投稿者 投稿日: カテゴリー Perplexity
Perplexity Computerとは、Officeの中で複数工程を代行するAIエージェントのことです。
競合の値付けを調べ、表にまとめ、そこから提案書を書く。この一連の作業を、Excelとブラウザを行き来しながら人がやっているのが多くのEC事業者の現実です。Perplexityは2026年5月28日、この往復そのものをなくすアドインをWord・Excel・PowerPoint・Outlookの4つに投入しました。特徴は、単に文章を書くのではなく、Web上の情報収集から表計算への反映までを続けて実行する点にあります。本記事は、EC支援19年・5,000社超の実績を持ち、AI導入支援は2023年から提供する株式会社オルセル（うるチカラ運営）の現場知見にもとづき、Perplexity ComputerをEC業務に落とし込む5つの手順を解説します。
従来のAIアドインと何が違うのか
結論として、違いは「調べる」と「作る」が1つの指示でつながることです。文章生成だけのアドインとは設計思想が異なります。
Perplexity公式の発表によると、Computerは2026年5月28日にWord・Excel・PowerPoint・Outlook向けのアドインとして提供が始まりました。これに先立つ5月4日にはMicrosoft Teams向けが公開されています。Computerはインターフェースを操作し、Web上の最新情報を収集し、複数工程のタスクを自律的に完了させるエージェント型のAIと位置づけられています。導入はMicrosoftのマーケットプレイスからアドインを追加し、各アプリのサイドパネルから呼び出す形です。
EC業務の文脈で意味を持つのは、接続できる情報源の広さです。SharePointに加えて400を超えるファイル・アプリケーションと接続でき、社内の文脈を踏まえた出力が可能になるとされています。加えて、回答ごとに出典を示し、数字については取得元を明示する設計になっている点も実務的です。現場で繰り返し見るのは、AIが出した数字の根拠を後から追えず、資料として使えないという状況でした。出典が付いていれば、少なくとも検証の入口があります。
エージェント型という言葉を、ここで整理しておきます。従来のAIは、こちらが与えた文章に対して文章を返すだけの一問一答でした。エージェント型は、目的を伝えると、そこに至るまでの手順を自分で組み立て、必要な操作を順に実行します。人の側から見ると、指示の粒度が「この文章を書き直して」から「この資料を作って」に上がるということです。粒度が上がるぶん、指示が曖昧だと結果のずれも大きくなります。
文章作成に閉じたアドインとの違いを、具体例で示します。Wordの中で「競合A社の直近の決算内容をまとめたレポートを作って」と指示すれば、Web上の情報を取りに行ったうえで文書を書きます。Excelで三期分の財務モデルを組ませることもできるとされています。EC業務に置き換えるなら、「主要3モールにおける当社カテゴリーの価格帯分布を調べて、比較表にまとめて」という指示が一続きで通ることを意味します。
補足しておくと、同じくOfficeに常駐するタイプのAIとしては、xAIが2026年6月に投入したアドインもあります。文書作成を主眼に置く場合の比較はGrok for WordのEC活用を参照してください。Perplexity自体の使い分けについてはPerplexityのメモリとモデル切り替えにまとめています。
EC業務のどこを任せられるのか
結論から言えば、任せる価値が高いのは「調査してから資料にする」という2段構えの仕事です。理由は、この形の業務が最も人の時間を食っており、かつ工程の途中で人の判断が要らない部分が長いからです。
第一に、競合調査です。同一カテゴリーの上位商品について、価格帯、送料条件、レビュー件数、訴求文言を集めて一覧にする作業は、手作業なら数時間かかります。この工程をExcelの中で完結させられるなら、時間の削減幅は大きくなります。ただし各モールの利用規約上、自動的なデータ取得が制限されている場合があるため、実施方法については各モールの規約を必ず確認してください。手動での閲覧範囲を超える取得は避けるべき領域です。
