あなたのECの改善を、AIチームで自作する設計書

「自動でやってくれるなら、お金を払ってもいい」——その前に

EC をやっていると、こういう案内をよく見かけます。
「商品ページのSEOを最適化します。月額◯万円。」
「商品名・説明文のリライト、1商品◯千円から。」
「モール運用を代行します。月額◯万円。」

商品ページの改善を外注したり、最適化ツールを月額で借りたりするのは、効果は出ます。実際、商品名や説明の良し悪しで、検索順位は動きます。だから「最適化にお金を払う」こと自体は、まっとうな投資です。

（ちなみに、AIで最適化を回す発想は、すでに有料商品として成立しています。別領域の話ですが、Meta広告を自律で回すAIは「初期20万円＋月額（広告費の5%）」で売られているほど。"AIに最適化を任せる"市場は、もう動いています。）

でも、月額で"買う"・外注で"頼む"と、こうなります。
- 対象が1つだけ。商品SEOのツールは商品SEOしか見てくれない。広告も、別のモールも、別契約
- 中身がブラックボックス。何をどう判断して変えたのか、自分の手元には残らない
- 払い続けないと、止まる。積み上げたノウハウもデータも、相手側に

毎月のEC運営で「ここ、自動化できたら楽なのに」という場所は、いくつもあります。それを1つずつSaaSや外注で埋めていったら、毎月の支払いはいくつも積み重なり、しかもどれも"自分のもの"にはなりません。

この本がやろうとしているのは、その逆です。
> 最適化を回す「エンジン」を、自分で1つ作る。そして、それを楽天・Yahoo・Shopify・広告……と、EC のあちこちに使い回す。
しかも、AIへの追加課金は、ほぼゼロで。

なぜ「ほぼ無料」で回せるのか

カラクリは1つです。
AIの使い方には、大きく2つあります。1つは、処理するたびにお金がかかる「従量課金」のAI（使った分だけ請求が増えるタイプ）。もう1つは、月額固定で使い放題に近い形で使えるAI。

最適化の「分析」や「文章づくり」を従量課金のAIに任せると、商品数が増えるほど、毎月の請求がじわじわ膨らみます。

そこでこの本では、月額固定で使える Claude Code（コードも文章も扱えるAIアシスタント）を1本、"エンジン"として据えます。分析も、改善案づくりも、ぜんぶこの中で回す。だから、商品が何件あっても、AIへの追加請求はほぼ増えません。

データを置く場所は、Googleスプレッドシート。これは「実験ノート」です。いつ・何を変えて・数値がどう動いたかを、ここに記録していきます。

つまり、こういう組み合わせです。
- エンジン：月額固定の Claude Code
- データ基盤：スプレッドシート
- 計測と反映：各モール・媒体の公式の仕組み（API や CSV）

- 承認：あなたが、手元で「これでいい」と確認するだけ

市販の最適化SaaSが月額で売っている価値を、この組み合わせで"自前"に持ち替える。それが、この本の中身です。

ただし、正直に言います。ぼくは本番のストアを一度、壊しました

威勢のいいことを書いていますが、ぼくも痛い目に遭っています。いちばん最近の話を、隠さず書きます。

「改善した商品名を、APIで自動でストアに反映する」——この最後の一歩を作っていたときです。

実際に運用している本番ストア（商品162点）で、テスト用に1商品だけ反映してみました。商品名は、ちゃんと変わりました。「よし、動いた」と。

ところが、その商品をよく見ると——メイン画像が消え、カテゴリが変わり、スマホ用の説明スペースまで空になっていました。

原因はこうです。そのモールの「商品を更新するAPI」は、送らなかった項目を"空"で上書きする仕様でした。ぼくは変えたい項目（商品名）だけを送ったので、送らなかった画像やカテゴリが、根こそぎ初期化されたのです。

幸い、テスト用に選んだのは販売終了済みの商品でした。でも、もしこれが売れ筋商品だったら——気づかないうちに、本番の商品ページを壊していたことになります。

このとき、はっきり決めました。

> 購入者の本番ストアを、AIが勝手に書き換える作りには、絶対にしない。

だからこの本のツールは、最後の「反映」だけは自動にしません。AIは改善案を作り、確認用のファイルに書き出すところまで。実際にストアへ反映するのは、あなたが中身を見て、自分のタイミングで行う。遠回りに見えて、これがいちばん事故が少ない。「速く・派手に自動化する」より、「壊さない」を選びました。

