ラストラボ、ReCORE × AIで買取・販売オペレーションを高度化— 革靴特有の特徴を考慮した価格精度向上、在庫回転の最適化、顧客応対の高速化で“現場の生産性 × 体験価値”を同時に引き上げ —
革靴買取専門店LASTLAB（ラストラボ） を運営する 株式会社ストックラボ（本社：東京都渋谷区、代表取締役：尾太 駿）は、リユース基幹SaaS ReCORE に AIモジュール を重ねた新オペレーションを本格導入しました。
これにより、在庫回転／価格精度／顧客応対 を一体で最適化し、革靴特有の複雑性（ブランド × モデル × サイズ・ウィズ × 状態・修理履歴 × 付属品）を前提に、現場の生産性とお客様の体験価値を同時に引き上げます。
背景
革靴リユースの価格決定は“多変量・動的”
ラストや木型（ラスト）、サイズ／ウィズ、アッパー状態（履き皺・クラック・クレージング）、ソール残（オリジナル／オールソール履歴・ヒールリフト残）、付属（箱・シューツリー・バチュー）など、同一モデルでも評価軸が多層的です。加えて、為替（円安／円高）、海外フリマ／オークションの外部相場、トレンド（例：グッドイヤー製法・ラバーソール需要の変動）、季節性（ブーツは秋冬、ローファー・サンダルは春夏）、百貨店の値上げ・モデルチェンジ、工房の修理納期といった要因が短期で重層的に作用し、「いまこの個体をどの販路で、どの価格帯に置けば、どれくらいで回るのか」という意思決定が極めて複雑化していました。
オペレーションは“人”に依存し、スプレッドシートに分散
価格改定、販路切替（自社EC／マーケットプレイス／オークション）、サイズ別在庫の付け替え、セット組（色違い・同ラストまとめ）など、多岐にわたるタスクが個々の査定士・在庫担当の経験に依存し、エクセル／スプレッドシートやチャット、メールに分散。データの鮮度・整合性の維持、修理ステータスや写真差替の連動、価格と在庫の一貫性担保（“今日の価格”と店頭表示の乖離抑制）など、現場負荷が高止まりしていました。
「スピード×再現性×説明可能性」三立の難しさ
価格判定を早くすればバラつきや漏れが増え、厳密にやると回転が鈍る。さらに、革靴は納得の物語（製法・ケア履歴・サイズ感の理由）をお客様に伝えることが購買率（CVR）やクレーム低減に直結します。現場では“素早く・ブレなく・根拠を示す”という三立が難題でした。
データ基盤の整備と可視化に取り組んできたが、次のブレークスルーが必要
ラストラボではすでに
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「今日の参考価格」タイムスタンプ表示で価格鮮度を担保
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カテゴリ別KPIの四半期公開で運用品質の見える化を推進
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BigQueryベースのデータ統合でEC・店頭・オークション・修理進捗・顧客接点（LINE／HubSpot）を横串化
といった施策を重ねてきました。これにより可視化・振り返りは着実に前進しましたが、“意思決定そのものの高速化と標準化”という次の課題が顕在化。在庫回転の鈍化や価格GAP（表示価格と実査定の乖離）は依然として改善余地があり、人材確保の難易度上昇も相まって、現場自助努力のみでの改善には限界が見え始めていました。
AI活用の前提が整った「今」
近年、国内外のリユース市場データのアクセス性が向上し、当社内でもBigQueryに蓄積された取引・在庫・アクセスログ・修理履歴・KPIが一定量・品質に到達。“学習データの厚み×再発明の余地”が揃いました。並行してReCOREが提供するマスタ管理・在庫／販売／ワークフロー機能が成熟し、SaaS上でのオペレーションとデータ基盤が自然に結びつく状態が生まれています。さらに、LLM（大規模言語モデル）の品質・ガバナンス手当（PIIマスキング、ログ監査、権限制御）も実用域に達し、AIを“現場の補助輪（AI-in-the-Loop）”として安全に導入できる環境が整いました。
狙う価値：人間の判断力を強化する“AI-in-the-Loop”
目的は人を置換することではなく、現場の判断を加速・定量化し、揺れを減らすことです。具体的には、
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価格改定：ラスト／サイズ／状態／為替／海外相場を織り込んだ根拠つき価格レンジを即時提示
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在庫回転：SKU粒度の滞留検知→価格再設計・販路切替・セット提案を自動ナッジ
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顧客応対：問い合わせ要約・提案テンプレ・注意事項の自動生成（人が最終確認）
といった“判断前の前処理”をAIが肩代わりし、査定士・販売員・バイヤーが“人にしかできない最終判断と顧客体験”に集中できる構えを作ります。
定量・定性の両面での改善を目標化
初期KPIとして、在庫回転日数の15～25％短縮、価格GAP（表示中央値 vs. 実査定中央値）の20％縮小、一次応答SLAの30％短縮を掲げます。定性的にも、“なぜこの価格か”を同画面で理解できるUI（価格レンジ＋根拠＋注記）により納得感と信頼性を高め、体験価値の底上げを図ります。
リスクとガバナンスへの備え
AI導入に伴うバイアス・過学習・説明不全のリスクを認識し、モデルのバージョン管理・検証プロセスの可視化・人による最終承認を必須とします。個人情報は匿名化・範囲限定・学習非利用を原則とし、BigQueryで全トレースを監査可能に。ベンダーロックインを避けるため、モデル切替・再学習の標準化を進め、将来の技術進化に柔軟に同調できる設計とします。
