返品商品に悩むEC店が、生成AIで再販判定を始めるまで

夕方五時のEC倉庫に、低い機械音が響いていた。フォークリフトが通り過ぎるたび、検品台の横に積まれた返送箱が、かすかに揺れた。真帆は袖をまくり、いちばん上の箱から伝票を一枚はがした。

伝票には「サイズが合わない」と書かれていた。真帆は箱を開け、商品を取り出し、表面の傷、布の汚れ、付属品の数を順番に確かめた。最後に、開封された跡と使用感がないかを指先でそっと確認する。

「次は、イメージと違う、か」

小さくつぶやいて、真帆は新しい伝票を見た。その隣には「注文を間違えた」、さらに下には「不具合がある」と書かれている。理由は一つではないし、箱の中の状態も一つずつ違っていた。

真帆は白いシャツを手に取った。商品名は同じでも、伝票の色はネイビーで、サイズはMだった。商品棚の写真を見れば似ているが、在庫上は、ネイビーのMとベージュのLは別の商品である。

「商品名だけで戻したら、違う場所に入れてしまいますね」

向かいの台でラベルを貼っていた誠一が、顔を上げた。真帆はうなずき、シャツのタグにある番号を画面へ入力した。

「この番号がSKUです。商品を見分ける番号で、色やサイズまで含めて管理しています」

誠一はそう言いながら、別の箱を開けた。中には同じ商品名のボトルが二本あったが、片方は500ミリリットル、もう片方は1リットルだった。容量が違えば、在庫では別のSKUになる。

真帆の台には、確認途中の商品が増えていた。外箱に小さなへこみがあるもの、充電ケーブルが見当たらないもの、試着したような跡があるものもある。売り場へ戻せる品なのに、確認が終わらなければ在庫には戻せない。

反対に、見落とした傷や付属品の不足を抱えたまま再販すれば、次のお客さまに届いてしまう。真帆は一つの箱を前に、手を止めた。

「これは、どの商品から先に見ればいいんでしょう」

倉庫の返品は、真帆一人の手際だけでは追いつかない規模になっていた。ECの返品率は4〜10％ほどに達することがあり、Recustomerが示す2023年平均も6.61％だった。物流での破損や誤出荷、商品の不具合、サイズ違いや注文ミスなど、返品にはいくつもの理由が重なっている。

その数字を思い出しながら、真帆は伝票を箱の横へ並べた。返品を受け取ってから、検品し、在庫を直し、必要なら値下げするまでに時間がかかるほど、売り場へ戻せる商品も眠ったままになる。

「まだ午前中に届いた箱を見ています」

真帆が言うと、誠一は積み上がった箱を見つめた。倉庫の壁時計は、出荷の締め切りが近いことを静かに知らせている。

「どの商品から見れば、売り場に戻すまでの時間を短くできるだろう」

誠一の声は、機械音の中でもはっきり聞こえた。真帆は、伝票の理由と検品結果が別々に置かれていることに気づいた。

返品理由は紙の伝票にある。商品の色やサイズ、容量は商品マスタにある。注文情報は別の画面にあり、いま何個売れるかは在庫画面を開かなければ分からない。

「もし、これを一緒に見られたら……」

真帆は、開いた箱の中を見た。返品理由と商品の状態、商品マスタ、注文情報、在庫情報をつなげれば、再販できそうな商品を先に見つけられるかもしれない。生成AIに候補を出してもらい、最後は真帆たちが実物を確かめる方法なら、作業の順番を変えられそうだった。

そのとき、倉庫の入口から新しい箱が運ばれてきた。箱の側面には、赤い返品ラベルが貼られている。真帆はペンを置き、誠一と顔を見合わせた。返品商品の再販判定と、検品の優先順位を考える小さな試みが、静かに動き始めた。

試験導入した生成AIが、返品商品の判定画面に「再販候補」と表示した。真帆が在庫登録ボタンに手を伸ばしたとき、商品コードの赤い表示が画面の隅で点滅した。

午後三時、倉庫の奥では台車の車輪が小さく鳴っていた。誠一は検品台の横にノートパソコンを置き、返品理由と検品メモを新しい画面へ読み込ませていた。真帆は箱を開け、白い緩衝材をそっと持ち上げた。

