チョコ｜AI × 【ebay輸出 × 直接取引】 @export_choco

AI活用は、フロー型よりストック型に寄せるとかなり強いです。 毎回その場でプロンプトを考える。 毎回AIに説明する。 毎回同じ前提を入力する。 これだと、使うたびに精度がブレやすいです。 一方で、ストック型にするとかなり変わります。 自社のルール。 過去の判断。 対応テンプレート。 NG表現。 チェックリスト。 こういうものをファイルやナレッジとして残しておく。 そしてAIが、それを参照して動くようにする。 eBayの顧客対応なら、ケース別のMDテンプレートが分かりやすいです。 発送日確認。 値下げ交渉。 同梱依頼。 返品相談。 配送遅延。 商品トラブル。 クレーム対応。 それぞれについて、 基本方針。 英語表現。 確認項目。 NG対応。 人間確認が必要な条件。 これを残しておく。 するとAIは、その場の思いつきで返信文を作るのではなく、自社ルールに沿って返信案を作れるようになります。 AIは、単発で使うより、蓄積されたナレッジを参照して動かす方が使いやすいです。 つまり、AI活用で大事なのは、毎回の魔法のプロンプトというより、日々の判断の蓄積だと思っています。 自社の判断を、どれだけストックできるか。 ここが、物販AI活用の差になっていく気がしています。

夜中に色々振り返ってたけど、大学を卒業して22歳の頃にすぐ独立してマジでよかった 当時の自分の取り柄は若さと、その体力だと思っていたので(これは今も)、20代のうちに毎日ひたすら作業できる時間を、できるだけ早く独立に使いたいと思っていました もちろん独立するときは色々言われたし、友達に反対されたときは、夜中なので汚い言葉ですが許してください。笑 「お前らマジでうるせえよ笑笑」と笑いながら、でも半ば本気で思ってました もし仮に27歳までサラリーマンを続けていたら、「5年間も独立して挑戦できたのに」と絶対に後悔するだろうなと、22歳の僕は未来の自分の心情を予測していました。この予想は的中した 結果的に、やっぱり22歳の頃の僕の予想は正解だったと思うし、絶対後悔してたと思うなあと 色々ありましたが、今年で作った会社も5期目に入ります 今27歳で20代後半に入り、30歳まであと約2年半。今でも毎日12〜15時間はひたすら作業できる体力は余裕にあるし、その作業量を続けるための体力作りも怠らず、週5〜6でジムにマジで行っています。黙ってひたすらやってます 今年に入ってからは約20キロ減量もしました そしてこのAI時代に、ひたすら毎日寝食を忘れて朝まで作業できる体力があるのが本当にありがたい。本当にこの時代に事業ができて恵まれてるし、毎日が楽しい。オタクみたいに毎日パソコンに向かってます笑笑 寝る時間以外はひたすらClaude CodeとCodexと睨めっこしていて、AIのおかげでやれることが圧倒的に増えました。本当に楽しいしこの時代に生まれて幸せ 黙ってまだまだひたすらやり続けます

非エンジニアでも、物販の実務ツールを作れる時代になってきていると感じています。 僕自身、エンジニアではありません。 でも今は、Claude CodeやCodexを使いながら、eBay運用、顧客対応、直接取引リサーチ、請求書管理、Shopify、自社ストア、国内物販の仕組み作りまで進めています。 ここで大事なのは、いきなりコードを書けるようになることではないと思っています。 むしろ大事なのは、業務を分解できることです。 たとえば顧客対応なら、 どこからメッセージを取得するのか。 どの情報を表示するのか。 AIに何を下書きさせるのか。 どこで人間確認を入れるのか。 どのボタンで送信するのか。 会話履歴をどう残すのか。 こういう現場の流れを考える。 直接取引リサーチなら、 どの国を探すのか。 どのカテゴリーを対象にするのか。 会社名、サイト、メール、SNSをどう集めるのか。 営業先としてどう管理するのか。 どこまで自動化して、どこから人間が見るのか。 ここを設計する。 この業務設計ができると、AIにかなり具体的な指示が出せます。 AIがコードを書く。 Codexが修正する。 人間が動作を確認する。 また直す。 このサイクルで、自社の業務に合わせたツールを作れるようになってきました。 もちろん、簡単という意味ではありません。 エラーも出ます。 詰まることもあります。 リスクもあります。 それでも、非エンジニアが物販の現場目線で仕組みを作れるようになったインパクトはかなり大きいです。 AI時代に必要なのは、完璧なプログラミング知識だけではなく、業務を言語化する力です。 物販の現場を知っている人ほど、ここにはチャンスがあると思っています。

