DingTalk AIで、越境商品の選定効率を大幅に向上

越境ビジネスでは市場調査·商品選定·調達に多くの時間と労力が必要です。大華物産では毎月商品ラインナップを更新しなければならなりませんので、低コストかつ迅速に最適な商品を選定するための、効率的なソリューションが見つかっていませんでした。

従来は多くの判断を個人の経験や勘に頼っており、上司の直感に基づき担当者が手作業で情報収集、市場分析、収益性の試算、サプライヤー探索を行わなければなりません。判断には海外からサンプルを取り寄せ、物流リードタイムを待ち、テストと比較検証を重ねるため、意思決定までに時間を要していました。

結果としてサンプルがオフィスに積み上がり、時間とコストが膨らんでいました。経験に依存するため判断のばらつきも大きく、誤判断が在庫過多や資金拘束につながり、平均すると新規投入は四半期に1件が限界でした。

新しいステージに進むため、大華物産は、日本市場向けの越境ECソリューションの一環であるDingTalkAI商品選定機能を導入しました。本ソリューションは、Amazon・楽天・TikTok・1688などのデータを統合し、AIを活用し、中小企業のEC競争力向上を支援することを目的としています。

AI商品選定機能を導入する前は、担当者の経験と分析に頼ってプロセスが長期化していました。

導入後は、AIが日本市場を自動分析し、売れ筋候補と意思決定に必要なレポートを提示。新商品の売れ筋を事前に把握したうえで、投入可否を迅速に判断できるようになりました。さらに、さまざまなデータに基づき、信頼性の高いサプライヤーを推薦。従来は十数社の工場を比較していましたが、現在は推薦リストから絞り込むだけで済み、意思決定までの時間を大幅に短縮しました。

大華物産のイノベーションプロジェクト責任者·雨琳氏は、「AIレポートを確認すれば、そのままサプライヤーに連絡できます。これまで人がやっていた分析作業の多くを、AIが代わりにやってくれます。」と話しました。

導入後、商品選定の効率が約3倍に向上し、平均で月1件の新商品投入が可能になり、オフィスに積み上がっていたサンプルの姿を消し、より科学的で効率的な商品選定プロセスへと進化できました。

大華物産はAI商品選品に加え、日常のコミュニケーションもビデオ会議もDingTalkで行っています。

国を跨ぐ共同作業の面では、社員がDingTalk一つを使って国側のサプライチェーンと直接つながり、情報伝達がよりスムーズになりました。

合わせて、DingTalkのAIテーブルを活用し、より軽量なERPの代替手段を検討しています。現在利用中の国産ERP「Smile」は多機能ながら使い勝手が重く、コストも高くて毎月数十万円かかっていました。その時、低コストで柔軟な在庫管理を構築できるAIテーブルの可能性が見えてきました。実装できれば、デジタル化コストを大幅に抑えられます。

DingTalkの越境AIソリューションにより、大華物産の商品選定は経験主導からデータ主導へ転換。従来は年間2〜3件の新商品投入にとどまっていたが、現在は毎月の更新が可能となり、市場へのレスポンスが速くなってきました。AIは判断のミスを減らし、試行錯誤コストを抑え、サプライチェーン連携もより集中·効率化されました。

今後AI発展の方向性として、大華物産は DingTalkに「単品の全プラットフォーム横断分析」機能の拡充を期待しています。Amazonや楽天などの販売·評価データを統合し、中国側プラットフォームのデータとも突合することで、特定商品の市場規模と収益性を多面的に把握。これにより商品選定の精度が高まり、サプライチェーンのマッチングをより的確に行えるようになります。

加えて、ソーシング·調達に続き、物流やフルフィルメントもDingTalk上に統合できれば、越境の全業務プロセスでの効率化と可視化が一段と進みます。さらに、DingTalkのAIテーブルで受発注·在庫管理を実装し、コスパが低い国産ソフトを段階的に置き換えることを期待しています。

「日本市場では、まず使いやすい単機能から導入し、業務プロセスへ段階的に浸透させるべきだ」と大華物産はそう考えています。道のりは長いものの、DingTalk AIが越境EC領域で今後、より重要な役割を果たしていくと考えています。