コラム
通販・EC、AI活用、業務システム——現場で起きている変化を、 中小企業の経営者目線で噛み砕いて。事実を見せて、現場の判断に使える形にする。 分野ごとに分けていますので、気になるテーマからどうぞ。
- 通販・EC
広告を見るのが、人じゃなくなったら。開くWalmartと閉じるAmazonから考える、モール広告のこれから
AIが商品を探して比べるようになると、人が検索結果を見ることを前提にしたモールの広告はどう変わるのか。ロイターの分析記事と、外部のAIを条件付きで受け入れたWalmart、無断のAIを締め出したAmazonの動きを整理し、地方の通販会社が今考えておきたい3つのことを書いた。
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ChatGPTに商品を見つけてもらうために、自社の通販サイトで今できる点検
アメリカでは、ChatGPTで商品を探して比べる使い方が広がっている。商品がChatGPTに載る道は2つあり、地方の自社サイトの多くはAIがサイトを読みに来るほう。チャットの中で買う機能は一度後退し、買う場所はお店のサイトに戻った。広告との関係と、自社の商品ページで今できる8つの点検をまとめた。
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フランスから1時間に3,665件。小さな会社のサイトを「総当たり」していたアクセスの正体
このサイトへのアクセスで、それまで名前のなかったフランスが急に日本を抜いて2位に。多い時は1時間に3,665件。正体は、パスワードの入った設定ファイルやWordPressの管理画面を片っ端から探す自動プログラムだった。結果と、毎週AIで回しているセキュリティ確認の話。
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AIでコードはほぼタダになった。では、質は落ちたのか? 30年エンジニアの答えは「めちゃくちゃ上がった」
AIでプログラムを書く手間はほぼ0になった。では質はどうなったか。答えは「めちゃくちゃ上がった」。改善を思いついたらすぐ試せるようになったこと、テストもAIに「プログラムを作って」と頼むこと、設計は人・書くのはAIという役割分担を、30年のエンジニア経験から書く。
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AIで給与計算は危ない？ 危ないのはAIではなく「答え合わせの仕組み」がないこと
「Claudeで作った給与計算アプリで給与計算を始めた」という顧問先に、税理士さんが「やめてほしかった」と書いていた。半分は正しい。でも僕は、自分の役員報酬をAIに作らせたプログラムで計算している。AIに毎月計算させるのではなく、プログラムに計算させ、AIの外にある正解と照らし合わせる。その回し方を書く。
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ちゃんと作るのは大変、作った後は寂しいほど楽。AIで内製したシステムの「その後」
AIで内製するとき、ちゃんとしたものを作るまでは大変。でもちゃんと作った後は驚くほど楽になる。20年作り続けた11万行のプログラムから、AIは問い合わせ文だけで不具合の1行を数秒で見つけた。0から1はまだ人間の仕事、1から100はAIが得意。それでも承認だけは自分でやる理由と、その先の寂しさを書く。
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「AIにパソコンを操作させる」は、パソコンで仕事をしている人にこそ使ってほしい
9月に「パソコン操作はCodexが一番速い」と書いたが、今はClaudeでも速い。SaaSの管理画面の設定もAIに任せている。50代の事務員さんにも使ってもらった。開発者より、パソコンで仕事をしている人にこそ使ってほしい。そのうえで、使う前に守ってほしいことを書く。
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通販の検索の85%にAIが出る時代。商品ページで今見直したい4つのこと
アメリカの調査で、通販の検索でGoogleのAIの要約が出る割合が1年で33%から85%に。日本語の検索でも平均92.1%という実測がある。1位でもクリックされにくくなる中、通販会社が商品ページで今見直したい4つのことを書く。
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ChatGPTが「どこで買うか」まで決める時代、地方の通販会社は商品ページで勝負する
ChatGPTの回答に「〇〇で買う」ボタンが付いた。自社サイトを指したのは約5%で、半分以上は大手へ。一方、自社の商品ページをAIが読んでいたときは34%に上がった。地方の通販会社が、まず売れ筋の5ページで見直したいことを書く。
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食品はまだ20回に1回しかネットで買われていない。EC化率9.8%の内訳を読む
2025年の市場調査で、物販のEC化率は9.80%とほぼ横ばい。一方で食品は4.66%と低いまま伸びは一番大きく、会社どうしの取引は45.9%までネットに移った。通販会社が自社の物差しとして使える数字を読む。
