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北~西日本の大雪で全国的に配送に遅れが生じる可能性/モノタロウが15年連続過去最高益【ネッ担アクセスランキング】 | 週間人気記事ランキング

10ヶ月 1 週間 ago
2025年1月31日~2025年2月6日にアクセス数の多かった記事のランキングを発表! 見逃している人気記事はありませんか?
  1. 【北~西日本の大雪予報】ヤマト運輸、佐川急便、日本郵便の配送で全国的に遅れが生じる可能性

    大雪の影響による幹線道路、一般道路の通行止め、道路規制や渋滞、除雪状況などの影響で、全国的に荷物の配送に遅れが生じる可能性がある

    2025/2/4
  2. モノタロウ、15年連続過去最高益。売上高は2881億円で13%増【2024年12月期】

    15年連続で過去最高益を更新したMonotaRO。その要因や、2024年12月期の詳細な業績、2025年12月期の取り組みの展望をまとめる

    2025/2/4
  3. ヤマト運輸、世界200か国以上の国と地域への配送サービス「UPSワールドワイド・エクスプレス・セイバー」運賃・手数料を値上げ

    ヤマト運輸は、世界各国のUPSネットワークを使って書類や貨物を世界200か国以上の国と地域に届ける「UPSワールドワイド・エクスプレス・セイバー(WWX)」の販売総代理店。

    2025/2/4
  4. 【北~西日本の大雪】ヤマト運輸、佐川急便、日本郵便の荷物の配送+預かり状況まとめ(2/5時点)

    大雪による幹線道路や一般道路の通行止め、道路規制や渋滞などの影響で、全国的に荷物の配送に遅れが生じている。

    2025/2/6
     
  5. 【楽天SOY2024】総合グランプリは「越前かに職人甲羅組(DENSHOKU)」、2位は「アイリスオーヤマ公式 楽天市場店」、3位は「リカーBOSS 楽天市場店」

    「楽天市場ショップ・オブ・ザ・イヤー2024(楽天SOY2024)」は、「購入者からの投票」「2024年の売り上げや受注件数」などを主な基準に優れたショップを選出して表彰した

    2025/1/30
     
  6. 全国企業「倒産リスク」、小売業は2.6万社。物価高と人手不足が直撃

    帝国データバンクが企業の倒産について調査した結果によると、2024年、小売業では倒産リスクが高い企業が2.6万社だった。仕入れ価格や人件費の高騰などが影響していると見られる

    2025/2/5
     
  7. KDDIとauコマース&ライフのECモール「au PAY マーケット」が進める「不正ゼロ」の売り場作りとは?

    KDDIとauコマース&ライフは不正対策強化のため、AI機械学習による不正注文の24時間自動検知、店舗審査の強化など5つの取り組みを「au PAY マーケット」で推進している

    2025/2/4
     
  8. 「お客さんから遠い場所にいないか?」既存顧客対応を見返し、リピーター施策、CRMに立ち返ってみる【ネッ担まとめ】

    ネットショップ担当者が読んでおくべき2025年1月1日~1月31日のニュース

    2025/2/4
     
  9. ファンケルが実践するインフルエンサーマーケティングとは? 新規獲得1.8倍を実現した実例を大公開

    新規事業の認知拡大にインフルエンサーマーケティングを選択したファンケルの事例をPLAN-Bが解説

    2025/2/4
     
  10. AIが人の代わりに買い物する時代に!? OpenAIが開発した商品購入などを代行するAIエージェント「Operator」とは?

    エージェント型AIの提供に乗り出したOpenAI。その特長と、ECサイト運営においてどのように役立つかを、事例を交えて解説します

    2025/2/6
     

※期間内のPV数によるランキングです。一部のまとめ記事や殿堂入り記事はランキング集計から除外されています。

藤田遥

フジテレビ騒動で約80社が出稿取り消し。通販各社の対応+経営陣会見の一問一答【通販新聞の調査+取材】 | 通販新聞ダイジェスト

10ヶ月 1 週間 ago
タレントの不祥事に端を発したフジテレビのCM中止について、通販各社の対応はさまざまだ。各社の反応や、フジテレビ経営陣による記者会見のもようをまとめる

芸能人の女性トラブルへの対応などをめぐり、フジテレビでのCM中止が広がっている。「売り場」を持たない通販にとって、媒体は重要な顧客接点。広告中止の長期化は、事業に影響を及ぼす重大な事態といえる。各社の判断は分かれるが、今回の問題は、企業が意識すべきリスクの変化も映し出している。

通販各社の反応、大手は中止判断目立つ

本件に関する各社の対応は分かれている。

「グループの人権方針に照らし、継続すべきではない」(A社)。

広告中止は、上場企業、通販大手に多い。ダイバーシティー、多様性などここ数年、人権問題が社会でクローズアップされてきた。自社で定める人権方針に従い、取引先にも求めているケースもあり、広告中止の判断材料にするところもある

「業績悪化、イメージが悪化するからということではない。他社が継続してもやめるという判断だ」(B社)。

フジテレビの株主である米投資ファンドが指摘したのも、人権問題に対する関心が国内より高く、海外では社会に根づくためだろう。グローバルに展開する大手スポンサーほど指摘を意識せざるを得ない

各企業による、フジテレビとフジテレビ系列局のCM出稿判断
各企業による、フジテレビとフジテレビ系列局のCM出稿判断

中堅、中小は継続傾向。重視するのは広告レスポンス

「レスポンスが著しく悪化しない限り継続する」(C社)。こうした判断は、中堅、中小の通販企業に多い

通販はレスポンス。メディアは情報発信ツールであり、そもそもブランドイメージで広告していない」(D社)。「顧客クレームが頻出すれば中止の可能性がある」(E社)、「問い合わせ件数で判断する」(F社)と、顧客との関係性を判断軸にする。

現状は、クレームはないとする企業が多く、CM差し替えは、レスポンス次第とする企業が少なくない。BSフジで29分の長尺インフォマーシャルを展開するある企業の場合、尺が長く、公共広告への差し替えが行えないという物理的な問題もある。

広告価格の下落も考えられ、これを逆手にとって積極的に出稿する企業も出てくるのではないか」。コロナ禍で広告露出が減る中、大量出稿で一気に知名度を高めたファーマフーズのように、ブランディングを重視する大手スポンサーが早々に引いた“売り場”で認知を得ようとする企業が現れることも考えられよう。

「人権侵害」への姿勢が各社に問われる

「こうしたケースの危機管理は、横並びの前例踏襲主義が多い。業界1位が動けば2位以下も追随する。しかし、通販はメディアを情報発信、商品訴求の『ツール』としか見ていない。関係ないというドライな考え方もある」(H社)、「フジの不祥事もオリンピックと同じ。レスポンスの数字次第だ」(G社)。消費者と直接的な関係を構築している通販ならではの回答だが、今後の調査によっては「人権侵害」への姿勢も問われるだろう。

共通するのは、フジ系列局への対応だ。「別会社で罪はない」、「フジテレビと同様の人権方針への抵触はみられない」、「系列局、社外関係者など経済的に悪影響を受ける方も多い。再開することでステークホルダーの生活を守る姿勢も必要」といった理由で続ける。

タレント起用のリスク高まり

自社の従業員に切り替える企業も

一方で、大手、中小を問わず、企業にとってイメージキャラクターのCM等への起用に関するリスクが高まっている側面はある。

フジテレビ問題長期化により、通販各社からは、「テレビ局、メディア、タレントの信頼性の低下が、商品にリンクする懸念が生じている」、「メディアに懐疑的なイメージがつくことはマイナス」、「放送局全般の信頼度の低下が怖い広告がウェブの一極集中となれば、ゲリラ戦で戦いにくい市場になる。テレビはシニアとは効果的に接点を築ける手段。視聴者離れは本意ではない」といった意見が聞かれた。

タレントの不祥事による契約破棄の事例

日本を代表する企業であるトヨタ自動車。キャラクターに起用する歌舞伎役者の不祥事に見舞われた。これを受け、オウンドメディア「トヨタイムズ」の設計、戦略変更を行い、自社と従業員による運用に切り替えた。

直近ではアサヒビールの起用タレントで飲酒トラブルが起こり、契約破棄となった。キャラクター起用にもリスクは付きまとう

ジャパネットグループは自らBS局を開局したが、これも今回の問題に象徴される時代の変化を見越したリスクヘッジの一つかもしれない。メディアに対する信頼が低下する中、不祥事のリスクや外部環境に左右されないメディアを自ら持つという選択肢だ。ただ、メディアのオウンド化は、企業の高い知名度と認知に向けたプロモーションなど資本力も必要になる。

ファンケルやDHC、オルビスのようにマルチチャネルで、通販だけに依存しない事業モデルの構築も有効であろう。

フジテレビによる通販各社への影響

業績への影響は軽微

今回の問題を受けた通販各社の業績への影響は、現状「軽微」との回答が大勢だ。

広告再開については、「第三者委員会の調査報告を踏まえ判断」、「人権方針に抵触していないと判断できるまで差し止める」、「ジテレビ経営層の対応次第」などの判断が聞かれる。一方で、問題が長期化すれば、「テレビは通販企業の事業活動で重要なチャネルの一つ。影響は少なからずある」という懸念もある。

「正解はない」。リスク管理のある専門家は今回のケースをこう話す。想定外のリスクに直面した際、判断は事業規模、事業モデルなど複合的な要素で変化する。「レスポンス」という数字も一つの要素だ。今後、通販各社が判断基準をどこに定め、リスクに備えた事業モデルを構築するか。今回のフジテレビ問題は試金石となろう。

フジテレビの広告差し替えは約80社

中居正広氏の女性トラブル問題を受け、フジテレビは1月27日、2度目の会見を開いた。23日、日本弁護士連合会のガイドラインに基づく第三者委員会の設置を公表。3月までに行われるという、提言をもとに再発防止策を検討する。

会見はプライバシーに配慮して10分遅れで配信されるという異例の展開でフジテレビ等で中継された。会場には500人近い記者等が出席。10時間を超える異例の長丁場となった。すでに多くの報道がされているが、会見は特殊な雰囲気となった。

1月27日の記者会見に多くのメディアが参集した
1月27日の記者会見に多くのメディアが参集した

通販業界にとって「売り場」である媒体の力が弱まることは、広告価格の高騰につながる。系列局や代理店で働く従業員、通販など関係企業の生活と地続きでもある。

フジテレビの広告差し替えを判断した広告主は約80社に達しているとされる。今回の問題に、日本通信販売協会は、「放送局は公器の一端を担い極めて重要な問題と認識している。通販業界にとっては、重要な広告媒体の一つ。早期の信頼回復をお願いしたい」と話す。

中居正広氏の騒動を機に大量の広告主が離れたフジテレビ
中居正広氏の騒動を機に大量の広告主が離れたフジテレビ

フジテレビがウェブの台頭にあえぎ、社会の変化への対応が遅きに失したのも一強時代が長く続いた反動だろう。社会とのズレを捉え、再発防止に真摯に取り組むことが求められる

会見同日、週刊文春は、一連の報道で「フジ編成幹部に誘われた」という記載を「同氏がセッティングした会の“延長”と認識している」と訂正した。

対応の遅れ、報告遅延も批判必至

従業員関与を判断する上で極めて重要な証言の変更だ。ただ、そうであっても2023年時点で起きた問題の着地を探り、対応が遅れたことに対する批判は免れないだろう。

昨年、小林製薬による紅麹事件が機能性表示食品制度の見直しに発展したのは、国への度重なる「報告遅延」が批判の拡大、通販、健康食品業界に深刻な影響を招いた。

社会の監視が強まる中、企業は社会の空気を捉え、適切な対応につなげる力が求められているのではないか。

経営陣は「信頼回復急ぐ」

フジテレビの広告差し替えは80社近くに達しているとされる。スポンサー企業への対応について、1月27日の記者会見で経営陣に対応を聞いた。

記者会見に現れたフジテレビの経営陣
記者会見に現れたフジテレビの経営陣

――今回の問題を受けて代理店、系列局、下請け会社を含め売り上げがなくなる。パートナー企業に対する補てんの考えはあるか。

フジテレビジョン・清水賢治社長広告差し替え、制作会社、系列局に影響を及ぼしていると推察している。この点は申し訳ない。対応をどうするかは、現在、広告差し替えの代金に対する考え方を一部示し始めたところ。どのように影響を最小限に抑えることができるか真摯に取り組みたい。

――スポンサーにはどういった説明をしているか。

フジテレビジョン・遠藤龍之介副会長多くの場合、営業部員が直接会社に足を運びご説明させていただいている。

――広告差し替えの代金の考え方について、返金など具体的な対応内容は。

遠藤副会長:広告クライアントが出稿がふさわしくないと考え、AC広告に差し替えられている。通常、AC広告は天災等を理由に差し替え放映されるが、今回はフジテレビ個社の事情。お金をお返しするような対応を行う

――今も継続して出稿している広告主がいる。出稿は、今回の問題とまったく関係がない。広告枠を提供する側として、継続出稿することに対する見解を聞きたい。

遠藤副会長さまざまなご判断、クライアントがいて、ごくわずかだが継続出稿されている企業もある。それはその社の判断ということで受け入れているが、広告掲載している企業も、おそらく社内でもフジテレビに広告出すのはよくないのでは、という問い合わせがきていると想像する。クライアントのためにも、一刻も早く信頼回復しないといけないと考えている。

※記事内容は紙面掲載時の情報です。
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通販新聞

「安さ納得消費」は減少、こだわり志向の「プレミアム消費」「徹底探索消費」が増加【最新の消費スタイル調査】

10ヶ月 1 週間 ago

野村総合研究所(NRI)が実施した「生活者1万人アンケート調査」によると、最新の消費動向はこだわり志向が強い「プレミアム消費」「徹底探索消費」スタイルが増加していることがわかった。

NRIは「生活者1万人アンケート調査」を3年に1度実施しており、今回は通算で10回目。調査実施期間は2024年8月で、全国の満15~79歳の男女1万189人が回答した。