「外箱に傷があるが本体は未使用。付属品はそろっている。返品理由は、イメージと違う」

真帆が読み上げると、誠一は入力欄を確認した。今回は色や容量まで手で書き足さず、商品名の欄だけを選んで送信した。試験の初日で、手間を減らせるか見たかった。

画面の中央に、淡い青色の枠が浮かんだ。AIはメモの「本体は未使用」と「付属品はそろっている」を拾い、商品名の一致も確かめたらしい。

「再販候補。検品優先度、高」

誠一の声が少し弾んだ。真帆も画面をのぞき込んだ。いつもなら棚の在庫を探し、販売中の商品ページを開き、返品品と照らし合わせる作業に時間がかかる。今日はその手前まで、すっと進んだ。

「これなら、売り場に戻せるものを先に見られますね」

真帆が言った。誠一はうなずき、在庫登録の欄を開いた。登録すれば、倉庫の在庫数が変わり、商品は再び注文を受けられる状態になる。

そのとき、真帆の指が止まった。箱の側面に貼られたバーコードを、手元のスキャナーで読み取る。画面に出たコードと、判定画面に表示されたコードの末尾が違っていた。

「誠一さん、この商品コード、合っていません」

誠一は椅子を引き寄せた。判定画面には、同じ商品名の白い商品写真が出ている。けれど返品箱の中にあったのは、薄い青色の本体だった。さらに、画面の商品は単品表示なのに、箱には替え部品が二つ入っていた。

真帆は商品ラベルを見直した。返品データのコードは、注文時の明細に記録されたものだった。在庫システムで同じ商品名を検索すると、別のコードが三つ並んだ。色違い、容量違い、そしてセット内容違いだった。

「名前は同じなのに、別の商品なんですね」

「そうだ。商品を見分ける番号がSKUだ。名前だけでは、棚の場所も在庫数も決められない」

誠一は画面を切り替えた。商品マスタ、つまり商品の正式な名前や色、容量、セット内容を管理する台帳は、別の場所に保存されていた。返品データは受注システムから届いていたが、その台帳とは自動でつながっていなかった。在庫システムも、商品コードを照合する前に商品名を表示する設定になっていた。

誠一は返品データ、受注明細、在庫一覧を並べた。どの紙にも商品名は同じだったが、コード欄の形はばらばらだった。真帆は同じ商品名の下に並ぶコードへ、一本ずつ線を引いた。

真帆は、先ほどの青い枠を見つめた。AIはメモの内容を読み取り、似た名前の商品情報を手がかりに候補を出した。しかし、正しい商品マスタも、現在の在庫状況も、判定の材料として渡されていなかった。

「AIが間違えたというより、見せた情報が足りなかったんですね」

「うん。これでは、答えだけ返されても、なぜそうなったか分からない」

誠一は在庫登録のボタンから手を離した。もし真帆がコードを見なければ、青い商品は白い単品商品の在庫として登録されていた。注文が入れば、棚の別の商品が引き当てられ、出荷担当はそこで初めて違和感に気づくことになる。

倉庫の入口から、出荷担当の直樹が顔を出した。手には次の返品箱があった。

「この判定、もう登録まで進めて大丈夫ですか」

誠一は首を横に振った。

「まだだ。再販可否だけを返すAIでは、間違いの理由も、次に何を確認するかも分からない」

直樹は箱を台車へ戻した。真帆は判定画面のメモ欄に、手書きで確認項目を書き始めた。商品コード、色、容量、セット内容、付属品。最後に、在庫登録は担当者が確定する、と加えた。

「判定は候補までにしましょう。コードが一致しなければ止める。商品マスタと在庫を確認してから、私たちが決めます」

真帆の声は、さっきより落ち着いていた。誠一はうなずき、返品データの一覧を印刷した。商品名の横にコードを並べ、別々の台帳を同じ机の上へ広げる。

夕方の光が、棚のラベルを細く照らしていた。再販候補の表示は消えずに残っていたが、その下に新しい欄が増えた。「参照した商品情報」と「確認待ちの理由」だった。画面の青い枠は、もう答えを急かすものではなく、真帆が次に見る場所を示す目印になっていた。