このあたりの判断は、Part 3 で正直に全部書きます。たぶん、この記事でいちばん他に無い章です。

申し遅れました。Relmea です

ぼくは1人で、8本のSaaSアプリ（Webサービス）と、複数のモールにまたがるEC運営を回しています。エンジニア専業ではありません。事業をやりながら、です。

EC の現場には、地味で、毎日くり返す作業がたくさんあります。競合がどんな商品名で上位にいるかを見て、自分の商品名を直して、順位がどう動いたかを確かめて、また直す。1商品ならまだしも、何十・何百商品では、とても手が回りません。

かといって、最適化SaaSを領域ごとに買い揃えるのは、月額がかさむうえに、ぜんぶ"借り物"になる。
だから、自分で「最適化を回すエンジン」を1つ作り、自分のスプレッドシートの上で、自分のデータとして回すことにしました。この本は、その作り方と、その奥にある考え方です。

この記事が渡すのは「動くツール一式」＋「なぜそう作るかの考え方」

特典として、実際に動くツール一式をお渡しします（後述）。スプレッドシート側の仕掛け（GAS）と、AIチーム側のコマンド・エージェント群です。これは、ぼくが実際に本番ストア（162商品）で動かして確かめたものです。

ただ、ツールを渡すだけでは足りません。事業もモールも商品も、人によって違うからです。完成形をそのままコピーしても、再現しません。

だからこの本の本体は、「なぜ計測→分析→改善案→承認→反映→再計測のループにするのか」「なぜ最後の反映は手動で残すのか」「同じエンジンを別のモールにどう使い回すのか」という、考え方と判断基準です。

これを掴めば、あなたは"あなたのEC"に合わせて、最適化エンジンを自分で組み直せるようになります。

値段の話を、先にしておきます

合うかどうかは、この無料パートで判断できます。手応えがなければ、買わないでください。そのうえで、価格だけ先に正直に書いておきます。

この教材は、先着10部 ¥9,800 で公開しています。
- 1〜10部：¥9,800（今ここ）
- 11〜20部：¥12,800
- 21部以降：10部ごとに値上げ
10部ごとに自動で値上げし、値下げの予定はありません。今が、いちばん安いタイミングです。

この先で読めること（Part 1 は無料・Part 2 からが購入者限定）

ここから先は全6部。市販の最適化SaaSを"買わずに自作する"ための、実装の本丸です。まず Part 1 を無料で続けて読めます。考え方を確かめてから、購入を判断してください。

▼ 無料で続けて読める
- Part 1｜汎用最適化エンジンの思想 … なぜ「計測→分析→改善案→承認→反映→再計測」の1つのループに、すべての最適化が還元できるのか。スプレッドシートを"実験ノート"にする設計

▼ ここから購入者限定（Part 2〜）
- Part 2｜モール商品SEOの実装（中核） … 競合の商品名・説明から「勝ちパターン」を抜き出し、AIで自分の商品名・商品情報の改善案を作るまで。スプレッドシート側（計測・データ基盤）とAIチーム側（分析・文章づくり）の2層をどう繋ぐか

- Part 3｜事故らせない反映設計（最重要・他に無い章） … なぜ「APIで自動反映」をやめ、「人が中身を確認して、指定した項目だけCSVで手動反映」にしたか。本番ストアを壊した実体験と、その対策の全部

- Part 4｜横展開の考え方 … 同じエンジンを楽天・Shopify・Amazon・広告へ。サーフェス（対象）が変わっても、変えるのは「計測する場所」と「反映する手段」だけ

- Part 5｜止める設計と、おわりに … どこを自動化し、どこは人の手で残すかの判断軸。特典ツールの受け取り方まで

さらに、特典として「モール商品SEO最適化AIチーム」一式（スプレッドシートの仕掛け＋AIチームのコマンド・エージェント）をお渡しします。実際に本番ストアで動かして確かめたものです。

