケッチ」「モック」「初稿」の段階で積極的に活用し始めており、人手では不可能だった数とスピードでバリエーションを試すことが可能になっています。 4-2. テキスト生成：コピー、スクリプト、シナリオの「

3-1. 「マーケターのボトルネック」をAIがどう変えたか 世界的に見ると、マーケティングはAI活用が最も進んでいる領域のひとつです。2025年時点で、マーケターの88％が何らかのAIツールを利用しており、そのうち71％が生成AI（Generative AI）を実務に組み込んでいると報告されています。AIマーケティング市場は2025年に約473億ドル、2028年には1,075億ドルへと拡大し、年平均36.6％で成長が続く見込みです。背景には、コンテンツ制作・データ分析・パーソナライズなど、マーケティング特有の「人手に依存したボトルネック」があります。日本でも2024年時点で、「少なくとも1つのAIツールを業務で使っているマーケター」が74％に達し、1年前の35％から急増しました。経営層の65％が「AIと予測分析を自社の成長ドライバー」とみなし、AIを前提としたマーケティングへ舵を切りつつあります。もっとも、日本のマーケターによる生成AI活用率については、調査によってはより低い数値も報告されており、設問設計や定義によって差が出る点には留意が必要です

2-1. 日本の営業現場が直面している「3つの限界」 日本のB2B・B2Cを問わず、多くの営業組織は同じ3つの限界に直面しています。ひとつ目は「時間」です。営業担当者は、実は1日のうち「実際に売っている時間」が全体の25％前後にとどまり、残りはCRM入力、顧客リサーチ、メールの下書き、社内調整などの事務作業に費やされているとされています。ふたつ目は「人材」です。少子高齢化が進む日本では、営業職の採用自体が難しくなっており、「人を増やして売上を伸ばす」モデルはすでに限界を迎えつつあります。三つ目は「情報量」です。顧客接点は電話・メール・オンライン商談・展示会・ウェビナー・SNSと多様化し、各チャネルに散在する情報を人間だけで追いきることは、ほぼ不可能になっています。 この3つの限界を同時に突破するために、日本の営業組織は「AIによる営業の自動化（Sales Automation with AI）」を、これまで以上に現実的な選択肢として検討し始めています。 2-2. データが示す「AI営業」のインパクト グローバルの調査では、AIを営業プロセス

1-1. なぜ今、日本の「AI経営OS」に注目すべきか 日本は、世界でもっとも早く「人手不足」と「高品質を求める顧客」の両方に直面している先進国のひとつです。人口減少と高齢化により、2030年にかけて労働力人口は着実に縮小し続ける一方、製造業からサービス業まで、世界有数レベルの品質・正確さ・おもてなしが期待されています。こうした環境の中で、日本企業は単なるデジタル化ではなく、「人の手をできるだけ介さず、それでも日本らしい品質基準を維持する」ための仕組みとして、AIを軸にした経営インフラ＝AI経営OS（AI Management Operating System）を模索し始めています。 AI市場の数字だけを見ても、その変化の大きさがわかります。日本のAIシステム市場（企業向け支出ベース）は、2024年時点で約1.3兆円規模に達し、2030年に向けて急拡大が予測されています。生成AI（Generative AI）市場だけを取っても、2023年に約1,000億円だった国内市場が2030年には17倍の1.7兆円に拡大するという試算もあります。...

大手ができないことこそ、中小の武器になる 中小・零細ECにとって、 小ロット生産 手作業中心の製造 地方拠点 は、一般的には「非効率」「スケールしにくい」と見なされがちです。 しかし近年の地方EC・中小製造業の事例を見ると、これらの特性を**“弱み”ではなく“独自価値”として再定義し、差別化に成功しているケース**が増えています。 重要なのは、「できないことを補う」のではなく、「できないからこそ生まれる価値を前面に出す」発想です。 以下、実在事例をもとにそのポジショニングを整理します。 事例1：山ト小笠原商店 ──地方小規模商店が越境ECで評価を得た理由 長野県松本市の「山ト小笠原商店」は、越境EC事例として紹介されています。 同店は観光土産に特化し、地域色の強い商品を小ロットで展開。大量生産や大規模広告を前提とせず、 地域性の強い商品選定 海外向けローカライズの強化 少量多品種でのテスト販売 といった戦略を採用しています。 大量展開ではなく、「日本らしさ」「地域文化」「手仕事の温度感」を価値として伝える設計が、海外市場での差別化につながったと紹

「指名買いEC」とは何か──「誰でもいい客」を追わない覚悟 ECで売上を安定させるためには、「一度だけ買う新規客を追い続ける店」から、「少数のファンが繰り返し指名して買う店」への転換が不可欠です。 リピーターは新規顧客に比べて獲得コストが低く、購入頻度や購入単価も高くなる傾向があります。そのため、ECの長期的な利益の多くはリピーターによって支えられていると、各種調査や実務レポートでも繰り返し指摘されています。 ここでいう「指名買いEC」とは、モール内の価格比較や検索結果から偶然選ばれるのではなく、「ブランド名」「ショップ名」で検索され、直接訪問して購入される状態を指します。 この状態を作ることができれば、広告費や値引きに依存しない、持続可能なファンベース型ECへと移行することができます。 事例1：やずやに学ぶ「定期購入＝関係性のデザイン」 健康食品通販の代表企業であるやずやは、日本の「単品リピート通販」モデルを確立した企業として知られています。 やずやの特徴は、定期購入を単なる販売手法ではなく、「顧客との長期的な関係性を築く仕組み」として設計して

なぜ今「モール依存」から抜ける必要があるのか 楽天市場やAmazonなどのECモールは、立ち上げ初期における集客や信頼獲得に非常に有効なチャネルです。しかし一方で、 出店料・販売手数料・広告費の増加 規約変更やアルゴリズム変更への依存 価格競争の激化 顧客情報へのアクセス制限 といった「自社でコントロールできないリスク」も年々大きくなっています。 特に重要なのは、 顧客データを十分に活用できない構造 です。モールではメールアドレスや行動履歴を自社資産として蓄積しづらく、顧客との関係性はモール側に帰属しやすくなります。 だからこそ今、 モールは売上の一部メイン戦場は自社EC という発想への転換が求められています。 事例1：ナッツ専門店「小島屋」──好調期にこそ自社ECへ投資 東京・アメ横のナッツ専門店「小島屋」は、モール依存から段階的に脱却した代表的な事例です。 2004年：楽天市場に出店し売上拡大 2010年：自社ECを開設 2014年時点：自社EC比率は約1％ しかし2014年、モールが好調なタイミングで「自社EC強化」に本格投資を決断します。