2026年9月AI航海士深圳オフライン大講座：AI EC運営とインテリジェントエージェント実戦, AI Native ECビジネスを構築し, 各従業員に専属AIビジネスブレインを持たせる

**コース名：**AI航海士大講座

**コーステーマ：**AI Native ECビジネスの構築

**コース期間：**2026年9月12日—9月13日

**コース場所：**深圳

**コース形式：**2日間オフライン実戦コース

**コース核心方向：**AI EC運営, ビジネスモデル分析, Amazon AI商品選定, ユーザーニーズ分析, AI Agentsビジネスワークベンチ, AI Nativeビジネス再構築.

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一, コース核心紹介

"AI航海士大講座"はAI Native ECビジネスとAIインテリジェントエージェント実戦応用に焦点を当てたオフライン研修コースであり, EC起業家, 企業オーナー及び運営チームがAI時代の新型EC経営方法を習得することを目的としています.

コースはビジネスモデル分析, AI精密商品選定, 真のユーザーニーズ挖掘, AI Agentsインテリジェントエージェント構築, 企業ビジネス自動化などの核心内容を軸に展開します.

製品, サプライチェーン, トラフィック, 資金, チームなどの重要経営要素を分析することで, 受講者が自身の競争優位性を判断し, 自身のリソースに適したEC経営モデルを見つけることを支援します.

同時に, コースは300万件のAmazon実検索語, ユーザーレビュー, 競合データ, 市場需要を組み合わせて商品選定実戦を行い, AIを活用してユーザーの真の購買意図を分析し, 市場機会のある製品を選別することを学びます.

その上で, さらにAI Agentsビジネスワークベンチを構築し, 商品選定, 製品開発, Listing最適化, 広告配信, カスタマーサービス評価, ビジネス振り返りなどの段階におけるAIの実際の応用を探求します.

を通じて2日間4大モジュール実戦トレーニングにより, 受講者が伝統的なEC思考からAI Native経営モデルへアップグレードし, AIを企業のビジネス分析アシスタント及び運営意思決定ツールとすることを支援します.

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二, 2日間の学習で得られるものは?

1, 自分に適したEC収益モデルを見つける

製品, サプライチェーン, トラフィック, 資金, チームを見て, このビジネスが何で収益を上げるのか, AIが優先的にどの優位性を拡大すべきかを明確にします.

2, ユーザーニーズから商品選定判断までの方法を確立する

Amazon検索語, レビュー, 競合, 価格, 販売数などのデータを利用し, どのニーズが製品化を続ける価値があるかを判断します.

3, 会社のAgentsビジネスワークベンチを構築する

製品, ユーザー, データ, オーナーの経営ルールを整理し, Agentsを構築し, 現場でこの方法を検証します.

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三, 完全コース安排：2日間4大実戦モジュール

モジュール一：AI時代において, あなたの優位性を無限に拡大する

**コーステーマ：**急いで製品を探す前に, まずどのビジネスをすべきかを明確にしよう.

具体的な教学内容：

1, 课前に完了性格×リソース×優位性評価を行い, AIにまず自分の真実の状況を理解させる.

2, 铺貨, 精品, POD, サプライチェーン, ブランド, 配件などのEC経営モデルを対比し, それぞれが何で収益を上げるのか, 在庫圧力と経営リスクを分析する.

3, 全面的に棚卸し製品, サプライチェーン, トラフィック, 資金, 経験, チームを行い, 自身の経営優位性を明確にする.

4, AIを活用して個人リソースと市場機会を補助分析し, 自分に適したEC発展方向を判断する.

5, どの人気製品が自分に適しているか, どのトレンドを盲目的に追わなくてよいかを見極める.

段階成果：

自分に適したEC打法と経営モデルを見つける.

モジュール二：AI商品選定実戦——300万件の真の需要から, あなたの機会を筛り出す

**コーステーマ：**モデルが決まれば, AIはどのデータを読むべきか分かる.

具体的な教学内容：

1, 教室で呼び出す300万件のAmazon実検索語, まず自身のECビジネスに関連する製品方向を初期的に絞り込みます.

