AI時代の通販コンサルの選び方|採れない時代に専門人材を採用すべきか?|株式会社ルーチェ

採れない時代の通販経営

目次

まえがき|”優秀な人材を採れば勝てる”という前提が、もう壊れています

ChatGPTに「自社EC通販の売上を3倍にする戦略を作って」と打ち込めば、5秒で1万字の戦略レポートが返ってきます。

それも、それなりに筋の通った内容で、です。

ところが、です。

2026年現在、通販コンサルへの依頼は減るどころか、むしろ増え続けています。

理由は、たったひとつ。

AIが出すのは「正論」、コンサルが出すのは「あなたの会社で実行できる答え」だからです。

そして、ここから先が本題になります。

率直に申し上げると、勝ち残っていく通販事業者は、もうひとつ別の現実に気づき始めています。

それは、こういうことです。

優秀なマーケター、優秀なCRM担当者、優秀な広告運用者——彼らは、もうあなたの会社には来ません。

来ない、のです。

求人を出しても返事はありません。エージェントに頼んでも、年収1,000万円を提示しても、振り向いてもらえません。

これが、2026年の通販業界の現実です。

ところが、いまだに多くの経営者が、この前提に気づかずに動いています。

「優秀な人材を採れば、自社のマーケティングは強くなる」

そう信じて、採用予算を増やし、求人広告に金を投じ、面接を続けている。

ですが、そもそも採れないのです。

この大前提が崩れた瞬間、通販事業の戦い方は、根本から書き換えられます。

そして、ここに、AI時代の通販コンサルの本当の役割が見えてきます。

本記事では、流通総額3,800億円・421社を支援してきた株式会社ルーチェが、”採れない人材”を前提にしたAI時代の通販コンサル選びと、本当に依頼すべき10社を、ファネル設計士の視点でお伝えします。

そして、その判断基準として、私が25年間の現場経験から体系化した「西村式 通販11領域マップ®」と「3層モデル®」という2つの独自フレームをお見せします。

これは単なる比較記事ではありません。

私が25年間、通販業界の現場で見てきた風景の言語化です。

5分間だけ、お付き合いください。

序章|5秒で戦略が出る時代に、なぜ通販コンサルは消えないのか

私の元に、ある日、こんなメールが届きました。

「西村先生、もう通販コンサルは要らなくなる時代じゃないですか。ChatGPTで何でもできてしまうのに、なぜ先生のところに依頼が増え続けているのか、率直に教えてください」

差出人は、年商15億円規模のD2C通販企業の経営者でした。

正直なメールです。

そして、これは多くの経営者が口にしないだけで、内心では同じことを思っている問いでもあります。

私はこう返信しました。

「ChatGPTが出すのは”正論”です。私が出しているのは”あなたの会社で実行できる答え”です。そして、もうひとつ。今、本当に欠けているのは戦略ではなく、戦略を実行する人なのです」

この一行が、本書の出発点です。

戦略が無料になっても、通販事業は楽にならない。

むしろ、戦略が誰でも手に入る時代だからこそ、勝敗は「実行」で決まる。そして実行を担う人材は、もう市場に残されていない。

この残酷な現実から目を逸らさないこと。

そこから、AI時代の通販経営は始まります。

第Ⅰ部:診断編

第1章|採れない時代──”優秀な専門人材”は、もうあなたの会社には来ません

これは、好景気のせいではありません。構造変化です

「最近、人が採れなくて」

経営者と会うたびに、聞く言葉です。

そして、ほとんどの経営者は、こう続けます。

「景気が良くなれば、また採れるようになるだろう」

ところが、です。

これは、好景気のせいでも、給与が安いせいでもありません。日本の労働人口そのものが、2026年を境に決定的なフェーズに入ったのです。

2030年までに、日本のホワイトカラー労働者は約340万人不足するという試算があります。マーケティング、データ分析、CRM、広告運用——通販事業の中核を担う人材は、その不足のど真ん中にいます。

