大手SIerのシステムエンジニアが仮説検証で東南アジアの需要を読み日本ならではの商材をShopee輸出で売り輸出ビジネスマスターコンサルティングで月商1,300万円に到達した村田さん(30歳)の体験談

大手SIerでシステムエンジニアをしています。安定はしていますが、大きな組織の中で、決められた仕様のものを作る仕事です。自分の裁量で試行錯誤して結果を出す、という面白さの部分がなかった。物販を調べていて面白いなと思ったのが、これって『仮説を立てて、試して、当たりを見つける』作業の繰り返しなんだと気づいたからです。どの市場で、どの商品が、いくらで売れるか。そのあたりは、やってみないと分からない。でも感覚で決めるんじゃなくて、小さくテストしてデータで確かめれば、当たりが見えてくる。エンジニアがシステムを少しずつ改善していくのと、考え方がすごく近いんですよね。だったら、自分が得意な、論理的に考えて試すやり方がそのまま活きるはずだなと。しかも結果が会社じゃなくて自分に返ってくる。物販を、一つの検証プロジェクトみたいに回してみたくなったんです。

市場をいくつかの角度から見て、一番伸び代が大きそうなところを選びました。まず成長率で見たんです。東南アジアは人口も所得も右肩上がりで、EC市場が急拡大しています。なぜ成熟した欧米じゃなくてここなのかというと、うまくいったときのリターンが、これから伸びる市場の方が大きいからです。次にどのサイトで売るか。東南アジアで圧倒的にシェアを取っているのがShopeeでした。伸びる市場と、そこで一番強いサイト。その組み合わせがShopee輸出だったんです。さらにジャンルも考えて、東南アジアは美容意識がすごく高くて、日本製への需要が伸びている。感覚で『儲かりそう』ではなくて、成長率と需要のデータという根拠が揃うところを選んだわけです。エンジニアなので、伸びるところを数字で見極めて、そこに賭ける。要は、勝率の高そうなところを選んだだけなんですよね。

試すサイクル自体は回せます。ただ、回しても無駄になるのは、その前提の部分なんですよね。検証って、前提が正しくて初めて意味を持つんです。Shopeeで何が売れるか、現地の価格帯はどうか、どう出品すれば見てもらえるか。ここが間違っていたら、いくら試しても、間違った方向にどんどん寄っていくだけで。そこが独学の怖いところだなと思いました。しかもこの前提の部分は、実際に成果を出している人の知見じゃないと手に入らない。だから、正しい前提とやり方だけは最初にまとめて教わって、その上で自分の得意な仮説検証を回す。エンジニアが、既にあるフレームワークの上に自分のロジックを組むのと同じ感覚です。ゼロから作り直すのは時間の無駄なので。受講前の個別面談で、Shopeeの市場の特徴や検証のポイントを確認できて、これなら自分のやり方が活きそうだと思って、一括受講を決めました。

試して当たった商品を、別の市場でも使い回せる形にしておきたかったからです。Shopeeで検証して当たった商品は、その勝ちパターンを、Amazonなど別の市場にも持っていけるはずだなと。一つのチャネルで終わらせるのは、せっかくの成果をそこで捨てているようなもので、もったいない。当たりを見つけたら別のチャネルにも広げた方が、かけた手間に対して得られるものが大きいんです。それには、複数のチャネルを最初から手元に持っておく必要がありました。もう一つ理由があって、一つのサイトだけに頼るのは、そこが止まった瞬間に全部止まるので怖いんですよね。分散させてリスクを減らすのは基本かなと。だから、まずShopeeで検証と基盤作りをして、2年目にAmazon輸出へ広げる、という道筋が描ける輸出ビジネスマスターコンサルティングを選びました。4領域が揃っていれば、検証の結果を見て、次に広げる先を選べる。個別相談が2回あるので、その判断で相談できるのも良かったです。

すべてを仮説検証のサイクルとして回しました。『東南アジアのこの層は、日本のこの商材を求めているはずだ』という仮説を1本立てて、小さくテスト出品して、データで検証する。当たった商品に力を寄せて、外れた仮説は迷わず捨てる。ある人気ジャンルの日本製品を、Shopee利益シミュレーターで現地の価格帯と採算を確認しながら、一つずつ試していきました。感覚で仕入れず、データが示す当たりだけに絞る。要はエンジニアがやるA/Bテストと同じで、勝ったパターンを残していくだけです。反応の良かった商品は、なぜ売れたのかを掘り下げる。現地の言葉やレビューの傾向も見ながら、見せ方を調整していく。試して直してを速く繰り返した結果、勝ち筋の商材が見えてきて、12ヶ月目で月商550万・月利150万に着地しました。当たりだけに絞れたので、外れに使う無駄が少なかったんだと思います。

データで判断する習慣と、検証を回す速さです。物販は、売上の見た目や勘に頼って商品を増やしがちです。でも僕は必ずデータで確かめてから判断するんです。売れているように見えても、利益が出ていなければ、それはあてにならない数字なので。手数料や配送費を引いた本当の利益をデータで見て、そこで実際に勝っている商品だけを残す。感情を入れずに、数字が示す事実だけで判断するので、ぶれないんですよね。もう一つは、試して直すのを速く回す力です。エンジニアは、小さく作って試して直す、を短いサイクルで繰り返します。その習慣で、当たり外れを素早く見極めて、当たりに集中できました。多くの人は、外れた商品にずるずるお金を使い続けて失敗するんです。もったいないと思って手放せなくなる。僕は早めに見切りをつけて、当たりに寄せるだけ。この判断の速さと正確さが、エンジニア出身の強みだったのかなと思います。

Shopeeで当たった勝ちパターンを、Amazonにも持っていきました。Shopeeの東南アジア市場で勝った商材の中には、欧米のAmazonでも需要があるものがあるはず、という仮説を立てて。Amazonリサーチツールで欧米の需要を確かめて、当たりそうな商品だけを移していきました。ここで効いたのが、1年目にShopeeで作った『データで確かめて当たりに絞る』という運用の型です。市場が変わっても、同じ型がそのまま使える。だから立ち上げがスムーズでした。当たったパターンを別の市場にも広げてスケールさせる、という最初に考えた通りに動いた感じです。Shopeeは東南アジアの成長市場、Amazonは欧米の成熟市場と、性質の違う2つを持つことで、リスクも分散できる。数字で言うと、22ヶ月目にShopee輸出が月商750万、Amazon輸出が月商550万、合わせて月商1,300万・月利350万です。感覚ではなく、仮説と検証で、性質の違う2つの市場を攻められた。エンジニアの考え方が、そのまま物販に活きた感じですね。

物販を「感覚の商売」だと思って敬遠しているエンジニアに、それは違うよ、と伝えたいです。物販は、仮説を立てて試して、当たりを絞り込んでいく作業です。だとすれば、エンジニアの考え方がそのまま強みになる。感覚で仕入れる人が多い中で、データで確かめて当たりに絞り、外れは早めに見切れる人は、それだけで有利に立てます。特にShopeeのような成長市場は、需要の伸びをデータで読める人にとって、チャンスの大きい場所です。ただ、一つだけ条件があって。その検証に入れる『正しい前提』を、独学の断片的な情報ではなく、まとまった形で手に入れること。前提が間違っていたら、いくら試しても、間違った方向に寄っていくだけなので。だから実務は正しく教わって、自分は得意な仮説検証とデータ分析に集中する。この役割分担ができれば、エンジニアは物販でけっこう戦えると思います。まずは受講前の個別面談で、自分のデータ思考がどの市場で武器になりそうか、一緒に洗い出してみるといいと思いますよ。