AIエージェント

ecforce AIの使い方と活用方法

ecforce AIとは?

ecforce AIは、ecforce / ma / bi / AIdp の管理画面に組み込まれたAIエージェントです。

管理画面操作の案内からEC事業運営アドバイス、データ解析、コンテンツ生成まで、日々のEC運営を効率化し、意思決定を加速します。

ecforce AIは継続的なアップデートにより、できることの幅や回答精度が日々向上します。本FAQは代表的な機能や利用例をご紹介するものであり、掲載内容以外にもご利用いただける機能があります。

ecforce AIでできること一覧

分類主な機能例
運営サポートEC運営の悩み・疑問への高度なアドバイス / 管理画面操作手順の詳細ガイド
データ分析商品・顧客・受注・問い合わせデータの即時分析 / 配信結果やダッシュボードの会話操作
コンテンツ生成商品説明文 / FAQ / メール文面の自動作成・更新
レポート作成グラフ・表形式での集計結果表示 / ダッシュボードの検索・更新
システム連携SQL生成支援 / CSVファイル読み込みと解析
その他画像生成 / HTML・テキストの自動作成 など

基本的な使い方

  1. 管理画面右下のAIアイコンをクリック
  2. 「注意・確認事項」に同意して利用開始
  3. チャットUIでAIに質問・依頼を入力
  4. 回答はソースコード、表、画像、グラフなどの形式で表示
  5. データ作成や更新を伴う場合は承認UIで「実行する」をクリック

活用例(ユースケースと画面イメージ)

リピート客の深掘りと施策立案

    依頼例

    過去30件の受注データをもとに、リピート率が高い商品TOP3と、それらを購入している顧客の共通属性(年齢層、性別、地域、購入チャネル、平均購入間隔、平均購入単価)を分析してください。
    出力は以下の構成にしてください。
    1. 商品名とリピート率(%)
    2. 顧客共通属性(箇条書き)
    3. この結果から考えられるマーケティング施策案(3案)

 

低開封メールの原因分析と改善

    依頼例

    直近3か月で配信したメールのうち、開封率が平均以下だった配信の件名・送信日時・対象セグメント・開封率を抽出してください。
    次に、開封率が低かった原因を以下の観点から分析してください。
    ・件名の訴求力
    ・配信タイミング
    ・ターゲットセグメントの適合性
    ・配信頻度や過去の履歴

    最後に、改善策(件名例5案、配信タイミングの提案、対象セグメントの見直し案)を提示してください。
    出力は【分析結果】【改善案】の2セクションに分けてください。

 

配送クレームの可視化と本質原因の解明

    依頼例

    直近1か月の、お問い合わせ区分「配送業者に関するお問い合わせ」の問い合わせの中で、その中でクレームに繋がる可能性がある内容があれば教えてほしい。
    出力形式:
    1. クレームに繋がる可能性がある内容
    2. 改善提案

 

商品説明文の自動生成・差し替え

    依頼例

    商品コード: GIFT6
    商品カテゴリや特徴、USP(Unique Selling Proposition)を踏まえて、SEO効果と購買意欲向上を目的とした商品説明文を3案作成してください。
    条件:
    ・文字数は300〜400字程度
    ・ターゲット層(20〜40代、EC購入経験者)に響く表現

 

問い合わせ急増テーマのFAQ化

    依頼例

    直近3か月の問い合わせ履歴を分析し、件数が急増しているキーワードTOP3を抽出してください。
    10件ごとにデータを取得して、最後に分析して下さい。
    そのキーワードに対応するFAQを作成してください。

    FAQフォーマット:
    質問: [顧客の想定質問文]
    回答: [簡潔かつ顧客にとって分かりやすい回答]

    FAQの質問と回答は表形式で出力してください。
    私が内容を確認したあとに、FAQページの追加を依頼する予定です。

 

売上上位商品の抽出と要因分析

    依頼例

    2025/07/03から2025/07/31の受注の中で、最も売上金額が大きな商品を分析して下さい。
    次に、該当の商品について売上伸長の要因を分析してください。
    最後に、この分析から得られる今後の施策提案を3つ提示してください。
    出力は【トップ商品】【要因分析】【施策提案】の順にしてください。

上手な使い方のポイント・精度を高めるコツ

1. まず「完成イメージ」を伝える

  • 最初に依頼内容のゴールをまとめて提示します。「目的」「対象」「条件」「出力形式」「除外要望」をセットで伝えることで、無駄なやり取りを減らし、精度を高められます。
  • 悪い例 → 良い例
    • 悪い例:「問い合わせを分析して」
    • 良い例:「直近10件の問い合わせを対象に、問い合わせテーマ/件数/主な原因の表、最後に改善施策3点」

2. 目的と課題を明確にする

  • なぜ分析や提案が必要なのかを冒頭で伝えると、AIは課題に合った打ち手まで提案しやすくなります。
  • 例:「最近、配送遅延に関する問い合わせが増えているので、原因を特定して改善案を出してほしい」

3. 対象データや画面を具体的に指定する

  • 対象範囲が広すぎると回答がぼやけます。
  • 画面名・メニュー・ID・期間などを明確に指定してください。
  • 例:「問い合わせ管理>問い合わせ一覧、直近90日分、件名に『返品』を含むもの」

4. 出力形式をはっきり示す

  • 求める形式を明示すると、後で整形する手間を省けます。
  • 例:「表形式」「箇条書き5点」「グラフで」「文章で」

5. 深掘りは“差分指示”で続ける

  • 一度の回答で足りない場合は、前提を維持しながら追加依頼を出します。
  • やりとりをリセットして新しく始めると、回答精度が改善します。
  • 例:「上位3テーマだけに絞って、改善案をもう2つ追加してください」

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