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AIで空いた時間、僕は現場に行っている
AIで開発のスピードがものすごく速くなった。空いた時間で、僕は現場に行き、お客様と話し、人に会いに行っている。ネットの向こうが人間かボットか分からなくなった今、価値が上がるのは、実際に会うことと、自分で体験したこと。リアル回帰の時代について書いた。
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AIで時間が空いたら、会社員は何をするのか
AIで仕事が速くなり、時間が空く。自由に動ける僕は現場に行けるが、会社員はそうはいかない。働かなくてもよくなったら、人は何をして、どうやって仲間を作るのか。AIで仕事を減らすなら、減らしてから考えるのではなく、空いた時間の使い方を先に考えてから減らす。
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SaaSからオンプレへ。データも「リアル回帰」する
人が現場に戻っていくように、データやシステムも、ネット上のSaaSから自社の中に置くオンプレへ戻るのではないか。昔から「閉じたシステム」派の僕が、AIで自前の構築が簡単になった今、大事なデータをどこに置くのがいいかを書いた。拠点が複数あるなら、クラウドにIP制限をかけて閉じた世界で使う。
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「うちは狙われない」は大間違い。公開した瞬間に来るアクセスの実録
サイトは公開したその瞬間から、世界中のプログラムが「置き忘れ」を探しに来る。僕の会社のサイトに実際に来たアクセスの記録を見せながら、なぜURLを教えていなくても見つかるのか、何を探しに来るのか、個人情報がなくても「踏み台」にされる理由と、公開前にやる5つのことをまとめた。
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検索1位なのに、お客さんが来ない。原因はGoogleのAIでした
Googleの検索結果のいちばん上に出る「AIによる概要」。Ahrefsの調査では、日本の検索1位のクリック率が62.7%下がった。順位は1位のままなのに、検索からの流入だけが減る。困っているのはGoogleではなく、広告費をかけずに検索で集客していたお店のほうだ。通販・EC事業者がこれからやるべきことを考える。
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GoogleがAI検索に「カート」を付けた。お客さんは、もうお店のサイトまで来ないかもしれない
2026年10月15日、Googleは検索とGeminiアプリで使える「Universal Cart」をアメリカで始めた。探す・比べる・待つ・買うがGoogleの中で完結し始める。通販の基幹システムを20年つくってきた立場から、変わる部分と変わらない部分、今から整えておけることを考える。
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「持たないデータは漏れない」――IPAの緊急要請を、通販のシステムを20年作ってきた目で読む
2026年10月9日、IPAは相次ぐ不正アクセスを受けて「速やかに実施すべき対策」を公表した。点検の柱の一つ「不要な情報は持たない」は、通販会社には簡単ではない。住所も注文履歴も消せない中で、外には何を出し、何を出さないか。20年守ってきたデータの持ち方を書く。
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AIが買ってきた注文、返品は誰が受ける? Shopifyが商品カタログをAIエージェントに開放
2026年10月13日、Shopifyは10億件を超える商品カタログを、さまざまなAIエージェントに開放した。AIがお客さんの代わりに探し、買う時代。便利さの裏で「思っていたのと違う」注文の負担はお店に残る。通販の基幹システムとShopifyの連携を作っている立場から、今から整えておけることを考える。
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同じような現場なら、SaaSで済む。FDEが入るのはその先だ
FDEは経験を次の現場に持ち越し、チームで循環させるべきだ、という主張を見かけた。筋は通っている。でも、数々の現場に入ってきた身としては腑に落ちない。業務は会社ごとに全部違う。同じような現場ならSaaSで済む。FDEが入るのは、その先の、一次情報がそこにしかない現場だ。
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5分でできる自動化を、「急に変えないで」と言われた話
お客さんの事務所で、手書きの報告書を半日かけてまとめる作業を見て、その場でAIの自動化を入れた。翌朝届いたのは「急に変えないでほしい」というメッセージ。道具を入れるのは一瞬だが、やり方を変えるのは人だ。現場に入るエンジニアの失敗の話。
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SEOの次は「AIに選ばれる商品データ」――ECの商品マスタが売上を左右する時代