今年から来年にかけての家庭の収入の見通しについて聞いたところ、「よくなる」という回答は、2024年調査は11%となり、前回調査よりも4ポイント増加。「悪くなる」は2024年調査で30%、前回調査よりも3ポイント減少した。NRIは各企業の賃上げの影響によるものだと考えている。

今年から来年にかけての景気の見通しを聞いた質問では、「悪くなる」が2024年調査では34%となっており、前回調査の2021年よりも12ポイント減少した。しかし、コロナ禍以前の水準(2018年調査時。「悪くなる」19%)には戻っていない。

現在の西暦から、次の年にかけての景気の見直し
現在の西暦から、次の年にかけての景気の見直し

休日や自由な時間などによくする余暇活動の割合を見ると、これまで拡大してきた「外食・グルメ・食べ歩き」「映画・演劇・美術鑑賞」「カラオケ」などの「街レジャー」は、コロナ禍の2021年に一時減少したが、2024年では大きく回復。国内旅行は2024年調査では回復しているものの、海外旅行の余暇活動の割合は戻っていない。

街レジャーの内訳(左)と、旅行やテーマパークなどに出かける人の内訳(右)
街レジャーの内訳(左)と、旅行やテーマパークなどに出かける人の内訳(右)

NRIは「4つの消費スタイル」を設定。製品にこだわりはなく、購入する際に安さを重視する「安さ納得消費」、自分が気に入った付加価値には対価を払う「プレミアム消費」、多くの情報を収集し、お気に入りを安く買う「徹底探索消費」、購入する際に安さよりも利便性を重視する「利便性消費」に分類し、消費スタイルを調査した。

消費スタイルの構成比の変化を見ると、「安さ納得消費」は22%に減少し(前回調査は24%)、「プレミアム消費」の割合は25%に増加(同24%)、「徹底探索消費」の割合は12%(同11%)となった。いずれも2024年には増加した。こだわり志向の人が増えていると見られる。

消費スタイルごとの構成割合の推移
消費スタイルごとの構成割合の推移

生成AIについて、全体の認知率が61%だが、実際の利用率は9%にとどまっている。10歳代・20歳代の利用率は20%だが、年代が上がるほど利用率は低くなっている。

生成AIの認知・利用率(年代別)
生成AIの認知・利用率(年代別)

生成AIに対するイメージを聞いたところ、メリットについて、30代歳では「業務効率・生産性を高める」という具体的なメリットを想定する一方、10歳代・20歳代では「暮らしを豊かにする」「よりよい社会をつくる」といった抽象的なメリットをイメージしやすい傾向があった。ネガティブ面では年代が若いほど「人間の仕事を奪う」ことを危惧しており、60歳代・70歳代では「不安」という印象を抱いている人が多い。

AIに対するイメージ(年代別、複数回答)
AIに対するイメージ(年代別、複数回答)

ECを中心に、買い物でもAIによるサポートが見られるようになってきている。「AIと会話しながら買い物をすることに抵抗はない」と考える人は全体では23%、10歳代から30歳代では4割弱。特に70歳代においては、「なるべく人間と会話して買い物したい」が55%となっている。

AIと会話しながら買い物することに抵抗があるか
AIと会話しながら買い物することに抵抗があるか

【調査概要】

  • 調査名:「生活者1万人アンケート調査」(2024年)
  • 実施時期:2024年8月
  • 調査方法:訪問留置法
  • サンプル抽出方法:層化二段無作為抽出法
  • 調査対象:全国の満15~79歳の男女個人
  • 有効回答数:1万189人
松原 沙甫

約100万アイテムの在庫保有+1日約10万行の出荷を実現するトラスコ中山の新物流センター「プラネット愛知」とは

10ヶ月 1 週間 ago

機械工具卸売商社のトラスコ中山は、愛知県北名古屋市に建設中だった同社最大の物流センター「プラネット愛知」の竣工式を2月4日に実施した。「プラネット愛知」は約100万アイテムの在庫保有、1日約10万行の出荷能力を有する。

「プラネット愛知」外観
「プラネット愛知」外観

「プラネット愛知」は2026年7月に稼働予定で、トラスコ中山としては29か所目の物流センター。敷地面積は4万1634平方メートル、延床面積は東京ドーム約2個分に相当する8万8602平方メートルで、倉庫および事務所とも各4階の規模。

約100万アイテムの在庫保有と、1日約10万行の出荷能力を有する。最先端の物流機器を導入しており、物流センター業界において「最速」「最短」「最良」の納品の実現をめざす。

1か所で保有できるアイテム数が大幅に増えるため、現在強化中の「ニアワセ+ユーチョク」(荷物詰合わせ+ユーザーへの直送)を強力に推進。全国どこへでも必要な商品を必要なだけ、ユーザーへ直送する即納体制を整え、物流負荷軽減、環境保全に貢献していく。

「ニアワセ+ユーチョク」は、問屋であるトラスコ中山が販売店(小売業)の先のモノ作り現場のユーザーへ、可能な限り複数の商品を1つの箱にまとめて出荷するサービス。「プラネット愛知」では在庫アイテム数を現在の61万アイテムから約100万アイテム(現在の約2倍)に拡大し、1箱でニアワセできる商品の数を増やすことで、「荷分かれ」による出荷個数増加を抑制していく。

松原 沙甫

フィンテックSEO:成功が実証された戦略

10ヶ月 1 週間 ago

この記事は、2025年1月31日に Siege Media で公開された Ross Hudgens氏 「Fintech SEO: Strategies Proven To Succeed」を翻訳したものです。

当社の支援してきた中でも、金融領域はSEOの難易度が高い領域です。SEOに注力したサイトが多くひしめく中で、競合に勝つためのポイントはどこにあるのか?Ross Hudgens氏 の語る戦略を見ていきましょう。 – SEO Japan

フィンテックSEO(※)は、eコマースSEOやSaaS SEO、その他の一般的なSEO戦略とはまったく異なる課題を伴います。フィンテック企業がターゲットとするキーワードの中には、インターネット上で最も競争の激しいものも多く、目立つためには世界水準の戦略が求められます。

※FinTech(フィンテック)…金融(Finance)と技術(Technology)を組み合わせた造語

Siegeは、Mint、Quicken Loans、QuickBooksなど、世界トップクラスのフィンテック企業と連携する機会に恵まれました。これらの経験を通じて、金融市場で繰り返し成果を上げる実証済みのSEO戦略を学びました。

この記事では、金融分野におけるROIの評価方法、技術的なSEOがそれほど重要でない理由、そして金融関連のリンクを大規模に生成する方法について学びます。

http://Fintech SEO: Strategies Proven To Succeed

テクニカルSEOはあまり考慮されない

金融ウェブサイトは一般的に小規模であり、この分野では、執筆時点で2億6,700万ページがインデックスされているAmazonのような大規模なサイトは見当たりません。そのため、SEOのテクニカルな側面はそれほど目立たず、大きな変化をもたらすことは少ないと言えます。

Webサイトのページ数が10,000ページ未満の場合(この規模は金融業界では比較的大きい方ですが)、複雑な技術的な問題が発生することはほとんどありません。

とはいえ、これがテクニカルSEOが全く無視されるべきだという意味ではありません。むしろ、金融業界のSEOは、他の業界とは異なる形態をとる傾向があります。私たちの経験に基づけば、金融企業の一般的なSEOアプローチは次のようになります。

これは、この分野に存在する SEO の問題のほとんどがページ レベルで発生するためです。各クエリに勝つためには、カスタムで思慮深いコンテンツとユーザー エクスペリエンスの取り組みが必要です。Amazon のような企業では、インフラストラクチャを数千ページに拡張し、クロールバジェットなどを考慮する必要があることが多いため、、小規模な Web サイトで大規模な分析を行うことはほとんどありません。

フィンテック企業では、SEO マネージャーがほとんどのテクニカルな問題に対処できることが多いですが、そこからは社内外のチームメンバーによるコンテンツやリンクに多大な労力を費やす必要があります。

獲得の難しさからリンクの価値は高い

フィンテック業界では、生涯リンク価値が15,000ドルを超えることがよくあります。この水準のリンク価値は、インターネット上でも非常に高いものです。

これは、金融業界が非常に価値のある分野であり、リンクを獲得するのが非常に難しい業界だからです。

ファッションやウェディング業界では、オーガニックリンクが自然に多く発生することがありますが、フィンテック業界では、ブランド間で見られる商業的な関連性が影響し、オーガニックリンクが自然に発生することはほとんどありません。

リンクを依頼する際には、最終的な目標が金銭的な利益を得ることであることが相手に伝わるため、しばしば断られることがあります。そのため、創造性を発揮し、優れたコンテンツを提供することが重要となります。

テレビやデジタル広告が参入障壁になることも

奇妙に思えるかもしれませんが、住宅保険自動車保険生命保険といった用語で上位にランクインするのが難しいのと同じように、フィンテック業界ではテレビやデジタル広告が参入障壁となる可能性があります。

フィンテックSEOの性質上、他の業界で自然に実行できる「ブランド」戦略は、この分野ではおそらく効果的に実行できません。しかし、同じブランド戦略がブランド認知にとって依然として重要であり、実際に発生する少数のオーガニックリンクを促進し、CTR(クリック率)の向上や検索結果の信頼性の向上に寄与し、最終的にはランキングの向上に繋がります。

そのため、もしあなたのビジネスに何らかの広告戦略が欠けている場合、フィンテックにおけるブランド指標はほぼゼロに近くなる可能性が高いです。結果として、SEOパフォーマンスも悪化する恐れがあります。

この事実は受け入れがたいかもしれませんが、競争が激しく、利益率の高い業界では、現実的な状況です。私たちは、2語の金融用語で上位表示を目指すクライアントには、長期的に成功するために広告を通じたブランドマーケティング戦略に注力するようアドバイスしています。

スタートアップの資金調達までのジャーニーを活用してリンクを生成する

フィンテック業界では、資金調達ラウンドに関するニュースを通じてリンクを生成することが、成功するSEO戦略の重要な柱の一つとなります。インターネットで最も有名なフィンテックコンテンツサイトであるNerdWalletは、IPO(新規公開株)を実施し、その後、収益発表に関するニュースサイクルを繰り返し報道されることで、多くの利益を得ています。

これらのリンクは非常に権威が高く、一度得られると複製が不可能であり、競争力のあるランキングに上位表示されるために欠かせません。リンクを獲得する難しさを考えると、競争の激しい用語で上位を目指すフィンテック企業が、ブートストラップ(自己資金)だけでそれを達成するのは非常に難しいと言えます。

このプロセスを活用するためには、隣接市場で資金調達を行った競合他社を探し、そのバックリンクプロファイルで「資金調達」という用語を検索することで、さらに多くのリンクを獲得できます。また、資金調達のストーリーを最大限に活かすために、資金を調達する際には同じ出版物にアプローチして売り込むことが効果的です。

個人金融ブロガーは避ける

リンクは非常に価値が高く、獲得が難しいため、リンクを増やすには手動でのアウトリーチが効果的な場合が多いです。しかし、個人金融ブロガーがこの業界で受け入れてくれるとは期待しない方が良いでしょう。彼らに売り込むと、他の誰よりも高額な料金を要求されることがほとんどです。

そのため、個人金融に特化しない、関連性のある業界でリンク構築戦略を展開することをお勧めします。具体的な例としては、以下のようなものがあります。

  • 全国ニュース
  • ローカルニュース
  • トップファネルランキングによる受動的なリンク生成
  • ウェルネス、健康、特別関心グループ

共感を呼ぶコンテンツは、しばしばSUCCESモデルに従っています。このモデルは、シンプルで予想外、信頼性が高く、具体的で感情に訴え、ストーリー性があるコンテンツを指します。

お金に関するトピックの魅力の一つは、それが非常に感情的な話題であることです。これを活かして、業界に合ったデータ主導のコンテンツを作成し、その後、ニュースメディアに売り込むことが可能です。

価値実現までの時間が短いシミュレーター

財務的な影響を考慮すると、ほとんどのフィンテック企業にとってシミュレーターの導入は理にかなっています。計算機は競争が激しい用語であることが多いですが、同時にWebサイトの重要な要素でもあります。シミュレーターは、受動的なリンク獲得に最も貢献するツールの一つであり、特にうまく活用できる場合は積極的に取り入れるべきです。

私たちのマクロ戦略では、価値実現までの時間をできるだけ短縮することに重点を置いています。上のGIFで示されているように、このシミュレーターを使用すると、ユーザーはほぼ瞬時に答えを得ることができます。これを実現するためには、ユーザーの一般的な回答を事前に入力したり、geoIPで場所を推測したりする方法が有効です。

ユーザーが入力しなければならない回数を最小限に抑えることで、ランキング上位にランクインし、リンクを生成するための優れたエクスペリエンスを提供できる可能性が最大限に高まります。

クイックアンサーエリアを備えた「What Is」トピックの利点

金融分野でよく使われるクエリタイプの一つに、「キーワードとは何ですか?」があります。ユーザーは複雑な金融に関する課題を理解しようとしており、このようなクエリを通じて情報を得ようとします。

Googleが進化する中で、SEO担当者としての私たちの目標は、ユーザーにできるだけ迅速に情報を提供することです。これを最も効果的に行う方法は、スクロールせずに見える範囲、主にサブヘッダーの部分で、簡単な回答を提供することです。

この戦略を実現するためには、コンテンツ領域のユーザーエクスペリエンス(UX)を再構築する必要がある場合もありますが、長期的なランキングを達成するためには、この方法を強くお勧めします。

さらに、定義を目立たせることで、他のサイトが自分の投稿でそれを参照する可能性が高まり、最終的には受動的なリンクを増やし、成功に繋がる重要な要素となります。

YMYLの編集レビュー

金融業界は「あなたのお金、またはあなたの人生」に深く関わる分野であり、ユーザーがクレジットカードを使用する前にその組織のアドバイスを信頼できることが非常に重要です。

この点を考慮すると、コンテンツは金融の専門家が執筆するか、少なくとも専門家によるレビューを受けることが強く推奨されます。また、著者と編集者の信頼性をWebサイト上で明確に示し、可能な限りファーストビューで信頼性を確立することが必要です。