2, 学びで避けるAIの幻覚, カテゴリ, 価格, 販売数, 競合, レビューのデータを補足し, 検索の背後に実際の購買需要が存在するかを検証します.

3, 習得するソクラテス式質問法, 継続的な深掘り質問を通じて, カテゴリの機会から具体的な人, 利用シーン, 製品需要まで追跡します.

4, 実際の製品事例を組み合わせ, 市場の手がかりの発見から製品開発, FBAへの発送までのプロセスを振り返ります.

5, AIを活用して市場の空白を発見し, ユーザーの痛点を分析し, 潜在力のある製品機会を選別する方法を学びます.

事例内容：

コースでは実際の製品開発の振り返りを紹介します. 含まれるもの：2年間の製品開発成功率が90%超, 手がかりの発見からFBAへの発送までわずか4日などの事例.

注：上記データはコース事例の紹介であり, 一般的な経営結果を表すものではありません.

段階成果：

自身のリソースに合致する製品機会を3つ選別し, 深掘り機会カードを1枚完成させます.

モジュール3：Agents実践——AI業務ワークベンチを構築する

**コーステーマ：**機会を見つけた後, 機会カードを中心に, AI Nativeの考え方でビジネスモデルを再構築します.

具体的な教学内容：

1, ECビジネスにおけるAIの5つのレベルを理解する：

– AIをツールとして
– AIによる業務再構築
– AI駆動の業務
– 組織の自己進化
– 組織のセカンドブレイン

2, 国民が最初の**"ユーザーの声を聞く"Agent**から, 徐に170以上のAgentsへと発展した実践事例を分解します.

3, プロンプトの作成にとどまらず, 自身の最初のAgentを作成する練習を行い, 職務説明書を作成します.

4, 異なるEC職種のAIエージェント需要を分析します. 含まれるもの：

– AI商品選定Agent
– 製品開発Agent
– 画像制作Agent
– Listing最適化Agent
– 広告出稿Agent
– カスタマーサービス管理Agent
– 業務振り返りAgent

5, 先に選んだ市場機会を中心に, 主要Agentの職責, ワークフロー, 業務目標を決定します.

6, 製品データ, ユーザー情報, 経営ルールを活用してエージェントを構築し, AIを企業の実際の運営に参加させる方法を学びます.

段階成果：

自身のビジネスモデルと製品に基づき, 最初のバージョンのAI Agentsワークベンチを構築します.

モジュール4：グループハッカソン実践——作品で真の問題を解決する

**コーステーマ：**実際のEC問題を1つ選び, これまで学んだ方法を実際に活用します.

具体的な教学内容：

1, グループで1つの具体的なユーザー, 1つの真の需要, 1つのEC問題を中心に, Agentの設計方向を決定します.

2, これまで学んだビジネスモデル, 市場データ, 機会判断, Agent方法を統合し, 実際の作品を完成させます.

3, チーム協力を通じて, 商品選定, 運営, 業務分析, プロセス最適化における具体的な問題を解決します.

4, 国民Samが現場で講評し, 観客が投票に参加し, 優秀作品を選出します.

5, 優秀なAgentソリューションを展示し, 異なるチームの業務設計の考え方を学びます.

段階成果：

各グループはAgentハッカソン作品を1点完成させ, 優秀作品は現場ロードショーに進みます.

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四, AI Native ECと従来型ECの9つの違い

1, 需要調査

AI Native EC：24時間データを分析し, Amazonの大量の実際の検索語から需要の変化, ユーザーの購買意図, 市場の供給ギャップを判断します.

従来型EC：主にランキングと同業者の経験に依存し, 類似キーワードを中心に分析します.

2, 商品選定判断

AI Native EC：自身の業務情報を理解し, 真の需要からより適した製品機会を選別します.