つまり、こういうことです。

「採れる時代」は、もう戻ってきません。

戻ってこない前提で、組織を組み直す必要があるのです。

通販業界は、人材難の最前線にいます

ここで、通販業界の現実を直視してみましょう。

通販事業の中核業務である「マーケティング・CRM・広告運用・データ分析」は、すべての業界が欲しがっている職種です。

商社、大手メーカー、外資系企業、コンサルティングファーム、ベンチャーキャピタル——あらゆるプレイヤーが、同じ人材を奪い合っています。

そして、年商10〜100億円規模の通販企業は、この奪い合いの中では、正直に言って勝てません。

待遇でも、ブランドでも、キャリア面でも、より大きな企業に負けます。

採用エージェントに払う紹介料は1人あたり300万円を超え、半年かけて採用した人材も、1年後には大手に引き抜かれてしまう。

これが、現場で起きている残酷な現実です。

私が支援してきた421社の経営者が、口を揃えてこう言います。

「西村先生、本当に欲しい人ほど来ないんですよ。来てくれるのは、まだ実力が定まらない若手か、何かしらの理由で大手を離れざるを得なかった人ばかりです」

そしてその後に続く言葉は、決まってこうです。

「でも、どこも同じだから、仕方ないですよね……」

仕方ない。

このひと言で、多くの経営者は、思考を止めてしまうのです。

それでも、戦略実行のスピードは落とせません

ここで、重要な問いが浮かびます。

人は採れない。ですが、市場は待ってくれません。

新しい広告フォーマットが出れば、すぐにテストしなければならない。競合が新商品を出せば、すぐにLPで対抗しなければならない。CRMの自動化を進めなければ、リピート率はじわじわと落ちていく。

実行のスピードは、止められないのです。

ところが、人は採れない。

では、どうすればよいのでしょうか。

ここで、経営者の前に、ふたつの選択肢が現れます。

選択肢A:諦める

「人が採れないなら、無理をしないことだ」と、現状維持を選ぶ。新しい広告も、新しい施策も、半年に1回のペースに落とす。リピート率は徐々に落ちる。売上は緩やかに下がる。

3年後、廃業を検討するか、安値で他社に売却することになります。

選択肢B:根本から組み直す

「人が採れない前提で、組織を再設計する」。

そして、この選択肢を選んだ通販事業者だけが、ある”新しい方程式”に辿り着いています。

その方程式が、本書の中核です。

第2章|AI時代の新しい方程式──AIエージェント×半分の人員×高速PDCA

ここからが、本書の中核です。

冒頭でお伝えした方程式を、もう一度書きます。

AIエージェントを社内に導入し、専門人材を半分にして、高速PDCAで戦う。

そして、ここで誤解してほしくないことがあります。

これは「コスト削減のために人を減らす」話ではありません。

「そもそも増やせないのだから、増やさない前提で勝ち切る」話です。

順序がまったく逆なのです。

 採れない前提で組み直すと、組織はこう変わります

中規模の通販企業(年商5〜30億円規模)の標準的な体制を見てみましょう。

旧来型の組織では、こう組まれていました。

役割人数年収目安年間人件費
マーケティング担当2名720万円1,440万円
CRM・LTV設計担当2名660万円1,320万円
LP制作ディレクター2名600万円1,200万円
広告運用担当1名720万円720万円
合計7名約4,680万円

これが、AI時代にはこう変わります。

役割人数年間人件費
マーケ担当(AIエージェント連携)1名720万円
CRM・LTV担当(AIエージェント連携)1名660万円
LPディレクター(AIエージェント連携)1名600万円
広告運用担当(AIエージェント連携)1名720万円
AIエージェント運用費約240万円
合計4名+AI約2,940万円

差額、年間1,740万円。

ところが、これは「節約」ではないのです。

そもそも7名は採れないのだから、4名で回す前提を作るしかない。そして4名で回すには、AIエージェントを正しく実装するしかない。

つまり、選択肢がそれしかないのです。

なぜ4名+AIが、7名より速いのか

ここが、本書で一番大事な箇所です。

通販事業の成否を決めるのは、戦略の質ではありません。

「PDCAを回した回数」です。

LPの改善案、メール文面のテストパターン、広告クリエイティブのバリエーション——これらを月に何本作れて、何本回せるか。それだけが、最終的な売上を決めるのです。

旧来型の組織では、7名で月20本のテストを回すのが限界でした。

なぜなら、企画も実行も承認も、すべて人を介していたからです。

ところが、AIエージェントを正しく実装した組織では、4名で月200本以上のテストを回せるようになります。

10倍のPDCA。

これが、AI時代の競争優位の本質です。

想像してみてください。

あなたの競合が月20本のLP改善をしている横で、あなたの会社が月200本回している。

3か月後、6か月後、両社の売上にどれほどの差がつくか。

これは、もはや努力で埋められる差ではありません。

ところが、9割の経営者がここで躓きます

「なるほど、AIエージェントを導入して、4名で200本回す体制を作ればいい」

そう思って、自社で実装に乗り出した経営者の9割が、3か月以内に挫折します。

理由は、単純です。

ChatGPTを使うことと、AIエージェントを業務に統合することは、まったく別の能力だからです。

ChatGPTで広告文を書かせるのは、誰でもできます。

しかし、「広告運用→効果測定→改善案生成→次のテスト投下」という一連の流れを、AIエージェントが自律的に回せるように設計するのは、まったく次元の違う話です。

そして、この実装を独力でやろうとすると、ほぼ確実に挫折します。

なぜなら、AIエージェントを業務に組み込むには、3つの能力が同時に必要だからです。

  • 通販事業の業務フロー全体を設計できる力(経営)
  • AIにどこまで任せるかを判断できる力(業務設計)
  • AIに正しい指示を出し、出力を評価できる力(プロンプト+実装)