例えば、Bankrateは、編集者に関する情報だけでなく、コンテンツに入る前に投稿のレビュー担当者に関する情報も提供することで、この点をうまく実現しています。これらのレビュー担当者の略歴はマウスオーバーで表示され、詳細を知りたい読者に迅速に信頼感を与える仕組みになっています。

UX、コンテンツ、リンク = $$$

要するに、フィンテックSEOとは、ページレベルでコンテンツの品質に投資し、リンク生成にリソースを投入して目標を達成することを意味します。そして、これらすべてを結びつけることで、世界クラスの製品を作り上げることができます。

その上で、最も競争が激しい用語のいくつかで上位にランクインするためには、何年も費やす覚悟が必要です。例えば、2語の金融用語で上位にランクインするためには、長期的なタイムラインで見ると、4年以上かかる場合があります。それでも、時間をかけて取り組む価値は十分にあります。

もし、タイムラインを短縮するためのサポートをお求めでしたら、フィンテックに特化したSEO重視のコンテンツマーケティングサービスについて、ぜひお問い合わせください。

やはりUX、コンテンツ、そして獲得が難しい自然リンクにフォーカスされた内容でした。シミュレーターがコンテンツとしてもリンク獲得の側面でも活路となる点は非常にうなずけます。「とは」に位置するコンテンツおいても、長期的なランキングを達成するためにスクロールせずに見える範囲で、簡潔な回答を提供する重要性を説いています。いわゆる「ゼロクリック対策」にも手を伸ばす必要がありそうですね。 – SEO Japan

seojapan

Googleスプレッドシート、GSC、ChatGPT API を使用して SEO分析を自動化する方法

10ヶ月 1 週間 ago

この記事は、2025年1月30日に Search Engine Land で公開された  Ludwig Makhyan氏「Automate SEO analysis with Google Sheets, GSC & ChatGPT API」を翻訳したものです。

Google スプレッドシートを使えば、サイト監査の自動化、ページ分析、AIを活用した最適化のためのインサイト生成を一括で行うことができます。

SEO分析は多くの時間を要しますが、自動化を取り入れることで反復作業を減らし、重要なWebサイトの最適化を迅速に行えるようになります。

本ガイドでは、Googleスプレッドシート、Google Search Console(GSC)、ChatGPT APIを活用して、カスタムツールを構築し、SEO監査を効率化する方法を詳しく解説します。これにより、AIを活用した最適化のためのインサイト生成を一括で行うことができます。

このツールでできること

  • GSCデータの取得を自動化し、分析のスピードを向上させる
  • AIを活用して、実用的なSEOの改善提案を生成する

仕組み

まず、GSCに接続されているドメインからURLを選択し、ChatGPT APIキーを入力。その後、ページを分析し、AIを活用したSEOインサイトを取得します。すべての作業はGoogleスプレッドシート上で完結します。

自動化できるSEO分析とは?

このツールを設定すると、キーワードランキング、参照 URL、最終クロール日、robots.txt のインデックス作成ステータスなど、GSC からの主要な SEO データにすばやくアクセスできるようになります。

さらに、ChatGPTを活用することで、以下の項目を分析し、改善のための推奨事項を提供します。

  • タイトルタグ
  • メタディスクリプション
  • 見出しタグ
  • コンテンツの最適化
  • キーワードの配置
  • 内部リンクの構造
  • モバイル最適化
  • ローカルSEO対策
  • スキーママークアップ

このスクリプトはすべてを網羅できるわけではありませんが、数秒で詳細なページ分析情報を提供し、手作業にかかる時間を大幅に削減できます。
分析結果を確認した上で、どの推奨事項を実施するかを決定できます。

独自のGSCカスタムツール+スクリプトを設定する8つの手順

スクリプトの設定は一見複雑に思えるかもしれませんが、各手順を慎重に実行し、スクリプトをコピーして適切に動作することを確認すれば、スムーズに導入できます。

事前に準備するものは以下です。

  • ChatGPT APIキー
  • Google スプレッドシート
  • Google Search Console(リンクされたプロパティを含む)
  • Google Cloud Consoleのデータプロジェクト

それでは、このツールを稼働させるための8つのステップを順番に説明していきます。

ステップ1:ツール用のGoogleスプレッドシートを作成する

Googleアカウントをお持ちであれば、以下の手順で簡単に作成できます。

  1. Google ドライブを開く
  2. ツールを保存するフォルダーへ移動
  3. 画面の背景を右クリック
  4. [Google スプレッドシート] → [空白のスプレッドシート] を選択

シート名は自由に設定できますが、今回は「GSC カスタム ツール」と名付けました。

ステップ2:シートに入力する

D1 に ChatGPT API キーを貼り付けます。このキーがない場合は、上記のリンクにアクセスして、このツールが機能するために必要なキーを取得してください。

ここで、両方の列のいくつかの行を結合する必要があります。次の手順に従って、F2 ~ F30 と G2 ~ G30 を個別に結合します。

  • 結合する行を選択します。
  • [書式] > [セルの結合] > [垂直方向に結合]に移動します。

結合する必要がある F 行と G 行に対してこの手順を繰り返します。

ステップ3: Google Cloudプロジェクトを作成する

ツール用の Google Cloud Console データ プロジェクトを作成します。

セットアップが完了したら、「GSC Custom Tool」という名前の新しいプロジェクトを作成します。

Select Project > New Project に移動し、スクリーンショットの例と同様に情報を入力します。

プロジェクトの名前を設定したら、Create をクリックします。

次に、Google Search Console API をプロジェクトに接続します。

検索バーに「Google Search Console API」と入力して選択し、次の画面で「有効にする」をクリックします。

まだやるべきことはたくさんありますが、近いうちにこのプロジェクトを再検討する予定です。

さらに詳しく: SEO タスクを自動化する 5 つの Python スクリプト

ステップ4: アクセスライセンス情報を追加する

さらに調整するには、Google Cloud Console に戻ります。 

画面の左側にある「Credentials」をクリックします。

画面上部の「+CREATE CREDENTIALS」をクリックし、 OAuth Client ID を選択します。 

「Configure Consent Screen」に移動し、「External」を選択します。画面を作成し、以下の情報を入力します。

  • アプリ名
  • GSC アカウントにリンクされたサポートメール
  • 開発者の連絡先情報

入力後、「Save and continue」をクリックし、次の画面(「Add or Remove Scopes」)に進みます。

「Google Search Console API」のスコープを選択し、更新します。その後、「Save and continue」をクリックします。

アクセス権を付与したいユーザーを追加し、「Save and continue」をクリックします。

ステップ 5: GSC データ用の Google Cloud プロジェクトに変更する

ハンバーガーアイコンをクリックし、Cloud overview > Dashboard に移動します。

ページに表示されている プロジェクト番号 をコピーします。

プロジェクト番号に移動し、それを選択して CTRL + C でコピーします。

Google スプレッドシートのファイルを開き、Project Settings と書かれた歯車アイコンをクリックします。

テキストボックスにプロジェクト番号を貼り付け、Set project をクリックします。

ステップ6: Google Apps Scriptに名前を付ける

スクリプトの管理をしやすくするために、名前を追加します。

これを行うには、Project History に移動し、画面上部にある Untitled project をクリックします。

「GSC Custom Tool」と入力して、プロジェクト名を設定します。

ステップ7: マニフェストファイルを編集する

新しく作成した Google スプレッドシート ファイルに Apps Script を統合します。

これを行うには、ファイルを開き、Extensions > Apps Script に移動します。

次に、以下のコードをコピー&ペーストします。

(コードウィンドウ内のコードを選択し、CTRL + C を押してコピーします。その後、Apps Script に戻り、CTRL + V を押してコードを貼り付けます。)

{
  “timeZone”: “America/New_York”,
  “dependencies”: {},
  “exceptionLogging”: “STACKDRIVER”,
  “oauthScopes”: [
    “https://www.googleapis.com/auth/webmasters”,
    “https://www.googleapis.com/auth/webmasters.readonly”,
    “https://www.googleapis.com/auth/script.external_request”,
    “https://www.googleapis.com/auth/spreadsheets”,
    “https://www.googleapis.com/auth/spreadsheets.currentonly”
  ],
  “runtimeVersion”: “V8”
}

ステップ8: アプリスクリプトを作成する

すべてを貼り付けたら、Code.js ファイルに移動して次のコードを貼り付けます。

// Store the OAuth token and logs in script properties
const scriptProperties = PropertiesService.getScriptProperties();
const OPENAI_URL = “https://api.openai.com/v1/chat/completions”;
const SYSTEM_MESSAGE = { role: “system”, content: “You are a helpful SEO expert.” };


function log(message) {
  Logger.log(message); // Regular Apps Script logging
  const logs = scriptProperties.getProperty(‘customLogs’) || ”;
  scriptProperties.setProperty(‘customLogs’, logs + ‘\n’ + message); // Append message to logs
}


function resetLogs() {
  scriptProperties.deleteProperty(‘customLogs’); // Clear logs for a new execution
}


function getLogs() {
  return scriptProperties.getProperty(‘customLogs’) || ‘No logs available.’;
}


function fetchOAuthToken() {
  let token = scriptProperties.getProperty(‘oauthToken’);
  if (!token) {
    token = ScriptApp.getOAuthToken();
    scriptProperties.setProperty(‘oauthToken’, token);
    log(‘OAuth token fetched and stored.’);
  }
  return token;
}


function onOpen() {
  const ui = SpreadsheetApp.getUi();
  ui.createMenu(‘Search Console’)
    .addItem(‘Authorize GSC’, ‘promptReauthorization’)
    .addItem(‘Fetch GSC Properties’, ‘fetchGSCProperties’)
    .addItem(‘Inspect URL’, ‘inspectUrl’) // Add the Inspect URL button
    .addItem(‘AI Analyze’, ‘aiAnalyze’) // Add the AI Analyze button
    .addToUi();
}


function promptReauthorization() {
  const ui = SpreadsheetApp.getUi();
  const response = ui.alert(
    ‘Re-authorize Script’,
    ‘Re-authorizing will revoke current permissions and require you to authorize again. Do you want to continue?’,
    ui.ButtonSet.YES_NO
  );


  if (response === ui.Button.YES) {
    try {
      scriptProperties.deleteProperty(‘oauthToken’); // Clear old token
      const token = fetchOAuthToken(); // Fetch and store new token
      log(“OAuth Token: ” + token);
      ui.alert(‘Authorization successful. No further action is required.’);
    } catch (e) {
      ui.alert(‘Authorization failed: ‘ + e.toString());
    }
  } else {
    ui.alert(‘Re-authorization canceled.’);
  }
}


function fetchGSCProperties() {
  resetLogs();
  const sheet = SpreadsheetApp.getActiveSpreadsheet().getActiveSheet();
  const oauthToken = fetchOAuthToken();


  const sites = getSitesListFromGSC(oauthToken);


  if (!sites || sites.length === 0) {
    SpreadsheetApp.getUi().alert(‘No GSC properties found. Please ensure you have access to GSC properties.’);
    return;
  }


  const siteUrls = [‘Select a property’].concat(
    sites.map(site => site.siteUrl).sort()
  );


  sheet.getRange(‘A1’).setValue(‘Select GSC property’).setFontWeight(‘bold’);
  sheet.getRange(‘B1’).setDataValidation(
    SpreadsheetApp.newDataValidation()
      .requireValueInList(siteUrls, true)
      .build()
  );
  sheet.getRange(‘B1’).setValue(‘Select a property’).setFontWeight(‘bold’);
  sheet.setColumnWidth(1, 150);
  sheet.setColumnWidth(2, 350);
}


let isProcessing = false; // Global flag to prevent recursive triggering


function onEdit(e) {
  if (isProcessing) return; // Prevent re-entry during execution
  isProcessing = true; // Set flag to true


  try {
    resetLogs();
    const sheet = e.source.getActiveSheet();
    const range = e.range;


    // Always clear A3:D30 on edits to B1 or B2
    if (range.getA1Notation() === ‘B1’ || range.getA1Notation() === ‘B2’) {
      sheet.getRange(‘A3:D30’).clearContent();
      sheet.getRange(‘F1:G30’).clearContent();


      if (range.getA1Notation() === ‘B1’) {
        const selectedProperty = range.getValue();


        // Clear A2 and set loading state
        sheet.getRange(‘A2’).setValue(‘Loading results…’).setFontWeight(‘bold’);
        sheet.getRange(‘B2’).clearContent();


        if (selectedProperty === ‘Select a property’) {
          sheet.getRange(‘A2’).clearContent();
          sheet.getRange(‘B2’).clearContent();
          return;
        }


        const oauthToken = fetchOAuthToken();
        const urls = getUrlsForProperty(selectedProperty, oauthToken);


        if (!urls || urls.length === 0) {
          sheet.getRange(‘A2’).setValue(‘No URLs found’).setFontWeight(‘bold’);
          sheet.getRange(‘B2’).clearContent();
          log(`No URLs found for property ${selectedProperty}`);
          return;
        }


        sheet.getRange(‘A2’).setValue(‘Select a URL’).setFontWeight(‘bold’);
        sheet.getRange(‘B2’).setDataValidation(
          SpreadsheetApp.newDataValidation()
            .requireValueInList([‘Select a URL’].concat(urls), true)
            .build()
        );
        sheet.getRange(‘B2’).setValue(‘Select a URL’).setFontWeight(‘bold’);
      }


      if (range.getA1Notation() === ‘B2’) {
        const selectedProperty = sheet.getRange(‘B1’).getValue();
        const selectedUrl = range.getValue();


        if (selectedUrl === ‘Select a URL’) {
          return;
        }


        sheet.getRange(‘A3’).setValue(‘Loading keywords…’).setFontWeight(‘bold’);


        const oauthToken = fetchOAuthToken();
        const keywords = getTopKeywordsForUrl(selectedProperty, selectedUrl, oauthToken);


        if (!keywords || keywords.length === 0) {
          sheet.getRange(‘A3’).setValue(‘No keywords found’).setFontWeight(‘bold’);
          log(`No keywords found for URL ${selectedUrl}`);
          return;
        }


