Vietnam Japan AI Hackathon 2026で、私たちの2人チーム「FrostLoop AI」はTop 16に選ばれた！
もちろん、すごく嬉しかった。
でも、その後に確認した審査員のフィードバックには、ちょっと考えさせられる指摘があった。
「Amazonの既存サービスと、何が違うの？」
ああ、確かに！
自分たちでは面白いアイデアだと思っていても、似たサービスがすでに存在していたら、独自性を説明するのは難しい。
さらに、AIエージェントなのに、実際の操作よりもアドバイスが中心になっているという指摘も。
そこで、Amazonがすでに提供しているサービスを調べたり、自分の販売経験を振り返ったりしながら、FrostLoop AIの特徴をもう一度考えることになった。
今回は、AIハッカソンでプロダクトを作る難しさと、実際の仕事の経験が思わぬところで役立った話。
Top 16に選ばれた。でも、課題も見えてきた！
FrostLoop AIは、Amazonで商品を販売している人の問題に取り組むAIエージェント。
私はAmazonで実際に商品を販売していて、そのような問題を経験し、これがこのプロジェクトの出発点になっている。
一方、チームメンバーはAIエージェントの開発を担当。
私はビジネスや実際のセラーの視点を提供して、2人で開発を進めている。
Top 16選考のフィードバックでは、現実の課題を扱っている点や、AIエージェントの技術的な構成が評価されていた。
でも、改善が必要な部分も指摘されていた。
特に気になったのは、次の2点。
- Amazonの既存ツールと比べたときの差別化が十分ではないこと。
- AIが選択肢を提案するだけでは、エージェントとしての実行力が弱いこと。
どちらも、なかなか鋭い指摘！
でも、私はこういうフィードバックがこの段階でもらえると思っていなかった。ちょっと、ありがたい。
何が足りないのかが分かれば、そこから考えられるから。
Amazonの似たAIサービスがある
そこで、Amazonがすでに提供している機能を調べてみた。
すると、Amazon自身も出品者向けのAIサービスを開発していることが分かった。
その一つが「Seller Assistant」。
在庫や販売状況を確認し、出品者の業務を支援するAIだ。
しかも、AmazonはAIが提案するだけでなく、出品者の許可を得て操作を実行する方向にも進んでいる。
えっ、そこまでやっているんだ！
私は実際にAmazonで商品を販売しているけれど、すべての新機能を把握しているわけではない。
今回の競合調査で、Amazon自身の取り組みも改めて知ることになった。
もちろん、発表されている機能がすべて日本のセラーアカウントで使えるとは限らない。
でも、少なくとも「AIが在庫を分析して、次に取るべき行動を提案する」というだけでは、独自性を示すのは難しそう。
これは、かなり大きな発見だった。
値下げして売り切れば、それでいいの？
競合サービスを調べる中で、もう一つ考えたことがある。
私は自分で企画したブランド商品を販売している。
だから、単純に在庫を減らせばいい、というわけでもない。
例えば、売れない商品があったとする。
値下げすれば、販売できる可能性は高くなるかもしれない。
でも、ブランドとして守りたい価格がある場合は？
販売する場所を限定している場合は？
自分のブランドの商品を、どこで、いくらで販売するか。
それも大切な経営判断だと思う。
私は自分の事業方針として、販売チャネルに一定の制限を設けている。
だから、仮にAIから「別のマーケットプレイスで販売しましょう」と提案されても、それが自分の方針に合っているとは限らない。
ここで、ちょっと考え方が変わった。
在庫を最も早く減らす提案が、必ずしもそのセラーにとって最善とは限らない。
在庫管理だけでなく、販売方針やブランド戦略も考慮できたらどうだろう？
例えば、値下げできる範囲、利用したい販売チャネル、避けたい処分方法など。
セラー自身が条件を設定して、その範囲内でAIが選択肢を比較する。
そんな方向性も考えられそう。
もちろん、これは検討中のアイデア。
FrostLoop AIにすべて実装されているわけでもないし、これだけでAmazonの既存サービスと十分に差別化できると分かったわけでもない。
でも、自分の販売経験から、もう一つの視点を見つけられたのは面白かった。
AIエージェントは、提案するだけでいいの？
そして、もう一つの課題。
審査員が指摘していた、AIエージェントの実行力について。
FrostLoop AIでは、AIがデータを分析して、販売継続、価格調整、返送などの選択肢を比較する。
でも、提案を見せるだけなら、AIエージェントというよりも、便利な分析・アドバイスツールに近いかもしれない。
そこで話題になったのが、API連携。
AmazonにはSelling Partner API、略してSP-APIという仕組みがある。
これを利用すれば、対応するデータの取得や、一部の出品情報の更新などをプログラムから行える。
じゃあ、セラーがAIの提案を承認した後、その操作まで実行できるようにしたらどうだろう？
例えば、
AIが在庫データを分析する。
いくつかの対応方法を提案する。
セラーが内容を確認して、実行するものを選ぶ。
対応している操作なら、ツールが実行して記録する。
そんな流れ。
ただし、Amazonの操作なら何でもAPIで実行できるわけではない。
利用できるAPIや権限、実際の業務内容によって制限がある。
それに、出品者の意思を確認せず、AIが勝手に価格を変更したり、商品を処分したりする仕組みにはしたくない。
私が大切にしている考え方は、
AI recommends. Seller decides.
