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店舗経営ど素人だけど、生成AIとSNSで赤字店を黒字に。(JAPAN AX Player AW...

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November 05, 2026
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店舗経営ど素人だけど、生成AIとSNSで赤字店を黒字に。(JAPAN AX Player AWARD 2026 ピッチ資料)

2026年11月1日のJAPAN AX Player AWARD 2026 ピッチコンテストで発表した資料です。人口6,859人の久米島で、創業60年超の文具店「菊文具」を生成AIとSNSで再建した取り組みをまとめています。合同会社PLUCK 石坂達

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November 05, 2026

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  1. 失敗①∕3 データがなかった 店のデータを持たない⽣成AIは、⼀般論しか返さない。 Airレジを導⼊し、「分析官」にする。 うまくいかなかったこと 学んだこと 打ち⼿ 感覚で店を回していた。「なんとなく売れ そう」で仕⼊れ、⽣成AIに聞いても店の データがないので「市場は空いている」と

    データがなければ、どんなに賢くても店の ことは分からない。 Airレジを導⼊。商品の登録‧加⼯‧クレ ンジングという作業は、⽣成AIも使いなが ら根性で実施。 ⼀般論で断定する。 ⽣成AIの賢さは、持っているデータの分だ →仕⼊れのムラ、失敗 け。売上を伸ばす前に、「データありきの 経営」を実現する 不良在庫の処分ができない ‧売れる商品、売れない商品が実データを もとに判断できる→仕⼊れの議論ができる ように。 (ex あの⼈が買ってくれるから) ‧週次で⽣成AIがレポートを出し、PDCA を⾼速化。ダッシュボードで経営状態とタ スクをチェック まずは「エビデンスありきの経営」から。
  2. 失敗②∕3 ナレッジがなかった ナレッジがない⽣成AIは、東⼤卒の新卒。 観点と採点表を渡して、「審査員」にする。 うまくいかなかったこと 学んだこと 打ち⼿ 質の⾼いアウトプットを出すナレッジがな い状態で、「どうしたら売上が上がるか」 をアイデア出しさせた。

    頭はいいが、現場を知らない。「絶対売れ ます」は机上の空論。ナレッジのない⽣成 AIの断定を信じると失敗する ⽣成AIは出⼒を⾃分で採点して直す 「審査員」として使う。 ‧「希少在庫をメルカリで。絶対売れま ‧⾃分のビジネス、状況に刺さるノウハウ す」→1個も売れず ‧「3⽉の卒業ギフト。絶対売れます」→ をスキル化 ‧ランチェスター戦略 ⽬標の2割 ‧エフェクチュエーション ‧プロセスエコノミー ‧100点満点の採点表を渡し AIと⼀緒に⼿直ししていく リール動画は最⾼25.2万再⽣。意思決定の質も上がった。
  3. 失敗③∕3 ⽣成AIを使うことに、躍起になっていた 速い‧安いは⽣成AIでいい。 「つながりたい」「応援したい」は、⼈にしか作れない。 うまくいかなかったこと 学んだこと 打ち⼿ ⽣成AIの⽣成物を前に出した。 ‧AI画像で「こんなのあったらやりた い?」とSNSで商品検証→印象が悪すぎて

    ⽣成AIは情緒的価値を届ける能⼒は「最 低」。前⾯に出してはいけない ⽣成AIは裏⽅で、分析と採点。表に出るの は、実物の写真と店主の顔と声。そして、 ⼈に頭を下げた。 検証にならず ‧速い‧安いは⽣成AIでいい ‧SNSとECの⾃動投稿→AI製とバレて「⼿ 抜き」感が伝わる ‧でも「応援したい」「この⼈から買いた い」は⼈が前に出ないとつくれない ‧AIが店番をする「AIきくばあ」→島の⼈ ‧商⼯会のアドバイザー制度に申し込み、 店に来てもらって経営指導を受けた→ディ スプレイや導線が改善され売上UP 10⼈中10⼈が反対 ⽣成AI活⽤にこだわらない ‧事務を⽣成AIに任せて浮いた⼈の時間 ‧その間、⼈に相談することも、営業に⾏ ‧⼈が得意なことは⼈がやる。アナログで を、⼈にしかできない接客に回す くことも、おろそかにしていた いいから成果を出す ‧店に⽴つ、お客様と話す、店の周りを歩 く、観察する、営業する 「⽣成AIの仕事は嫌われる」。なので、⼈が前に⽴つ