eBayは、僕はやった方がいいと思っています。 理由はシンプルで、集客力があるからです。 プラットフォームが世界中のお客さんを集めてくれる。 検索される。 販売実績が作れる。 海外販売の土台になる。 この価値はかなり大きいです。 手数料が高いと言う人もいます。 でも、プラットフォームが集客してくれている以上、その対価として手数料を払うのは自然なことだと思っています。 ただし、ずっと依存し続けるのは少し怖い。 だから僕は、eBayはやる。でも依存しない。 この考え方を大事にしています。 ここで混同しない方がいいのが、直接取引の作り方です。 直接取引は、eBayから外部誘導する話ではありません。 それはeBayのルールに反します。 プラットフォームで販売する以上、プラットフォームのルールはきちんと守る必要があります。 ではどうするか。 eBayはeBay内で、きちんと運用する。 直接取引は、Instagram、オウンドメディア、自社SNS、自社サイト、独自リサーチなど、eBay外の自社集客導線から作る。 この線引きです。 僕自身も、海外Instagram集客や独自リサーチを使って海外のお客さんや業者さんとつながり、そこから直接取引につなげる考え方を発信してきました。 そして今は、直接取引のリサーチもAIで自動化しています。 国ごとに業者を探す。 カテゴリーごとにセグメントする。 ホームページ、メール、電話、Instagram、Facebookなどを整理する。 営業先として管理する。 こういう作業は、人力だけでやるとかなり大変です。 eBayは海外販売の土台。 直接取引はeBay外の自社集客で作る販路。 この2つを混ぜずに、両方を育てる。 これがこれからの海外輸出ではかなり大事だと感じています。

受講生には伝えてましたが、3日間で構築した国内物販システムが月商800万円規模に成長。内容はシンプルなんだよな。笑

eBayの顧客対応は、全自動より半自動化の方が今は現実的だと思っています。 顧客対応は、AIとかなり相性がいいです。 英語メッセージを読む。 日本語に翻訳する。 返信文を考える。 過去の会話を確認する。 定型文を探す。 eBayを開いて返信する。 この一連の作業は、地味に時間を奪います。 だから、AIで効率化する価値はかなりあります。 僕自身も、バイヤーからのメッセージを取り込み、AIが返信案を作り、人間が確認して、ボタン1つでeBayへ送信できるような顧客対応ツールを作っています。 ただ、ここで大事だと感じているのは、最初から全部自動で送らないことです。 顧客対応は、ただ早く返せばいい作業ではありません。 海外バイヤーとの信頼を作る場所です。 商品状態の説明。 発送日の確認。 値下げ交渉。 返品相談。 配送遅延。 トラブル対応。 ここを雑に返すと、評価やアカウントにも影響します。 だから僕は、まず半自動化から見るのが良さそうだと思っています。 メッセージが届く。 AIが返信案を作る。 人間が確認する。 問題なければ送る。 会話履歴が残る。 この流れです。 さらに使いやすくするなら、ケース別のMDテンプレートを貯めていく。 発送日確認ならこの方針。 値下げ交渉ならこのライン。 返品相談ならこの確認項目。 クレームなら人間確認必須。 こういう自社ルールをストックしておけば、AIはその場の思いつきではなく、自分のストアの方針に沿って返信案を作れるようになります。 AIに丸投げするのではなく、AIが自社ルールを参照して下書きを作る。 最後は人間が見る。 この半自動化が、今の顧客対応ではかなり現実的だと感じています。