「この箱は、まだ売り場へ戻しません」

「そうしよう。まず、正しい商品を正しく見つけよう」

真帆は箱に赤い札をつけた。誤った在庫登録は、ぎりぎりのところで止まった。倉庫には次の箱が運ばれ、二人は今度、商品コードの欄から画面を開いた。

失敗の翌朝、奏は倉庫の検品台に、小さな商品札をいくつも並べた。朝の光が札の角を照らし、真帆はそれを不思議そうに見つめた。 「おはようございます。今日は、商品の名前ではなく、商品の居場所から見直します」

奏は札を一枚ずつ、返品箱の前に置いた。札には商品名のほかに、色、サイズ、容量、個数、販売形態、そしてSKUが書かれていた。 「SKUって、むずかしい番号ですよね」 「商品名は呼び名です。SKUは、在庫を見分ける札です。同じ商品名でも、青と白、MとL、二百ミリリットルと五百ミリリットル、単品と二個セットが違えば、別のSKUになります」

真帆は、昨日あやうく登録しかけた商品を思い出した。商品名は同じでも、届いた箱は白のMサイズで、画面に出ていたのは青のLサイズだった。名前だけなら似ていても、倉庫の中では別の品だった。 「札が違えば、戻す棚も、売る値段も、残りの数も変わるんですね」 「そうです。だから、生成AIに商品名だけを渡してはいけません」

奏は白い紙を四枚、机の中央に置いた。紙には「返品理由」「商品状態」「商品情報」「在庫状況」と、大きく書かれていた。 「この四つを、一つの判定材料にします。返品理由には、誤出荷や配送中の破損、商品説明との違い、注文ミスや試着などを書きます。理由を分けると、どこを直せばよいかも見えます」

真帆は一枚目の紙に、伝票の言葉を書き写した。二枚目には、外箱のへこみ、商品の傷、汚れ、使用感、付属品の有無を記す。目で見たことを、あいまいな「問題なし」だけで終わらせないためだった。 「状態は、写真も一緒に残します。外箱の傷と、本体の傷は別ものですから」

三枚目の「商品情報」には、商品マスタから、SKU、色、サイズ、容量、個数、販売形態、カテゴリを呼び出す。四枚目の「在庫状況」には、在庫システムから、そのSKUが販売中か、欠品か、保留かを取り込む。 「返品データと商品マスタはSKUで結びます。商品名で探すのではなく、札の番号で結ぶんです。CSVで受け取るデータも、APIでつなぐデータも、最後は同じ札にそろえます」

誠一は、奏の紙をのぞき込んだ。 「在庫が保留なら、きれいに見えても、すぐ売り場へ戻せないのか」 「はい。別の注文で確保されているかもしれません。欠品なら再販を急ぐ意味がありますが、販売中なら、検品の順番を変えることもできます」

奏はノートパソコンを開き、生成AIに渡す情報の形を見せた。画面には、四つの情報とSKUが一つの記録にまとまっていた。 「AIの答えは、『再販できます』だけにしません。現場が次に動けるように、再販可否、検品優先度、判定理由、追加確認事項、次の処理を返します」

真帆が画面を読むと、そこには次のような文章が並んでいた。 「再販候補。検品優先度は高。外箱の傷は写真確認が必要。付属品の有無を再確認。再販候補だが担当者承認が必要」 「これなら、次に何を見ればよいか分かります。昨日のように、答えだけを信じてしまうことも減りそうです」

奏はうなずき、画面の横に赤い印を置いた。 「大事な処理は、AIだけでは完了させません。返品登録、在庫反映、値下げ、返金のように、後戻りしにくい処理は、人が確認して承認してから進めます。AIは候補を作り、理由を示し、迷うところを知らせる役目です」

その言葉に、真帆は少し肩の力を抜いた。AIに仕事を奪われるのではなく、見落としを減らすために、札と記録をそろえるのだと思えた。 「判定を任せる前に、判定の材料をきちんと渡すんですね」 「そうです。材料が足りなければ、AIには『追加確認が必要』と言わせます。分からないことを、分かったふりで埋めない仕組みにします」