第二に、市場動向のレポート化です。担当カテゴリーの需要変化、原材料価格の動き、規制の変更。こうした外部環境の情報を月次でまとめる仕事は、多くの店舗で後回しにされています。出典付きで自動収集できるなら、月1回の定例レポートとして定着させやすくなります。
第三に、Outlookでのメール処理です。問い合わせの分類、優先度の判定、返信の下書き。ある食品ジャンルの中規模店舗の事例では、繁忙期に1日60件を超える問い合わせが届き、返信の初動が翌日にずれ込んでいました。分類と下書きだけでも自動化できれば、初動は当日中に戻せます。ただし顧客対応の文面をそのまま送信する運用は推奨しません。必ず人が目を通す工程を残してください。
第四に、社内報告資料の作成です。PowerPointでの月次報告は、数字の更新と体裁の調整に時間を取られがちです。データの参照元を固定しておけば、更新作業の大半は代行できます。
第五に、商品情報の整備です。仕入先から届く商品資料はPDFや自由形式のExcelでばらばらに来ることが多く、これを自社の商品マスタの形式に揃える作業は完全に手作業になりがちです。項目名の対応関係さえ指示できれば、この変換は自動化の余地が大きい領域でした。楽天市場の商品名は半角255文字（全角換算127文字）、Yahoo!ショッピングの商品名は75文字、Amazonのタイトルはカテゴリーにより50〜200文字と上限が異なるため、同じ商品でもモールごとに書き分ける必要があります。この書き分けを一括で作らせるのは、実務的な効果が出やすい使い方です。
一方、任せるべきでない領域も明確です。価格の最終決定、在庫の発注数量、クレームへの謝罪文の最終稿。この3つは、事業の損益と信用に直結するため、人の判断を挟む設計にしてください。エージェント型のAIは複数工程を自律的に進めるからこそ、どこで止めるかを先に決めておく必要があります。
導入から運用までの5手順
ここからが実装です。手順は5つに分かれます。
第1手順は、対象業務の選定です。いきなり全業務に広げず、「毎週または毎月、同じ形式で発生する調査業務」を1つ選びます。競合価格の定点観測、カテゴリー動向の月次まとめ、問い合わせの分類のいずれかが典型的な出発点になります。
第2手順は、アドインの導入と接続範囲の設定です。マーケットプレイスからアドインを追加し、社内のどのデータソースに接続するかを決めます。SharePointに全社の文書が入っている場合、全部を接続するのではなく、当該業務に必要なフォルダだけに絞るのが安全です。この設定は管理者と相談して決めてください。
第3手順は、指示文の設計です。エージェント型のAIは工程が長いぶん、途中で意図がずれると最後まで気づけません。以下のプロンプトは、工程を明示して途中経過を報告させる形にしています。
プロンプト1：競合カテゴリーの価格帯調査と一覧化
あなたは日本のEC市場に詳しい市場調査担当です。
以下の手順で調査を実行し、結果を表形式ではなく項目ごとの箇条書きで出力してください。
手順：
1. 指定カテゴリーについて、公開されている情報の範囲で価格帯の分布を調べる
2. 価格帯を「低価格帯」「中価格帯」「高価格帯」の3区分に分け、各区分の代表的な価格と、その帯で訴求されている要素を整理する
3. 送料条件（送料無料ラインの有無と金額）の傾向を整理する
4. 各項目について、参照した情報源のURLを必ず添える
5. 情報が確認できなかった項目は「未確認」と明記し、推測で埋めない
調査対象：
- カテゴリー：{カテゴリー名}
- 対象モール：{モール名}
- 当社の現在の価格帯：{値}
最後に、当社の価格帯が全体のどの位置にあるかを1段落で示してください。
第4手順は、出力の検証ルールを決めることです。出典が付く設計とはいえ、その出典が適切かどうかは人が見る必要があります。以下のプロンプトを検証工程として組み込んでください。
プロンプト2：AI出力の出典検証
以下の調査結果について、記載された数値と出典の妥当性を検証してください。
検証項目：
1. 各数値に出典URLが付いているか。付いていない数値をすべて列挙する
2. 出典が一次情報（公式発表、公的統計、当事者の公表資料）か、二次情報（解説記事、まとめサイト）かを分類する
3. 情報の日付が確認できるか。1年以上前の情報を最新として扱っている箇所がないか
