# 【AI×Excel×配送実務／9:00〜18:00の間で応相談】AI活用型 EC配送オペレーションマネージャー
## 役割をひとことで
オンラインオリパEC『オオアタリ』で、AIを実務上の相棒として使いながら、発送依頼の確認から出荷、配送状況の反映、そして仕組みの改善までを担当するポジションです。いま現在、この業務は代表者自身がAIアシスタントと対話しながら回しています。その運用をそのまま引き継ぎ、毎日AIを使って配送実務を自分の手で完了させ、さらに安全で速い仕組みへ育てていく——それがこの仕事です。AIの企画だけをする仕事でも、梱包だけをする仕事でもありません。AIと会話して確認事項と優先順位を整理し、最後は自分の目と手で正しさを確かめ、商品を確実にお客様へ届けます。
## 仕事の全体像
扱う商品は、トレーディングカードを中心としたオリパ（オリジナルパック）関連の商品です。オンラインで注文が入り、その中身を正確にそろえ、正しい宛先へ、決められた方法で届ける。ECの出荷業務の基本はここにあります。
この仕事が一般的な出荷業務と違うのは、その全工程にAIが組み込まれている点です。今日の件数と締切をAIと整理し、AIに支援させたチェックリストで照合し、判断に迷う案件をAIと一緒に言語化し、一日の終わりにAIで日報にまとめる。ただし——AIの回答をそのまま信じることはしません。出てきた答えは必ず元データと現物で確認します。「AIに任せる」のではなく「AIを使い倒したうえで、最後は人間が確かめる」。この二段構えが、この職種の中心にある考え方です。
そして業務は「回すこと」で終わりません。毎日の作業から出てくる詰まりや漏れを拾い、Excelの管理表、確認手順、指示文（プロンプト）、手順書を作り替えていく。今は代表者の頭の中にある属人的な運用を、誰でも再現できる仕組みへ変えていくのが、このポジションに期待されている本丸です。
## 日々の主なタスク（動作で見る仕事内容）
### A. その日の出荷を、AIと一緒に段取りする
出社したらまず、発送依頼と注文データを開きます。そのままAIと対話しながら、今日は何件あるのか、締切はいつなのか、情報が足りていない注文はどれか、どの順番で手をつけるべきかを整理していきます。「この条件の注文だけ抜き出して」「不足項目がある行を一覧にして」といった依頼をAIに投げ、返ってきた整理結果を自分の目で確かめてから、その日の作業順を確定させます。ここで段取りが決まれば、あとの作業は迷いなく進みます。
### B. 宛先・商品・数量・配送方法を照合する
AIが作成・更新を支援するチェックリストとExcelを使い、出荷対象を一件ずつ突き合わせます。宛先は正しいか、商品は注文どおりか、数量は合っているか、指定された配送方法になっているか。ここは出荷業務でいちばんミスが許されない工程です。AIが「問題なし」と返してきても、それを鵜呑みにはしません。元データと突き合わせ、最終的には自分の目で確認します。
### C. 商品を集め、検品し、梱包し、送り出す
照合が終わったら現場作業に移ります。商品のピッキング、検品、梱包、ラベルの作成、配送会社への引き渡し。あわせて梱包資材の残量を見て補充します。カードという商品の性質上、折れや傷は致命的なので、梱包の丁寧さがそのまま商品の価値を守ることになります。画面の中だけで完結する仕事ではなく、箱や資材を持ち運ぶ現場作業を含みます。
### D. 追跡番号と配送状況を記録し、EC側へ反映する
発送が済んだら、追跡番号・発送日・配送状況を記録し、EC管理画面へ反映します。お客様が自分の注文がいまどこにあるのかを確認できるのは、この入力が正確に行われているからです。地味ですが、問い合わせの発生数を左右する重要な工程です。
### E. 止めるべき案件を見極め、事実をそろえて報告する
住所の不備、在庫の差異、同梱条件の判断、発送保留にすべき注文——毎日必ず、そのまま流してはいけない案件が出てきます。こうしたときはAIと状況を整理し、「何が起きていて」「何が確認できていて」「何が不明なのか」を切り分け、必要な事実をそろえて責任者へ報告します。**数字や現物が合わないときに推測で進めない**。この一点が、この仕事で最も強く求められる姿勢です。AIが判断できない案件も同じで、作業を止めて確認します。