最近かなり感じているのですが、eBay輸出にAIを入れるなら、最初に決めておきたいことがあります。 それは、 AIに任せる作業。 AIに補助させる作業。 人間が判断する作業。 この3つの線引きです。 AI自動化で怖いのは、AIができないことというより、 むしろAIができてしまうことだと思っています。 曖昧な指示でも、それっぽい答えを出せる。 不完全な条件でも、処理を進められる。 間違った判断でも、実行まで行けてしまう。 ここがAIエージェント時代の怖さでもあります。 eBay輸出は、ただの文章作成ではありません。 規約。 VeRO。 知的財産。 禁止商品。 アカウントリスク。 顧客対応。 在庫。 発送。 利益計算。 いろいろなリスクが絡みます。 だから、いきなり完全自動化を目指すより、まずは半自動化から作る方が現実的です。 AIに任せていいのは、繰り返し作業、整理作業、候補出し、下書き作成。 AIに補助させるのは、価格判断、商品選定、顧客対応、リスク確認の材料整理。 人間が見た方がいいのは、出品可否、アカウントリスク、規約リスク、最終承認、事業としての方針です。 ここを混ぜすぎると、便利さよりリスクが前に出やすくなります。 AIに判断させるのではなく、人間が判断しやすい状態をAIに作らせる。 これが、今のeBay輸出ではかなり現実的なAI活用だと思っています。 AIは使った方がいいです。 ただし、便利さとリスク管理はセットです。 早く使う人ほど、慎重に設計する。 この感覚は、かなり大事だと感じています。

【保存用】 EU向けの低額輸入ルール変更で、 見ておきたいポイントを整理しました。 2026年7月1日から見ておきたい内容は、 大きく分けるとこの3つです。 ① 低額商品の免税終了 EUに輸入される低額商品に対する デミニミス免税が廃止。 ② 3ユーロの関税 150ユーロ以下のB2C低額貨物が対象。 ③ 商品識別コード SKU、メーカーID、GTINなど、 商品を識別するための情報整理が必要になってきます。 あわせて確認したいのは、 ・商品情報 ・インボイス ・支払条件 ・通関情報 商品識別コードは、 7月1日以降の追加が推奨されており、 11月1日の施行に備える流れです。 EU向けに販売している人は、 今のうちに商品データを一度見直しておくと安心です。

eBay輸出は、作業量勝負から設計力勝負に変わってきていると思っています。 昔のやり方を否定したいわけではありません。 僕自身も、2021年頃からeBay輸出の業界にいて、1日5品、10品と決めてコツコツ出品していました。 Terapeakで売れている商品を探す。 中古品を丁寧に出品する。 タイトルやItem Specificsを整える。 写真や説明文のクオリティを上げる。 この積み上げは、今でも大事です。 ただ、ある程度続けると、どこかで上限を感じる瞬間が出てきます。 だから昔は、リサーチ、出品、顧客対応、発送周りを外注化して、業務を分けていく流れが王道でした。 クラウドワークスで外注さんを探す。 マニュアルを作る。 作業を渡す。 チェック体制を作る。 これも立派な仕組み化です。 でも今は、ここにAIエージェントが入ってきました。 Claude CodeやCodexを使えば、リサーチ条件の整理、出品文の下書き、利益計算、顧客対応の返信案、売上分析、管理画面の構築まで、かなり広い範囲をAIとコードで扱えるようになっています。 つまり、ただ作業量を増やすだけではなく、 どの業務をAIに任せるのか。 どこをコードで固定するのか。 どこを人間が判断するのか。 どこを外注さんに渡すのか。 この設計がかなり大事になってきていると感じています。 副業で時間が限られている人ほど、ここはかなり効いてくると思います。 AIは24時間動けます。 文句も言わず、不平不満も言わず、淡々と実行できます。 ただし、AIに全部丸投げすればいいわけではありません。 方針、優先順位、NGライン、最終判断は、人間側に残しておいた方が安心です。 これからのeBay輸出は、作業者として頑張るだけではなく、業務の設計者になれるかどうかで差がつくと思っています。 戦略は人間、実行はAI。 この分担を作れる人が、AI時代の物販でかなり強くなっていく気がしています。

eBayツールを全部自作した、と話すと、簡単そうに聞こえるかもしれません。 でも正直、最初からスムーズだったわけじゃないです。 最初の一個は、思った通り動くまで何回も作り直しました。エラーも出るし、AIの返事がズレることも普通にあります。 でも、直すのもAIとの会話なんですよね。「ここがこう動いてほしいのに、こうなってる」と伝えると直してくれる。 最初の一個が一番長くて、二個目からは早かった。 必要だったのは、プログラミングの知識というより、根気と、自分の業務を言葉にする時間でした。 魔法みたいに一瞬で完成するわけではありません。 でも、特別な才能がないと無理というより、業務を分解してAIに伝え続けられるかどうかだと思っています。