生成AIが消費者に代わって商品を探す時代が始まった。GMOのEC向けAI最適化サービスやShopifyの調査から、AIに選ばれるために必要な商品マスタの整え方と、EC基幹システムが持つデータの価値を考える。
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社員が「AIでアプリを作れます」と言ったら。経営者が考えるべき「作ったあと」のこと
Claude CodeなどのAIで、開発経験がない人でも業務アプリを作れるようになった。ただ、独学で作ると、出力が安定しない、本人しか使えない、セキュリティの穴が空いたまま、といったものになりやすい。作る人が社内に一人だけだと、その人が辞めたらアプリは使われなくなる。大事なのは、作ったあとをどうするかだ。
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「FDE」が7割捨てられるなら、何が残るのか — ガートナー予測を読んで
ガートナーは、ベンダーのFDEで作られたAIエージェントを2028年までに企業の70%が放棄すると予測した。捨てられる理由は技術ではなく、知識が現場に残らない構造と、出口を決めない進め方にある。独立系FDEとして、内製化ブートキャンプがその答えになっていると考える理由と、現場で起きたことを書いた。
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相次ぐ情報漏えい、どこから入られた？ 経路別に「本当に効く対策」をやさしく解説
2026年9月〜10月、国内で情報漏えいの公表が約104件。各社の公表文を読むと、多くは最新の攻撃ではなく「基本対策の抜け」を突かれていた。ソフトの穴、ログイン情報の盗難、委託先、ランサムウェア、人のミス。経路ごとに一番効く対策と、MFAでも乗っ取られる理由、今日からできるチェックリストを整理した。
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情報漏えいが止まらない今、中小企業は「内製」のほうが堅いと思う理由
大きなサービスの情報漏えいが続いている。破られるのはサーバーの壁より、権限を持つ「人」。関わる人が多いほど入口は増える。現場でルーターからセキュリティまで相談を受けてきた立場から、中小企業は一社専用で内製するほうが堅いと考える理由と、僕ならこう組むという構成。
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コードを書かなくなったエンジニアは、次に何をするのか
「AIがほぼすべてのコードを書く」という予測から約1年半。30年以上プログラミングをしてきた私も、いまはほとんどコードを書いていない。なくなっているのはエンジニアの仕事ではなく「コードを書く作業」。経験にAIを掛け合わせて、これから何を作るのか。
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プログラミングは死んでもエンジニアリングは死なない
コードの9割をAIに書かせるようになっても、エンジニアの仕事はなくならない。AIが肩代わりするのは「コードを書く」ところ。現場にとっての最適解を決める「何をどう作るか」は、経験と発想力の仕事として価値が上がる。AIの設計案に突っ込んだ実例とともに。
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AIで10分が5秒になっても、現場は喜ばない
中小企業の事務業務にAIを組み込んで1年。わかったのは、AIを活用しようとすると最終的にアプリケーションを作ることになる、ということ。「10分が5秒になる」効率化は、時給で働く人にも経営者にも得がない。価値があるのは時間短縮ではなく、業務の構造を変えることだ。
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地方の人手不足は、採用ではなくAI×DXで解く
地方の企業は、高齢化・若手不足という構造的な人手不足を抱えている。人が来ない以上、採用では埋まらない。現実的な解決策は、今いる人の時間を取り戻すDX。AIで1人の技術者が現実的なコストで仕組みを作れるようになった今、小さく作って確実に成果を出すDXが地方の中小企業を変える。
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AIでアプリを内製するなら、最初に「門番」を置いておく
AIでコードを爆速で書く時代、狙われるのはシステム本体ではなく開発者のパソコンだ。npmなどの部品に仕込まれたマルウェアから認証情報が抜かれ、本丸のGitHubに入られる。サプライチェーン攻撃の仕組みと、今日からできる対策、Claude Codeに守らせるCLAUDE.mdのルール例をまとめた。
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Claude Opus 5.5が出た。それでも、僕たちの仕事の中心は変わらない
Claude Opus 5.5がリリースされた。使ってみて分かったのは、Opus 5からの速度の向上。ただ、コーディングの性能はどのモデルもすでに十分で、差はわずか。歓迎しているのは値下がりの流れ。コードを書かなくなった分、業務を聞いて設計することが、僕たちの仕事の中心であり続ける。
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自社サイトの改善を、毎週Claude Codeに回させている話
