EC担当者の81.6%が、データ整備などのノンコア業務のために本来やりたかった施策を諦めた経験があるという調査結果が出ています。CSV集計や画像加工を生成AIに任せる具体的な方法を整理しました。本記事ではChatGPTを例にしますが、Gemini・Copilot・Claudeでも同様の考え方で活用できます。
ChatGPTでCSV集計・画像加工を自動化する方法
要点：ChatGPTにCSVファイルを読み込ませて指示するだけで、集計・グラフ化や画像加工の一次作業を代行できます。
「本当はUI/UXを改善したかった」「パーソナライズしたメール配信をやりたかった」——そう思いながら、目の前のデータ整備に追われて手が回らなかった経験がある方は多いと思います。シナブルの調査によると、この「諦めた経験がある」と答えたEC担当者は81.6%にのぼります。この「地味だが時間のかかる作業」こそ、生成AIで自動化しやすい領域です。
- 売上データのCSVを読み込ませて集計・グラフ化を代行できる（具体例は後述のプロンプト例を参照）
- 商品ページの画像リサイズ・背景除去も、指示文を用意しておけば毎回同じ手順で処理できる
- 複数店舗の在庫データを1つのフォーマットに揃える作業も自動化しやすい定型業務
- Claude Codeのようなツールでは「毎週このデータが届いたら自動でこの処理をする」という形でプログラム化することも可能
AIに任せていい業務・任せてはいけない業務の見分け方
要点：判断を伴わない定型作業はAIに任せやすく、人の判断が必要な業務は担当者が時間をかけるべき領域です。
では実際に、何を任せて何を任せないべきか。調査で「データ処理が解決したら注力したい」と挙げられた業務は次の通りです。
- 既存顧客のロイヤリティ向上（CRM施策・ファン化施策）の設計
- 顧客対応（カスタマーサクセス・サポート）の強化
- 新規プロモーション・キャンペーンの企画立案
これらは全て、AIには代替しにくい判断力・創造性が求められる領域です。ここに時間を戻すことこそが、自動化の本当の目的だといえます。
今日から使えるプロンプト例
要点：プロンプトをテンプレート化しておくと便利です。レビュー分析など手間のかかる業務ほど効果を実感しやすい領域です。
ここまで紹介した使い方を、実際にそのままコピーして使えるプロンプト例としてまとめました。
- 「このCSVデータから先月比で売上が伸びた商品トップ10を、理由の仮説つきでまとめて」
- 「このレビュー・お問い合わせ内容を読んで、多い不満・要望を上位5つに分類して」
- 「この商品説明文を、専門用語を使わず初心者にもわかる表現に書き直して」
- 「この複数のExcelシートを1つのフォーマットに統一して、重複データを教えて」
特にレビューやお問い合わせの内容分析は、件数が多いほど手作業では時間がかかる業務です。AIに読み込ませて傾向を分類させれば、「本当はやりたかった顧客対応の改善」に取り組む時間を作りやすくなります。
プロンプトは一度作れば使い回せます。うまくいった指示文をメモしておき、チーム内で共有すれば、担当者ごとにゼロから試行錯誤する時間も減らせます。
まとめ
要点：生成AIによる自動化は、担当者が本来やりたい施策に時間を戻すための選択肢です。
- EC担当者の81.6%が、ノンコア業務のために本来やりたかった施策や顧客対応を諦めた経験があります。CSV集計・画像加工など定型作業はAIに任せやすい領域です。
- CRM施策・顧客対応強化・企画立案など、人の判断が必要な業務にこそ時間をかける。プロンプトをテンプレート化して、まず1つの単純作業から試すのが現実的な始め方です。
よくある質問
要点：「Gemini・Copilotでも同じ方法は使えるか」「導入のハードル」の2点に答えます。
Q. Gemini・Copilotなど、ChatGPT以外のツールでも同じ方法は使えますか？
使えます。CSVを読み込ませて指示する、プロンプトをテンプレート化するという基本の考え方はツールを問わず共通です。会社のセキュリティポリシーで利用ツールが限定されている場合も、同じ指示文を使い回して試せます。
Q. AI活用のハードルが高く感じます。何から始めればいいですか？
いきなり全業務を自動化しようとせず、「一番時間を取られている単純作業」を1つ選んで試すのが現実的な始め方です。CSVの整形やレポート作成の下書きなど、判断を伴わない作業から着手すると、効果を実感しやすく社内への説明もしやすくなります。
※参照：「EC現場の実態。担当者の8割『ノンコア業務のために実施したかった施策や顧客対応を諦めた』」ネットショップ担当者フォーラム（シナブル調査）
