株式会社リスマ

株式会社リスマは、リユース・EC事業者向けのECリサーチAI『Smapra』を開発・運営する会社である。競合の価格・検索順位・在庫を毎日自動で捉え、事業者の市場調査や値付け判断を支援している。

EC市場が拡大する一方、その裏側では今も多くの手作業が残っている。担当者が競合サイトを一つずつ確認し、自社商品の価格を上げるか、下げるかを判断する。取り扱う商品が多くなるほど、全てを確認することは難しい。
例えば、1万点の商品を扱う小売事業者が、人の目で毎日確認できる商品は一部に限られる。確認できなかった商品は、競合より高いまま販売機会を逃しているかもしれない。反対に、競合が欠品しているにもかかわらず、必要以上に価格を下げ、利益を失っている可能性もある。限られた粗利の中で競争する小売事業者にとって、競合の価格や在庫を継続的に把握することは、売上と利益を左右する重要な業務である。

同社の原点は、代表の木村洋介氏自身がリユースとECの現場で感じてきた課題にある。木村氏は、中古品の買取やブランド品の買付、モールECの支援、自らの中古スマートフォン事業等、立場を変えながらリユースとECの現場に関わってきた。その中で実感したのが、価格調査や値付けが担当者の勘と経験に依存しやすいという「リユース業界の負」であった。

リユース事業では、商品をいくらで買い取るかを決めるために、競合の買取価格だけでなく、買い取った商品を最終的にいくらで販売できるかも把握する必要がある。従来は、担当者が類似商品を一点ずつ探し、経験を頼りに価格を決めるケースも多かった。こうした非効率をテクノロジーで解決するため、2021年に同社を設立した。リユース領域から始めた取り組みを、現在は同様の課題を抱える新品のEC市場へと広げている。

『Smapra』は、監視するサイト数やカテゴリー等に応じて利用する月額サブスクリプション型のサービスである。リユース事業者をはじめ、家電・デジタル、食品・日用品を扱うEC事業者、メーカー等、競合と価格で向き合う幅広い企業に導入されている。大手小売企業から数十名規模の事業者まで利用が広がり、『Smapra』シリーズ全体のサービス継続率は92%、累計追跡商品数は780万件に達している。

『Smapra』の強みは、競合情報を自動で集めるだけでなく、その変化を値付けや販売施策の判断材料へ繋げられる点にある。

第一の特徴は、主要ECモールだけでなく、任意の競合サイトやメーカーの公式サイトまで横断して調査できることだ。EC事業者にとって、比較すべき相手が同じモール内にいるとは限らない。競合の自社ECサイトや公式ストアも含め、自社の商材や販売環境に合わせて調査対象を指定できる。

第二の特徴は、ポイント等を差し引いた「実質価格」を把握できることだ。表示価格が同じでも、ポイント次第で購入者が実質的に支払う金額は異なる。価格競争が激しい市場では、表面的な数字ではなく、消費者から見た実質的な条件を比較する必要がある。

第三の特徴は、収集した情報を意思決定に生かしやすいことだ。競合の値下げや検索順位、在庫の変化を捉え、「自社はいくらで販売するのが適切か」を考える材料として提示する。専門知識のない担当者でも運用しやすく、既存業務へ組み込みやすいことも特徴である。

実際に、家電・デジタル製品を扱う小売事業者では、価格変更の作業が従来の約1時間から約5分に短縮された。競合を一点ずつ確認する工程が自動化され、担当者は入力ではなく判断や販売戦略に時間を使えるようになった。食品・日用品を扱う大手EC事業者では、1円、2円の差が販売結果を左右する環境で活用されている。競合価格や在庫を踏まえて値下げ余地を見極め、過剰な値下げを抑えながら販売機会の損失を減らした結果、売上KPIは前年比120%となった。

自社で情報収集の仕組みを構築しようとした企業もあるが、商品の入れ替えやサイト構成の変更に対応し続けるには、開発と保守の負担がかかる。市場の変化を毎日追う業務を『Smapra』に任せれば、人は情報をどう事業へ生かすかに集中できる。

同社では、営業やカスタマーサクセスが顧客から受け取った要望を共有し、開発へ迅速に繋げている。複数社に共通する課題であれば、高額な個別カスタマイズではなく、標準機能として素早く開発する方針だ。背景には、エンジニアリングにおけるAI活用がある。初期費用を上げず、より多くの顧客へ共通の価値を届けるために、AIによる開発支援と少人数組織ならではの連携力を生かしている。

『Smapra』は、顧客の現場で見つかった課題を取り込みながら、必要な機能を継続的に広げている。顧客の声を提案や支援に生かし、プロダクトの進化へ繋げられる点は、営業やカスタマーサクセスとして働く面白さの一つでもある。

同社は、プロダクトだけでなく、営業や開発をはじめとする社内業務や評価にもAIを取り入れている。定型的な作業はAIに任せ、人は顧客との対話や判断、企画、仕組みづくりに集中するという考え方だ。

例えば営業では、アプローチ先の選定や商談記録の整理、資料作成等にAIを活用する。一方で、顧客の課題を聞き取り、どのような提案が適しているかを判断するのは人の役割である。商談から契約、初期オンボーディングまで一貫して関わるフルサイクル営業だからこそ、顧客の事業や業務を深く理解し、導入前後を通じて支援できる。

職種ごとに役割を厳密に切り分けるのではなく、顧客や事業の課題を起点に、それぞれの専門性を持ち寄って解決策を考える。誰と協力すれば、顧客や会社により大きな価値を届けられるかを考え、チームで成果を生み出すことを大切にしている。

とはいえ、社内の仕組みは完成形ではない。一定の業務フローや型は整っているが、より良い方法があれば、立場にかかわらず更新していく。既存の仕組みを着実に運用する力も、新たな仕組みを設計する力も生かせる環境だ。

入社後は、一人ひとりにメンターが付き、木村氏との1on1も実施する。営業職では既存の営業の型を学び、商談への同席やフィードバックを受けながら、段階的に担当範囲を広げていく。商談から初期オンボーディングまで一気通貫で担うが、独力で進めることを求める環境ではない。

ここで身に付くのは、担当職種の専門性にとどまらない力だ。AIへ適切に指示を出し、業務を仕組みとして回すディレクション力、顧客の課題を整理して解決策へ落とし込む力、他職種と協働して事業全体を見る視点が養われる。本人の志向や強みに応じて、マネジメントや組織づくり、事業開発等、より事業や経営に近い役割を目指すこともできる。

評価にもAIを活用し、半期の行動や取り組みを収集・整理する。AIが評価を決めるのではなく、人が定性的な情報を補い、最終判断を行う仕組みだ。直近の印象だけに左右されず、継続的な行動を捉えることを目指している。

同社が掲げるビジョンは、「EC運営を、AIに任せられる世界」である。値付けや情報収集にとどまらず、EC運営そのものをAIに任せ、人は「何を目指すか」に集中する。事業を変化に合わせてアップデートし続けられる状態を、ECの領域からつくろうとしている。

AIに作業を任せ、人は顧客理解、判断、連携、事業づくりを担う。職種の枠を超えてプロダクトや組織の成長に関わり、自らの役割を広げていけることが、同社で働く醍醐味だ。決まった型をこなすだけでなく、仕組みそのものをつくる側に立ちたい人にとって、挑戦の余地が大きい環境である。
少しでも気になったならば、まずは気軽に話を聞いてみてはどうだろうか。