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仕組み・機能
STAILOR Harnessがどう動くのかを説明します。要点は3つ。データを一つの基盤に集めること、AIが提案し人が判断すること、運用の記録が組織の資産として残ることです。
変化を探しに行く運用から、
変化が届く運用へ。
AIが変えるのは、個々のツールではなく運用の構造そのものです。
これまで
- 課題が発生してから担当者が気づく
- 担当者が複数画面からデータを集める
- 会議で施策を考える
- 手作業で対象者を抽出する
- 配信後はレポート作成で終わる
- 成功・失敗の理由が残らない
これから
- AIがデータを継続的に監視する
- 売上機会と異常を自動で検知する
- 根拠と期待効果を添えて施策を提案する
- 人間がブランド・事業観点から承認する
- システムが施策を実行・計測する
- 承認・却下の理由も記録し、次の改善に引き継ぐ
運用ループ：検知 → 提案 → 承認 → 実行と学習
統合されたデータの上で、このループが毎週回ります。
学習の結果が次の検知精度を高め、サイクルは回るほど賢くなります。
| 顧客理解 | 誰に、何を、いつ届けると反応するか |
|---|---|
| 施策資産 | 再利用可能なシナリオ、条件、コンテンツ |
| 判断資産 | 実行・却下した理由、守るべきルール |
| 学習資産 | 成功・失敗と改善履歴 |
| 運用資産 | 担当者が変わっても再現できるプロセス |
AIに丸投げしない。
人間の判断を、最も価値の高い場所に残す。
| AIに任せること | 人間が判断すること |
|---|---|
| データの常時監視 | 事業目標と優先順位 |
| 異常・機会の検知 | ブランドとしての表現 |
| セグメント抽出 | 値引き・予算・粗利判断 |
| 改善案と根拠の提示 | 重要顧客・例外対応 |
| 定型施策の実行 | AIに任せる範囲 |
| 集計と学習記録 | 新しい仮説と方針 |
導入初期は「AIが提案し、人間が承認」。実績が蓄積した低リスク業務から、段階的に自動化します。承認は品質のゲートでもあり、頻度が過剰な配信や関連の弱い案内は、お客様に届く前に止まります。
AIからは、毎週こんな提案が届きます。
検出：VIP顧客の購買間隔が通常より21日延びています
検出：商品グループAの在庫回転が過去8週平均から低下しています
検出：購入後メール2通目で離脱が集中しています
※上記はサービス内容を説明するための表現例であり、実績値ではありません。
主な機能
顧客起点の自動化
会員登録、カゴ落ち、購入、休眠、VIP化など、顧客行動を起点に最適な施策を実行します。
商品・在庫起点の自動化
欠品、再入荷、滞留、価格変更、新商品公開を検知し、商品状況に合わせて顧客へ働きかけます。
一つのルール基盤
「トリガー×条件×アクション」の共通構造でシナリオを管理。送らない相手の条件も一元管理でき、重複配信を防ぎます。
AIによる運用改善
AIが配信結果、売上、在庫、顧客反応を分析し、問題点と次の改善案を根拠つきで提示します。
顧客自身がデータとコードを保有
基盤は顧客環境に導入。特定ベンダーの管理画面だけにデータや運用ロジックが閉じる状態を避けます。
人間の承認を組み込める
値引き、対外表現、重要顧客への対応などは、人間の確認後に実行可能。自動化範囲を段階的に広げられます。
標準シナリオ12本
この12本は、12個のアプリの機能一覧ではありません。一つの基盤・一つの顧客データの上で連動して動くため、シナリオ間で学習が引き継がれます。貴社のお客様から見れば、買い忘れを知らせてくれ、待っていた再入荷を教えてくれる、「覚えていてくれる店」の体験です。
顧客起点
チェックアウト離脱を検知し、顧客価値と反応に応じた段階的な追客を実施します。
会員登録直後からブランド理解、初回購入、購入後フォローまでをつなぎます。
レビュー、関連商品、再購入時期を購入商品に合わせて案内します。
購買間隔の変化を検知し、失客前の顧客へ段階的に働きかけます。
RFM上位顧客や購入頻度の高い顧客へ、先行販売や限定体験を届けます。
在庫復活と同時に、入荷を待つお客様へ知らせます。購買意欲が高い瞬間を逃しません。
商品・在庫起点
在庫回転率を監視し、対象商品に関心がある顧客へ段階的に訴求します。
販売速度と在庫日数から欠品リスクを検知し、発注判断を支援します。
商品公開を起点に、ティザー、先行案内、発売、レビュー収集を連動します。
値下げ商品を閲覧していた顧客など、関心のある層だけに通知します。
注文データから併売パターンを見つけ、関連商品を提案します。
カレンダーと在庫を組み合わせ、需要期から終盤まで段階的に販促します。
導入の流れ：小さく始めて、
運用データとともに自動化範囲を広げます。
- 01
無料診断
既存アプリ、費用、業務、KPI、データ連携を棚卸しします。
提示物：削減候補／残すべきアプリ／自動化候補／効果測定方法 - 02
基盤導入
STAILOR Harnessを顧客環境に導入し、必要なデータと配信手段を接続します。
提示物：システム構成／権限設計／データフロー - 03
優先シナリオの稼働
カゴ落ち、購入後、休眠、再入荷など、効果を測りやすい施策から開始します。
提示物：稼働シナリオ／運用ルール／初期レポート - 04
AI運用への移行
AIによる検知、分析、改善提案を週次運用へ組み込みます。
提示物：AI週次レポート／改善バックログ／承認フロー - 05
組織への定着
判断履歴と成功パターンを蓄積し、担当者が変わっても改善を継続できる状態にします。
提示物：運用マニュアル／判断基準／学習履歴
仕組み・機能に関するよくある質問
STAILOR Harnessとは何ですか？
Stailor株式会社が提供するAI EC運用基盤です。Shopifyストアの顧客・商品・在庫・配信データを一つにつなぎ、AIが売上機会の検知・施策提案・結果学習を行います。標準パッケージは顧客企業の環境に導入し、データと運用ロジックは顧客側の資産として残ります。
Shopifyアプリをすべて廃止するのですか？
いいえ。専門性が高く費用対効果の良いアプリは残します。重複機能、利用されていない機能、データ連携を妨げている領域から段階的に統合します。
既存アプリと併用できますか？
可能です。一度に環境を変更せず、既存施策を止めない形で段階的に移行します。
AIが勝手に配信や値下げをしませんか？
承認が必要な操作を設定できます。導入初期はAIによる提案と人間による承認を基本とし、低リスクな定型処理だけを段階的に自動化します。
自社にエンジニアがいなくても利用できますか？
運用支援には導入・設定・監視・改善が含まれるため、専任エンジニアがいない企業でも利用できます。社内で運用したい場合は、教育と引き継ぎも支援します。
効果はどれくらいで確認できますか？
アプリ費用や作業時間の削減は比較的早く確認できます。売上、LTV、在庫回転、組織学習への効果は、複数回の施策実行と検証を通じて段階的に高まります。
どのように効果を測定しますか？
施策経由売上だけでなく、商品原価、値引き、返品、配信実費を考慮した粗利、削減アプリ費用、削減工数、在庫改善を使用します。