        // Populate keywords and metrics
        sheet.getRange(‘A3:D12’).clearContent(); // Clear any loading message
        keywords.forEach((keyword, index) => {
          if (index < 10) {
            sheet.getRange(`A${3 + index}`).setValue(keyword.query).setFontWeight(‘bold’);
            sheet.getRange(`B${3 + index}`).setValue(keyword.clicks);
            sheet.getRange(`C${3 + index}`).setValue(keyword.impressions);
            sheet.getRange(`D${3 + index}`).setValue(keyword.ctr);
          }
        });
      }
    }
  } catch (error) {
    log(`Error in onEdit: ${error}`);
  } finally {
    isProcessing = false; // Reset the flag after execution
  }
}


function getApiRequestDetails(selectedProperty) {
  const payload = {
    startDate: getThreeMonthsAgo(),
    endDate: getToday(),
    dimensions: [“page”],
    rowLimit: 100,
    orderBy: [{ fieldName: “clicks”, sortOrder: “DESCENDING” }]
  };


  const apiUrl = `https://www.googleapis.com/webmasters/v3/sites/${encodeURIComponent(selectedProperty)}/searchAnalytics/query`;
  return { url: apiUrl, payload: payload };
}


function getSitesListFromGSC(oauthToken) {
  try {
    const url = ‘https://www.googleapis.com/webmasters/v3/sites’;


    const headers = {
      ‘Authorization’: ‘Bearer ‘ + oauthToken,
      ‘Content-Type’: ‘application/json’
    };


    const options = {
      method: ‘get’,
      headers: headers,
      muteHttpExceptions: true
    };


    const response = UrlFetchApp.fetch(url, options);
    log(`Response Code: ${response.getResponseCode()}`);
    log(`Response Content: ${response.getContentText()}`);


    if (response.getResponseCode() === 200) {
      const json = JSON.parse(response.getContentText());
      return json.siteEntry || [];
    } else {
      throw new Error(`Error fetching data: ${response.getResponseCode()} – ${response.getContentText()}`);
    }
  } catch (e) {
    log(`Error: ${e.toString()}`);
    return [];
  }
}


function getUrlsForProperty(property, oauthToken) {
  try {
    const apiUrl = `https://www.googleapis.com/webmasters/v3/sites/${encodeURIComponent(property)}/searchAnalytics/query`;


    log(`API URL: ${apiUrl}`);
    log(`OAuth Token: ${oauthToken}`);


    const payload = {
      startDate: getThreeMonthsAgo(),
      endDate: getToday(),
      dimensions: [“page”],
      rowLimit: 100,
      orderBy: [{ fieldName: “clicks”, sortOrder: “DESCENDING” }]
    };


    log(`Payload: ${JSON.stringify(payload)}`);


    const headers = {
      Authorization: `Bearer ${oauthToken}`,
      “Content-Type”: “application/json”
    };


    const options = {
      method: “post”,
      contentType: “application/json”,
      headers: headers,
      payload: JSON.stringify(payload),
      muteHttpExceptions: true
    };


    const response = UrlFetchApp.fetch(apiUrl, options);


    log(`Response Code: ${response.getResponseCode()}`);
    log(`Response: ${response.getContentText()}`);


    if (response.getResponseCode() === 200) {
      const json = JSON.parse(response.getContentText());
      return json.rows ? json.rows.map(row => row.keys[0]) : [];
    } else {
      throw new Error(`Failed to fetch data: ${response.getResponseCode()} – ${response.getContentText()}`);
    }
  } catch (e) {
    log(`Error: ${e.toString()}`);
    return [];
  }
}


function getTopKeywordsForUrl(property, url, oauthToken) {
  try {
    const apiUrl = `https://www.googleapis.com/webmasters/v3/sites/${encodeURIComponent(property)}/searchAnalytics/query`;


    log(`API URL: ${apiUrl}`);
    log(`OAuth Token: ${oauthToken}`);


    const payload = {
      startDate: getThreeMonthsAgo(),
      endDate: getToday(),
      dimensions: [“query”],
      dimensionFilterGroups: [
        {
          filters: [
            {
              dimension: “page”,
              operator: “equals”,
              expression: url
            }
          ]
        }
      ],
      rowLimit: 10,
      orderBy: [{ fieldName: “clicks”, sortOrder: “DESCENDING” }]
    };


    log(`Payload: ${JSON.stringify(payload)}`);


    const headers = {
      Authorization: `Bearer ${oauthToken}`,
      “Content-Type”: “application/json”
    };


    const options = {
      method: “post”,
      contentType: “application/json”,
      headers: headers,
      payload: JSON.stringify(payload),
      muteHttpExceptions: true
    };


    const response = UrlFetchApp.fetch(apiUrl, options);
    log(`Response Code: ${response.getResponseCode()}`);
    log(`Response: ${response.getContentText()}`);


    if (response.getResponseCode() === 200) {
      const json = JSON.parse(response.getContentText());
      return json.rows ? json.rows.map(row => ({
        query: row.keys[0],
        clicks: row.clicks,
        impressions: row.impressions,
        ctr: row.ctr
      })) : [];
    } else {
      throw new Error(`Failed to fetch data: ${response.getResponseCode()} – ${response.getContentText()}`);
    }
  } catch (e) {
    log(`Error: ${e.toString()}`);
    return [];
  }
}


function getToday() {
  const today = new Date();
  return today.toISOString().split(“T”)[0];
}


function getThreeMonthsAgo() {
  const date = new Date();
  date.setMonth(date.getMonth() – 3);
  return date.toISOString().split(“T”)[0];
}


function inspectUrl() {
  const sheet = SpreadsheetApp.getActiveSpreadsheet().getActiveSheet();
  const url = sheet.getRange(‘B2’).getValue();
  const property = sheet.getRange(‘B1’).getValue();


  // Clear previous inspection results in A15:D30
  sheet.getRange(‘A15:D30’).clearContent();
  sheet.getRange(‘A15’).setValue(‘Inspecting…’).setFontWeight(‘bold’);


  if (!url || url === ‘Select a URL’) {
    SpreadsheetApp.getUi().alert(‘Please select a valid URL in cell B2 before inspecting.’);
    sheet.getRange(‘A15’).setValue(‘No URL selected’).setFontWeight(‘bold’);
    return;
  }


  const oauthToken = fetchOAuthToken();


  try {
    const result = callUrlInspectionApi(property, url, oauthToken);


    // Extract fields from the response
    const indexStatus = result.indexStatusResult || {};
    const mobileUsability = result.mobileUsabilityResult || {};
    const richResults = result.richResultsInfo || {};
    const referringUrls = indexStatus.referringUrls?.join(‘, ‘) || ‘None’;


    // Populate inspection results in the sheet
    sheet.getRange(‘A15’).setValue(`Inspection Results`).setFontWeight(‘bold’);
    sheet.getRange(‘A16’).setValue(`URL:`).setFontWeight(‘bold’);
    sheet.getRange(‘B16’).setValue(url);


    sheet.getRange(‘A17’).setValue(`Coverage:`).setFontWeight(‘bold’);
    sheet.getRange(‘B17’).setValue(indexStatus.coverageState || ‘Unknown’);


    sheet.getRange(‘A18’).setValue(`Robots.txt:`).setFontWeight(‘bold’);
    sheet.getRange(‘B18’).setValue(indexStatus.robotsTxtState || ‘Unknown’);


    sheet.getRange(‘A19’).setValue(`Indexing State:`).setFontWeight(‘bold’);
    sheet.getRange(‘B19’).setValue(indexStatus.indexingState || ‘Unknown’);


    sheet.getRange(‘A20’).setValue(`Last Crawled:`).setFontWeight(‘bold’);
    sheet.getRange(‘B20’).setValue(indexStatus.lastCrawlTime || ‘Not Available’);


    sheet.getRange(‘A21’).setValue(`Google Canonical:`).setFontWeight(‘bold’);
    sheet.getRange(‘B21’).setValue(indexStatus.googleCanonical || ‘Unknown’);


    sheet.getRange(‘A22’).setValue(`User Canonical:`).setFontWeight(‘bold’);
    sheet.getRange(‘B22’).setValue(indexStatus.userCanonical || ‘Unknown’);


    sheet.getRange(‘A23’).setValue(`Mobile Usability:`).setFontWeight(‘bold’);
    sheet.getRange(‘B23’).setValue(mobileUsability.verdict || ‘Unknown’);


    sheet.getRange(‘A24’).setValue(`Rich Results Eligibility:`).setFontWeight(‘bold’);
    sheet.getRange(‘B24’).setValue(richResults.verdict || ‘Unknown’);


    sheet.getRange(‘A25’).setValue(`Referring URLs:`).setFontWeight(‘bold’);
    sheet.getRange(‘B25’).setValue(referringUrls);


    // Log and alert full response for debugging
    const fullResponse = JSON.stringify(result, null, 2);
    log(`Full Inspection Result: ${fullResponse}`);
    //SpreadsheetApp.getUi().alert(`Inspection Completed. Full Response:\n\n${fullResponse}`);
  } catch (error) {
    sheet.getRange(‘A15’).setValue(‘Inspection Failed’).setFontWeight(‘bold’);
    log(`Error inspecting URL: ${error.message}`);
    SpreadsheetApp.getUi().alert(`Error inspecting URL: ${error.message}\n\nLogs:\n${getLogs()}`);
  }
}


function callUrlInspectionApi(property, url, oauthToken) {
  const apiUrl = ‘https://searchconsole.googleapis.com/v1/urlInspection/index:inspect’;


  const payload = {
    siteUrl: property,
    inspectionUrl: url,
    languageCode: ‘en-US’
  };


  const headers = {
    Authorization: `Bearer ${oauthToken}`,
    ‘Content-Type’: ‘application/json’
  };


  const options = {
    method: ‘post’,
    contentType: ‘application/json’,
    headers: headers,
    payload: JSON.stringify(payload),
    muteHttpExceptions: true
  };


  log(`API URL: ${apiUrl}`);
  log(`Payload: ${JSON.stringify(payload)}`);


  try {
    const response = UrlFetchApp.fetch(apiUrl, options);
    const responseCode = response.getResponseCode();
    const responseText = response.getContentText();


    log(`Response Code: ${responseCode}`);
    log(`Response Content: ${responseText}`);


    if (responseCode === 200) {
      const jsonResponse = JSON.parse(responseText);


      if (jsonResponse && jsonResponse.inspectionResult) {
        return jsonResponse.inspectionResult;
      } else {
        log(`Unexpected API Response Structure: ${responseText}`);
        throw new Error(‘Unexpected API response format. “inspectionResult” field is missing.’);
      }
    } else {
      log(`Failed API Call: ${responseText}`);
      throw new Error(`Failed to inspect URL. Response Code: ${responseCode}. Response: ${responseText}`);
    }
  } catch (error) {
    log(`Error during API call: ${error}`);
    throw new Error(`Error inspecting URL: ${error.message}`);
  }
}


function callChatGPT(prompt, temperature = 0.9, maxTokens = 800, model = “gpt-3.5-turbo”) {
  const sheet = SpreadsheetApp.getActiveSpreadsheet().getActiveSheet();
  const secretKey = sheet.getRange(‘D1’).getValue().trim(); // Retrieve the OpenAI API key from D1


  if (!secretKey) {
    throw new Error(“API Key is missing in cell D1. Please provide a valid OpenAI API key.”);
  }


  const payload = {
    model: model,
    messages: [
      SYSTEM_MESSAGE,
      { role: “user”, content: prompt }
    ],
    temperature: temperature,
    max_tokens: maxTokens
  };


  const options = {
    method: “POST”,
    headers: {
      “Content-Type”: “application/json”,
      “Authorization”: “Bearer ” + secretKey
    },
    payload: JSON.stringify(payload)
  };


  try {
    const response = UrlFetchApp.fetch(OPENAI_URL, options);
    const responseData = JSON.parse(response.getContentText());


    if (responseData.choices && responseData.choices[0] && responseData.choices[0].message) {
      return responseData.choices[0].message.content.trim();
    } else {
      log(“Unexpected response format from OpenAI: ” + JSON.stringify(responseData));
      return “Sorry, I couldn’t process the request.”;
    }
  } catch (error) {
    log(“Error calling OpenAI API: ” + error);
    return “Sorry, there was an error processing your request.”;
  }
}


function aiAnalyze() {
  const sheet = SpreadsheetApp.getActiveSpreadsheet().getActiveSheet();
  const url = sheet.getRange(‘B2’).getValue();
  const keywords = sheet.getRange(‘A3:A12’).getValues().flat().filter(Boolean); // Get non-empty keywords
  const inspectionData = sheet.getRange(‘A16:B20’).getValues();


  // Validate input fields
  if (!url || keywords.length === 0 || inspectionData.some(row => row.length < 2 || !row[0].trim() || !row[1].trim())) {
    SpreadsheetApp.getUi().alert(“Ensure the following are filled before running AI Analyze:\n- URL in B2\n- Keywords in A3:A12\n- Inspection data in A16:B20”);
    return;
  }


  // Prepare the prompt for ChatGPT
  const prompt = `
    Analyze this URL: ${url}
    Also the view-source version from: ${url}
    against these keywords: ${keywords.join(“, “)}
    Considering the URL inspection data from Google Search Console:
    ${inspectionData.map(row => `${row[0]}: ${row[1]}`).join(“\n”)}
    Suggest a short list of specific recommendations on how I can improve the page’s SEO. Make sure the recommendations include details such as change this to that, or add something, etc… Be concrete with SEO recommendations.
  `;


  // Display the prompt in G1
  sheet.getRange(‘G1’).setValue(“Prompt Sent to ChatGPT”).setFontWeight(“bold”);
  sheet.getRange(‘G2:G30’).clearContent(); // Clear previous content in column G
  sheet.getRange(‘G2:G30’).merge(); // Merge cells G2:G30
  sheet.getRange(‘G2’).setValue(prompt).setVerticalAlignment(“top”); // Add the prompt and align to top
  sheet.setColumnWidth(7, 400); // Set column G width to 400px


