WORKFLOW MOCK — EC BPO × AI

EC商品登録 BPO AI自動化システム

Excel/CSV取込 → AI変換 → 各ECプラットフォーム一括出力

90%
商品登録工数の削減率
4→1
PF別CSV作成を統一
<3min
100商品あたりの処理時間
SEO
AI×検索データで商品名最適化
全体概要
スコープA: 商品登録AI
スコープB: SEOデータ連携
システム構成
デモフロー
スケジュール
SCOPE A

商品登録のAI自動化

EC事業者のExcel/CSVを各プラットフォーム形式に自動変換。階層型カテゴリマッピングとSEO最適化をAIが実行。

  • Excel/CSVインポート・列自動マッピング
  • 階層型カテゴリ自動判定（楽天/Amazon/Yahoo!）
  • PF別フォーマット変換（文字数制限・HTML/テキスト対応）
  • SEOを考慮した商品名・説明文の自動生成
  • 統一CSV一括エクスポート
Amazon 楽天市場 Yahoo! 自社EC
SCOPE B

SEOデータ定期取得・連携

検索順位・サジェスト・競合商品名を定期スクレイピングし、AIワークフローに連携。商品名を日々ブラッシュアップ。

  • 検索順位の定期取得（楽天/Amazon/Yahoo!）
  • サジェストキーワードの自動収集
  • Google検索ボリュームの取得
  • 競合商品名スクレイピング・分析
  • Dify/n8n等ワークフローツールへの自動連携
  • 順位変動アラート → AI改善提案

全体フロー

▼ データ入力
📄 EC事業者の
Excel/CSV
→
🤖 列自動判定
AI解析
→
🗂️ JSON変換
構造化データ
▼ AI処理（カテゴリ＋SEO＋変換）
📊 階層型
カテゴリDB
→
🧠 AIカテゴリ
段階判定
→
✍️ SEO最適化
商品名生成
←
🔍 SEOデータ
（スコープB）
▼ 出力
🛒 Amazon形式
🏪 楽天形式
🛍️ Yahoo!形式
🌐 自社EC形式
▼ 統一CSV / 個別CSV エクスポート
📥 統一CSVダウンロード or API/スクレイピング自動登録
📄
STEP 01
Excel/CSV インポート・データ解析
EC事業者から受領したExcel/CSVを取り込み、AIが列を自動判定してマッピング。1行ずつJSON形式に変換してAI処理に渡す。
商品名 価格 説明文 JANコード 画像URL 在庫数 スペック
↓
🧠
STEP 02
階層型カテゴリ自動マッピング
楽天・Amazon・Yahoo!のカテゴリを階層DB（親→子→孫）に格納。AIに段階的に候補提示→選択させることで高精度なマッピングを実現。
楽天ジャンルID（数万件） AmazonブラウズノードID Yahoo!プロダクトカテゴリ 親→子→孫の段階判定
↓
✍️
STEP 03
SEO商品名・説明文の戦略的生成
スクレイピングデータ（検索順位・サジェスト・競合商品名）をもとに、AIが検索ボリュームの大きいキーワードを優先配置した商品名・説明文を生成。
検索ボリューム分析 サジェスト反映 競合分析 戸田様ロジック連携
↓
🔄
STEP 04
各プラットフォーム向けフォーマット変換
AIが生成した商品情報を、各ECプラットフォームの仕様に合わせて自動変換。文字数制限・形式（HTML/テキスト）・必須フィールドを遵守。
Amazon: 200文字/箇条書き5点 楽天: 255文字/HTML説明文 Yahoo!: 75文字/テキスト形式 自社EC: リッチテキスト/SEOメタ
↓
📥
STEP 05
統一CSV エクスポート
全PFの変換結果を1つの統一CSVに結合して出力。個別PF形式（Amazon出品ファイル、楽天item.csv等）でのエクスポートにも対応。
統一CSV（PF列で区別） Amazon出品ファイル 楽天item.csv Yahoo! data.csv
↓
🚀
STEP 06
商品登録の反映（検討中）
CSV出力のみ（手動アップロード） / スクレイピング自動反映 / API連携（Amazon SP-API等）のいずれかで各PFへ登録。
① CSV手動アップロード ② スクレイピング自動反映 ③ API連携（SP-API等）
🔍
STEP 01
検索順位の定期取得
楽天・Amazon・Yahoo!で登録済み商品の主要キーワードでの検索順位を定期的にスクレイピング。順位変動を検知し更新トリガーを発火。
楽天検索 Amazon検索 Yahoo!検索 定期実行（日次/週次）
↓
💡
STEP 02
サジェストキーワード取得
各PFの検索窓に表示されるサジェスト（推奨キーワード）をスクレイピングで収集。商品名・説明文の最適化キーワードとして活用。
楽天サジェスト Amazonサジェスト Yahoo!サジェスト
↓
📊
STEP 03
Google検索ボリューム取得
Google検索ボリュームをサードパーティ（ラッコキーワード等）経由で取得。「バッグ」vs「リュック」のように検索数の大きいワードを判定。
ラッコキーワードAPI 検索ボリューム比較 キーワード優先度判定
↓
🏷️
STEP 04
競合商品名スクレイピング・分析
同ジャンルの他社商品名を検索結果からスクレイピング。上位10件のキーワード頻度を分析し、自社商品名の最適化に活用。
上位10件スクレイピング キーワード頻度分析 競合ベンチマーク
↓
⚡
STEP 05
AIワークフロー連携
取得したSEOデータをDify/n8n等のAIワークフローツールに自動連携。戸田様設計のプロンプト・ロジックでAIが処理し、結果をCSVや商品情報に反映。
Dify n8n 戸田様プロンプト API連携
↓
🔄
STEP 06
自動更新サイクル
順位変動時にアラート発報 → AIが商品名の改善案を自動提案。「登録時60〜70点でもOK、日々ブラッシュアップ」の運用方針を自動化。
順位変動アラート AI改善提案 継続的最適化 スコープAへフィードバック