これら3つを、社内に揃えるのは、もはや不可能に近いのです。

なぜなら——「人が採れない」のだから。

ここで初めて、AI時代の通販コンサルの本当の役割が立ち上がってきます。

戦略を出してくれる人ではなく、AIエージェントの実装を伴走してくれる人。

これが、2026年以降のコンサルの定義です。

ところで、通販事業は11の領域に分解できます

ここで、いったん大きな視点に戻ります。

「組織を3層に分けて、AIに実行を任せる」と申し上げてきました。

ですが、その前に、もうひとつ大事な前提があります。

そもそも、通販事業とは何か。

これを正しく理解しないと、「どの業務をAIに任せ、どの業務に人を集中させるか」の判断が、現場でできません。

私は、通販事業を11の領域に分解しています。

これを「西村式 通販11領域マップ®」と呼んでいます。

レイヤー領域
顧客接点①広告流入設計/②商品ファネル化/③CRM・優良顧客化/④ファンマーケティング
事業基盤⑤商品開発・ブランド設計/⑥数字・KPI設計
オペレーション⑦物流・受注体制/⑧コールセンター・CS設計/⑨薬機法・景表法・特商法
経営基盤⑩組織・人材・AIエージェント/⑪収益・財務設計

11個も並ぶと、最初は圧倒されるかもしれません。

ですが、ここに通販事業の本質が詰まっています。

多くの経営者は、このうち①〜④の「顧客接点」だけを議論しがちです。

「もっと広告を強化しよう」「リピート率を上げよう」「ファンを増やそう」——会議で語られるのは、ほぼこの4領域です。

ところが、です。

通販事業が3年以内に倒れる原因の8割は、⑤〜⑪の”地味な領域”にあります。

商品開発(⑤)で差別化できていないのに、広告(①)にお金を投じている。

数字(⑥)が見えていないのに、CRM施策(③)を打っている。

物流(⑦)が詰まって、ファン化(④)どころではなくなる。

薬機法(⑨)違反で、せっかく作ったLPが全部使えなくなる。

組織(⑩)が崩壊して、戦略がまったく実行されない。

キャッシュフロー(⑪)が回らず、ある日突然倒産する。

これが、私が421社を見てきて確信している現実です。

AI時代の通販経営とは、この11領域すべてに目を配りながら、3層モデル®で組織を組み直すことなのです。

そして、ここからが本書のクライマックスになります。

11領域を、3層モデル®でどう組み直すか——その全体像を、次章でお見せします。

第Ⅱ部:設計編

第3章|西村式 AI時代の通販3層モデル®

前章でお伝えした「西村式 通販11領域マップ®」を、組織側からどう設計するか。

それが、本章でお伝えする西村式 AI時代の通販3層モデル®です。

通販事業を「3つの層」に分解する

通販事業の中で行われている業務は、よく見ると、3つの層に分解できます。

【第1層:実行層】

広告配信、メール配信、レポート作成、データ集計、初稿コピー作成、KPIモニタリング——こうした”判断を伴わない反復業務”が、ここに該当します。

【第2層:判断層】

戦略の修正、コピーの最終決裁、企画の方向性決定、施策の優先順位付け、予算配分——”経験と判断が必要な業務”が、ここに該当します。

【第3層:ファン化層】

ブランドの世界観、創業者の哲学、顧客との対話、ストーリーテリング、長期的な顧客関係——”人にしか作れない関係性”が、ここに該当します。

それぞれの層を、誰が担当するか

ここからが本題です。

旧来型の組織では、優秀な人材がこの3層を全部やろうとしていました。

優秀なマーケターを採用して、実行も判断もファン化も任せる。

ところが、優秀な人材は採れない。採れたとしても、実行作業に多くの時間を取られて、判断やファン化に手が回らない。これでは勝てるはずがありません。

そこで、3層モデルは、こう組み直します。

担当役割
第1層:実行層AIエージェント反復業務を24時間自動で回す
第2層:判断層半分に絞った専門人材戦略修正・最終決裁に専念する
第3層:ファン化層経営者・ブランドの顔顧客との関係性を直接育てる