  // Call ChatGPT API
  const analysisResult = callChatGPT(prompt);


  // Display the result in the spreadsheet (Column F)
  sheet.getRange(‘F1’).setValue(“AI Analysis Result”).setFontWeight(“bold”);
  sheet.getRange(‘F2:F30’).clearContent(); // Clear previous content
  sheet.getRange(‘F2:F30’).merge(); // Merge the cells
  sheet.getRange(‘F2’).setValue(analysisResult).setVerticalAlignment(“top”); // Add the AI result and align to top
  sheet.setColumnWidth(6, 400); // Set column F width to 400px


  // Log the response
  log(“AI Analysis Completed: ” + analysisResult);
}

https://script.google.com/home/projects/12hdeVPtEQBTRuCUUkgzbMx6jKrj9ztgoZ2P4zadLAo0ofHBQpfiLqeYB/edit

完了したら、シートに戻って更新し、新しいSearch Console > Fetch GSC Properties を使用します。

使用しているアカウントを選択し、最終的に使用する予定のアプリを選択するように求められるまで、指示に従います。

すべてがうまくいけば、それをまとめ、新しいスクリプトを使用して最初の SEO 分析を実行するという楽しい部分に進むことができます。

スプレッドシート、GSC、ChatGPTツールを組み合わせる

これまで多くのことを行ってきましたが、ツールが実際に動作する様子を見てみましょう。仕組みは次のとおりです。 

  • Search Console > Authorize GSC に移動します
    • GSC に接続されているアカウントを使用していることを確認してください。異なるアカウントでは機能しません。
  • Search Console > Fetch GSC properties に移動します。
    • スプレッドシートの B1 セルに Select GSC property が表示されるようになります。
    • 分析したいドメインを選択し、B1 の URL を選択します。
  • Search Console > Inspect URL に移動します。
    • スプレッドシートに Inspection Results が表示され、カバレッジ、最終クロール日などの情報が確認できます。
  • 最後に、次の操作を実行します
    • Search Console > AI Analyze に移動します。
    • スプレッドシートの AI Analysis Result に結果が表示され、ページの主要要素と改善のための具体的なステップが提示されます。
  • 注意点
    • 指示をそのまま盲目的に従うのではなく、具体的な改善策として活用してください。
  • カスタムデータの追加
    • ChatGPT のプロンプトを変更 したい場合は、スプレッドシートの G2 セル(”Prompt Sent to ChatGPT” の下)を編集してください。

これで SEO 分析を効率化するスクリプトが完成!

GSC、Google スプレッドシート、ChatGPT を組み合わせることで、ページの最適化により多くの時間を費やせるようになります。

スクリプトを試しながら、自分に合った使い方を見つけてください!

詳しく見る: SEO に使用すべき 15 個の AI ツール

seojapan

利用規約改定のおしらせ

10ヶ月 1 週間 ago

平素よりネットショップ担当者フォーラムをご利用いただき、誠にありがとうございます。

2025年3月1日付けで、ネットショップ担当者フォーラムの利用規約を改定いたしますのでおしらせいたします。

変更内容:

改定予定日:

  • 2025年3月1日

引き続き、ネットショップ担当者フォーラムをよろしくお願いいたします。

安田 英久

インターファクトリー、EC支援事業のオンサイトと業務提携契約を締結

10ヶ月 1 週間 ago

インターファクトリーは、EC事業立ち上げから販促・受注CSの運用を支援するオンサイトと業務提携契約を締結した。

オンサイトとの業務提携により、インターファクトリーの「EBISU GROWTH」利用企業の成長に寄与する
オンサイトとの業務提携により、インターファクトリーの「EBISU GROWTH」利用企業の成長に寄与する

EC事業を包括的に支援する両社の強みを生かし、自社とモールの横断支援やバックオフィスの運用代行、効率改善、商品企画開発やEC事業立ち上げ時における効果的なソリューションを提供。消費者動向やECモールの変化にも迅速に対応し、EC事業者の持続的な成長と発展を支援する。

インターファクトリーのコンサルティングサービス「EBISU GROWTH(エビスグロース)」を利用している事業者は、自社で保有する大量の受注データやレビューを多角的に分析し、プロモーション予算の最適化、独自のマーケティングメソッド、自社商品とモールを効率よく結び付けるCRMモデルなど、独自の勝ちパターンを実情に合わせて強化できるようになる。

このほか、在庫連携、基幹システム連携、複数倉庫の自動振り分けなど、バックエンドから大幅な業務の効率化が見込めるとしている。

松原 沙甫

【北~西日本の大雪】ヤマト運輸、佐川急便、日本郵便の荷物の配送+預かり状況まとめ(2/5時点)

10ヶ月 1 週間 ago

北日本から西日本の広範囲で続く大雪により、ヤマト運輸、佐川急便、日本郵便の荷物の配送遅延、預かり停止など影響が出ている。

全国各地で高速道路の通行止めなどの交通規制や除雪状況、荒天によるフェリー、航空貨物、貨物列車の欠航・遅延などの交通機関への影響で、全国的な配送遅延、一部地域では荷物の預かり停止などが発生している。

ヤマト運輸(2月5日時点)

次の地域では荷物の預かりと配達業務、全国からの荷物の受け付けを停止している。

  • 北海道の帯広市の一部(大通南、西十六条南、西一条南)、河東郡音更町(宝来本通)
  • 石川県の白山市の一部(阿手町、尾添、河内町内尾、河内町金間、河内町下折、桑島、白峰、中宮、深瀬)
  • 愛媛県の宇和島市・北宇和郡(鬼北町、松野町)・西予市・西宇和郡伊方町・南宇和郡愛南町・八幡浜市

全国から北海道全域(荷受け停止地域を除く)、岐阜県の大野郡(白川村)・高山市・飛騨市、島根県隠岐郡(海士町、隠岐の島町、知夫村、西ノ島町)、大分県中津市を発着する荷物の配送に大幅な遅れが生じているという。

北海道、信越、北陸、中部、関西、中国、四国、九州地方から全国に配送する荷物、全国から北海道、信越、北陸、中部、関西、中国、四国、九州地方に送る荷物に遅れが生じる可能性がある。

また、安全上の観点から夜間集配業務を中止している地域もある。熊本県の一部(水俣市・人吉市・葦北郡・球磨郡・天草市(河浦町・天草町大江向・河浦町・二浦町・深海町・魚貫町・牛深町・久玉町)では16時、長崎県の一部(長崎市・西彼杵郡(時津町、長与町))は18時に終了している。

佐川急便(2月5日時点)

全国的に荷物の配送に遅れが生じる可能性があるとアナウンス。次の地域では荷物の預かり、配送に遅れが生じている。

  • 全国 ⇔ 北海道(全域)、富山県(富山市・高岡市・射水市・氷見市・黒部市・魚津市・滑川市・南砺市・砺波市・中新川郡・下新川郡)、石川県(金沢市・小松市・加賀市・白山市・能美市・野々市市・能美郡)、福井県(大野市・敦賀市・小浜市・三方郡・大飯郡・三方上中郡若狭町)、徳島県(阿波市・吉野川市・美馬市・美馬郡・名西郡神山町・名東郡佐那河内村)、愛媛県(大洲市・八幡浜市・西予市・宇和島市・西宇和郡・北宇和郡・喜多郡)、熊本県(全域)、宮崎県(全域)、鹿児島県(全域)、沖縄県(全域)

なお、全国からこの地域への配送については、遅延了承の上、荷物を預かっているという。

日本郵便(2月5日時点)

北海道の道東を宛先とする「ゆうパック」(保冷扱い含む)、ゆうパケット(クリックポストを含む)、ゆうメールの引き受けを停止している。引受停止期間は2月5日から当面の間という。

北海道、愛媛県の一部(八幡浜市、西宇和郡伊方町、西予市、宇和島市、北宇和郡(鬼北町、松野町)、南宇和郡愛南町)で荷物の引き受け、または配達となる「ゆうパック」などは大幅な遅延が見込まれるという。

また、東北、信越、北陸、近畿、中国、四国(上記地域を除く)、九州地方で引き受け、または配達となる「ゆうパック」などは遅延が見込まれるとしている。

瀧川 正実

大塚商会のオフィス用品通販「たのめーる」事業、売上高が2000億円を突破

10ヶ月 1 週間 ago

大塚商会が発表した2024年12月期連結決算によると、オフィス通販事業「たのめーる」の売上高は前期比5.8%増の2096億8600万円だった。金額ベースでは前期比115億5200万円の増加となった。

「たのめーる」ほか大塚商会の重点戦略の事業の売上高(画像は大塚商会の2024年通期決算説明資料から編集部がキャプチャ)
「たのめーる」ほか大塚商会の重点戦略の事業の売上高(画像は大塚商会の2024年通期決算説明資料から編集部がキャプチャ)

第4四半期(2024年10-12月期)の売上高は、前年同期比6.0%増の547億1300万円となっている。2024年末時点の「たのめーる」登録口座数は212万2708口座で、2023年末と比べ8万6316口座の増加となった。

「たのめーる」の年次推移(画像は大塚商会の2024年通期決算説明資料から編集部がキャプチャ)
「たのめーる」の年次推移(画像は大塚商会の2024年通期決算説明資料から編集部がキャプチャ)

大塚商会の「たのめーる」とは?

「たのめーる」は、オフィス用品の法人向け通販サービス。約200万点の商品を常時展開し、祝日を除く月曜から金曜の朝11時までの注文は顧客に当日届ける(一部地域を除く)。生活用品、家電、介護用品も取り扱う。

大塚商会が手がける通販サービス「たのめーる」(画像は大塚商会のコーポレートサイトから編集部がキャプチャ)
大塚商会が手がける通販サービス「たのめーる」(画像は大塚商会のコーポレートサイトから編集部がキャプチャ)

1回の注文金額が合計200円(税込)以上で送料は大塚商会が負担。また、同じ配送先への同日中の注文の場合、2回目以降の配達は注文金額にかかわらず送料は大塚商会の負担で届ける。「たのめーる」の会員登録や年会費は無料。

大塚商会は「たのめーる」のほか、購買業務を支える機能を付加した「MAたのめーる」、介護関連用品を提供し、個人でも法人でも利用できる「ケアたのめーる」、「たのめーる」を個人でも利用できる「ぱーそなるたのめーる」を展開している。

このほか、「たのめーる」や法人顧客の仕入れ先企業と連携できるクラウドサービス「たのめーるプラス」も提供している。

松原 沙甫

ユーザーの「欲しい」を引き出す対話型コマース、商品レコメンド+バーチャル試着、AIを活用したペルソナ作成――電通デジタルのプロジェクト「Commerce AI Lab.」とは

10ヶ月 1 週間 ago
AIを活用しEC事業者の支援と顧客への最適な購買体験を創出するプロジェクト「Commerce AI Lab.」ではどのような取り組みを行っているのだろうか

電通デジタルが2024年9月から本格的に始動したプロジェクト「Commerce AI Lab.(コマースエーアイラボ)」。AIを活用したEC事業者の業務効率化やサポート、顧客1人ひとりに最適な購買体験の創出と新たな価値創造を目的としている。ECでのAI活用に注目が集まるなか、電通デジタルはどのような取り組みを進めているのか。プロジェクト担当者に施策内容や今後の展望を取材した。(人物写真および部署名・役職名は、2024年9月25日に実施した「コマース支援事業におけるAI活用プロジェクトに関する説明会」時点)

電通デジタルが持つ「企画実装力」「グループシナジー」「多様な経験を持つメンバー」を生かす

電通デジタルでは、実店舗とECを統合した企業のコマース全体の戦略設計、制作、運用や、購買データを活用した顧客体験の向上を支援している。また、AI事業ではクライアント企業のマーケティング戦略において、AIを活用して売り上げや顧客エンゲージメント向上、ロイヤルティ強化を支援するソリューションブランド「∞AI(ムゲンエーアイ)」などを提供する。

「Commerce AI Lab.」はこれらの強みを掛け合わせた複数の取り組みを通じて、EC担当者の業務を効率的かつ迅速なサポート、顧客1人ひとりに沿った最適な購買体験の創出、新たな価値創造の提供を目的とするプロジェクト。電通デジタルの永山悟氏(電通デジタル コマースマーケティング部門 部門長)はこのプロジェクト発足について次のように話す。

AI活用がゴールではない。事業においてAIを活用することで、顧客にどのような体験価値を提供できるか、EC担当者にとってより有益な活用ができているかを電通デジタルのメンバーが考えていく。これによって「社会に新しい価値を実装していく」というスタンスでこのプロジェクトを発足した。(永山氏)

電通デジタル コマースマーケティング部門 部門長の永山悟氏
電通デジタル コマースマーケティング部門 部門長の永山悟氏

プロジェクト実現に向けて、電通デジタルが持つ3つの強みを生かしている。

1つ目は「購買起点のCXの企画実装力」。近年、購買のデジタル化が進み、実店舗、自社EC、モールECそれぞれに関するデータを収集できるようになり、「どのようなユーザーが購買してくれたのか」「なぜ購入してくれたのか」「顧客にとって商品はどのような価値を持っているのか」といったことを可視化できるようになった。

ユーザー像が見えてくることで、「類似するユーザーにとっても、事業者の商品・サービスに価値があるのではないか」と推測することが可能。こうしたデータ活用・分析から生活者考察、施策企画などを行い、購買を起点としたエクスペリエンス向上につなげられるという。

電通デジタルの強み①「購買起点のCXの企画実装力」
電通デジタルの強み①「購買起点のCXの企画実装力」

2つ目が「グループシナジー」。電通デジタルはモールEC活用、リテールメディア活用、D2Cビジネス支援など多くのサービスを提供している。一方で「不足しているサービスもある」(永山氏)。その際、国内だけで約150社ある電通グループ企業が提供するサービスをプロジェクト単位で連結することで、クライアント企業に適したサービス構築につなげていくという。