4. 同じ事実について複数の出典で矛盾がないか
出力：
- 検証結果を項目ごとに「問題なし」または「要確認：理由」で示す
- 最後に「この資料を社外に出す前に人が確認すべき箇所」を優先順位付きで列挙する
検証対象：
{調査結果を貼り付け}
第5手順は、定例化です。1回試して終わりにせず、実行の頻度と担当を決めます。月次レポートなら「毎月第1営業日に担当者が実行し、3営業日以内に検証を終える」というところまで決めておくと定着します。定例化されていない自動化は、担当者が忙しくなった瞬間に消えます。現場感覚では、AI導入が続かない理由の大半はツールの性能ではなく、この定例化を決めなかったことにありました。
5つの手順のうち、最も軽視されやすいのが第2手順の接続範囲です。社内文書へのアクセスを広く許可するほど出力の精度は上がりますが、同時に「誰がどの情報を参照できるか」の管理が複雑になります。人事情報や取引先との契約書が入っているフォルダを接続対象に含めるかどうかは、担当者の判断で決めてよい事項ではありません。導入の初期段階で管理者を巻き込み、接続してよい範囲を文書で残しておいてください。後から範囲を狭めるのは、広げるより難しくなります。
メール処理を自動化する場合は、以下のプロンプトを使います。
プロンプト3：問い合わせメールの分類と初期対応の判定
以下の問い合わせメールを分類し、対応方針を判定してください。
分類区分：
1. 配送状況の確認
2. 返品・交換の申し出
3. 商品仕様に関する質問
4. クレーム・苦情
5. 注文内容の変更依頼
6. その他
各メールについて出力する項目：
- 分類区分
- 緊急度（高・中・低）とその理由
- 人が判断すべき論点があるか（ある場合はその内容）
- 定型対応で済む場合のみ、返信の下書き案
制約：
- クレーム・苦情に分類したものは、返信の下書きを作らず「人による対応が必要」とだけ記載する
- 金額の返金額や送料負担の判断を含む内容は、下書きを作らない
- 顧客の氏名・住所・電話番号は出力に含めない
対象メール：
{メール本文を貼り付け}
社内報告用の資料作成には、次のプロンプトが使えます。
プロンプト4：月次のカテゴリー動向レポート
当社が扱う{カテゴリー名}について、直近1か月の外部環境の変化をまとめたレポートを作成してください。
構成：
1. 需要側の変化（季節要因、話題性、報道された消費動向）
2. 供給側の変化（原材料価格、物流費、仕入環境）
3. 制度・規制の変化（法令改正、モールの規約変更、表示ルール）
4. 競合の動き（公開情報の範囲で確認できたもの）
5. 当社への影響の整理（対応必須／要検討／影響なしの3分類）
制約：
- 各項目に出典URLと情報の日付を必ず添える
- 確認できなかった項目は「該当情報を確認できず」と記載する
- 推測に基づく記述には「推測」と明記する
- 各セクションは3〜5文の文章で書き、箇条書きの多用は避ける
最後に、資料の体裁を整えるプロンプトです。
プロンプト5：社外提出用への体裁調整
以下の文書を、社外の取引先に提出する資料として整えてください。
調整の方針：
1. 社内でしか通じない略語・システム名を、一般的な表現に置き換える
2. 数値には必ず期間と出典を添える
3. 断定できない事項は「現時点では」「当社の把握する範囲では」といった限定を付ける
4. 相手にお願いする事項があれば、末尾に整理して1か所にまとめる
5. 誤字脱字、敬語の不統一、ですます調の混在を修正する
制約：
- 内容を追加・創作しない。元の文書にある情報だけで整える
- 削除した記述があれば、末尾に理由とともに列挙する
対象文書：
{文書を貼り付け}
5本のプロンプトを一度に使う必要はありません。第1手順で選んだ業務に対応する1本から始めてください。
導入でつまずく3つのパターン
結論として、エージェント型AI特有の失敗は「長い工程の途中で間違い、最後まで気づかない」ことです。
1つ目は、調査対象の指定が曖昧なまま実行させるパターンです。「競合を調べて」とだけ指示すると、AIが選んだ競合が自社の想定と違う可能性があります。カテゴリー名、モール、価格帯を明示的に指定してください。プロンプト1で調査対象を細かく区切っているのはこのためです。
