ECモール×ChatGPT Astra活用法10選｜売上分析から運用改善まで
この記事で分かること
- ChatGPT AstraをECモール運営に使う10の具体例
- 実践例・試験運用・構想の違いと、必要なデータ
- 売上分析など1つの業務から始める実践手順
「ChatGPTで文章は作っているけれど、店舗運営にはどう使えばよいのか」。楽天市場やAmazonなどの運営では、売上集計、広告の見直し、ページ制作、セール前の確認に時間がかかります。AIを活用するなら、こうした毎週・毎月の仕事から取り入れると、成果物を評価しやすくなります。
ECグロースチャンネルでは、ChatGPT Astraを使ったECモール運営の活用法を10項目に分けて解説しています。ポイントは、分析結果を読むだけで終わらず、担当者が動ける表・原稿・チェックリストまで作ること。本記事では動画の内容を整理し、店舗で試すための入力データや進め方を補足します。
元動画：2026年9月23日公開／本記事の確認日：2026年9月29日。動画には実践済みの取り組みと試験中・構想段階の活用法が含まれます。以下の手順・入力例は、動画をもとに記事用に整理したものです。
株式会社Wacworks 代表取締役社長 舟瀬悠
本記事は、楽天市場・Amazon・Yahoo!ショッピング・Qoo10などのECモール支援を手がける株式会社Wacworksの代表取締役社長 舟瀬 悠が監修しています。また、当サイトのコンテンツは、株式会社Wacworksが定める「コンテンツ制作・編集ポリシー」に基づいて制作しています。
目次
動画で見る：ECモール×ChatGPT Astraの活用法
動画では、売上分析から商品ページ制作、販売前チェックまでを紹介しています。全編はECグロースチャンネルの元動画で確認できます。
最初に押さえたいこと：AIの分析と、モールの操作は分けて考える
本記事で扱うAstraは、ChatGPTなどで使うAIモデルの名称です。分析や制作を依頼できることと、店舗の管理画面に接続してデータ取得・更新まで行えることは、別の条件で決まります。
OpenAIは、Astraの対応領域として調査・コーディング・コンピューター操作などを案内しています。一方、ブラウザーやアプリを実際に操作するには、利用環境に応じた機能・接続・権限が必要です。モールごとの対応状況を確かめ、まずは管理画面から出力したファイルを渡す方法でも始められます。（参照：OpenAIのモデル情報、コンピューター操作の案内）
最初に「使うデータ」「欲しい成果物」「人が確認する箇所」を決めると、依頼が具体的になります。例えば「売上を分析して」より、「前月比で売上が落ちた商品を並べ、原因の仮説と次に確認する数値を表にして」と伝える方が、次の行動につながります。
ECモール運営で使える10の活用法
まず全体像を表で確認しましょう。下表は、動画の各テーマを実務の入力と成果物に置き換えた例です。自社の業務に近いものを1つ選んでください。
※画面が狭い場合は、表を横にスクロールできます。
| 活用する業務 | 用意するデータ | 目指す成果物 |
|---|---|---|
| 売上分析 | 商品別の売上・注文数・アクセス数 | 前月比較、グラフ、改善候補 |
| 広告改善 | 広告費・クリック・広告経由売上 | 施策と担当者を整理した管理表 |
| 競合レビュー分析 | 比較対象の商品・公開レビュー | 不満と評価点、ページ改善案 |
| 商品ページ制作 | 商品情報・訴求・制作条件 | 構成案、原稿、デザインのたたき台 |
| 画像・バナー制作 | 自社素材・サイズ・掲載条件 | 訴求ごとのバナー案 |
| セール企画・振り返り | 過去実績・目標・販促条件 | 商品別計画、実績との差分 |
| 利益計算 | 売上・原価・送料・広告費など | 前提条件付きの損益試算 |
| 在庫と広告の連動 | SKU別在庫・販売履歴 | 広告調整の判断候補／試験運用 |
| 販売前の確認 | 表示価格・クーポン条件・URL | 価格や条件の不一致リスト |