これ、eBayだけの話じゃないんです。 物販の延長線上に、作れるものがどんどん広がっていきます。 eBayで実績ができたら直接取引、そのバイヤーリサーチの自動化。顧客対応の下書きから送信前確認まで。国内ECモールなら一括出品と在庫連動。自社ストアならShopify構築。買取を始めるなら買取屋のサイトまで。 つまり今、個人でも自分専用の「開発部」を持てるような感覚に近づいてきています。 少し前まで大きなお金を払って外に頼んでいたものが、月20ドルと設計する力で、自分の手元でもかなり回せるようになってきました。 このまま払う側に居続けるか、少しずつ作る側に回っていくか。 ここはかなり大きな分岐点だと感じています。

解約したツール、全部自分で作りました。 顧客対応、在庫管理、出品、国内物販の一括出品、在庫連動。全部、自社製です。 ここで「エンジニアでしょ?」と思われるんですが、違います。僕は非エンジニアで、コードは一行も書けません。 やったのは、Claude Codeに「何が欲しいか」を業務設計して渡すことです。どの業務を、どんな手順で、どこまで自動化したいか。ここを言葉にすると、コードはAIがかなり書いてくれます。 既製品に業務を合わせるというより、自分の業務に合わせてツールを作る。この順番に変えられるのが、「作る側」に回る面白さだと思っています。

ぶっちゃけ、eBayの有料ツール、全部解約しました。 物販で売上が伸びると、外注化とツール課金が定番でした。リサーチに月額、出品に月額、在庫管理に月額。一個ずつは小さいのに、気づけば月2万3万の固定費が積み上がる。 これって売上が少ない月でも同じだけ出ていく「払う側」の構造なんですよね。 外注化が悪いわけじゃない。ずっとそれが正解でした。 ただ、この1年でAIに置き換えられる領域がかなり増えたと感じています。だから僕は、少しずつ「払う側」から「作る側」に回ることにしました。

AIを使うほど、人間の仕事はなくなるというより、変わっていくと思っています。 人間は作業を全部やるのではなく、 方針を決める。 優先順位を決める。 NGラインを決める。 最後に違和感を見る。 AIは、その設計に沿って実行する。 戦略は人間、実行はAI。 物販でも、この分担を作っておくとかなり強いです。

eBayの顧客対応は、AIを使えばかなり効率化できます。 受信、翻訳、返信案作成、テンプレート、会話履歴、送信。 ここまでツールの中で完結させることもできます。 でも、顧客対応はただの作業というより、バイヤーとの信頼を作る場所です。 だから、全自動化できるかどうかより、 どこまで自動化して、どこで人間が見るかを決めておく方が大事だと思っています。 AIは返信案を作る。 人間が確認する。 問題なければ送る。 この形にしておくと、スピードを上げながら、最後の違和感は人間が見られます。 AI時代の物販は、作業者というより設計者の考え方がかなり大事になってきていると感じています。

顧客対応は、ただ早く返せばいい作業ではありません。 海外バイヤーとの信頼を作る場所です。 だからAIで返信案を作るのは有効ですが、 最終確認まで消すのは、まだ慎重に見た方がいいと思っています。 AIが下書きを作る。 人間が確認する。 問題なければ送る。 この半自動化が、今はかなり現実的だと感じています。

AIとAPIを組み合わせると、物販の業務は点ではなく線になっていきます。 AIが判断材料を整理する。 コードが処理を固定する。 APIがeBayなどの業務データとつながる。 人間が方針と最終判断を持つ。 この役割分担ができると、ツールはただの便利機能というより、業務フローに近づいていきます。

顧客対応ツールを作って改めて感じているのは、ツールそのものより対応ルールが大事だということです。 どこまで値引きするのか。 発送についてどう説明するのか。 返品やキャンセルにどう対応するのか。 トラブル時にどの順番で確認するのか。 どんな表現は避けるのか。 どんな内容は人間確認に回すのか。 ここが曖昧だと、AIの返信も安定しません。 これは外注化とも近いです。 外注さんに顧客対応をお願いするときも、マニュアルが曖昧なら対応は安定しにくい。 AIも同じです。 良い返信を作ってもらうには、良い対応ルールが必要になります。 AIの性能だけではなく、自分のストアの方針をどれだけ言語化できているか。 ここが、顧客対応AIの品質をかなり左右すると思っています。

物販にAIを入れるなら、最初に3つに分けるのがおすすめです。 AIに任せる作業。 AIに補助させる作業。 人間が判断する作業。 ここが曖昧なまま進めると、 便利になる前にリスクが増えます。 逆にこの線引きがあると、 AIはかなり頼れる実行役になります。