ChatGPTで業務効率化:EC出荷業務のスピードアップから、出荷データ分析まで徹底解説!
近年、注目を集めている「ChatGPT」は、様々なツールと組み合わせることで、多くの業務管理に活用されています。そして、EC運営上の管理業務においても、ChatGPTの力を借りることで、数々のメリットが得られます。
本記事では、ChatGPTとShip&coの組み合わせを活用する方法を紹介し、EC出荷業務の更なる効率化を提案します。具体的に、どのようにEC出荷業務をスピードアップさせることができるのか、また出荷データの分析にChatGPTがどのように役立つのかについて詳しく解説します。
Ship&coユーザーの皆様、ぜひ参考にしてください。
1. ChatGPTで間違った配送先住所と出荷先住所を修正
間違った住所情報の誤りは、EC業界での大きな懸念事項です。
特にShip&coを使用して送り状を発行する場合、住所が間違っていると、エラーが発生し、送り状を正しく発行できなくなるため、修正が必要です。しかし、海外住所の場合、日本国内住所とは異なるフォーマットに慣れていないことが多く、修正が困難で、時間がかかってしまう場合もあります。
こうした課題をを解決する手段として、ChatGPTを活用すれば、間違った配送先住所と出荷先住所を正しく修正することが可能です。
例えば、Ship&coで送り状を発行し、ドイツ宛の住所でエラーが発生した場合、以下のようなプロンプトをChatGPTに送ります。
*以下の件は、宛先の「住所1」の入力が数字のみとなっている事で、「Invalid Recipient StreetLine 1」というエラーが発生します。
上記のようにChatGPTに質問すると、正しい住所の回答を得ることができます。海外の住所に慣れていなくても、簡単に正しい住所のフォーマットに修正できるため、送り状発行作業がスムーズに行われ、出荷業務が効率的にスピードアップされます。
2. ChatGPTで出荷データを分析
出荷データは、EC事業者にとって貴重な情報源です。過去の出荷データを分析することで、需要予測や在庫管理などの重要な意思決定を行うことができます。しかし、日々の作業で忙しい中、大量のデータを手作業で分析するのは困難な場合があります。
その場合、ChatGPTを使えば、出荷データの分析を迅速かつ効果的に行うことができます。
今回は、確認のために1か月分のダミー出荷データをCSV形式で用意しました。例えば、「出荷先の上位5カ国」というプロンプトをChatGPTに与えて質問してみました。
実際の画面は以下のとおりです。
ダミー情報のCSVファイルを分析し、上記のような情報が分かりました。
その他、以下の対応もChatGPTで簡単に分析できます。
- 昨年の繁忙期データを分析し、今年の繁忙期のプランを立てる
- 毎月のクーリエ(国際宅配便)の請求金額が合っているか確認する
*Ship&coで作成した出荷情報の見積り金額と実際の請求金額の差を確認し、運送会社の請求書情報に誤りがないか、チェックする - 数値データだけでは確認しにくい年間の出荷データを可視化する
- 販売実績を分かるようにプロダクトカテゴリー別に優先順位付ける
これらのシーンは、ChatGPTを活用して出荷データを分析し、貴重なビジネスインサイトを得るための一例です。
3. ChatGPTを活用してコードの誤りを修正
ChatGPTは、自然言語処理を用いたAIモデルであり、プログラミング言語のコードを理解し、適切な修正を提案することができます。
Ship&coのAPIサービスの連携でEC出荷業務を効率化している企業は、ChatGPTを導入すると、間違ったAPIリクエスト(APIコール)から、正確なAPIコールを生成することが可能です。
例えば、JSON整形のフォーマットが間違っているコードがある場合、修正という指示をChatGPTに与えます。実際のプロンプトは、以下のとおりです。
結果としては、以下のとおりです。
- 修正できる範囲の部分が修正されました。
- 修正が必要な部分が示されました。
実際のChatGPTの回答は、以下になります。
このコードにはいくつかのJSONの整形エラーがあります。修正したコードを以下に示します:
curl --location 'https://app.shipandco.com/api/v1/shipments' \
--header 'x-access-token: {{x-access-token}}' \
--header 'content-type: application/json' \
--data '{
"to_address": {
"full_name": "TEST TARO",
"company": "",
"email": "",
"phone": "11111111111",
"country": "JP",
"zip": "6048072",
"province": "京都府",
"city": "",
"address1": "京都市中京区",
"address2": "八百屋町117"
},
"from_address": {
"full_name": "TEST",
"company": "",
"email": "",
"phone": "11111111111",
"country": "JP",
"zip": "5670001",
"province": "大阪府",
"city": "",
"address1": "茨木市安威",
"address2": ""
},
"products": [
{
"name": "PRODUCT NAME",
"price": 0,
"quantity": 1
}
],
"setup": {
"carrier": "yamato",
"service": "yamato_regular",
"ref_number": "SOME REF TO DISPLAY ON LABEL",
"pack_amount": 1,
"care": {
"fragile": true,
"side_up": true,
"valuable_goods": true
},
"shipment_date": "",
"test": true
}
}'
修正した点:
"to_address"
のカンマの後ろにカンマがないため、"from_address"
が正しく解釈されませんでした。それぞれのオブジェクトの最後のキーと値のペアの後ろにカンマを追加しました。"carrier"
と"service"
の値の末尾に不要なスペースがありました。これを削除しました。shipment_date
の値が空文字列になっているため、必要な値を指定してください。
これで、JSON整形エラーが修正され、APIリクエストが正しく動作するはずです。{{x-access-token}}
の部分には、適切なAPIトークンを設定してください。
尋ねてみた結果、ChatGPTの回答は非常に有用で、コードに足りない部分、バグなどを見つけてくれます。
ただし、ChatGPTの活用である程度作業の短縮が与えられますが、注意しなければならない点があります。その注意点は、ChatGPTからの回答が「完璧ではない」ということです。たとえば、Ship&co API専用の運送会社「サービスの値」などが間違った場合、ChatGPTがその点を気つかない可能性があるので、必ずShip&coのAPI仕様書を確認してください。
また、テストの時点で住所などダミーな情報だったら、ChatGPTを利用すると良いですが、機密情報をそのまま入力すると、情報漏洩に繋がりかねませんので、注意する必要があります。
まとめ
今回は、ChatGPTとShip&coの組み合わせによって、ECの業務を効率化させる方法を3つ紹介させていただきました。Ship&coアプリかShip&coのAPIを利用しているEC事業者は、ぜひお試しください。
「間違った住所の修正」、「出荷データの効果的な分析」、「正確なAPIコールの生成」など、ChatGPTの力を借りることで、よりスムーズで効率的な出荷業務が可能となります。これによって、EC事業者は顧客満足度の向上や競争力の強化に繋げることができます。
ChatGPTの活用でいろいろ試しながら、EC運営に新しいやり方を見つけると良いでしょう。
送り状発行システムShip&coとは?
Ship&coは、EC事業者が配送業務において直面する課題を解決するために開発された、送り状発行システムです。シンプルで使いやすいWebダッシュボードと出荷APIを提供しており、注文情報を自動的に同期し、FedEx、UPS、DHL、ヤマト運輸、佐川急便などの配送会社の配送ラベルとコマーシャルインボイスを簡単に作成することができます。Ship&coを使うことで、煩雑な手作業を省くことができ、配送業務の効率化と正確性の向上を実現できます。
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皆様の発送業務をより簡単になりますように全力でサポートして参ります!