つまり、こういうことです。

AIに実行を任せ、人は判断に専念し、経営者はファン化に時間を使う。

これが、人材難の時代に勝ち残る、唯一の組織設計です。

なぜこのモデルが、AI時代の最適解なのか

理由は、3つあります。

理由①:採れない人材を諦める前提で組まれている

第1層をAIに任せることで、専門人材の必要数が半減します。「7名揃わないと回らない組織」から、「4名で200本回す組織」へと書き換わります。

「人が採れない」という前提から逆算した設計だからこそ、現実に機能するのです。

理由②:判断業務に専門人材を集中させられる

旧来型の組織で、最も無駄遣いされていたのは「優秀な人材が反復業務に時間を取られている」ことでした。

採用に半年かけ、年収700万円を払って獲得したマーケターが、毎日のレポート作成と広告入稿で1日の半分を消費している。これほどの無駄はありません。

3層モデルでは、第1層をAIが担うことで、専門人材は第2層の判断業務に100%の時間を使えるようになります。

理由③:経営者がファン化に集中できる

これが、3層モデルの最大の価値です。

通販事業の最終的な勝敗は、商品力でも広告でもなく、「顧客との関係性」で決まります。

そしてこの関係性は、AIにも、専門人材にも、作れません。

経営者本人が、顧客と直接対話し、世界観を語り、哲学を伝え続けることでしか、生まれないのです。

ところが、ほとんどの経営者は、第1層と第2層の業務に追われて、第3層に時間を使えていません。

3層モデルは、経営者を第3層に解放するための設計でもあるのです。

これが、私が提唱してきたベルトコンベア理論®の進化形です。

ベルトコンベア理論®は、顧客が新規→リピート→VIP→ファンへと自動的に移行していく仕組みを設計するものでした。

3層モデル®は、その仕組みを「採れない時代」に持続可能にするための、組織側の設計です。

両輪が揃って初めて、AI時代の通販経営が完成します。

第4章|AI時代に通販コンサルを選ぶ7つの基準

ここまでお伝えしてきた「11領域マップ®」と「3層モデル®」を、社内だけで実装するのは、ほぼ不可能です。

なぜなら、「人が採れない」のだから。

だからこそ、伴走してくれるコンサルを選ぶ必要があります。

そして、ここまで読み進めてきたあなたは、もう気づいているはずです。

AI時代に必要な通販コンサルは、「戦略を出してくれる人」ではない。

「11領域マップ®と3層モデル®を一緒に実装してくれる伴走者」です。

では、そういうコンサルを、どう見極めればよいのか。

私が提案する7つの基準を、お伝えします。

基準①:実行を伴走できるか

最も重要な基準です。

戦略を提案するだけのコンサルは、AI時代にはもう価値が薄くなりました。

なぜなら、戦略はChatGPTでも出せるからです。

選ぶべきは、戦略を提案した上で、社内の実行担当者と一緒に手を動かしてくれるコンサルです。週次の定例ミーティングで、KPIを見ながら、施策の修正までやってくれるかどうか。

この点を、契約前に必ず確認してください。

基準②:自社の業態に特化しているか

通販事業と一口に言っても、業態はまったく違います。自社EC(D2C)/単品リピート通販(健康食品・化粧品)/モール通販(楽天・Amazon・Yahoo)/BtoB通販。これらは、勝ち筋もKPIも組織設計も、すべて異なります。

「ECなら何でもできます」と言うコンサルは、逆に危険です。汎用的なノウハウしか持っていない可能性が高い。

自社の業態で、具体的な支援実績が複数あるかを、必ず確認してください。

基準③:CRM・LTV設計の知見があるか

新規獲得広告の最適化は、AIによって急速に汎用化しています。

差がつくのは、リピート設計、CRM、LTV最大化——つまり、新規顧客をリピーターに、リピーターをVIPに、VIPをファンに変えていく設計です。

ここはAIには設計できません。なぜなら、顧客の感情の流れを設計する仕事だからです。

CRMの具体的な事例を持っているコンサルかどうか。LTVを2倍3倍に伸ばした実績があるかどうか。ここを見抜いてください。

基準④:ファン化スキームを持っているか

これは基準③の延長線上にあります。

通販事業の長期的な利益は、ファン顧客から生まれます。

新規顧客の獲得コストは年々上がり続け、もはや初回購入だけでは赤字です。2回目、3回目、5回目、10回目と購入してくれる顧客がいて初めて、利益が出る構造になっています。