このサイトは、毎週月曜にAIが点検し、数字を読み、小さな改善は本番まで直しています。大事なことは人が決める。スマホでボタンの文字が切れていた、相談の案内が誰の目にも入っていなかった。実際に見つけて直したことと、AIに任せること・任せないことの線引きを書きます。
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アプリ内製化、最初の1本は何を作るか
業務アプリを自社で作りたい。でも、最初に何を作ればいいか分からない。選ぶ基準は「繰り返しやっている」「二重に入力している」「失敗しても手作業に戻せる」の3つです。受講した人が実際に作ったものと一緒に、題材の見つけ方まで紹介します。
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Claude Code 研修で、非エンジニアが最初の1日にやること
Claude Codeは、非エンジニアでも業務で使えます。続くかどうかは最初の1日で決まります。AIの癖を知る、安全な設定をする、自分の仕事から題材を1つ決める、AIに計画を出させて読む。研修の1日目にやる4つを、受講した人の言葉と一緒に紹介します。
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Claude Code導入事例：システムパック株式会社｜ブートキャンプ受講から1か月
システム開発会社のシステムパック株式会社（東京・茅場町）で、エンジニア歴30年のベテランと入社2か月の新人がブートキャンプを受講。1か月後、2名ともClaude Codeをほぼ毎日使い、受託開発チーム全員に広がりました。3人の声と、足りなかったことまで公開しています。
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「AIアカウント5万件流出」の見出しにビビった話 〜ニュースは元ネタまで読もう〜
「AIアカウント約5万件流出」という見出しにあせって、元のレポートまで読んでみた。5万件はいろいろなサービスのログイン証明(トークン)の合計で、AIサービスの分は555件。それでも本人確認をすり抜けられる怖さはある。何が起きていたのかと、自分でできる対策をやさしく整理した。
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コードならClaude Code、画像や3DならChatGPT。まだ一社に決められない
GPT Astraを実際の開発で試してみた。ビジュアルが絡む開発は面白い。でも業務システムのような泥臭い開発では、今のところClaude Codeのほうがしっくりくる。モデルが十分賢くなった今、差が出るのはIQではなく「どこまで仕事を引き受けられるか」だという話。
読む - AI活用
AIの言うことを、素直に聞きすぎて止まっていた話
豊前市でパン屋を営むご夫婦と、2泊3日のブートキャンプをやりました。自分たちで業務アプリを作っているのに、Claude Codeを触ると手が止まる。原因は技術ではなく、AIの言うことをそのまま受け取っていたことでした。内製化が前に進むために、最初に伝えたこと。
読む - AI活用
Claude・ChatGPT・Codexの使い分け。もう「どれが一番賢いか」ではない
開発はClaude Code、画像や動画はChatGPT、PC操作や保守はCodex。毎日10時間以上AIを使っている人間の実感として、比較する時代は終わり、使い分ける時代に入った。とくにCodexのPC操作は「面白い技術」から「普通に仕事で使いたい道具」に変わった。AGIが来たとは思わない。でも仕事は変わった。
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AI時代、「作れる人」より「終わらせられる人」の価値が上がる
AIで「作る」ハードルは劇的に下がった。でも「作れる」と「世の中に出せる」はまったく別の話。最初の80%は一気に進むのに、最後の20%で止まるものが山ほどある。作りかけだらけの自分に向けて書いた、AI時代に本当に価値が出る力の話。
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生粋のFDEとは何か。20数年前の炎上プロジェクトで学んだこと
最近やっと流行ってきたFDE(Forward Deployed Engineer)という言葉。僕にとっては、20数年前に2人で始めたプロジェクトが数十億・大量投入で炎上したときから続けている、ただの「いつものやり方」だ。少人数で、現場で設計して、自分で作る。AIで速くなったのは実装だけ。
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生成AIは、もう「十分」なところまで来たんじゃないか
新しいAIモデルを見ても、以前ほど驚かなくなった。それはAIに飽きたからではなく、生成AIが「未来の技術」から普通の道具になり始めたからだ。CPUの歴史と重ねながら、AIの価値の中心が「賢さ」から「仕事につなげる仕組み」へ移っていく話。
読む - AI活用
AIで誰でもSaaSを作れる時代、30年エンジニアは何で戦うのか
