ワークマンのUGC活用で売上が変わる理由
AIが広告の効果を食い始めた今、「顧客の声をどう構造化するか」がECの勝負どころになっている。その最前線にいるのが、作業服から一般ファッションまで裾野を広げたワークマンだ。
> 顧客の声を「学習する売場」に変えたのが、ワークマンの本質だった。
この記事のポイント
・UGCをAIで構造化すると商品開発まで変わる
・ワークマンはレビューを売場改善のデータに転換した
・「非構造データの活用」が次のEC差別化軸になる
ワークマンとJECCICAが組んで何が起きたか
EC事業者向けセミナーを主催するジャパンEコマースコンサルティング協会（JECCICA）が、2026年7月17日に東京・銀座で第159回セミナーを開く。テーマは「ワークマンと実践する画像・レビュー・動画を活かした最新のマーケティング手法」。
講師は、画像・動画・レビューを活用したデジタルマーケティング支援を手がけるvisualmoの井上純社長が務める。参加費は一般
2,000円
で、JECCICA会員・学生は無料となっている。日本ネット経済新聞が報じた。
なぜワークマンのレビュー活用がここまで注目されるのか
ワークマンはもともと現場作業者向けの作業服専門店として日本最大手の地位を築いた企業だ。だがここ数年、一般消費者やアウトドア層への展開を加速させる中で、ECにおける「顧客の声の扱い方」が社内課題として浮上したとされている。商品画像が散在し、画像共有だけで多大な工数を割いていた実態は、別のセミナー事例でも明らかになっている。画像共有の工数を
60%削減
できた背景には、データの一元管理という地味だが根本的な改革があった。
ワークマンのECを利用する顧客にとっては、「買ってみたら思ってたのと違う」という体験が減ることが一番の変化になる。レビューや画像が整理されてAIのレコメンドに反映されれば、サイズ感や素材の情報がより精度高く届く。実際にニトリやワークマンのようなファン層拡大に成功した企業の共通点として、「顧客目線のコンテンツを継続的に蓄積していること」が挙げられると考えられる。これは単なる広告費の問題ではなく、データ資産の積み上げ方の問題だ。
法規制の観点で見ると、ステルスマーケティング規制（景品表示法の運用強化）が2023年以降に厳格化されたことで、「企業が作ったコンテンツ」より「ユーザーが自発的に投稿したUGC」の信頼性が相対的に上がっている。レビューの真正性と透明性に対する社会的な要求が高まっている今、UGCを組織的に収集・活用する仕組みを持つことは、コンプライアンスリスクの回避とマーケティング効果の両立につながる。
業界全体のトレンドで見れば、AIが広告クリエイティブや文章生成を担えるようになった分、「何を素材にAIを動かすか」の差が企業間の差になってきた。従来のSEOやCRMといった施策は横並びになりやすい。だが、自社ECに蓄積されたレビューや動画という非構造データは、他社には真似できない固有の資産だ。JECCICAがこのテーマをネットセミナーの題材に選んだのは、この流れを正確に読んでいるからだろう。
EC担当者がワークマン事例から引き出すべき判断
私がコンサル時代に感じたのは、データ活用の議論になると「どんなツールを入れるか」に話が向きすぎて、「どんな問いに答えるためのデータか」が後回しになるということだった。あるアパレルのEC改善プロジェクトで、膨大なレビューデータがあるのに誰も読んでいない、という状況に出くわした。ツールではなく「問いの設計」が先だと、そのとき確信した。
ワークマンの事例で私が注目しているのは、レビューを「売上の証拠」として使うのではなく「商品開発のインプット」として使っている点だ。これは組織の中でマーケティングと開発が情報を共有できる構造になっていないと実現しない。UGCのネット上の活用を「広告チームの仕事」と切り分けてしまうと、この連携は生まれない。
もう一つ、私が判断の軸として持っているのは「構造化されていないデータほど競合に模倣されにくい」という原則だ。価格やスペックは誰でもコピーできる。だが、1万件のレビューからAIが抽出した「30代女性が防水性より軽さを優先する理由」は、その企業だけが持てる知見になる。visualmoの井上社長がセミナーで語るとされている「商品データや非構造データの活用方法」は、まさにここを突いている。
UGCを「集めること」と「使いこなすこと」の間には、組織設計という壁がある。
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