特典のツールは、Yahoo!ショッピングと楽天市場の2モールに対応しています。特典の改良版やアップデートは、受け取りページでメールを登録いただいた方にお届けします。

よくいただく不安に、先に答えます

Q. プログラミングはできません。それでも実践できますか?
A. はい。あなたが書くのはコードではなく「狙いたいキーワード」や「どの商品を改善したいか」だけです。分析も、商品名・説明の改善案づくりも、AIチームが担います。スプレッドシートのメニューをクリックする操作が中心で、専門知識は要りません。

Q. AIが勝手に商品ページを書き換えてしまう心配はありませんか?
A. ありません。このツールは、ストアへ自動では書き込みません。AIは改善案を作り、確認用のCSVに書き出すところまで。実際にストアへ反映するのは、あなたが中身を見て、自分のタイミングで行います。なぜそうしたかは Part 3 で詳しく書きます。

Q. Claude Code 専用ですか?
A. 特典のコマンド・エージェントは Claude Code を前提に作ってあります。ただし本書が渡すのは「考え方と判断基準」です。計測→分析→改善案→承認→反映というループ自体は、道具が変わっても移植できます。

Q. うちのモールでも使えますか?
A. 特典のツールは Yahoo!ショッピングと楽天市場の2モールで動く形でお渡しします。そして本書の考え方は、Shopify や広告など、他の対象にも同じ形で応用できます（Part 4）。

まず、Part 1 へ

最適化を月額で"買う"のは、悪い選択ではありません。でも、領域ごとに買い揃えれば月額はかさみ、どれも"借り物"のまま。解約すれば止まります。
この本が提案するのは、最適化を回すエンジンを自分で1つ持ち、自分のデータの上で、EC のあちこちに使い回すことです。そして、最後の反映だけは手動で残し、本番を壊さない。

ここから先の Part 1 は、無料です。「なぜ1つのループにすべてが還元できるのか」という、いちばん土台になる考え方を、まず手ぶらで確かめてください。読んで「自分のECにも効きそうだ」と思えたら、そのとき初めて購入を考えればいい。

Part 1｜汎用最適化エンジンの思想

ここまでは無料で読めます。Part 2 からが購入者限定です。

EC の「最適化」と聞くと、領域ごとにバラバラの作業を思い浮かべるかもしれません。商品ページのSEO、広告の入札、メルマガの件名……。一つひとつ、やり方も道具も違うように見えます。

でも、ぼくがいろいろな最適化を自作してきて気づいたのは、これらは全部、たった1つの同じループに還元できる、ということでした。

このループを1回ちゃんと作れば、対象（サーフェス）が変わっても、同じ形で使い回せる。だから最初に、この"共通の型"を頭に入れてください。Part 2 以降の具体は、すべてこの型の上に乗っています。

すべての最適化は、この1つのループに還元できる

 ①計測   現状の数値を取る（順位・クリック・CV…）＋いまの設定（商品名・説明・広告文）も取る
   ↓        → スプレッドシートに記録
 ②分析   「前回 変えたこと → 今回 数値がどう動いたか」を突き合わせ、効いた/効かないを判定
   ↓
 ③改善案  データを根拠に、次の一手を作る（商品名・説明・広告文の具体案）
   ↓     ← あなたが「これでいい」と確認（承認）
 ④反映   その案を、対象（モール・媒体）へ反映する。変更は「バージョン」として記録
   ↓
 ⑤再計測  数日おいて、また①へ戻る（ぐるぐる回す）

このループの何がいいかというと、「カンと経験」でやっていた改善を、「記録と検証」に置き換えられることです。

たとえば商品名を変えたとき。多くの人は「なんとなく良くなった気がする」で終わります。でもこのループでは、「6/10は12位 → 商品名をver.3に変更 → 6/13は7位（+5）」と、変更と結果がペアで残ります。だから「この変え方は効いた」「この変え方は効かなかった」が、次に活きる知識として積み上がっていきます。
最適化とは、本来こういう"地道な実験の反復"です。それを、人の根気ではなく、仕組みで回す。それがこの本のテーマです。