窓の外では、配送トラックが静かに止まった。新しい返品箱が、また検品台へ運ばれてくる。けれど、真帆の目には、昨日までの山が少し違って見えた。

奏は、札を三枚だけ選んで、別のかごに入れた。まずは一つのカテゴリに絞り、AIの判定と、真帆たちの最終判断を並べて記録する小さな試みだった。 「全量を任せません。入力、AIの判断、人の確認、実際の処理を、一件ずつ比べます」 「それなら、間違いが出ても、どこで起きたか追えますね」

真帆は青い札を手に取った。札の裏には、空欄の確認欄がある。そこへペンを走らせながら、真帆は静かに言った。 「このやり方なら、やってみようと思います。商品を正しく見つけて、理由を読んで、最後は私たちが確かめる。明日の検品台から、始められます」

誠一は、積み上がった箱の横に、奏の札を置いた。箱の山はまだ消えていない。それでも、どの商品から手をつけ、何を確かめ、どの処理を止めるべきかが、朝の光の中で少しずつ見えるようになっていた。

真帆たちは、返品の多い軽量ジャケット群と、検品の列が長い東倉庫だけを対象に、小さな実験を始めた。いきなり全商品をAIに任せず、返品データと実物の確認結果を比べることにした。

「まずは、見る場所と商品を絞ろう。間違いが起きても、すぐに直せる範囲で始めたい」

誠一はホワイトボードに、対象範囲を書いた。対象は軽量ジャケット、拠点は東倉庫、確定する人は真帆とした。判定の候補は「再販候補」「値下げ販売候補」「再販不可」で、最終決定は必ず真帆が行う。

奏は倉庫の端にあるパソコンを開いた。返品データは、受領日の夕方にCSVで取り込む。商品マスタは朝にSFTPから受け取り、在庫情報はAPIから定期的に取得する流れにした。注文情報と問い合わせ内容も、返品番号で結びつけることにした。

「取り込む時刻も決めておくと、AIが何を見たのか分かります。返品は受領日、在庫は取得時刻を一緒に持たせます」

返品理由は、物流起因、商品起因、顧客起因の三つに分けた。誤出荷や配送中の破損は物流起因、説明との違いや初期不良は商品起因、サイズ違いや注文ミスは顧客起因に置いた。同じ「返品」でも、理由が違えば、検品の見方も変わるからだ。

次に、奏はMicrosoft Excelで商品名を整えた。商品名の前後にある空白をTRIMで取り、途中に混じった改行や見えない文字をCLEANで除いた。作業用の列には、=TRIM(CLEAN(A2))と入力し、整形前の値も別の列に残した。

全角と半角をそろえた。「Ｍ」と「M」、「ライトブルー」と「ﾗｲﾄﾌﾞﾙｰ」のような表記を同じ形にした。略称の「ミント」と正式名の「ミントグリーン」、長音符の有無、漢字の「黒」とひらがなの「くろ」も、辞書列で対応づけた。

ただし、商品名を整えても、色やサイズは消さなかった。商品名、色、サイズ、容量、そしてSKUを別々の列に残した。真帆は、同じジャケットでも色やサイズが違えば、棚の場所も在庫数も別になることを知っていた。

「名前をきれいにすることと、同じ商品にすることは違うんですね」

「その通りです。名前は検索しやすくします。でも、実体の違いはSKUで守ります」

最初の試験で、二人は小さなつまずきを見つけた。整えた商品名だけをAIに渡すと、ミント色のMサイズと、ミントグリーンのMサイズが同じ商品としてまとめられたのだ。片方は返品が多く、もう片方は在庫が少なかったため、検品優先度まで同じように表示された。

奏は画面を止め、入力表を見直した。正式名称、略称、英字表記を並べた辞書を作り、色とサイズをSKUの属性として残した。AIには「商品名が一致しても、SKUが異なる場合は別商品として扱う。SKUを最優先で参照する」と指示を加えた。

「商品名は手がかりです。判定の土台はSKUにします」

次に、AIへの指示文を短い項目に分けた。入力はSKU、返品理由、開封の有無、使用感、傷や汚れ、付属品、注文情報、在庫状況、問い合わせ内容、検品記録とした。商品カテゴリごとに、未使用でタグがあり付属品がそろう場合は再販候補、使用感や汚れがあれば値下げ販売候補、破損や安全上の問題があれば再販不可とした。