2つ目は、出典を確認せずに社外へ出してしまうパターンです。出典が付く設計であっても、その出典が信頼できるかは別問題です。5,000社支援の中で何度も再現したパターンとして、まとめサイトの数字が一次情報として資料に載り、後から訂正する事態になった例があります。プロンプト2の検証工程を必ず挟んでください。
3つ目は、規約の確認を飛ばすパターンです。モールのデータを自動的に取得する行為は、各モールの利用規約で制限されている場合があります。とくに楽天市場やAmazonの出品者としての立場でデータ取得を行う場合、規約違反が出店停止につながる可能性があります。実施前に必ず規約を確認し、判断がつかない場合はモールの担当者に照会してください。この確認を省いてはいけません。
費用と効果をどう見積もるか
結論として、判断すべきは月額費用ではなく「削減された時間が別の業務に振り向けられたか」です。
費用面を整理します。Perplexityの法人向けプランおよびComputer機能の提供条件は、契約形態によって異なります。導入を検討する場合は公式のMicrosoft連携ページで最新の提供条件を確認してください。参考として、比較対象になりやすい他のAIサービスの水準は、Microsoft 365 Copilotが1ユーザーあたり月30米ドル、ChatGPT Plusが月20米ドル、Claude Proが月20米ドルです。
効果の測り方は3つの指標で見ます。第一に、対象業務1件あたりの所要時間。第二に、検証工程での差し戻し件数。第三に、その業務の実施頻度です。3つ目が重要で、月次レポートが「忙しくて作れなかった」で飛んでいた状態から、毎月確実に出るようになれば、それ自体が成果になります。時間削減だけを追うと、この変化を見落とします。
工数の目安としては、対象業務の選定と接続範囲の設定に1日、プロンプトの設計と検証に1週間程度を見ておくのが現実的でした。初月は削減効果より設計工数のほうが上回ることが多く、効果が出るのは2か月目以降と考えてください。
投資判断の考え方も示しておきます。月次の競合調査に担当者が4時間使っているとして、それが1時間に短縮されれば月3時間の削減です。人件費を時給換算で2,500円とすれば月7,500円、年間で9万円の効果になります。この数字とサービスの利用料を並べて比較するのが基本の考え方です。ただしこの計算だけで判断すると見誤ります。削減された3時間が別の価値ある業務に使われて初めて効果が実現するのであって、単に他の作業が増えて終わるなら帳簿上の削減にすぎません。導入と同時に「空いた時間で何をするか」を決めておくことをおすすめします。
もう1点、複数のAIサービスを併用する場合の費用管理にも触れておきます。文書作成、調査、コーディング支援と用途ごとにサービスを増やしていくと、気づけば月額の合計が数万円規模になっている店舗があります。四半期に一度、契約中のサービスを棚卸しし、実際の利用頻度と照らして解約判断をする習慣を作ってください。使っていないアカウントの費用は、そのまま粗利を削ります。
エージェント型AIがEC運営に定着する条件
結論として、2026年後半に問われるのは「どこまで任せて、どこで止めるか」の線引きです。
理由は、エージェント型AIの価値が自律性にある一方、EC運営には自律的に判断させてはいけない領域が明確に存在するからです。価格、在庫、顧客対応の最終判断。この3つは事業の損益と信用に直結します。技術的に自動化できることと、事業として自動化してよいことは別です。
この線引きを実務に落とすと、判断基準は「間違えたときに元に戻せるか」になります。調査結果が間違っていても、資料を作り直せば済みます。しかし価格を誤って更新して販売してしまえば、取り消しはできません。在庫の誤発注も同様です。可逆な工程は任せ、不可逆な工程は人が実行する。この単純な基準で切り分ければ、判断に迷う場面はかなり減ります。
現実的な設計は、工程を「収集」「整理」「判断」「実行」の4段階に分け、収集と整理をAIに、判断と実行を人に割り当てる形になります。この線引きを最初に決めておけば、機能が増えても運用が崩れません。逆に、線引きをせずに「便利だから」で範囲を広げていくと、どこかで取り返しのつかない自動実行が起きます。