生成AIでアプリ開発のハードルは劇的に下がった。見た目では本物と区別がつかないSaaSが大量に出てくる時代、30年業務システムを作ってきたエンジニアの競争力は「コードを書く速さ」ではなく「システムはどこで壊れるのかを知っていること」だという話。
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AIモデルは交換できる。EC企業が本当に持つべき資産は業務データだ
ChatGPTかClaudeかGeminiか——その比較に時間を使う前に。AIモデルは外部サービスであり、いずれ交換できる。10年分の受注・在庫・配送データは他社がお金を払っても手に入らない。EC企業の本当の資産の話。
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「自分で書いた方が早い」が終わった日 — 代表の話を公開しました
エンジニア30年、何を試しても「自分で書いた方が早い」で終わっていました。それが逆転した2025年11月のこと、そしていまコードの9割をAIに書かせている理由を、1本の読み物にまとめました。
読む - AI活用
ECで本当に役立つAIは、商品説明ではなく在庫と物流を動かす
商品説明文の生成だけがECのAI活用ではない。欠品・過剰在庫・出荷遅れといった「売れた後」の問題をAIが検知し提案することで、利益は本当に変わる。中小ECほど効果が大きい理由と、「記録する道具」から「提案するシステム」への転換を解説。
読む - AI活用
AIエージェント時代、ECサイトの勝者は誰か？
人に代わりAIエージェントが商品を選び購入する「Agentic Commerce」時代へ。AIは派手なLPではなく、商品説明・スペック・レビュー・FAQといった整理された情報で判断する。問われるのは資本力より運用力。中小企業にもチャンスがある。
読む - お知らせ
通販ニュースの解説を、ここで始めます
通販・ECの最新ニュースを、中小事業者の現場目線で噛み砕いて解説していきます。更新は不定期です。第1回は、なぜ私たちがこれを書くのかを。
読む - 解体・建設
車検切れ事故を、仕組みでなくす。車両管理システムを作った理由
解体業で一番怖いのは、時間でもコストでもなく事故。車検切れ・資格切れ・許認可切れを「人の記憶」ではなく仕組みで防ぐ。車両管理システムを作った理由を書きます。
読む - 通販・EC
通販データ1万行をAIに渡したら、売上の伸ばし方まで返ってきた
通販システムから出した最大1万行のデータをAIに渡して「通販コンサルとして助言して」と頼んだら、返ってきたのはグラフではなく、結論と理由、優先順位つきのやるべきことだった。経営者が欲しいのは、数字ではなく判断材料だ。
読む - AI活用
「通販の外側」はAIで激変中――だからこそ変えない「基幹業務」の価値
ChatGPTの中で注文・決済まで完結する時代が目前に。集客も検索も購入体験もAIに置き換わる中、変えてはいけない“核”＝基幹業務の価値を問い直す。
読む - AI活用
AI時代の通販分析革命～ChatGPTと通販システムが変えるデータ活用の未来～
高額なBIツールと専門担当者が必要だった通販分析が、ChatGPTのコネクト機能で一変。匿名化データに自然な会話でアクセスし、誰でも高度な分析ができる時代へ。
読む - 通販・EC
郵便番号API公開時代到来！
2025年5月、日本郵便が郵便番号データのAPI提供を開始。CSV運用の課題と、CSV＋APIハイブリッドで住所入力の利便性と運用安定性を両立する設計を解説。
読む - 通販・EC
受注処理が「3人で夕方まで」から「1人で午前中」に。通販の現場が変わった話
4つのモールで1日150件の注文。受注から出荷指示まで、3人で朝9時から夕方4時ごろまでかかっていた作業が、1人・午前中で終わるようになった。その差を生んだ、通販の変わらない核に集中する仕組みの考え方。
読む - 通販・EC
通販システムが生まれた理由
ネット通販・カタログ通販・単品通販を“意識せず”一元管理する。既存システムへのつぎはぎではなく一から作り直すという判断に至った、開発の背景。（2018年執筆）
読む - 通販・EC
通販システム導入で迷ったときに考えてほしいこと
似たような機能で違いが分かりにくい通販システム。フロント・バックエンド・分析の3パートに分けて考えると、自社に本当に必要な構成が見えてくる。
読む - 通販・EC
通販業務システムの選び方：成長に合わせた最適な仕組みとは
数万円から数百万円まで幅広い通販業務システム。フロント・バックエンド・分析の3領域に分け、変わるものと変わらないものを見極める選び方を解説。
読む - 通販・EC
単品継続型通販とは
特定の商品やブランドに絞り、定期購入で継続的な購入を促す単品継続型通販。その特徴・メリット・デメリットと、成功を左右するバックエンドの重要性を整理。
読む - 通販・EC
通販のバックヤードの重要性
月商が増えるほど運営管理の課題は表面化する。人手を増やすだけでは限界がある中で、バックヤード業務をシステムで支える意義と、本来集中すべき仕事とは。
読む - 通販・EC
通信販売の課題と解決策
通信販売の運営でぶつかる主要な課題と解決策を簡潔に整理。顧客期待・競争激化・技術進化・サステナビリティ・業務効率化の5点から。
読む - 通販・EC
コラム第一回：通信販売の魅力と進化～新時代のビジネスモデル
通信販売はどう成り立ち、進化してきたのか。19世紀のカタログ通販から、AI・ビッグデータ時代まで。便利さを支えるバックエンド業務システムの役割を考える。
読む