### F. 一日を締め、翌日へ渡す
作業終了時に、出荷件数、未処理の案件、発生した例外、翌日の注意点をAIで日報化して共有します。頭の中に残したまま帰るのではなく、文章にして渡す。これを続けることで、担当者が一人しかいない状態でも状況が見える運用になっていきます。
### G. Excelとプロンプトで、仕組みを作り替える
日々の出荷を回すだけでなく、運用そのものを設計・改善していくのがこのポジションの役割です。
- AIにExcel関数やデータ整形方法の案を出させ、**自分で検算してから**管理表へ反映する
- 出荷対象データの重複、不足、入力誤り、数量不一致を見つけるための確認手順を改善する
- 出荷件数、未処理、所要時間、エラーを集計し、AIと一緒に原因と再発防止策を整理する
- よく使う指示文（プロンプト）、チェックリスト、作業手順書、例外対応ルールを作成・更新する
- 新しいAI機能や自動化方法を試し、安全性と効果を確認したうえで運用・教育資料へ反映する
「昨日より今日の出荷が少しラクになっている」状態を、自分の手でつくっていく仕事です。
## 扱う情報・モノ・ツール
- **Excelの管理表**……出荷対象、在庫、集計を扱うこの仕事の中枢。関数を組んで自分で育てていく
- **会社が指定するAI環境**……段取り、整理、検算案、日報作成を支える相棒。入力ルールに従って使う
- **EC管理画面**……注文情報の確認と、発送状況を反映する窓口
- **配送会社の送り状システム**……ラベルを発行し、荷物を送り出すための仕組み
- **チェックリスト・作業手順書・プロンプト集**……自分で作り、自分で更新していく運用の資産
- **トレーディングカードなどの商品、梱包資材、商品箱**……実際に手で扱うモノ。持ち運びを含みます
## 関わる相手・関わり方
- **代表者・責任者**：現在AIと対話しながら配送業務を回している当事者です。入社後はここから直接、運用の考え方と手順を引き継ぎます。判断に迷う案件は、事実をそろえて報告し判断を仰ぎます。
- **配送会社**：荷物を引き渡す相手。締切時間に間に合わせる段取りが日々の前提になります。
- **お客様（間接的に）**：直接やり取りする場面は多くありませんが、あなたの照合と梱包の精度が、そのままお客様の受け取り体験になります。
- **将来のスタッフ**：出荷体制が広がれば、あなたがつくった手順書とチェック工程で新しいメンバーを教育していくことになります。「自分だけができる状態」で止めない意識が求められます。
## AIを安全に使うために
**AIを鵜呑みにしないことも仕事です。** AIの回答は必ず元データと現物で確認します。顧客情報は会社が指定する環境と入力ルールに従って扱い、何をAIに渡してよくて、何を渡してはいけないのかを常に意識します。AIが判断できない案件は推測で進めず、作業を止めて確認する——これが徹底できる方でないと、この仕事は務まりません。逆に言えば、この線引きさえ守れれば、AIは驚くほど強力な相棒になります。
## AIの学び方・育成
入社時点でAIの専門家である必要はありません。プログラミング経験も不問です。実際の配送業務を題材に、毎日AIを使い、結果を検証し、使い方を改善する——その繰り返しの中で、現場で本当に役立つAI活用力が身につきます。
- 会社が指定するAI環境、情報管理ルール、基本プロンプトの説明を受ける
- 代表者が現在行っている「AIと会話しながら配送する方法」を引き継ぐ
- 実データを扱う前に練習を行い、担当者が出荷結果とAIの使い方をレビューする
- 便利だった指示、失敗した指示、確認が必要だった点を蓄積し、自分たちの運用知識に変えていく
## 入社後に期待すること（段階のイメージ）
- **初期**：現行の出荷手順、商品、配送方法、管理表、AI環境、情報管理ルールを理解する。
- **習熟後**：AIの支援を使いながら日々の出荷を自立して完了し、未処理・例外・在庫差異を見える化する。