もう1つ、Officeの中でAIを取り合う競争が加速している点にも触れておきます。Perplexityが2026年5月、xAIが6月と相次いでアドインを投入し、Microsoft自身のCopilotも含めて選択肢が増えました。この状況で店舗が取るべきスタンスは、1つに決め打ちすることではありません。業務ごとに向き不向きを見極め、プロンプト資産を自社側に持っておくことです。ツールが入れ替わっても、業務設計が残っていれば移行のコストは小さく済みます。
よくある質問
Perplexity Computerとは何ですか
Perplexity Computerとは、Web上の情報収集から資料作成までの複数工程を自律的に実行するAIエージェントのことです。2026年5月28日にWord・Excel・PowerPoint・Outlook向けのアドインとして提供が始まり、各アプリのサイドパネルから利用します。
Microsoft 365 Copilotとどちらを使うべきですか
用途で分かれます。Microsoft製品内のデータ活用と統合の深さではCopilotに利があり、Web上の最新情報を収集して出典付きでまとめる用途ではComputerに利があります。競合調査や市場動向のレポート化が主目的なら、Computerから試す価値があります。
楽天やAmazonの競合データを自動で集めてもよいですか
各モールの利用規約を必ず確認してください。自動的なデータ取得が制限されている場合があり、出店者の立場での規約違反は出店停止につながる可能性があります。判断がつかない場合はモールの担当者に照会し、確認が取れるまでは手動の閲覧範囲にとどめるのが安全です。
出力された数字はそのまま資料に使えますか
いいえ、検証工程を挟んでください。出典が示される設計であっても、その出典が一次情報か二次情報か、情報の日付が新しいかは人が確認する必要があります。本記事のプロンプト2を検証工程として組み込むことを推奨します。
顧客の個人情報を含むメールを処理させても問題ありませんか
自社の個人情報保護方針と、サービス側のデータ取り扱い規約を照合したうえで判断してください。判断が固まるまでは、氏名や住所を除いた本文だけを対象にする運用が安全です。本記事のプロンプト3で個人情報を出力に含めない制約を入れているのはこのためです。
導入の最初の一歩は何をすればよいですか
毎月同じ形式で発生している調査業務を1つ選び、その業務だけで1か月試すことです。所要時間と差し戻し件数を記録すれば、他業務へ広げる価値があるかを数字で判断できます。
効果が出るまでにどれくらいかかりますか
初月は設計工数が削減効果を上回ることが多く、効果が見えるのは2か月目以降が目安です。プロンプトの設計と検証ルールの整備に1週間程度を見込んでおくと、計画が崩れにくくなります。
著者：齋藤竹紘（株式会社オルセル 編集長／5,000社以上のEC支援実績／書籍3冊）
参考文献
- Perplexity: Computer comes to Word, Excel, PowerPoint, and Outlook
- Perplexity: Computer in Microsoft Office（公式製品ページ）
- Microsoft Marketplace: Perplexity Computer for Microsoft 365
- Perplexity Changelog: Computer in Microsoft 365, improved context visibility and new analytics
※うるチカラでは、生成AIの導入支援から運用最適化まで、貴社のEC事業に合わせたカスタマイズ提案を行っています。無料相談（30分）も実施中ですので、お気軽にお問い合わせください。
https://uruchikara.jp/contact/
【監修】齋藤竹紘（株式会社オルセル代表 / 19年・5,000社のEC支援実績）
株式会社オルセル代表取締役 / うるチカラ編集長。19年・5,000社以上のEC支援実績を持ち、楽天市場・Amazon・Yahoo!ショッピング・Shopify・Shopee越境ECの実装ノウハウを保有。AI×ECに関する書籍を3冊執筆。「現場で使えるAI実装」を一次情報として発信しています。
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