システムアーキテクチャ

▼ フロントエンド（Web UI）
📤 ファイル
アップロード
⚙️ 設定画面
（PF選択・ルール）
📋 変換結果
プレビュー
📥 CSV
ダウンロード
⬇ REST API ⬇
▼ バックエンド（API サーバー）
🤖 AIエンジン
（列判定・カテゴリ・
SEO・変換）
🗃️ カテゴリDB
（階層構造）
📝 プロンプト
管理
⬇ ⬆
▼ 外部連携
🔍 スクレイピング
エンジン
📡 ワークフロー
（Dify/n8n）
🛒 EC API
（SP-API等）
📊 SEOツール
（ラッコKW等）
⬇
▼ データストア
💾 商品データDB
📈 SEOデータDB
（順位・サジェスト）
📁 CSVストレージ

技術スタック（想定）

AI/LLM
Claude / GPT-4 プロンプトチェーン
ワークフロー
Dify n8n
スクレイピング
Playwright / Puppeteer 定期実行（Cron）
データベース
PostgreSQL 階層カテゴリDB
将来展開
マルチテナント対応 SaaS化

変換デモフロー

商品データ「本革トートバッグ」がどのように変換されるかのシミュレーション

📄

入力: EC事業者Excel

フィールド値
商品名本革トートバッグ
価格¥12,800
素材牛革（フルグレイン）
カラーブラック/ブラウン/キャメル
サイズW38×H30×D12cm
JAN4900000000001
🧠

AI処理: カテゴリ判定

階層型マッピング結果:

PFカテゴリパス
楽天バッグ・小物 > レディースバッグ > トートバッグ
Amazonシューズ&バッグ > バッグ > トートバッグ
Yahoo!バッグ > レディースバッグ > トート
✍️

AI処理: SEO最適化

検索データ分析:

「トートバッグ レディース 本革」の検索Vol: 14,800/月
「本革 バッグ 通勤」の検索Vol: 9,200/月

→ 高ボリュームKWを先頭に配置

🛒

出力: Amazon形式

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タイトル
(200文字以内)		トートバッグ レディース 本革 牛革 通勤 A4対応 大容量 フルグレイン レザー...
Bullet 1【上質な本革】フルグレインレザー使用...
Bullet 2【通勤に最適】A4サイズ収納可能...
ノードID2016926051
🏪

出力: 楽天形式

項目値
タイトル
(255文字以内)		トートバッグ レディース 本革 通勤バッグ A4 大容量 牛革 フルグレイン...
キャッチコピー毎日の通勤を格上げする本革バッグ
説明文<div>上質なフルグレインレザーを...
ジャンルID566092

開発スケジュール

Phase 1
要件定義・設計
2026年3月〜
Phase 2
開発・実装（A→B）
2026年 春〜夏
Phase 3
社内テスト（5〜10社POC）
2026年 秋〜年末
Phase 4
プロダクト調整
2026年 秋〜冬
Phase 5
正式ローンチ 🚀
2027年 2月頃

マイルストーン

NDA締結
見積合意後 → ロジック・プロンプト開示
スコープA完了
商品登録AI自動化の基本機能実装
スコープB完了
SEOデータ取得・ワークフロー連携
SaaS化
マルチテナント対応・市場投入

EC BPO AI自動化 ワークフローモック — Hamee × PFS

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