現場起点の変革を“継続運用”で仕上げる
最前線の査定士・在庫担当・CSが使い続けられる体験（UI/UX、ワークフローの親和性）を最優先に、小さく始めて学びを大きく還流するアプローチを採用。KPIはカテゴリ（ラスト）別の期待レンジで四半期公開し、透明性と緊張感を持ってPDCAを回します。“価格の鮮度・整合・説明可能性”をコアに、プロフェッショナルの判断×データ駆動のベストプラクティスを積層することで、業界全体の標準化と信頼性向上にも寄与していきます。
導入構成（ReCORE × AI × LASTLABドメイン知識）
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AIプライシング支援（根拠つき価格レンジ）
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入力：ブランド／モデル（ラスト）／サイズ・ウィズ／状態（アッパー・ソール・補修）／付属品、市況（季節・為替・海外相場）、販路特性
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出力：目標回転日数に整合した価格レンジと根拠スニペット（例：同ラスト別ワイズの成約分布、再ソール済み差分、付属品有無のプレミア等）
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効果：査定・改定の説明可能性と意思決定の速度を両立
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在庫回転オーケストレーション
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滞留閾値（カテゴリ／ラスト別の期待レンジ）を上回ったSKUを自動抽出
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対処プランを提案：価格改定／販路切替（EC→海外モール／オークション）／サイズ違いのセット化／特集ページへの編成
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効果：在庫日数の短縮と粗利の面を維持した回転改善
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顧客応対AIアシスタント
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問い合わせの要約・意図分類、提案文の雛形、注意・注記（例外）の自動生成（人が最終確認）
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例：サイズ提案（同ラストの別サイズのフィット比較）、メンテ履歴の価格影響説明、返品・ケア注記
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効果：一次応答の短縮（SLA）と説明の質の平準化
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自動Runbook & チケット化（エンジニア／オペ向け）
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価格異常・在庫滞留・欠品復活等の検知→タスク（Jira等）発行／Runbook起票
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併走ログをBigQueryに集約し、カテゴリ別KPI（鮮度・整合・説明可能性・GAP）へ還流
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株式会社ストックラボ代表 尾太 駿 コメント
「革靴の価値は、ラスト・サイズ・状態という“文脈”で決まります。ReCORE × AIは、その文脈ごと価格と在庫を動かすための“補助輪”です。人が最後に吟味する前提で、早く・揺れなく・説明できる運用を積み上げ、在庫回転と納得査定を一段引き上げます。」
◆会社概要
＜株式会社ストックラボ＞
設立日：2014年4月25日
古物商許可証：第304371408068号
所在地：〒160-0022 東京都新宿区新宿2-12-16 セントフォービル203
事業内容：リユース事業
株式会社ストックラボは、革靴やお酒の販売・買取を中心に事業を展開するリユース企業です。
「新しいモノと昔からあるモノをつなぎ、価値を再発見する」。
インターネットと実店舗の両輪で、必要な人に必要な一品を届けます。
また、出張買取や真珠買取、真珠販売、古本買取、毛皮買取、なども承っております。また、広告やSEO、CRMなど店舗集客や買取集客の面でリユース企業のマーケティング支援を強化しています。
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お酒買取専門店ストックラボ（新サイト）
東京の中古革靴専門店 LASTLAB（ラストラボ） を運営しています。
中古革靴の専門店『LASTLAB』では、オールデン／ジョンロブ／エドワードグリーン／クロケット＆ジョーンズ／チャーチ／ベルルッティ など名門ブランドの品揃えと、革靴の買取に対応。渋谷・原宿に実店舗、通販もご利用いただけます。
革靴の買取は LASTLAB へ
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