従来型EC：販売ランキング, 競合, 追随状況を見て, 同業者が儲かっている製品を参考にします.

3, 製品開発スピード

AI Native EC：AIを活用して製品分析, 開発, 意思決定の効率を高め, 新製品の発見から上市までのサイクルを短縮します.

従来型EC：新製品開発は比較的人工経験に依存し, 開発サイクルが長いです.

4, 試作とサプライチェーン

AI Native EC：試作前に競合の低評価を分析し, 初版サンプルに事前にユーザーの意見を反映させます.

従来のEC：サンプルを入手してから問題を判断し, 工場の経験と個人の感覚に依存する.

5, Listingと画像

AI Native EC：ユーザーフィードバックから直接セールスポイントを掘り起こし, AIを活用してコピーと画像案の生成を支援する.

従来のEC：運営担当者や個人の経験に頼って製品のセールスポイントを探し, 説明する.

6, 広告投放

AI Native EC：AI社員が自動で監視し, 広告データの分析と投放戦略の最適化を支援する.

従来のEC：手動で価格調整やレポート確認を行い, 経験に基づいて広告予算を調整する.

7, カスタマーサービスと評価

AI Native EC：AIで大量の顧客レビューを一件ずつ分析し, ユーザーニーズをまとめて改善案を提示する.

従来のEC：人手による抜き取り評価に頼り, 一部のフィードバックから問題を判断する.

8, 新規事業の立ち上げ

AI Native EC：週単位で製品とブランドの方向性を分析し, AIを活用して事業計画の策定を支援する.

従来のEC：月単位で新製品とブランド運営を進め, 主に人手に頼って段階的に拡大する.

9, 経験の蓄積

AI Native EC：経営経験をAIが呼び出せる知識とルールに変換し, 社員の業務遂行を支援する.

従来のEC：経験は主に経営者や社員個人の頭の中に蓄積され, 人員の変動が業務の継続性に影響する可能性がある.

核心理念：

AIにあなたのビジネスとユーザーを理解させ, AIを商品選定, 運営, 分析, 意思決定に参加させ, EC業務プロセスの自動化と組織効率のアップグレードを推進する.

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五, コースが主に解決する課題

1, **どのECモデルを行うべきか分からない：**リソースと強みの評価を通じて自分に合った経営方向を見つける.

2, **商品選定が感覚と流行頼み：**実際の検索語と市場データを活用して製品の意思決定を支援する.

3, **ユーザーの真のニーズを判断できない：**キーワード, 競合, レビュー, 販売量を組み合わせて市場機会を識別する.

4, **AIツールは多いが実践できない：**Agentsを通じて具体的な業務ワークフローを構築する.

5, **EC運営が人手に過度に依存：**商品選定, Listing, 広告, カスタマーサービス, 振り返りにおけるAIの活用を探る.

6, **企業の経営経験を蓄積しにくい：**AI知識と業務ルールの構築を通じて, 再利用可能な経営能力を段階的に蓄積する.

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六, 学習に適した対象者

1, AIを活用して効率を高めたいEC経営者.

2, Amazonおよび越境ECに従事する運営担当者.

3, AI商品選定を学びたいEC起業家.

4, AIエージェントの構築を準備している企業チーム.

5, AI Native ECへ転換したい経営者.

七, 学習後の収穫

1, 自分に合ったEC経営モデルを習得する.

2, AIを活用したユーザーニーズ分析と商品選定を学ぶ.

3, AI Agentsエージェントの構築方法を習得する.

4, AI駆動のEC運営の全プロセスを理解する.

5, 初歩的なAI EC業務ワークベンチを構築する.

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コース核心まとめ：

AI航海家大講座は, ビジネスモデル分析, 300万件のAmazon実検索語による商品選定, Agentsエージェント構築, グループハッカソン実践の四大モジュールを通じて, 受講者がAI Native ECの核心的な経営手法を習得し, 従来の人海戦術の運営からAI支援分析, 自動実行, 智能ビジネス意思決定へと移行することを支援する.