- **改善担当として**：プロンプト、Excel、手順書、チェック工程を改善し、作業時間とミスを減らす。
- **マネージャーとして**：AIを活用した配送オペレーションを標準化し、将来のスタッフへ教育・展開する。
## 1日の流れ（一例）
- 9:00 出社。発送依頼と注文データを開き、AIとの対話で件数・締切・不足情報・作業順を整理。
- 9:30 チェックリストとExcelで、宛先・商品・数量・配送方法を照合。止めるべき案件を洗い出す。
- 10:30 ピッキングと検品。商品を一件ずつそろえ、状態を確認する。
- 12:00 休憩。
- 13:00 梱包とラベル作成。資材の残量を見て補充。
- 15:00 配送会社への引き渡し。追跡番号・発送日をEC管理画面へ反映。
- 16:00 住所不備や在庫差異など例外案件をAIと整理し、事実をそろえて責任者へ報告。
- 17:00 管理表の関数やチェック手順を見直し、AIに案を出させて検算のうえ反映。
- 17:45 出荷件数・未処理・例外・翌日の注意点をAIで日報化して共有。
- 18:00 退勤。
※勤務時間は9:00〜18:00の間で1日4〜8時間を目安に応相談。出荷締切と物量に合わせて設定します。
## やりがいと大変さ・そして身につく力
やりがいは、自分の改善が翌日の自分に返ってくることです。関数を一本組み替えれば照合が5分短くなり、チェック項目を一つ足せば出戻りが消える。大きな組織では「提案しても動かない」ことがよくありますが、この現場では気づいた人がその日のうちに直せます。しかも題材は流行りのAI。使ってみて、失敗して、直して、また使う——という一番身につく学び方が、そのまま日々の業務になります。
一方で、大変さも正直にお伝えします。出荷には締切があり、物量が増えれば時間との勝負になります。カードという壊れやすい商品を扱うため、梱包も照合も一件ずつ丁寧にやり切る集中力が要ります。箱や資材の持ち運びを含む現場作業もあります。そしてAIは、もっともらしい間違いを平然と返してくることがあります。それを見抜いて止められるかどうかは、最終的にあなたの検証にかかっています。「AIが言ったから」は通用しません。
だからこそ、目的・制約・判断材料を整理してAIから実務に使える回答を引き出す力、AIの誤りや抜けを検証し個人情報を守りながら安全に活用する力、そしてAI・Excel・現場作業をつなぎ、属人的な業務を誰でも再現できる仕組みへ変える力が身につきます。この3つは、業種を問わずこれから最も需要が伸びる組み合わせです。
## 選考時の実務確認イメージ
選考では、実務に近い小さなサンプル表を使い、AIとExcelを活用した確認作業をお願いする場合があります。AIの知識テストではありません。目的を理解し、道具を使いながら正しい結果へたどり着けるかを見ています。
- 注文番号をキーに、別表から商品名・配送方法を参照するExcel式を作成する
- AIを使って確認手順や式の案を作り、その回答が正しいか自分で検証する
- 重複、空欄、数量不一致など、出荷前に止めるべきデータを見つける
- AIへどのような情報を渡し、何を渡さないかを説明する
- 作成した式と判断の根拠、エラーが出た場合の確認方法を説明する
## こんな方に向いています
- Excelで目的に合わせて関数を組むのが苦にならない方
- AIを毎日の仕事で積極的に使い、検証しながら改善し続けたい方
- 数字や現物が合わないとき、推測で進めず立ち止まって報告できる方
- 手を動かす現場作業と、仕組みを考える作業の両方に関われることを面白いと感じる方
- 属人的な業務を、誰でも再現できる形に整えることにやりがいを感じる方
- 少人数の環境で、自分の判断と改善が直接結果に出る働き方を求める方
## 反対に、ミスマッチになりやすい方
- AIの企画・設計だけを担当したい方（出荷実務と現場作業が業務の中心です）
- 指示された作業だけを黙々とこなしたい方（改善提案が役割に含まれます）
- Excelの関数を使った経験がない方（必須条件です）