そのファンをどう作るか。具体的なスキームを持っているコンサルだけが、AI時代に価値を出せます。

私の場合はベルトコンベア理論®として体系化していますが、各社それぞれの方法論があるはずです。「ファン化」という言葉を、抽象論ではなく具体論で語れるかどうかを確認してください。

基準⑤:AIエージェント実装の経験があるか

これが、AI時代に新しく加わった基準です。

AIエージェントを業務に組み込んだ実績があるコンサルかどうか。これを判断するには、こう質問してみてください。

「御社の支援先で、AIエージェントを導入して、専門人材を半減させた事例はありますか?」

明確な事例を3つ以上挙げられるコンサルは、本物です。

「これから取り組む予定です」「研究中です」と答えるコンサルは、まだ早い。

基準⑥:実績の数字が公開されているか

支援社数、流通総額、リピート率改善実績、LTV向上率——これらの数字が、公式サイトで公開されているかを確認してください。

数字が出せないコンサルは、出せない理由があります。

私の場合は、支援実績421社、流通総額3,800億円超を公開しています。

数字を公開できるかどうかは、覚悟と自信の表れです。

基準⑦:経営者本人が動くか/チーム制か

最後の基準です。

営業担当と実行担当が違う会社は、要注意です。

営業の場では「経験豊富な代表が直接担当します」と言われていたのに、契約後に出てきたのは経験の浅い若手だった——これは、本当によくある失敗パターンです。

契約前に、必ず聞いてください。

「実際に手を動かしてくれるのは、誰ですか?その方と、契約前に話せますか?」

この質問に明確に答えられないコンサルは、選ぶ価値がありません。

7つの基準・チェックリスト

#基準確認方法
実行を伴走できるか週次定例の有無、施策修正の実例
自社業態に特化しているか同業態の支援実績3件以上
CRM・LTV設計の知見LTV2倍以上の改善事例
ファン化スキームを持つか体系化された方法論の名称
AIエージェント実装の経験人員半減の具体事例3件
実績数字の公開公式サイトでの数字の明示
経営者本人が動くか契約前の担当者面談

この7つを満たすコンサルだけが、AI時代の伴走者として機能します。

そして次章では、この基準で評価した、おすすめの通販コンサル10社をお伝えします。

第Ⅲ部:選択編

第5章|通販コンサル10社徹底比較【2026年最新】

ここからは、AI時代の7つの基準で評価した、通販コンサルおすすめ10社をご紹介します。

各社それぞれに強みと特化領域があります。自社の業態と課題に最も合うパートナーを、見極めてください。

株式会社ルーチェ|D2C・単品リピート特化|3層モデル®でAI時代のファン化を設計

項目内容
所在地東京都中央区銀座8-17-5
代表西村公児
支援実績421社・流通総額3,800億円超
得意領域自社EC(D2C)、単品リピート通販、CRM設計、ファン化、AIエージェント実装
料金30分無料相談/6か月コンサル¥1,155,000/年間プロジェクト¥1,980,000(税込)

弊社の特徴を、率直にお伝えします。

最大の強みは、ベルトコンベア理論®と西村式 通販11領域マップ®・3層モデル®という、独自に体系化した方法論を持っていることです。

代表の西村は、年商600億円規模の大手通販企業で16年間、販売企画から債権管理までを経験してきた現場上がりの人間です。机上の戦略ではなく、現場で実装した経験を、そのままコンサルに反映させています。

D2C・単品リピート通販のCRM設計とファン化スキーム構築では、業界トップクラスの実績を持っていると自負しています。

特に、AIエージェントを活用した「半分の人員で月200本のPDCAを回す体制」の構築支援は、2026年から本格的に提供しているサービスです。

こんな企業におすすめ

  • D2C・単品リピート通販で年商5億円〜100億円規模
  • 専門人材の採用に苦戦している
  • リピート率を抜本的に改善したい
  • AIエージェントの実装を検討している

公式サイト:https://luce-consulting.com/

株式会社Venture Ocean|D2Cマーケティング|調査ベースの戦略立案

D2Cマーケティングと新規事業立ち上げに特化したコンサル会社です。代表は株式会社I-neで「YOLU」ブランドを1年で売上70億円に伸ばした実績を持ちます。

調査と分析を起点とした戦略立案が強みで、新規事業の累計黒字化を平均1年以内で実現する成果を出しています。

こんな企業におすすめ

  • これからD2Cブランドを立ち上げたい
  • データドリブンな意思決定を重視する
  • 新規事業の早期黒字化を目指す

EC-Consulting Japan株式会社|Yahoo!ショッピング特化|運営代行も対応

ECサイトの制作から運営・集客までワンストップで対応する通販コンサルティング会社です。Yahoo!JAPANコマースパートナー認定企業として、Yahoo!ショッピングBest Store Awardsを受賞しています。