そして、3つ目が「多様な経験を持つメンバー」の存在だ。電通デジタルには中途入社社員が多く、コマース領域においては前職がプラットフォーマー、リテール、大手メーカーの営業担当など多様な出自、経験を持つ社員が在籍。こうしたさまざまな社員の経験を生かしたサービスを提供しているる

「対話型コマース」「商品DNA作成」「AIペルソナ作成」「対話型レビュー生成」の4サービスを提供

プロジェクトを通じて提供している主なサービスは4つ。それぞれの特長や事例について見ていく。

ユーザーの潜在欲求を引き出し「欲しい」を作り出す「対話型コマース」

「対話型コマース」は、ユーザーの「さまざまなECサイトがあって、自分が本当に欲しい商品を見つけられない」、事業者の「ユーザーサポートを手厚くしたいが、どうしても人員を増やせない」「深夜は対応できない」といったそれぞれの課題解決につながるアクションを提供する。

事例の1つである、アートネイチャーと電通デジタルが共同で運営している男性向けの毛髪のお悩み相談AIボット「HAIRの部屋」では、「AIに相談する」ボタンを押すと、ユーザーのさまざまな悩みにAIが回答する。

電通デジタルがアートネイチャーと共同運営している「HAIRの部屋」
アートネイチャーと共同運営している「HAIRの部屋」(画像はアートネイチャーのサイトからキャプチャ)

AIがアートネイチャーのさまざまな記事やナレッジを学習しており、悩みへの回答だけでなく、お薦めシャンプーの提案、プロによる無料の頭皮診断などによる店舗への誘導も実施している。

「HAIRの部屋」におけるAIへの相談と回答事例
AIへの相談と回答事例

サービスを通じて、ユーザーの潜在欲求を引き出し「欲しい」の創出につなげている。リアルでは相談しにくいような悩みでも、「AIには話しやすい」ところがポイント。(電通デジタル データ&AI部門 プロダクトマネジメント事業部 地元昇太氏)

電通デジタル データ&AI部門 プロダクトマネジメント事業部の地元昇太氏
電通デジタル データ&AI部門 プロダクトマネジメント事業部の地元昇太氏

商品の基本情報、レビュー・クチコミなどからタグづけし、レコメンドに活用する「商品DNA作成」

前述した「対話型コマース」において、ユーザーへの商品レコメンドで機能しているのが「商品DNA作成」。商品の基本情報や画像、ユーザーからのレビュー・クチコミから商品の特長を抽出し、商品DNAのように細分化しタグ付けする。

たとえば、ユーザーが春夏用のゴルフウェアを探している場合。ユーザーから「ブランドロゴが目立ちすぎない」「接待ゴルフで着用する」「すごく汗をかく」という詳細なニーズが得られた際に、従来であれば通常の商品情報だけでは提案が難しかった商品でも、商品DNAがあることで細かいニーズに対応した商品をレコメンドできるという。

「商品DNA作成」を活用することで、ユーザーの細かなニーズに対応した商品をレコメンド可能に
「商品DNA作成」を活用することで、ユーザーの細かなニーズに対応した商品をレコメンド可能に

商品の解像度を高めて、高いレコメンド精度を実現できる点がポイントだ。(地元氏)

戦略策定時に活用できる「AIペルソナ作成」

「AIペルソナ作成」では、電通が年に数回実施している大規模調査のデータをAIに学習させ、それを基にペルソナを作成する。マーケティング戦略における初手の段階で、戦略立案・商品企画時に活用するケースが多いという。

ペルソナ作成だけではなく、ペルソナの情報を反映したAIボットを作成することも可能。作成したAIボットに対して、人間にインタビューするのと同じようにデプスインタビューを実施できる。「大規模な調査データをAIでペルソナ化でき、実調査を実施するよりも短期間かつ低コストでのアイディエーションが可能なことが強みだ」(地元氏)

AIボットとのインタビュー例。電通デジタルがAIボットの回答を大規模調査結果と照らし合わせたところ、調査データの内容が反映されており、データ的なエビデンスも得られている
AIボットとのインタビュー例。電通デジタルがAIボットの回答を大規模調査結果と照らし合わせたところ、調査データの内容が反映されており、データ的なエビデンスも得られている

「AIペルソナ作成」を活用している企業の規模や業態はさまざまだが、「ECでは、たとえばSKUが多い企業だと商品数が多いため、調査にかかる時間や手間、コストが大きくなる。そういった企業の方が有用に活用できるケースが多い」(永山氏)と話す。

AIによるインタビュー形式でレビューを作成する「対話型レビュー生成」

「対話型レビュー生成」はAIがユーザーの代わりにレビューを作成する機能だ。AIが商品購入後のユーザーに「商品の使い心地はどうだったか」などのインタビューを実施。それに対してユーザーが「ここが良かった」「この点はいまいちだった」と回答していくことで、AIが「このユーザーはポジティブな感想をこういった点に持っている。この点がネガティブだった」とポジティブ・ネガティブを判断し、両面からのレビューを生成する。生成したレビューはユーザーが「投稿してOK」という状態になると投稿される仕組みだ。

「対話型レビュー生成」を活用したレビュー作成の流れ
「対話型レビュー生成」を活用したレビュー作成の流れ

ECサイトにとってレビューは非常に重要だが、現状のレビュー投稿について永山氏は「レビュー投稿を購買者側に依存しすぎだと思っている」と言う。

「レビューを書くことが手間」だと感じている人や、文章力含めてさまざまな人がいるので、お願いしているだけではなかなかレビューが集まらないと思う。ポジティブ・ネガティブの両面からユーザーの意見を引き出すので、「絶賛だけ」というモノにはならない。

商品購入時、「本当にこれで良かったのか」と少し思う瞬間があると思う。「これで自分は最適な選択をしたんだろうか」と思った際、「なぜこの商品を選んだのか」を聞いてあげることで、実はユーザーのインサイトを確実に引き出したレビューを書いてくれることにつながるのではないだろうか。(永山氏)

地元氏は、ゴルフダイジェスト・オンラインが以前にPOCで実施したゴルフラウンド後のレビュー収集の取り組みを例にあげた。ゴルフダイジェスト・オンラインのサイトでゴルフ場を予約し、プレーしたユーザーに対してAIが感想を聞き出すという取り組みだ。

会話を続けるにつれてさまざまな感想を引き出すことができた。この結果から、たとえば「スコアが悪かったのは道具のせいだ」と言うユーザーに対しては「では、パターの調子が悪いときはこのパターはいかがでしょうか」といった商品レコメンドやECサイトとの接点作りにもつなげられる。ユーザーが話したくなるモーメントを捉えて、書くような動機づけをさせてあげられるかが大事だと思う。(地元氏)

AI活用でECサイトが「検討する場所」になる

AIを活用したEコマースの支援事業を推進する電通デジタル。今後、AI活用でEコマースはどのように変化していくのか、またどのように活用されていくと考えているのだろうか。これに対し永山氏は「ECの存在自体が変わる」と話す。

今のECは「買う場所」であって「検討する場所」にはなっていない。会話によって「実はこんなものもある」ということは自分から能動的に進めなければ見つからないのが現状。この先対話型のECが進むことでECが「欲しいものを見付ける場所」になるのではないか。(永山氏)

2024年はAIを活用した事例も増えてきており、今後、世の中の人々のAIに対する意識や活用のハードルも下がっていくと思う。そうなると日常におけるさまざまな場面や接点でAIが当たり前に活用されていくような未来も近いのではないだろうか。(地元氏)

藤田遥

2024年の男性化粧品市場規模は497億円で14.8%増。基礎化粧品の使用きっかけは肌改善や自分磨きが上位

10ヶ月 1 週間 ago

インテージが実施した男性化粧品の市場動向と意識に関する調査によると、2024年の男性化粧品市場規模は497億円で前年比14.8%増だった。基礎化粧品を使用するきっかけは、肌の改善や自分磨きが上位だった。

調査期間は2024年9月27日~10月1日で、対象は15~79歳の男女5000人。

男性用化粧品市場の内訳を見ると、2024年は基礎化粧品が438億円、日焼け止めが42億円、メイクアップ化粧品は17億円。基礎化粧品は前年比15.9%増で、全体の88.1%を占めている。

男性用化粧品の市場規模とその内訳
男性用化粧品の市場規模とその内訳

基礎化粧品市場の内訳は、洗顔が119億円、化粧水が108億円、クリームが80億円など。

基礎化粧品市場規模の推移と種類別の内訳
基礎化粧品市場規模の推移と種類別の内訳

2024年における基礎化粧品の購入金額は3131円で、購入率は33.2%。年代別では20歳代の購入金額が4615円、購入率は46.1%で最も高い。

基礎化粧品の年代別購入金額・購入率
基礎化粧品の年代別購入金額・購入率

基礎化粧品を使用するきっかけで最も多いのは「肌の乾燥やトラブル回避のため」で31.2%。「特にない」で26.5%、続いて「自分磨きの一環」が24.1%、「年齢を重ね肌のケアに関心が高まった」が19.4%で続いた。

基礎化粧品の使用のきっかけ
基礎化粧品の使用のきっかけ

男性が肌の手入れや化粧をすることについて、「とても良いと思う」が13.4%、「良いと思う」は44.5%。合計57.9%が「良いと思う」と回答した。

男性の肌の手入れや化粧に対する考え
男性の肌の手入れや化粧に対する考え

男性の化粧に関する回答を年代別で見ると、10~20歳代の若い世代ほど好意的に捉えている。性別で見ると、女性は10歳代の85.7%が「とても良いと思う」または「良いと思う」と回答、20~40歳代も同回答は70%を超えている。

男性の肌の手入れや化粧に対する考え(性年代別)
男性の肌の手入れや化粧に対する考え(性年代別)

調査概要

  • 調査地域:日本全国
  • 対象者条件:15~79歳の男女
  • 標本抽出方法:インテージの「マイティモニター」より抽出しアンケート配信
  • 標本サイズ:n=5000 ※国勢調査に基づき性別・年代・地域を母集団構成に合わせて回収
  • 調査実施時期:2024年9月27日~10月1日
松原 沙甫

AIが人の代わりに買い物する時代に!? OpenAIが開発した商品購入などを代行するAIエージェント「Operator」とは? | 海外のEC事情・戦略・マーケティング情報ウォッチ

10ヶ月 1 週間 ago
エージェント型AIの提供に乗り出したOpenAI。その特長と、ECサイト運営においてどのように役立つかを、事例を交えて解説します

OpenAIは、ECサイトの買い物もサポートできるAIエージェント「Operator」を開発しました。まだ検証段階ですが、eBayなどの大手米国事業者が導入し、自社サービスを利用するエンドユーザーの利便性アップにつなげようとしています。「Operator」の特長、導入企業の反応を解説します。

OpenAI、初の「エージェント型AI」ツールを開発

バーチャル上のアシスタントのように機能する

OpenAIは、ECサイトを含むWebベースのタスクを処理できるAIエージェント「Operator」を発表しました。商品検索、購入、注文などのユーザーによるアクションをサポートします。

このツールを最初に導入する事業者のなかには、オンライン小売事業者も含まれています。米国の一部ユーザー向けに早期プレビュー版としてリリースした「Operator」は、OpenAI初の公式「エージェント型AI」です。

「Operator」は、単に回答するだけのチャットボットとは異なり、バーチャル上のアシスタントのように機能します。ユーザーは自身の手間を最小限に抑えながら、ブラウザ上でクリック、スクロール、タイピングなどを行うだけでタスクを完了することができます。

eBay、Instacart、Etsyが導入

OpenAIは「Operator」をテストするために、越境ECプラットフォーム運営のeBay、食料品や日用品のオンラインデリバリーサービスを提供するInstacart、ハンドメイド商品のECを展開するEtsyなどの主要なEC事業者と提携したと発表しています。

ユーザーはそれらの事業者が運営するECサイトで、「Operator」に食料品の注文、ギフト探し、Webサイト上でのチケット予約などを依頼でき、必要に応じていつでも注文内容の調整や修正を行うことができるそうです。

OpenAIの「Operator」はECサイト運営においてどのように機能するのでしょうか?