- 完全在宅を希望される方（原則1〜2日に1回の出社が必要です）
## 募集要項
- **職種**：AI活用型 EC配送オペレーションマネージャー（出荷実務・AI活用・業務改善）
- **雇用形態**：アルバイト・パートを想定
- **募集事業者**：川村北斗資産管理合同会社（オンラインオリパEC『オオアタリ』）
- **給与**：時給1,300円〜2,000円（経験・能力を考慮して決定。Excel、AI活用、配送・在庫管理、業務改善等の経験を考慮します）
- **勤務時間**：9:00〜18:00の間で1日4〜8時間を目安に応相談。出荷締切・物量に合わせて設定
- **出社頻度**：出社必須。原則として1〜2日に1回（週3〜5日程度を目安）。曜日・日数は面談で調整
- **勤務地**：東京都品川区西五反田
- **応募条件**：年齢・性別不問。Excel関数が必須。AIを継続的に学び、実務で使う意欲を重視
- **採用予定**：1名
- **休憩**：実働6時間超は45分以上、8時間超は60分以上を付与
- **残業**：業務量により発生する場合あり。時間外労働分は法令に基づき別途支給
- **交通費**：会社規定に基づき支給
- **福利厚生**：各種社会保険（加入条件を満たす場合）、年次有給休暇（法定どおり）
- **契約期間**：長期を想定。具体的な契約期間・更新条件は採用時に明示
### 応募資格
**必須条件**
- Excelで目的に合わせて関数を組める方（SUM、IF、COUNTIF・COUNTIFS、SUMIF・SUMIFS、XLOOKUPまたはVLOOKUP等）
- フィルター、並べ替え、重複確認、基本的な表の整形を実務で行える方
- AIを毎日の仕事で積極的に使い、目的や前提を文章で伝え、回答を検証しながら改善し続けたい方
- 東京都品川区の作業場所へ、原則1〜2日に1回出社できる方
- 注文情報・住所・商品情報などを適切に扱い、会社指定のAI入力ルールを守れる方
- 数字や現物が合わないときに推測で進めず、作業を止めて報告できる方
- 梱包資材や商品箱の持ち運びを含む現場作業に対応できる方（必要な配慮は相談可）
**歓迎する経験・スキル**
- ChatGPT、Codex、Claude、Gemini等の生成AIを仕事・学習・日常で使った経験
- プロンプト、ノーコードツール、RPA、GAS、マクロ等を使った業務改善経験
- ECサイト、通販、物流、倉庫、小売店舗等での出荷・在庫管理経験
- CSVデータの取込・整形、ピボットテーブル、条件付き書式の利用経験
- 受注管理システム、在庫管理システム、配送会社の送り状システムの利用経験
- 少人数チームでの責任者、リーダー、業務引継ぎ、スタッフ教育の経験
- 作業ミスや手戻りの原因を整理し、チェック工程を改善した経験
※AIの実務経験やプログラミング経験は必須ではありません。AIを使うこと自体よりも、実務の結果に責任を持ち、学び続けられる姿勢を重視します。
### 応募・選考について
応募媒体のメッセージ機能から、希望職種を明記してご応募ください。
**ご記載いただきたい内容**
- 希望職種：AI活用型 EC配送オペレーションマネージャー
- 履歴書または職歴の概要
- 使用できるExcel関数と、実務で作成した表・集計の例（機密情報は記載不要）
- これまでに使ったことがあるAIツールと用途（未経験の場合は、AIで学びたいこと）
- 品川区へ出社できる頻度・曜日・時間帯
- 勤務開始可能日と週あたりの希望勤務日数
- EC配送、在庫管理、物流、業務改善、スタッフ管理等の経験
**選考フロー**
応募書類・経験内容の確認 → 面接（オンラインまたは品川区で実施） → AI・Excelを使った簡単な実務確認 → 業務内容・勤務条件の最終確認 → 採用決定
9:00〜18:00の間で1日4〜8時間を目安に応相談
就労期間：長期
9:00〜18:00の間で1日4〜8時間を目安に応相談
株式会社Har
時給 1,300円 ～ 2,000円
出社できる方歓迎
指定喫煙場あり
お仕事No：AI活用型 EC配送オペレーションマネージャー