取引社数は累計500社以上。小売業からスタートしてEC事業の現場で成果を出してきた実績が強みです。

こんな企業におすすめ

  • Yahoo!ショッピングを主戦場にしたい
  • ECサイト構築から運営まで一括で任せたい

株式会社YUGETA ECコンサルティング|楽天市場特化

楽天市場のコンサル現場で結果を出し続けたプロが集う会社で、楽天市場のEC戦略に特化しています。

効率的なプロモーションと売れる商品の育成に強みがあり、月額費用を自由に設定できる柔軟な料金体系が特徴です。

こんな企業におすすめ

  • 楽天市場で売上を伸ばしたい
  • 中小規模で予算が限られている

アートトレーディング株式会社|運営代行統合型

ECサイト作成から在庫管理、物流まで支援してくれる運営代行統合型の会社です。コンサルプランは「EC運営サポートプラン」「EC育成コンサルプラン」の2種類が用意されています。

社内にECのプロを育成することで、継続的な売上拡大を実現する設計です。

こんな企業におすすめ

  • 運営業務を丸ごと任せたい
  • 社内にECプロを育成したい

株式会社いつも|大手通販向け総合コンサル

通販・EC事業の総合コンサルとして大手企業からの依頼が多い会社です。マーケティング、サイト構築、運営代行まで幅広いサービスを展開しています。

こんな企業におすすめ

  • 年商50億円以上の大手通販企業
  • 総合的な支援体制を求める

StockSun株式会社|フリーランス活用型

社内競争率日本一を謳う会社で、上位1%のEC/D2Cコンサルタントのみが提案できる仕組みです。コンサルタントの指名・変更ができ、複数名からのコンペ提案も可能です。

こんな企業におすすめ

  • コンサルタントを自分で選びたい
  • 複数の提案を比較検討したい

株式会社これから|AI自動集客ツール活用

過去に3,000社以上との取引実績があり「公開後すぐに売れるサイト」として定評があります。自動集客ツール「AdSIST」を利用すれば、低コストで集客が可能です。

こんな企業におすすめ

  • ECサイトを始めたばかり
  • 自動化ツールで効率的に集客したい

株式会社Proteinum|Amazon・楽天出身者集団

Amazon・楽天ブランド出身のスタッフで構成されたEC事業に強い通販コンサルティング会社です。これまでの売上増加率は平均300%以上、顧客満足度93.5%を達成しています。

こんな企業におすすめ

  • Amazon・楽天モールで売上を伸ばしたい
  • 出身者ノウハウを活用したい

薬事法ドットコム(株式会社総合医科学研究所)|単品リピート+薬機法特化

健康食品・化粧品の単品リピート通販で、薬機法対応も含めた支援を提供する会社です。薬機法の専門知識を持つ強みがあります。

こんな企業におすすめ

  • 健康食品・化粧品の単品リピート通販
  • 薬機法対応に不安がある

比較表(一覧)

会社名得意業態AI時代対応伴走力おすすめ規模
ルーチェD2C・単品リピート5〜100億円
Venture OceanD2C・新規事業1〜30億円
EC-Consulting JapanYahoo!特化1〜10億円
YUGETA楽天特化1〜10億円
アートトレーディング運営代行統合5〜50億円
いつも大手向け総合50億円以上
StockSunフリーランス型1〜30億円
これから自動化ツール〜5億円
Proteinumモール特化5〜50億円
薬事法ドットコム健康食品・化粧品5〜50億円

10社それぞれに、得意領域と適合規模があります。

「どこが一番いい」という議論は、本質的にはありません。あるのは、「あなたの会社の業態と規模に、どこが最も適合するか」という選択だけです。

第6章|依頼前に準備すべき5つのこと

通販コンサルへの依頼を検討するなら、契約前に5つのことを準備してください。

これがないと、コンサル側も的確な提案ができず、結果として高い費用を払って成果が出ない、という最悪のパターンになります。

準備①:直近12か月の数字

売上推移、CPO(顧客獲得単価)、LTV(顧客生涯価値)、リピート率(F2転換率、F3転換率)、月次の広告費——これらを最低12か月分、Excelにまとめてください。

