商品ページ制作・レビュー分析AIエージェント

01BACKGROUNDどんな会社で、なぜこの業務から着手したか

自社ECとモールで数百点を扱うD2C企業です。商品ページの説明文と広告コピーは外注していました。商品ごとに外注費がかかるうえ、納品までにも時間がかかっていました。レビューは月数千件届きますが、読み切れずに放置されていました。制作と分析の両方を社内で継続して運用できる体制にしました。

この業務を最初に選んだ理由

広告の運用を強めたいという相談でした。商品ページを見ると、外注に出していた説明文の納品待ちで新商品の投入が2週間遅れていました。広告を増やす前に、新商品を公開するまでの時間を短縮することにしました。

03HOW IT WORKS実装したAIエージェントの動き

商品ページ制作・レビュー分析AIエージェントは次の流れで処理を進めます。AIが担当する部分と、人が確認する部分を分けています。

1. STEP 01

   商品の情報を登録する

   スペックと素材と使い方をシートに入力します。写真があれば一緒に登録します。

2. STEP 02

   説明文と広告文を作成する

   自社サイト・楽天・Amazonの書式に合わせて説明文を作成します。広告の見出し案も同時に用意します。

3. STEP 03

   レビューを集める

   モールと自社サイトのレビューを毎日集めます。

4. STEP 04

   レビューを分類する

   満足・不満・要望の3つに分けたうえで、どの項目への意見かを分類します。

5. STEP 05

   週報にまとめる

   その週に増えた不満と要望を、件数の多い順に並べます。商品ページの改善候補も提示します。

掲載しているのは、実際に納品したシステムの画面です。社名・氏名・金額など、お客様が特定できる情報はぼかしています。

05POINTS実装のときに気をつけたこと

同じ道具を使っても、作り方によって現場で使われるかどうかが変わります。この案件で判断した点をまとめます。

• 制作と分析を1つにつなぐ

  説明文を作る仕組みとレビューを読む仕組みを分けると、改善につながりません。レビューで挙がった不満が、そのまま商品ページの改善候補として出てくるようにしました。

• 分類の精度を最初に測る

  導入時に300件を人の分類と突き合わせて94%の一致を確かめました。あらかじめ精度を確認しておくことで、社内でも安心して運用を始めやすくなります。

• モールごとの書式を分ける

  自社サイト・楽天・Amazonで文字数も書ける内容も違います。書式を分けて持たせたことで、ほぼそのまま掲載できるようになりました。

• 外注と内製を数字で比べる

  外注から内製へ切り替える判断は、費用と納期を比較したうえで行いました。制作が当日に終わる点が大きく、新商品の投入が早くなりました。

07PROCESS導入の進め方

この案件では、5週間で実際に使える状態まで実装しました。

1. 1週目

   書式と過去の原稿を集める

   モールごとの書式と、売れている商品ページの書き方を集めます。

2. 2週目

   制作を試す

   10商品で説明文を作成し、担当者に確認してもらいます。

3. 3週目

   レビューの分類の精度を測る

   300件を人の分類と突き合わせて94%の一致を確かめます。

4. 4〜5週目

   週報の作成まで自動化する

   レビューの収集と分類から週報の作成まで、一連の流れを自動で処理できる状態にして引き渡します。

09FAQよくいただく質問

• AIが書いた説明文はそのまま出せますか

  担当者が確認してから公開しています。ただしゼロから文章を書く必要がなくなったので、確認と手直しだけで済んでいます。

• レビューの分類はどのくらい当たりますか

  導入時に300件を人の分類と突き合わせて、94%が一致しました。分類がずれた場合は指示を修正して合わせています。

• モールが増えたら対応できますか

  できます。書式の設定を足すだけです。

• 広告のコピーも出せますか

  出せます。商品の説明文と同時に、広告の見出し案を5つ作成します。