「『Operator』は、AIを従前の受動的なツールから、デジタルエコシステムのアクティブな参加者に変えます」とOpenAIはニュースリリースで発表しています。

「Operator」を活用するユーザーのタスクを効率化し、より良い顧客体験を追求します。コンバージョン率アップをめざす企業に、AIエージェントならではのメリットをもたらします。(OpenAIのニュースリリースより)

ユーザーに代わってアクションする「Operator」

「Operator」の使い方は「ChatGPT」と似ています。まずユーザーは「operator.chatgpt.com」にログイン。次に、「食料品を注文する」や「旅行のホテルを探す」など実行したいタスクを入力します。そこから、「Operator」はクラウド上に独自の仮想Webブラウザを起動してタスクを完了していきます

「Operator」の使い方イメージ。実行したいタスクを入力すると、「Operator」がクラウド上に独自の仮想Webブラウザを起動する(画像はOpenAIのコーポレートサイトから編集部がキャプチャ)
「Operator」の使い方イメージ。実行したいタスクを入力すると、「Operator」がクラウド上に独自の仮想Webブラウザを起動する(画像はOpenAIのコーポレートサイトから編集部がキャプチャ)

この技術を可能にしているのは、OpenAIが新たに開発した「Computer-Using Agent(CUA)」モデルです。グラフィカルユーザーインターフェースで動作するようにトレーニングされており、「Operator」がWebサイトを見て、ボタンのクリック、フォーム入力、メニューの操作などにより対話する――とOpenAIは説明しています。

「Operator」がユーザーと対話しながら、仮想Webブラウザ上でフォームに入力したりメニューを操作したりする(画像はOpenAIのコーポレートサイトから編集部がキャプチャ)
「Operator」がユーザーと対話しながら、仮想Webブラウザ上でフォームに入力したりメニューを操作したりする(画像はOpenAIのコーポレートサイトから編集部がキャプチャ)

よく使うワークフローは保存可能 

「Operator」は、ユーザーが頻繁に行うタスクの手順を保存できます。たとえば、Instacartが運営する「Instacart」で、ユーザーが特定のアイテムを再注文するためのカスタム設定を作成するオプションを用意できます。また、特定の航空会社のフライトを予約することも可能です。

OpenAIは、「Operator」が「ユーザーの好みに基づいてパーソナライズされたエナメルマグを『Etsy』で注文しながら、キャンプ場のレンタルサービス『Hipcamp』でキャンプ場を予約する、といった、複数のタスクを同時に処理することもできる」と説明しています。

機密情報は手入力

それでも、人間の手入力がまだ必要なシーンは少なくありません。「たとえば、ユーザーは支払い情報やログイン詳細などの機密情報は手動で入力する必要があります」(OpenAI)

現在、「Operator」は限定的な「リサーチプレビュー」段階であり、OpenAIが月額200ドルで提供している「Pro」プランに加入している米国のユーザーのみが利用できます。OpenAIは、ユーザーのフィードバックに基づいて改良を重ね、「Operator」を他の有料プラン、国、そして最終的には「ChatGPT」の無料版に拡大する計画です。

改善すべき点はまだたくさんありますが、まずは実際にユーザーに使っていただきたいと考えています。今後数週間から数か月以内に、さらに多くのAIエージェントを発表する予定です。(OpenAI サム・アルトマンCEO)

「Operator」の有用性は? eBay、Etsy、Instacartの反応

「Operator」の有用性を示すために、eBay、Etsy、Instacartなどの主要企業と提携しているOpenAI。

Instacartでは、「Operator」を通じて、より速く、より簡単にエンドユーザーが食料品の買い物をできるようにしています。デモ動画では、エンドユーザーが手書きの食料品リストの写真をアップロードし、「Operator」がアップロードされたリストを取得、注文フローを経て、配達までをスケジュールします。

OpenAIの「Operator」は、食料品の注文のような工程を信じられないほど簡単にする革新的な技術的です。(Instacart 最高製品責任者、ダニエル・ダンカー氏)

Etsyは、「Operator」を「自社ECサイトの利用者が、何百万人もの出品者から自分のほしいアイテムをより迅速に見つける方法と捉えている」そうです。

ビジネスに特化したSNS「LinkedIn」での投稿で、Etsyは「ますます自動化が進む昨今の世情において、Etsyが提供するマーケットプレイスを利用する人との関わりを強化するために、AIを実装していく予定です」とコメントしています。

eBayの最高AI責任者であるニツァン・メケル-ボブロフ氏は、「OpenAIとの提携は、eBayが進めるAI戦略における重要なステップ」だとeBayのコーポレートサイトでコメントしています。

OpenAIとの提携は、エンドユーザーにオンラインにおける商品の発見と、新しい買い物体験をもたらします。「Operator」はユーザーを「eBay」に誘導して、ほしい商品を見つけるサポートができます。

このコラボレーションを通じて、「eBay」に出品しているセラーのリーチを拡大し、より多くの消費者に「eBay」のが取りそろえるラインアップを知ってもらえると期待しています。(eBay ニツァン・メケル=ボブロフ氏)

安全性とプライバシーへの配慮

OpenAIは、ユーザーの代わりに商品の注文などのアクションができるAIツールを作成することに伴うリスクは認識しています。

ユーザーからの安全性の懸念を払拭するため、「Operator」に組み込まれているいくつかの安全策を公表しました。

  • テイクオーバーモード:ユーザーは支払い詳細などの機密情報を自分で入力する必要がある。「Operator」はこのとき入力されたデータを保存しない。
  • 承認ステップ:AIは注文などの主要なアクションを完了する前に一時停止し、ユーザーが確認するようにする。
  • タスク制限:銀行口座の管理などのリスクの高いタスクを拒否するようにトレーニングされている。
  • リアルタイム監視:メールや金融サービスなどの機密性の高いサイトでは、「Operator」のアクションを綿密に監視する必要がある。ユーザーは「Operator」が間違ったアクションを取った場合、直接確認できる。

「Operator」にはプライバシーツールも含まれています。たとえば、閲覧履歴の削除、保存されたログイン情報の消去、データ共有のオプトアウトなどの機能です。「誤用を防ぎ、ユーザーの安全を確保するために、安全策を継続的に更新しています」(OpenAI)

とはいえ、「Operator」はまだ完璧ではありません。Open AIによると、カレンダーの管理やスライドショーの作成など、より複雑なタスクの対応はまだ苦手のようです。

長期的には、OpenAIはこの「Computer-Using Agent」モデルを、アプリケーションプログラミングインターフェース(API)を通じて開発者に提供したいと考えています。これにより、企業はさまざまなタスクに対応する独自のAI搭載エージェントを構築できるようになります。

OpenAI、成長著しいAIエージェント市場に参入 

大手テック企業がすでに同様のAIエージェントを構築しているなか、「Operator」はレッドオーシャン市場に参入しました。

GoogleやSalesforceなどの企業は、独自のエージェントツールを立ち上げています。これらのツールは、顧客からの質問への回答、予約のスケジュール、フォームへの入力などのタスクを処理できます。

「TikTok」を運営するByteDanceも、2025年1月にオープンソースのAIエージェント「UI-TARS」でAIエージェント市場に参入。「UI-TARS」は「Operator」と同様に、ユーザーのタスクを段階的に実行します。

他社のAIエージェント開発事例

小売業関連では、半導体メーカーのNvidiaが最近、販売促進につながるAIエージェントの開発を支援するツール「Blueprint」を発表しました。これを利用して開発者が生成するデジタルアシスタントは、テキストと画像のプロンプトを処理でき、複数のアイテムを同時に検索したり、商品が防水かどうかなどの質問に答えたりできるそうです。

このような高度な機能を備えたAIエージェントは、顧客体験を向上させ、コンバージョン率を高め、返品率を下げるのに役立ちます。また、補完商品やアップグレードに関して、開発者にパーソナライズした提案を行い、注文の平均単価を大きくするように設計されています。(Nvidia)

eBayはAIエージェントのさらなる活況を予測

eBayのメケル-ボブロフ氏は、大規模言語モデルからエージェント型システムへの進化は「ほんの1年前に予測していたよりも速く起こっている」とコメントしています。ボブロフ氏は、AIエージェントベースのやり取りが、今後数年間でEコマース、ひいてはデジタル経済全体の未来において重要な役割を果たす可能性があると考えています。

これはほんの始まりに過ぎません。eBayでもAIエージェント機能を進化させ続け、AIエージェントとの戦略的パートナーシップを深めていきます。ユーザーがお気に入り商品を発見し、ひいてはセラーがビジネスを成長させるために、AI技術の活用がどれほど効果を発揮するかを学んでいるところです。(メケル-ボブロフ氏)

この記事は今西由加さんが翻訳。世界最大級のEC専門メディア『Digital Commerce 360』(旧『Internet RETAILER』)の記事をネットショップ担当者フォーラムが、天井秀和さん白川久美さん中島郁さんの協力を得て、日本向けに編集したものです。

Digital Commerce 360

【1万人に聞いたネット通販利用】10歳代のネットショッピング利用が急進で年平均39回。60歳代のEC利用は51%

10ヶ月 1 週間 ago

野村総合研究所が発表した「生活者1万人アンケート調査」によると、10歳代のネット通販利用が拡大しており、年平均39回に達している。10歳代の次に前回調査と比較して利用が拡大しているのは60歳代。年に1回以上ECを利用する人は51%となっている。

調査実施期間は2024年8月で、全国の満15~79歳の男女1万189人が回答した。

2024年調査でECを年1回以上利用している回答者の割合は10歳代が68%(前回調査の2021年比10ポイント増)、20歳代が81%(同1ポイント増)、30歳代が86%(同7ポイント増)、40歳代は84%(同6ポイント増)、50歳代は70%(同4ポイント増)、60歳代は51%(同9ポイント増)、70歳代が23%(同3ポイント増)。いずれの年代もEC利用が増加している。

EC利用者の年間利用平均回数は2024年調査で24回。前回調査時の2021年より2回増えている。

ECを年1回以上利用する人の割合の年代別推移(左)、利用者の年間平均利用回数の推移(右)(画像は野村総合研究所の調査結果資料から編集部がキャプチャ)
ECを年1回以上利用する人の割合の年代別推移(左)、利用者の年間平均利用回数の推移(右)(画像は野村総合研究所の調査結果資料から編集部がキャプチャ)

EC利用者のネットショッピング年間平均利用回数は、10歳代が39回(同13回増)、20歳代は33回(同6回増)、30歳代は30回(同3回増)、40歳代は24回(同2回増)、50歳代が18回(同2回減)、60歳代は17回(同3回増)、70歳代は10回(同1回減)。50歳代と70歳代以外の各年代で利用回数が増えている。

2024年におけるECの年間平均利用回数(年代別。画像は野村総合研究所の調査結果資料から編集部がキャプチャ)
2024年におけるECの年間平均利用回数(年代別。画像は野村総合研究所の調査結果資料から編集部がキャプチャ)

「店舗で実物を確認せずにインターネットだけで商品を買うことがある」という回答者の割合は、2012年調査から継続して伸長。2024年調査では過半数に達した。

「インターネットで購入する場合に、実物を店舗で確認するかネットだけで買うか」の回答割合を見ると、2024年調査では「実際の店舗に行かずに、インターネットだけで商品を買うことがある」に自身の行動が「近い」と答えた割合は22%(2021年比3ポイント増)、「どちらかといえばインターネットだけで買う」は31%(同1ポイント増)だった。

「インターネットで商品を買う場合も、実物を店舗などで確認する」に自身の行動が「近い」と答えた割合は21%(同2ポイント減)、「どちらかといえば実物を確認する」は26%(同2ポイント減)。インターネットだけで商品を購入する比率は増加している。

店舗で実物を確認せずにインターネットだけで商品を買うことがあるか(画像は野村総合研究所の調査結果資料から編集部がキャプチャ)
店舗で実物を確認せずにインターネットだけで商品を買うことがあるか(画像は野村総合研究所の調査結果資料から編集部がキャプチャ)

調査概要

  • 調査名:「生活者1万人アンケート調査」(2024年)
  • 調査時期:2024年8月
  • 調査方法:訪問留置法
  • サンプル抽出方法:層化二段無作為抽出法
  • 調査対象:全国の満15~79歳の男女個人
  • 有効回答数:1万189人
松原 沙甫

オンワードホールディングスが「カスタマーハラスメントに対する基本方針」を策定

10ヶ月 1 週間 ago

オンワードホールディングスは、「カスタマーハラスメントに対する基本方針」を策定し、2月3日に公開した。

近年、顧客からの迷惑行為を指すカスタマーハラスメント(カスハラ)が社会問題化。厚生労働省は全ての企業に対し、従業員をカスハラから保護する対策を義務付ける方針を示し、東京都では2025年4月から「東京都カスタマー・ハラスメント防止条例」を施行するなど、国や自治体も対策に乗り出している。

オンワードグループはカスハラ対策を検討するため、社内各部門から委員を選出、カスタマーハラスメント対策委員会を設置。このほど、「カスタマーハラスメントに対する基本方針」を策定した。

基本方針は、委員会メンバーが中心となり、厚生労働省の「カスタマーハラスメント対策企業マニュアル」に加え、社内アンケート調査を参考に作成した。

カスハラ対応フローの構築と相談窓口を設置。発生時には当該部門と適切な部門担当者、相談窓口が連携し、迅速に対策会議を開いて早期解決をめざすとしている。

オンワードグループ 「カスタマーハラスメントに対する基本方針」

カスタマーハラスメントの定義

顧客からの要望のうち、要求内容に妥当性を欠くもの、または要求を実現するための手段・態様が社会通念上、不適切なものであって、これによって従業員の就業環境などが害されるもの。

対象となる行為(以下の行為は例示でありこれに限らない)

  • 長時間の拘束、繰り返しの対応、お断りしていることに対して執拗に要求を続ける等の行為。
  • 自社の商品・サービスに対して自社の対応基準を超えた負担・対応を求める行為。
  • 従業員に対する暴力、暴言、人格を否定する発言や侮辱的な発言、威圧的な言動や行動。
  • つきまといや待ち伏せ行為など、従業員が強いストレスや恐怖を感じる迷惑行為。
  • 自社および従業員の信用を毀損するまたは業務を妨害する行為。(SNSやインターネット上における誹謗中傷行為等を含むがそれに限らない)
  • 他の顧客に著しい迷惑を及ぼす行為。
  • 虚偽の情報提供や、法令の規定、公序良俗に反する行為。

カスタマーハラスメントへの対応姿勢

  • カスタマーハラスメントに該当する行為があったと自社が判断した場合、商品提供やサービス利用を停止する場合がある。
  • さらに悪質と判断した場合は、警察や弁護士等のしかるべき機関に連絡の上、厳正に対処する。

 

松原 沙甫

実店舗でもECのWeb解析のような顧客インサイト把握をめざすJ. フロント リテイリンググループの来店客分析の取り組みとは?