数字がないと、課題の特定ができません。

準備②:顧客台帳

どんな顧客が、いつ、何回、いくら買ったか。これを把握できる顧客台帳を整備してください。

顧客台帳のないコンサル契約は、ほぼ確実に失敗します。

準備③:解決したい課題の優先順位

経営者の頭の中には、「あれもこれも」という課題が山積しているはずです。

その中から、最重要の3つを選んでください。

「3年後に廃業するか、勝ち残るか」を決める課題は何か。それを特定するだけで、コンサルとの議論の質が劇的に変わります。

準備④:投資可能な予算と期間

「とりあえず話を聞いてから決める」では、コンサル側も具体的な提案ができません。

「6か月で500万円まで」「1年で1,000万円まで」など、具体的な枠を決めて伝えてください。

予算の大小ではなく、明確に決まっているかどうかが重要です。

準備⑤:社内の意思決定者と実行担当者の特定

最後に、コンサル契約後に「誰が意思決定し、誰が実行するか」を明確にしてください。

経営者だけが盛り上がっても、社内に実行担当者がいなければ、戦略は紙切れに終わります。

逆に、実行担当者を巻き込まずに進めると、現場が反発して、プロジェクトが頓挫します。

第7章|よくある質問(FAQ)

Q1. AI時代でも、通販コンサルは本当に必要ですか?

率直にお答えします。

戦略立案だけが目的なら、不要です。

ChatGPTで十分な答えが出ます。

ですが、「採れない人材を前提に、AIエージェントを実装し、3層モデル®で組織を再設計する」のが目的なら、コンサルは不可欠です。

これは独力では、ほぼ実装できません。

Q2. 月20万円のコンサルと月100万円のコンサル、何が違いますか?

費やす時間と、伴走の深さが違います。

月20万円のコンサルは、月1〜2回のミーティングと電話相談が中心です。アドバイスは受けられますが、実行は自社で行います。

月100万円のコンサルは、週次定例で施策を一緒に動かし、現場の意思決定にも関与します。実行レベルでの伴走が含まれます。

「人が採れない」前提なら、後者を選ぶべきです。

Q3. ChatGPTで戦略を出すのと、コンサルに頼むのは何が違いますか?

ChatGPTは「正論」を出します。

コンサルは「あなたの会社で実行できる答え」を出します。

正論と実行可能な答えは、まったく別物です。これが、AI時代になってもコンサルが消えない理由のすべてです。

Q4. 売上規模が小さいのですが、依頼するのは早いですか?

年商1億円未満であれば、まずは事業分解チェックリスト(無料)と30分無料相談から始めることをおすすめします。

そこで方向性が定まってから、6か月コンサルや年間プロジェクトに進む流れが、最も無駄がありません。

Q5. 契約後に成果が出なかった場合、どうなりますか?

契約前に、必ずこう聞いてください。

「3か月後の中間レビューで、想定通りの成果が出ていなかった場合、どうなりますか?」

この質問に明確に答えられるコンサルだけが、本物です。

弊社の場合は、3か月ごとに成果を検証し、必要に応じて契約内容の見直しを行います。

Q6. 楽天モール特化のコンサルとD2Cコンサルは、併用できますか?

可能ですが、必ず役割分担を明確にしてください。

モールはモール特化のコンサル、D2CはD2C特化のコンサル、と棲み分ける形が現実的です。両方を一社に求めると、どちらも中途半端になります。

Q7. AI時代の通販で、成功している企業の共通点は何ですか?

