2026/01/16
楽天SKU対策・業務効率化
【SEO対策】「丁寧さ」も「網羅性」も諦めない。人の感性とAIのスピードを組み合わせる、SKU時代の属性登録術
SKUプロジェクト移行に伴い、登録すべき属性項目（タグ）は大幅に増えました。「検索に引っかかるように、任意項目もしっかり埋めたい」「正確な情報を届けたい」。そうした熱意を持って取り組むほど、以前よりも作業時間が増えてしまってはいないでしょうか。
商品の魅力を誰よりも理解しているからこそ、タグ付けひとつでも妥協はしたくない。その「人の目」による判断は、お店の信頼を作る大切なプロセスです。ただ、これだけ項目が増えてしまうと、すべてを人力でこなすには「どうしても時間が足りない……」というのが本音ではないでしょうか。本来なら「次の売れ筋」を考えたり、新しい企画を練ったりしたいはずの貴重な時間が、登録作業だけで終わってしまう。これは現場の負担だけでなく、店舗の成長という面で見ても、非常に「もったいない」状況だと言えます。
「質の高い登録を維持するには、スタッフがPCの前で地道に商品と向き合い続けるしかない」
本コラムでは、この「常識」をあらためて問い直していきます 本コラムでは
現場のこだわりと、効率的な検索対策（SEO）。この両方を諦めないために、「人とシステム」がこれからどう役割を分担していくべきか、その「新しい向き合い方」を、一緒に探っていきたいと思います。
1. 「丁寧な手入力」へのこだわりと、物理的な「時間」の壁
これまでは、スタッフが一つひとつ商品を見て、合うタグやカテゴリーを選んでいくのが、登録作業の「当たり前」の姿でした。商品の特徴を正しく伝え、納得して買ってもらうための「人の目による確認」は、お店の信頼を守るために欠かせない工程だったからです。
ただ、SKUプロジェクトで登録項目がぐっと増えたことで、今まで通りの丁寧さを守ろうとすると、どうしても時間が足りなくなってしまう……。そんな状況に陥ってはいないでしょうか。
① 頑張りだけでは追いつかない「時間コスト」
商品の良さを伝えるために、1商品あたり5分かけてタグを選んだとします。これをショップの成長に合わせてシミュレーションしてみると、現場の想像を超える数字が見えてきます。
・100商品の登録：約8時間（1人日）
・1,000商品の登録：約83時間（約10人日）
・10,000商品の登録：約833時間（約104人日）
1万点を登録しようとすれば、スタッフ一人が他の業務をすべて止めても、5ヶ月間つきっきりで作業しなければならない計算です。商品数が増えるのは喜ばしいことですが、今のやり方のままでは、売上が伸びるほど現場が疲弊し、販促などの「攻めの業務」が止まってしまう。そんな本末転倒な状況になりかねません。
② 今の楽天検索が求める「網羅性」のハードル
さらに、今の楽天SEOでは、必須項目だけでなく「任意属性」をどれだけ埋めているかが、検索順位に大きく響きます。
人の手には「商品のニュアンスを汲み取る」という強みがありますが、一方で数百もの項目からタグを漏れなく拾い上げるような、細かく膨大な作業は決して得意ではありません。
こだわりを活かしたいのに、網羅性を保つための作業に追われてしまう。この板挟みの状態を、スタッフの「ひたむきな取り組み」だけに頼って維持していくには、いよいよ人力だけでは追いつかない局面を迎えているのではないでしょうか。
2. 属性登録は「すべてAI」か「すべて手動」かの二択ではありません
第1章で触れたジレンマを解消しようとAIツールを検討するとき、「すべての商品を機械任せにしなければならない」と考えてしまうかもしれませんが、決してそんなことはありません。
AIはデータに基づいた網羅的なタグ付けは得意ですが、トレンドを先取りした打ち出しや、商品の繊細な魅力を伝える戦略的な判断は、やはり経験豊富なスタッフの感性が欠かせません。AIか人か、どちらか一方を選ぶのではなく、それぞれの得意分野を理解して、商品によって「賢く使い分ける」という視点が、これからの運営の鍵になります。
ロングテール・型番商品
商品数が多く、一つひとつに時間をかけにくい商品はAIの得意領域。数百もの属性項目をAIに一括で任せ、まずは検索結果に確実にヒットさせるための「露出の土台」をしっかり担保し、露出の機会を広げます。
こだわりたい注力商品
今シーズンの新作や看板商品などは、AIが導き出した属性情報をベースにしつつ、「売るための視点」での精査を人が行います。AIに網羅性を任せているからこそ、担当者はこうした判断にじっくり時間を割けるようになります。
このように、AIに「手間」を預け、人は「価値」を生む部分に集中する。これこそが、今のSKU時代にフィットした、新しいチームのあり方と言えるかもしれません。
3. 導入後に直面する「データ連携」という新たな課題
AIを活用して「人とシステムで分業する」。この方針は理想的ですが、いざ実行に移そうとすると、多くの現場で新たな課題が浮かび上がってきます。それが、ツール間のデータ連携にかかる手間です。
一般的なAIツールはどれも優秀ですが、そこから出力されたデータを自社のシステムに取り込むまでには、どうしても以下のようなアナログな作業が残ってしまいます。
見落としがちなアナログ作業
1. データのダウンロード：AIが作った属性データを、一度CSVファイルなどでPCに保存。
2. Excelでの形式変換：基幹システムの形式に合わせて、列を入れ替えたり不要項目を削ったりする。
3. 不足データの補完：管理コードを手入力で足したり、データ形式を整えたりする。
4. 基幹システムへの取り込み：エラーが出れば、またExcelに戻ってやり直し。
せっかくAIが数秒でタグを選んでくれても、その後のExcelでの加工・修正作業に1時間かかってしまっては、本当の意味での業務改善とは言えません。この「点と点の間の空白」こそが、導入後に多くの現場を悩ませる、見落としがちなボトルネックなのです。
4. 「加工レス」な連携で、AIをもっと身近なパートナーに
AIを導入した後にぶつかる「データ連携」の壁を、どうやって乗り越えればいいのか。その理想的な解決の形を整理してみました。
Before
AIツールのCSVをExcelで開き、自社システムの形式に合わせて加工。数千件のデータで動作も重く、操作ミスによるエラーが頻発し、担当者の大きなストレスになっていました。
After
- ✓ AIデータを加工せずそのまま管理システムへ。Excel作業がゼロに。
- ✓ 空いた時間を販促企画や、注力商品の売るための精査へ。
- ✓ 手作業によるミスが消滅し、現場が精神的な負担からも解放。
大事なのは、AIというツールを単体で入れることではなく、それを受け取る側のシステムがいかに手間なくデータを取り込めるか。この点と点がつながって、初めてAIは本当の意味で頼れるパートナーになります。
まとめ
本コラムでは、SKUプロジェクト以降に大きく変わった属性登録に対し、すべてを手動で行うのではなく、AIと協働するスタイルを提案してきました。
商品数が多いロングテール商品や定型的な型番商品はAIに任せて、まずは網羅性と露出をしっかりと確保する。一方で、看板となる注力商品は人の手で、その魅力を最大限に引き出す設定を行う。
このメリハリこそが、現場の感性を活かしつつ、無理なく網羅性を高めていける、これからの店舗運営の鍵となります。
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これらの課題を解決できるのが、EC・通販向けシステム「通販する蔵」のカスタマイズ機能です。AIが出力するCSVを再加工せずにそのまま取り込めるため、Excel編集の手間をゼロにし、ヒューマンエラーも防ぐことができます。
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