10ヶ月 1 週間 ago

J. フロント リテイリンググループのパルコデジタルマーケティングは2月3日、AIカメラと接客アプリを用いて来店客インサイトを把握する実証実験を、大丸札幌店で始めた。

実証実験では、AIカメラから取得する来店客数・属性・混雑状況、フロアでの立ち止まりでの興味関心度合いなどの定量データと、接客アプリで収集する購入理由などの定性データを組み合わせて解析し、リアル店舗でも深い来店客インサイトを把握する。

実店舗でもECのWeb解析のような顧客インサイト把握をめざすJ. フロント リテイリンググループの来店客分析の取り組みとは?
実証実験について

来店客数や年齢・性別などの定量データだけでは把握が難しい「なぜ商品を手にとったか」「なぜ買ったか・買わなかったか」などの顧客理解を、来店動機などの定性データを組み合わせることで深める。店舗の売上向上と接客・運用の最適化に役立つソリューションの提供をめざす。

実店舗でもECのWeb解析のような顧客インサイト把握をめざすJ. フロント リテイリンググループの来店客分析の取り組みとは?
実証実験の内容

実施期間は2月3日~3月31日。実験はパルコデジタルマーケティング、J. フロント リテイリング、大丸松坂屋百貨店が共催する。実施場所は国内外からセレクトしたシューズを展開するショップ「&SEL.(アンドセル)」。

ECサイトにおける顧客の購買行動は、Webサイトのアクセス解析によって詳細まで把握できるようになった。しかし、百貨店などのリアル店舗の来店客情報は、来店客数や年齢性別などの属性と購買データにとどまっており、入店から商品を手にとり、比較検討、レジに持っていくまでのプロセスを詳細まで把握できていない。リアル店舗も深い来店客のインサイトを把握するための実証実験を企画し、実施することにした。

実店舗でもECのWeb解析のような顧客インサイト把握をめざすJ. フロント リテイリンググループの来店客分析の取り組みとは?
実証実験のイメージ

 

松原 沙甫

大丸松坂屋のショールーミングスペース「明日見世」が複合型体験ストアに進化。「売らない価値」をどう届けるのか

10ヶ月 1 週間 ago
大丸松坂屋百貨店のショールーミングスペース「明日見世(あすみせ)」が2024年9月にリニューアル。カフェ併設、一部商品の購入などが行えるようになった"複合型体験ストア"は「売らない価値」をどのように進化させ、ブランドに提供しているのだろうか

大丸松坂屋百貨店のショールーミングスペース「明日見世(あすみせ)」。2024年9月に“複合型体験ストア”にリニューアルして大丸東京店4階から9階へ移設、面積は約4倍に拡大した。カフェや一部商品が購入できるショップコーナーを新設している。「売らない店」の体験価値をどのように高めようとしているのか。明日見世 マネージャーの大貫哲也氏に取材した。

オープンから3年超、「売らない」ことで見えた価値と難しさ

商品を見て、触って、体験することを目的とした「ショールーミングストア」。その先駆けと言われる米国発の「b8ta(ベータ)」が日本に上陸したのが2020年8月。それ以降、複数の百貨店などが同様のコンセプトの店舗を展開している。

大丸松坂屋百貨店の「明日見世」は2021年10月から運営しており、これまでに200以上のブランドが出品。テーマに沿って独自視点で選定したユニークな商品が並び、12週間ごとに商品が入れ替わる。オープンから3年以上が経過し、どのような価値が確立できているのか。

大丸松坂屋百貨店 明日見世 2024年9月にリニューアルした「明日見世」。商品1つひとつを“しっかり”見せるレイアウトだ
2024年9月にリニューアルした「明日見世」。商品1つひとつを“しっかり”見せるレイアウトだ

ショールーミングサービス最大の価値は、ブランドや商品が持つ魅力をお客さまに届けやすいことです。売ることを前提としておらず、お客さまに「買わなきゃいけない」というプレッシャーを与えにくいため、こちらの話に耳を傾けてもらいやすいと感じます。スタッフにも販売目標を設けておらず、お互いに話しやすい状況を作っています。(本社 経営戦略本部 DX推進部 デジタル事業開発担当 明日見世 マネージャー 大貫哲也氏)

そうした良さが明確になる一方で、課題も見えてきた。

丁寧な接客ゆえに、お客さまの購入意欲が高まりやすいのですが、「今すぐ買いたい」という方に店頭で商品を販売できないのはもどかしくもありました。オンラインでの購入を促すのですが、「その行動が面倒」「個人情報を入力したくない」などの理由で購入につながりにくいケースがあります。(大貫氏)

「購入意欲が高まれば、自然とオンラインに誘導できる」と考えるブランド担当者もいるが、実際は複数のハードルが存在する。ブランド側にこうした実売への期待が高い場合、応えるのが難しいことがあったという。

大丸松坂屋百貨店 明日見世 日本屈指の産業用切削技術を持つ今橋製作所の純チタンプロジェクト「hikiZAN(ヒキザン)」の商品。専門技術を生かしたブランドは、「明日見世」との相性が良いという
日本屈指の産業用切削技術を持つ今橋製作所の純チタンプロジェクト「hikiZAN(ヒキザン)」の商品。専門技術を生かしたブランドは、「明日見世」との相性が良いという

運営を通じて、相性の良いブランドもわかってきている。

一つは、専門技術に長けた企業のブランドです。事業特性ゆえ普段はBtoBで事業を展開することが多く、小売りのマーケティング領域は専門外というケースがあるので、大丸松坂屋百貨店がそこを補完することで良い反響につながりやすいですね。

また、オンラインでの認知を一定獲得できていて、リアルでのタッチポイントの創出を目的に出品されるブランドからも好評の傾向があります。(大貫氏)

商品の価値を丁寧に伝える「アンバサダー」への期待

「明日見世」は、各ブランドに対して「プロモーション」を提供価値としているが、出品における目的やKPIは各ブランド側が設定しているという。ブランド側は、どのような期待を持って出品しているのだろうか。

「明日見世」では、アンバサダーと呼ばれるスタッフが1つひとつのブランドの特徴や訴求ポイントを十分にインプットして、自身の言葉でお客さまに伝えることを大事にしています。百貨店ならではの高い接客スキルは出品者さまに最も期待され、評価をいただいている点と言えます。(大貫氏)

大丸松坂屋百貨店 明日見世 マネージャーの大貫哲也氏
取材に対応してくれた大丸松坂屋百貨店 明日見世 マネージャーの大貫哲也氏。アンバサダーの接客は、「安心して任せられる」と高く評価されているという

「明日見世」では、ブランドをキュレーションする際の考え方として、「Social good(ソーシャルグッド):サステナブル、地域貢献など」「Essential beauty(エッセンシャルビューティー):プロダクトの ストーリーや美しさ・機能美など」「Breaking stereotypes(ブレーキングステレオタイプ):固定観念から脱却できるような商品背景など」の3点を掲げている。その上で、毎回テーマに沿って出品ブランドを選定。2024年9月~2月までは「贈る」をテーマに商品を展開している。

大丸松坂屋百貨店 明日見世 思わず立ち止まって、じっくり見たくなるものばかり。「まだ知らないブランド」に多く出会えそうだ
思わず立ち止まって、じっくり見たくなるものばかり。「まだ知らないブランド」に多く出会えそうだ
大丸松坂屋百貨店 明日見世 各ブランドの棚にはAIカメラが設定されており、性別や年代、売り場への滞在時間を取得している
各ブランドの棚にはAIカメラが設定されており、性別や年代、売り場への滞在時間を取得している

実際に店を訪れたところ、コンセプトの新しさからデザインや素材まで細部にこだわりが光る商品ばかり。そうした作り手側のストーリーまでも伝える接客に、足を止めて聞き入る顧客は少なくないという。

アンバサダーは、ブランド価値を伝えると同時に顧客の声も丁寧に拾う。接客から得られた顧客像と顧客からのフィードバックをブランド側に詳細に伝えているためだ。あわせて、売り場に設置しているAIカメラを通して分析した「顧客の性別、年代、売り場への滞在時間」も提供している。

面積を約4倍に拡大し、カフェを併設。リニューアルの狙いとは

そんな「明日見世」は、2024年9月にリニューアルオープン。複合型体験ストアとして再スタートを切った。売り場をそれまでの4階から9階へ移設し、面積は約4倍になった。カフェや約40席を備える休憩スペース、その場で購入できる物販コーナーを新設したほか、インスタレーションの展示やイベント開催も行う。このリニューアルには、どんな狙いがあるのか。

大丸松坂屋百貨店 明日見世 店内はL字型で、ショールーミングスペース、カフェ、休憩スペース、販売スペースを設けている
店内はL字型で、ショールーミングスペース、カフェ、休憩スペース、販売スペースを設けている(画像提供:大丸松坂屋百貨店)
大丸松坂屋百貨店 明日見世 テーマに応じたインスタレーション展示も。写真はイラストレーター飯尾あすかさんの作品
テーマに応じたインスタレーション展示も。写真はイラストレーター飯尾あすかさんの作品

リニューアル前は、PoC(検証プロセス)という位置付けでした。ここで得られた知見を生かして価値をより高めることがリニューアルの目的です。カフェを併設したのは、お客さまに買い物を楽しんでいただくコンテンツの拡充という理由に加え、移動距離が増える高層階へ移設しても集客を確保する狙いがあります。フロア全体では、1つひとつのブランドによりスポットライトを当てながら、体験価値を高めることを重視しました。(大貫氏)

面積は約4倍に拡大しているが、店内に置くブランド数は以前と変わらない。その分、各ブランドをリッチに見せることができ、この“広さ”は「明日見世」の特徴の1つと言える。そうした価値や収益性を踏まえ、リニューアルを機に出店料を12週間45万円から90万円に変更したという。通常の展示スペースのほかに、パネルなども展示できる大型のスペースを1つ設けており、ここのみ出品期間が6か月間タームとなる。

大丸松坂屋百貨店 明日見世 目立つ位置に設けられた大型のショールーミングスペース。2025年1月現在は三省製薬の商品や展示が並ぶ
目立つ位置に設けられた大型のショールーミングスペース。2025年1月現在は三省製薬の商品や展示が並ぶ

リニューアル後は、以前は表示していたショールーミングスペースでの価格表示をやめた。「価格がノイズになる」と考えたためだ。

価格の表示は、お客さまにとってわかりやすく、アンバサダー視点でも接客がしやすい利点はあります。一方で、価格を見て「話を聞かない」と判断する方もいます。まず商品だけを見て話を聞いた上で、価格を知って商品を評価していただけたらと思いました。(大貫氏)

「体験」を強化して、独自価値を高めたい

現在、リニューアルから約3か月が経過し、徐々に反響が得られているという。

以前からの大きな変化としては、客層の幅が広がったこと。以前は婦人服売り場のある4階だったので主に40~60歳代の女性層がメインでした。現在も女性のお客さまが多いのですが、お子さま連れや男性、外国人の方など以前より幅広い層の方が来店しています。

また、販売はオプションとして希望があるブランドの商品のみを置いているのですが、想像以上に売れ行きが良いです。現在は大半の商品が購入できます。(大貫氏)

利用者の目的としては、「ギフト需要」がかなり多いとのこと。東京駅に隣接している立地柄、出張や旅行がてら立ち寄って手土産などを購入していく人が多いそうだ。

大丸松坂屋百貨店 明日見世 「行きたいお店」として「明日見世」の情報をストックしておき、東京駅を訪れたタイミングで来店する人も少なくないという
「行きたいお店」として「明日見世」の情報をストックしておき、東京駅を訪れたタイミングで来店する人も少なくないという
大丸松坂屋百貨店 明日見世 商品単価が幅広いため、予算に応じたセンスの良い手土産やギフトが見つかりそうだ
商品単価が幅広いため、予算に応じたセンスの良い手土産やギフトが見つかりそうだ

最後に、「明日見世」の展望をたずねた。

積み重ねてきたサービスのベースを整えながら、今後は「体験」の軸を強化して、エンタメ性を高めていきたいと考えています。面積が広がりイベントなどを行えるスペースを確保できているため、リアルの体験コンテンツの拡充を見込んでいます。(大貫氏)

すでに、化粧品ブランド「三省製薬」の新商品発表会などを開催した実績もあり、作り手の声を消費者に直接届けると共に、実際に商品を体験できる場として好評を得たという。

一般的なショールーミングストアの枠を超えて、独自路線に進化している「明日見世」。体験を強化することで「売らない店」の価値がどう高まるのか、気になるところだ。

小林 香織

全国企業「倒産リスク」、小売業は2.6万社。物価高と人手不足が直撃

10ヶ月 1 週間 ago

帝国データバンクが、今後1年以内に倒産する確率を個別企業ごとに算出したリスク指標を用いて、全国の「高い倒産リスクを有する企業」を調査・分析したところ、倒産リスクが高い全国の企業のうち小売業は2.6万社だった。

企業が1年以内に倒産する確率を、10段階のグレードで表す指標「倒産予測値」で帝国データバンクが算出した147万社のうち、2024年12月時点で高リスクの企業(グレード8~10)は全体の8.6%にあたる12万6960社。業種別で見ると、高リスク企業が多い業種では物価高による消費者の買い控えや、働き手の人手不足、人件費高騰が直撃していると見られる。

2024年12月時点の倒産高リスク企業の数
2024年12月時点の倒産高リスク企業の数

2024年の倒産件数は9901件で、前年の8497件を1404件上回った。新型コロナウイルス状況下の“ゼロゼロ融資”の影響から、2021年は倒産件数が減少。しかし、融資返済や物価高、人手不足などさまざまな環境の変化により、3年連続で前年を上回る倒産が発生した。また、休業・廃業、解散した企業は6万9019件となり、前年に比べて9914件増加(前年比16.8%増)となった。

小売業は物価高騰、人件費高騰の影響が色濃く

業種別に高リスクの企業数を見ると、「建設業」が2万8817社と最も多く、前年比で4445社増加した。2番目に多い業種は「製造業」の2万8571社で同3303社の増加。3番目が「小売業」の2万6464社で同2197社の減少となっている。

業種別の倒産件数
業種別の倒産件数

「小売業」のうち、1万134社は原材料や光熱費、人件費の高騰、物価高による節約志向の影響を受けている「飲食店」(高リスク企業のうち44.4%)だった。食品の値上げはピーク時よりも落ち着いてきたものの、買い控えや価格転嫁の限界感などもあり、「飲食料品小売業」(同39.8%)も上位となっている。

高リスク企業数の推移(業種別)
高リスク企業数の推移(業種別)

「売上高10億円未満」「従業員10人未満の小規模企業」で倒産リスクが高い傾向

高リスク企業を売上高別にみると、「1億円未満」が8万1430社で最多。「1~10億円未満」が4万1168社で続き、「10億円未満」の企業で全体の96.5%を占めた。

従業員数別も同様の傾向で、「5人未満」が7万9873社と最も多い。「5人~10人未満」が2万886社で続き、高リスク企業は小規模企業が圧倒的に多いことがわかった。

松原 沙甫

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