3つあります。

①採れない人材を前提に、AIエージェントを早期実装している

②経営者本人がファン化(第3層)に時間を使っている

③月200本以上のPDCAを回せる体制を持っている

この3つが揃った企業は、間違いなく勝ち残ります。

終章|採れない時代の経営者へ

ここまで読み進めてくださった方に、最後にひとつだけ、お伝えしたいことがあります。

通販事業の経営者であるあなたが、いま直面している「人が採れない」という現実は、あなたの会社だけの問題ではありません。

日本の通販業界全体の、構造的な問題です。

ところが、ここからが分かれ道になります。

「仕方ない」と諦めて、現状維持を続ける経営者と、

「採れない前提で、組織を組み直そう」と決断する経営者。

3年後、両者の売上には、取り返しのつかない差がついています。

そして、もうひとつ。

AIエージェントを実装した組織と、しなかった組織の差は、人員数では埋まりません。

月200本のPDCAを回せる組織に、月20本の組織が追いつくことは、もう不可能なのです。

つまり、あなたが今、何を選択するかで、5年後の会社の姿は決まります。

私が25年間、通販業界で見てきて、ひとつ確信していることがあります。

それは、勝ち残るのは、最も賢い経営者ではなく、最も早く決断した経営者である、ということです。

頭の良さでも、資本の大きさでもありません。

「現状を変える」と決断し、最初の一歩を踏み出した経営者だけが、勝ち残ってきました。

そして、その最初の一歩は、誰かに伴走してもらう方が、圧倒的に早く、確実です。

ChatGPTにできるのは、戦略の提示だけです。

組織の変革は、人が伴走しなければ、絶対に起きません。

最初の一歩は、「自社の現在地を知る」ことから

ここまでの長い文章を読んでくださったあなたに、いきなり高額のコンサル契約をおすすめするつもりはありません。

勝ち残る経営者がまず最初にやるべきは、「自社の現在地を、客観的に把握すること」です。

そのために、弊社では2つのステップをご用意しています。

【ステップ1】西村式 通販11領域マップ®|事業分解チェックリスト(無料)

本記事の中で何度かご紹介してきた「西村式 通販11領域マップ®」。

ここまで読み進めてくださった方は、こう感じているはずです。

「11領域のうち、自社はどこに穴があるんだろう?」

「3層モデル®で組み直すといっても、まずどこから手をつければいいんだろう?」

この問いに、感覚ではなく数字で答えるためのツールを、弊社では無料で公開しています。

それが、「事業分解チェックリスト」です。

33問の設問にお答えいただくだけで、以下が即座に可視化されます。

  • 11領域それぞれの「あなたの事業の達成度」(5段階評価)
  • 3層モデル®における「最も穴のあいている領域」
  • 総合スコアによる「経営の現在地」(4段階評価)
  • 優先的に着手すべき3領域の自動抽出

記入時間は10〜15分。Excelファイルでダウンロードでき、自動採点・レーダーチャートで結果が表示されます。

11領域マップ®(再掲)

レイヤー11領域
顧客接点①広告流入設計/②商品ファネル化/③CRM・優良顧客化/④ファンマーケティング
事業基盤⑤商品開発・ブランド設計/⑥数字・KPI設計
オペレーション⑦物流・受注体制/⑧コールセンター・CS設計/⑨薬機法・景表法・特商法
経営基盤⑩組織・人材・AIエージェント/⑪収益・財務設計

▼ チェックリストのダウンロードはこちら(無料・メールアドレス登録)

https://luce-consulting.com/checklist

【ステップ2】30分・無料経営相談(オンライン)

チェックリストを記入した方限定で、株式会社ルーチェ代表 西村公児が直接対応する「30分・無料経営相談(オンライン)」をご提供しております。

この30分で、

  • ご記入いただいた診断結果をベースに、最も弱い3領域に絞ってロードマップをお伝えします
  • AIエージェント導入と3層モデル®実装の現実的な進め方をお見せします
  • 6か月後・12か月後・3年後の到達点を一緒に描きます
  • ご相談後の押し売りは一切いたしません(弊社では行いません)

なぜ「無料」でご提供するのか

正直に申し上げます。

私が直接対応する30分は、本来であれば対価をいただくべき時間です。

ですが、弊社が3層モデル®で支援するのは「採れない時代の通販経営」を本気で変える覚悟のある経営者のみです。

事業分解チェックリストを記入された方は、その時点で「自社の現状を客観的に見る覚悟がある経営者」です。

そういう方とだけ話したいので、入口を無料にしているのです。

ふらっと話を聞きに来る方には、申し訳ありませんがご対応できません。

ご相談からコンサル契約までの流れ

STEP内容詳細
1チェックリストDLメールアドレスをご登録いただき、Excelをダウンロード(無料・10〜15分)
2ご記入33問にご記入いただき、自動で診断結果が表示されます
3無料相談予約自動返信メールから、30分無料相談をご予約いただきます(オンライン)
430分相談西村公児が直接対応。診断結果をベースに、ロードマップをお伝えします
5ご判断ご相談後、必要であれば6か月コンサルや年間プロジェクトをご提案します

3年後、勝ち残っているかどうかの分岐点は、今この瞬間にあります

「人が採れない」という現実は、どれだけ目を逸らしても消えません。

ですが、これを前提に組織を組み直すと決断するだけで、3年後の景色は劇的に変わります。

決断するのは、あなたです。

弊社にできるのは、その決断を支える「客観的な現在地の可視化」と「具体的なロードマップの提示」だけです。

ですが、この2つが揃えば、決断は驚くほど明確になります。

まずは無料の事業分解チェックリストから、最初の一歩を踏み出してください。

事業分解チェックリスト ダウンロード

11領域マップ®で自社の現在地を10分で診断(無料)

30分・無料経営相談

西村公児が直接対応/チェックリスト記入者限定