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鈴木@アナログ営業会社を100日後にAIで売上を300%にする人
@ai_300
【AI営業×売上拡大に挑戦中】元営業2億・コールセンター立ち上げ・ベンチャー役員|AIを「社員」として部署化(営業・対応・ナレッジ)|電話と足の営業をAIエージェントで武器化|現場で使える営業術を毎日発信|営業AIエージェント興味ある方はLINEへ👇
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鈴木@アナログ営業会社を100日後にAIで売上を300%にする人
@ai_300
2026.08.29 02:01
17歳がEC運営をここまで自動化する時代。 OpenClaw × Codexで販売フローを組んだ。 商品探しから発送処理までAIでつなげる。 👇 売れる候補を探し、商品ページや広告文も生成。 注文後は倉庫APIへ連携する設計。 「作業する人」より「仕組みを作る人」が強くなる。 具体的な流れは👇 まずOpenClawで AmazonやShopifyの商品情報を収集。 売れ筋や利益率などを基準に 販売候補を絞り込んでいく。 次にCodex側で 選んだ商品の販売工程を作る。 商品説明を書く。 価格設定に必要な処理を組む。 SEO用の情報を生成する。 さらに広告文や SNS投稿用の文章まで作る。 ここで終わらない。 販売後の処理まで APIでつなげている。 注文情報を受け取ったら 倉庫側のシステムへ連携。 発送に必要な情報を渡し 追跡番号の発行まで処理する。 そして売上データを 次の改善に戻す。 何が売れたのか。 どの商品を増やすのか。 広告予算をどう配分するのか。 この判断材料まで Codexで分析する構成。 つまり 商品リサーチ ↓ 商品ページ作成 ↓ 集客 ↓ 受注 ↓ 発送処理 ↓ 売上分析 ↓ 次の仕入れ判断 このループを AIエージェント中心に回している。 重要なのは 「AIに文章を書かせた」ことじゃない。 複数のツールとAPIをつないで 売上につながる業務フローそのものを 自動化している点。 もちろん実運用では 利益率や在庫、返品、広告費、 各サービスの規約確認も必要。 それでも仕事の単位が 「自分で作業する」から 「AIが動ける仕組みを設計する」へ 変わり始めているのがよく分かる。
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鈴木@アナログ営業会社を100日後にAIで売上を300%にする人
@ai_300
2026.08.28 23:31
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