判断できない場合は、無理に選ばず「要確認」と出すようにした。出力には、検品優先度、判定候補、理由、参照した返品規約や商品情報、確認が必要な項目を入れた。発注、返金、在庫確定はAIから実行できないようにした。

最初の結果を受け、真帆は検品台で箱を開けた。AIは「顧客都合のサイズ違い、未使用、付属品あり」と表示し、優先度を高くしていた。実物にはタグがあり、袋もきれいだったため、真帆は再販候補として承認した。

別の箱では、AIが再販候補とした品に、小さな汚れがあった。返品データには「イメージ違い」としか書かれていなかった。真帆は写真を撮り、「袖口に汚れ。値下げ販売候補へ変更」と記録した。

「正解を出す機械ではなく、見る順番を整える道具なんですね」

その日の終わり、在庫APIの更新が遅れていることが分かった。AIの画面には在庫数が表示されていたが、取得時刻が古かった。奏は、最新の更新を確認できないときは「最新情報として確認できない」と表示し、在庫を推測して反映しない条件を加えた。

翌朝、真帆は前日の判定と実物の結果を並べた。誤判定、確認漏れ、SKUの取り違え、情報が古かった項目を、それぞれ記録した。奏はその記録を辞書と指示文に戻し、次の試験では同じ誤りを見つけやすくした。

二度目の検品では、色とサイズの違う商品が別々に並んだ。AIの理由にはSKU、返品理由、検品記録が表示され、真帆は根拠を見ながら一箱ずつ確認できた。倉庫の空気には、箱を開ける音と、短くなった相談の声が重なっていた。

朝、真帆の画面に、返品商品の箱が三つの列で並んだ。左は「すぐに検品」、中央は「追加確認」、右は「担当者承認待ち」だった。昨日まで山の奥にあった箱が、朝の光を受ける画面の上で、静かに浮かび上がった。

前日まで、箱は届いた順に検品台へ運ばれていた。真帆は伝票を読み、商品名を探し、色やサイズを照合し、付属品を一つずつ数えていた。迷う箱が一つ出るたび、次の箱も止まった。

「今日は、箱の順番が違うね」

誠一が画面をのぞくと、各商品に短い理由が添えられていた。返品理由、商品状態、商品マスタ、注文情報、在庫状況を見比べた結果だという。

「AIが決めたの？」

「決めるのは、まだ人だよ。AIは、先に見る箱と、確認する理由を教えてくれるんだ」

一番上の箱には、「サイズ違い。外観に問題なし。付属品の記録あり。SKUと在庫情報が一致」と表示されていた。SKUは、色やサイズなどを区別する商品番号である。条件がそろっていたため、その箱は再販候補として早く確認する列に入っていた。

真帆は箱を開け、商品を明るい検品台に置いた。画面の記録と実物を照らし合わせると、傷はなく、付属品もそろっていた。

「この箱なら、売り場へ戻せそうです」

真帆が確認欄に印をつけ、誠一が承認した。承認後、商品情報は在庫システムへ反映され、再販の準備へ進んだ。以前なら後ろに積まれていた箱が、午前の検品台から一つ消えた。

その隣には、外箱の角がつぶれた商品があった。AIは「外箱の破損を確認。中身の傷、緩衝材、付属品の有無を追加確認」と理由を添え、「追加確認」の列へ送っていた。

「理由が書いてあると、見る場所がわかるね」

真帆がふたを開けると、商品本体には問題がなかったが、説明書が一枚足りなかった。再販候補のまま進めず、担当者の確認へ回す。別の箱には「使用感の記載」があり、状態を確かめるまで承認待ちになった。

画面の右端には、返品規約、商品情報、注文記録、検品記録も表示された。誠一は、理由のない判定は採用しないこと、誤りがあれば真帆が訂正することを、試験の最初に決めていた。

昼前、生成AIが作った商品説明の下書きが届いた。色、サイズ、同梱物を並べた文章だったが、真帆はそのまま掲載しなかった。実物のタグと付属品を確かめ、傷や箱の状態を見てから、掲載用の文章に整えた。

「下書きは速い。でも、実物を見ないと文章は完成しないね」

「うん。画面は目印。最後の確認は、この手でやる」

再販できない商品は、返品理由と状態を記録し、値下げや廃棄などの別処理へ送られた。返金や在庫確定のように影響の大きい操作は、担当者の承認が済むまで進まない。箱の行き先が決まり、同じ確認を繰り返す場面が少なくなった。