エンジンは Claude Code、基盤はスプレッドシート

このループを「何で回すか」が、コストを左右します。

②分析と③改善案づくりは、AIの仕事です。ここを、処理するたびに課金される従量課金のAIに任せると、商品が増えるほど毎月の請求が膨らみます。100商品を毎週分析すれば、その分だけ請求も積み上がる。

だからこの本では、月額固定で使える Claude Code を"エンジン"に据えます。分析も改善案づくりも、この中で回す。商品が何件でも、AIへの追加請求はほぼ増えません。市販の最適化SaaSが「月額◯万円」で売っている頭脳を、月額固定のAI1本に置き換えるわけです。

データを置くのは、Googleスプレッドシートです。これは単なる保存先ではなく、「実験ノート」です。
実験ノートに最低限あるべき列は、こうです。

- 商品ID（どの商品か）
- 狙いキーワード（何で上位を狙うか）
- 日付ごとの数値（順位など）
- いまの設定のバージョン（商品名ver.いくつか）
- 変更日
- 効果判定（前回比でどう動いたか）

この「バージョン × 数値変動」の対応こそが、最適化の心臓です。これがあるから、②分析で「どの変更が効いたか」を機械的に突き合わせられる。逆に、ここを記録しないと、何回改善しても学びが積み上がりません。

「自動の部分」と「人が確認する部分」を、最初から分ける

このループでもう1つ大事なのが、④反映の手前にある「承認」です。
①計測・②分析・③改善案づくりは、どんどん自動で回していい。ここは、間違えても誰も傷つきません（スプレッドシートの中の話だから）。

でも④反映は、本番の商品ページや広告を、実際に書き換える工程です。ここを全自動にすると、AIの判断ミスがそのまま本番事故になります。Part 3 で詳しく書きますが、ぼくはここで一度、本番ストアを壊しました。

だからこのループでは、③と④の間に「あなたが中身を見て、これでいいと確認する」一手を必ず挟みます。自動化するのは"頭脳労働"（計測・分析・案づくり）まで。本番に手を入れる最後の一歩だけは、人が握る。

「全部自動」が偉いのではありません。「事故らずに、長く回り続ける」のが偉い。最適化は1回のホームランではなく、何ヶ月も回し続けてこそ効くものだからです。

サーフェスが変わっても、ループは変わらない

このループの強みは、対象（サーフェス）を選ばないことです。
- 楽天の商品SEO：①順位を計測 → ④商品名・説明を反映
- Yahooの商品SEO：①順位を計測 → ④商品名・説明を反映
- Shopify のSEO：①検索クエリ別の順位を計測 → ④ページのタイトル・説明を反映
- Meta広告：①CV・CPAを計測 → ④広告文・入札を反映

変わるのは、「どこで計測するか」と「どこへ反映するか」の2点だけ。
エンジン（Claude Code）も、基盤（スプレッドシート）も、ループの形も、まったく同じです。

だから、1つ作れば、横展開のコストが激減します。市販SaaSは「1サービス＝1領域」でしか売ってくれませんが、自作したエンジンは、計測源と反映先を差し替えるだけで、EC のあちこちに効かせられる。これが「買う」より「自作する」が効いてくる、いちばんの理由です。

ここから先（Part 2〜）で渡すもの

Part 1 は以上です。
「最適化は1つのループに還元できる」
「エンジンは月額固定のAI、基盤はスプレッドシート」
「本番への反映だけは人が握る」
この3つが、この本の土台です。
ここから先（Part 2〜）は、この型を実際に動くツールに落とし込みます。

- Part 2：モール商品SEO（Yahoo）を題材に、スプレッドシート側（計測・データ基盤）とAIチーム側（分析・文章づくり）の2層を、どう作り、どう繋ぐか
- Part 3：本番を壊さない「反映」の設計。ぼくが実際にストアを壊した話と、その対策の全部（この本でいちばん他に無い章）
- Part 4：同じエンジンを、楽天・Shopify・広告へ横展開する考え方
- Part 5：どこを自動化し、どこは人の手で残すかの判断軸と、特典ツールの受け取り方

ここまで読んで「自分のECにも効きそうだ」と感じたら、続きへどうぞ。実際に動かして確かめたツール一式も、特典としてお渡しします。