自社EC・Shopifyでアパレルを販売する一人〜少人数のD2Cオーナー。月商100万〜1,000万円規模、CS・梱包・

寝ている間も、サイズ交換・返品を自動で完結

ShopifyやSTORESと連携したAIが24時間365日、アパレルD2Cの返品・交換手続きをオーナーに代わって即時処理します。

課題

深夜に届いたサイズ交換の問い合わせに、翌朝気づく。その数時間のタイムラグが、レビューの星ひとつを奪い、リピート購入の機会を消している。CS・梱包・SNS運用を一人でこなすアパレルD2Cオーナーにとって、問い合わせ対応は「売上を生まない時間」として週に何時間もを奪い続けている。返品・交換はアパレルCSの大半を占めるにもかかわらず、対応が属人的なまま放置されると、繁忙期のスパイクが即座に機会損失とモール評価低下に直結する。

ソリューション

本サービスは、ShopifyやSTORESの注文データをリアルタイムに参照する大規模言語モデル（LLM）と検索拡張生成（RAG）を組み合わせたAIが、サイズ交換・カラー違い返品の手続きを24時間自動で完結させます。チャネルトーク（Channel Talk）やZendeskのような汎用ツールと異なり、アパレル特有の返品理由に絞ったシナリオ設計と日本語の丁寧な文体をAIに学習させることで、ブランドトーンを崩さない自動応答を実現。感情分析で炎上リスクのある問い合わせだけを即時エスカレーションし、複雑なケースは人が確実に受け取る仕組みです。

選ばれる理由

深夜・早朝の返品・交換問い合わせに平均数分以内で自動応答し、翌朝の未読メッセージ山積みを解消する

CSにかかる時間を週平均10時間以上削減し、商品開発・SNSマーケティングに集中できる時間を取り戻す

ブランド固有の温かみある文体をAIに学習させ、既存顧客に「いつもと同じ丁寧さ」を届けながら自動化を実現する

ShopifyやSTORESの注文情報と連携して返品・交換の適否を自動判定し、オーナーが手動で確認する手間をなくす

感情分析によってクレーム激化の予兆を早期に検知し、人へのエスカレーションで低評価レビューやSNS炎上を未然に防ぐ

楽天・Yahoo!ショッピング・自社ECなど複数モールの問い合わせを単一ダッシュボードに統合し、対応漏れと二重対応をゼロに近づける

本サービスは、ShopifyやSTORESの注文データをリアルタイムに参照する大規模言語モデル（LLM）と検索拡張生成（RAG）を組み合わせ…

ご利用の流れ

まずはご相談フォームから現状のCS課題と利用ECプラットフォームをお知らせください。専任スタッフが貴ブランドの返品・交換ポリシーと文体を確認し、導入設計をご提案します。

ShopifyやSTORESのAPIと連携し、サイズ交換・カラー違い返品に特化したAIシナリオをブランドのトーンに合わせてセットアップします。設定完了後、AIが24時間体制で一次対応を自動処理し始めます。

稼働後は管理ダッシュボードで自動対応率・エスカレーション件数・顧客満足スコアをリアルタイムに確認でき、蓄積データをもとにAIの応答精度を継続的に改善していきます。

よくあるご質問

AIが返品・交換の可否を誤判定した場合、どのように対処しますか？

AIが判断に迷うケースや、感情分析でクレーム激化のリスクを検知したケースは、即座に担当オーナーへエスカレーションされます。AIは確信度が低い問い合わせを人に渡すよう設計されており、誤自動処理を防ぐ安全網が二重に機能します。

顧客の注文情報や個人情報はどのように管理されますか？

ShopifyやSTORESとの連携は公式APIを通じて行われ、取得したデータは国内サーバーで暗号化保管されます。個人情報の取り扱いは個人情報保護法および各ECプラットフォームの利用規約に準拠しており、第三者への提供は一切行いません。

チャネルトーク（Channel Talk）やカラクリ（KARAKURI chatbot）などのツールと何が違うのですか？

汎用チャットボットはシナリオ構築に専任担当者が必要で、アパレル特有の返品理由（サイズ・カラー違い）への特化設計が浅い傾向があります。本サービスはアパレルD2Cの運用フローに沿ったシナリオをあらかじめ備え、少人数オーナーが設定・運用を自走できるよう設計されているため、導入から価値実感までの期間を大幅に短縮できます。

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