AIは提案する。決めるのはセラー。
そのうえで、承認された操作をツールが実行する。
そういう方向性なら、便利さと出品者自身の判断を両立できるかもしれない。
まだ実装や利用条件の確認が必要だけれど、審査員の指摘から新しい検討につながった。
実際にその仕事をしている人の視点も、開発に役立つ
今回のハッカソンでは、技術開発はチームメンバーが中心になって進めている。
私はコードの専門家ではない。
でも、Amazonで商品を販売しているからこそ分かることがある。
実際にはどんなデータを見るのか。
何を判断するのが面倒なのか。
AIに任せたい部分と、自分で決めたい部分はどこなのか。
今回、審査員のフィードバックをきっかけに、こうしたことを改めて考えることになった。
そして、普段はただの経費として見ていたAmazonの追加手数料のデータが、AIプロダクトの問題を説明するための具体的な材料にもなった。
これは、自分にとっても新しい発見だった。
AIハッカソンというと、技術力やコードを書く能力が一番重要に思えるかもしれない。
もちろん、それらは大切。
でも、そのAIを誰が、どんな場面で、なぜ使いたいのかを考えることも、同じくらい重要なんだと思う。
自分の経験が、そういう部分で役立つのは嬉しい。
Amazonのサービスが競合？
やっと気づいた。1日以上経ってから。
Amazonのサービスって、もしかして、いつもAmazon Seller Centralで見ている、あの推奨機能のこと？
あれのことかなぁ？
自分は、その推奨に従って判断したことがない。全部自分で決めている。
審査員が「類似のサービス」と指摘したのは、この機能のことなのか、それとも第三者が提供する別のサービスなのか、正確には分からない。
でも、もしAmazonが提供している推奨機能のことだとしたら、私にとっては少し違う話になる。
私は、自分の販売方針に合うかどうかを考えて、最終的には自分で判断してきた。
というのも、Amazonにとっての最適解が、セラーにとっても最適とは限らないと思っているから。
もちろん、Amazonの推奨が間違っているという意味ではない。
ただ、セラーにはそれぞれの事情がある。
ブランドとして守りたい価格や、販売する場所についての方針もある。
だから、Amazonの推奨が自分にとっての最善の選択とは限らない。
ああ、そういうことか！
使わないという判断が自分の中であまりに当たり前だったから、最初は競合として考えていなかったんだ。
審査員からの指摘に対しても、説明する方向が少し見えてきた気がする。
Amazonの既存機能と同じことをするのではなく、セラー自身の事情や経営方針を尊重して、選択肢を比較・提案するAIを目指す。
それがFrostLoop AIの特徴の一つになるかもしれない。
もちろん、本当に差別化できるかどうかは、これから検証する必要がある。
でも、自分が普段当たり前にしていた判断の中に、プロダクトを考えるヒントがあったなんて。
気づけてよかった！
Top 16に選ばれてからも、考えることがいっぱい！
最初は、AIを使って自分たちのアイデアを形にすることに集中していた。
でも、Top 16に選ばれ、審査員のフィードバックを読んでからは、少し違うことを考えるようになった。
すでに似たサービスがあるなら、何を変えるべき？
本当に困っている人は、誰？
AIエージェントに、どこまで仕事を任せる？
そして、実際に使ってもらえるプロダクトにするには、何が必要？
考えることが一気に増えた（笑）。
もちろん、まだ全部の答えが出たわけではない。
FrostLoop AIの差別化も、これから検証していく必要がある。
でも、今回の審査員のフィードバックのおかげで、「AIで作れるもの」だけでなく、「本当に使いたいと思ってもらえるもの」について考える機会ができた。
これも、ハッカソンに参加したからこその経験。
10月24日のPitch Dayはもうすぐ！
チームで準備を進めながら、最後までいろいろなことを学んでいる。
本番ではどんな質問が出てくるんだろう？
ちょっと緊張するけれど、それも楽しみ！