午後、真帆は導入前の記録と新しい記録を並べた。見るのは再販可否の正解率だけではない。検品時間、再販までの日数、在庫日数、廃棄、値引き、担当者が修正した回数も、導入前後で残していく。

返品率の欄には、計算方法も書かれた。「返品数÷総購入数×100」である。返品率は4〜10％ほどとされる（RAG資料「返品率の現状と再販判定の必要性」）。また、Recustomerの「返品率」では、2023年平均として6.61％が示されている。真帆は、返品の多さと、返品された商品をどう扱えたかは、別々に見る必要があると知った。

夕方、以前なら届いた順に残っていた箱が、三つの列に沿って動いていた。確認理由のはっきりした箱が先に置かれ、迷いのある箱には、次に見る場所が残っている。真帆の手は止まらず、最初の日の緊張も少しずつほどけていた。

帰る前、真帆は画面を閉じた。AIは商品の運命を決めてはいなかった。それでも、見るべき箱と確認理由を先に教えてくれる。その小さな変化が、倉庫の流れと、真帆の呼吸を変えていた。

朝の倉庫では、返品商品が届くたびに、画面の確認案と人の承認が静かに続いていた。真帆は箱の山の前で立ち尽くさず、表示された優先度を見て、手前の箱から一つずつ開けていく。青い朝の光が、検品台の白い紙を細く照らしていた。

「次は、この箱ですね」

画面には、返品理由、注文情報、商品マスタ、在庫状況が並んでいた。生成AIは内容を読み、商品名だけでなく、色とサイズに結びついたSKU（商品を見分ける番号）まで照合している。そばには「再販候補」「追加確認」「別処理」の案と、そう考えた理由が表示されていた。

「案を出すのはAI。でも、箱の中を見るのは私たちです」

奏がとなりの端末をのぞいた。毎朝、CSVやSFTP、APIで届く返品と在庫のデータをつなぎ、コードの不一致や更新漏れがないかを確かめる役目だった。

真帆がふたを開けると、薄いニットがきれいにたたまれていた。伝票は「サイズが合わない」で、タグはあり、汚れもない。画面の案は「再販候補」だったが、真帆は袖口と香りを確かめ、付属の替えボタンも袋の中にあることを見た。

「状態は案のとおり。これは戻せそうです」

隣の箱には、使用感のある小さな跡があった。AIは「追加確認」とし、参照した商品情報と検品記録を示していた。真帆は迷わず「要確認」の札を付け、写真を添えて誠一の机へ回した。

「迷ったものを、無理に売り場へ戻さなくていい」

誠一は実物を見て、別処理の承認を入れた。承認された商品だけが在庫へ戻り、商品説明の下書きは販売ページの改善に使われる。サイズ感の補足や、付属品の写真が加わると、ページは少しずつ親切になった。

昼を過ぎると、奏が集計画面を開いた。返品理由は、物流の問題、商品の問題、お客さまの注文や使用に関する問題に分かれ、同じ声がどこから届いたのか見えやすくなっていた。

「この色は、写真より明るく見えるという声が続いています」

真帆が言うと、誠一は商品ページに別の照明で撮った写真を足すことにした。サイズ案内を見直し、発送前の品質確認を増やし、問い合わせへの返事にも実物の寸法を入れる。返品の箱は、売り場を直すための小さな知らせにもなっていた。

午後、真帆は袖の縫い目に、画面の項目にはない小さなほつれを見つけた。奏はその例外を記録し、次の判定ルールに戻した。

「決まった道だけでなく、外れた道も覚えていくんですね」

「うん。人が見つけたことを、次の人の迷いを減らす形にするんだ」

夕方、検品台の横に残った箱は、以前ほど高くなかった。真帆は画面を閉じかけて、ふと笑った。

「今日は、箱を開ける前から次に見る場所が分かっていたね」

棚では、承認済みの商品が新しい在庫として静かに売り場へ戻っていく。倉庫の画面には、次の返品商品の確認理由が淡く浮かび、真帆の手が、もう次の箱のテープへ伸びていた。