| ツール制作 | 毎回見る指標・更新頻度 | ダッシュボードの構想・試作 |
1．売上分析：商品別の変化を、改善施策につなげる
動画では、元データを使って商品別の比較表やグラフ、改善施策を作り、共有する取り組みを紹介しています。実際に支援先で進めている活用例の1つです。
店舗で試すなら、同じ期間・同じ集計条件の商品別データを用意します。売上の増減だけでなく、取得できる範囲でアクセス数、注文数、客単価を並べると、「集客が減ったのか」「購入につながりにくくなったのか」を確認しやすくなります。
成果物は、商品名／変化した数値／原因の仮説／追加で確認すること／次の施策を並べた表にします。データにない原因は断定させず、仮説として残すのがポイントです。
2．広告改善：分析結果を施策管理表にする
動画では、楽天市場のRPP広告、Amazonのスポンサープロダクト広告、Yahoo!ショッピングのアイテムリーチなどのデータをまとめ、改善のための管理表に落とす使い方を紹介しています。
広告費・クリック数・広告経由売上などを商品や広告単位で整理し、「見直す対象」「判断の理由」「実施する内容」「担当者」「確認日」を付けます。売上が伸びた商品でも、粗利や在庫によっては広告を強める判断が変わるため、関連データも一緒に見ます。
各モールで取得できるデータや連携方法は異なります。最初はレポートを使った改善提案までを試し、実際の予算・入札変更は内容を確認してから反映すると運用を組み立てやすくなります。
3．競合レビュー分析：お客様の不満をページ改善に変える
競合商品のレビューを「良い評価」「不満」「購入前に分かりにくかったこと」に分類し、自社の商品やページの改善点を考える活用法です。単なる要約から一歩進め、どの説明・画像を追加すれば購入前の疑問を減らせるかまで整理します。
例えばサイズに関する不満が多ければ、寸法表だけでなく使用イメージを見直す、といった形です。これは記事上の例であり、実際の施策はレビュー内容を確認して決めます。比較する商品の仕様、レビュー期間、バリエーションが違う場合は、その条件も記録してください。
4．商品ページ制作：構成案と制作のたたき台を作る
競合調査から訴求の整理、商品ページ・LPの構成案、制作のたたき台まで進める使い方です。動画ではLP制作の事例が紹介されていますが、制作時間は個別の条件によるため、同じ速さで完成するとは限りません。
入力には、商品仕様、対象のお客様、強み、その根拠、掲載したい素材、ページの目的を含めます。「誰のどんな悩みに答えるか」を先に定めると、見た目だけでなく訴求の順序まで検討できます。
公開前は、商品名・仕様・価格・リンク先を確認します。自社ECのLPとモールの商品ページでは掲載ルールが異なるため、使う場所に合わせて調整しましょう。
5．画像・バナー制作：訴求の候補を増やす
動画では、画像やバナー制作も活用先に挙げています。自社の商品素材、ブランドカラー、掲載サイズ、訴求文を渡して、用途別の案を比較する使い方が考えられます。
例えば「商品の特徴を伝える案」「使う場面を伝える案」「キャンペーン条件を伝える案」を分けると、何を検証する画像なのかが明確になります。商品本体の形状や色、文字、ロゴが正しいかは、元の素材と照合して仕上げます。
6．セール企画・振り返り：目標を商品別に分解する
過去の販売実績と今回の目標をもとに、どの商品でどれだけ売上を作るかを整理する活用法です。動画では、こうした取り組みを始めていると説明されています。
セール前は、商品ごとの売上推移、在庫、値引き・クーポン条件を用意して計画を作ります。終了後は同じ表に実績を入れ、目標との差が大きかった商品から振り返ります。予測は条件に基づく試算なので、季節性や広告施策の違いも一緒に確認してください。
7．利益計算：売上だけでは見えない採算を把握する
売上データに原価、送料、モールの手数料、広告費などを組み合わせ、月次や商品別の採算を見る使い方です。動画では、原価や送料に想定値を置いて、利益の概算を確認する方法が挙げられています。
まず費用を「実績」「見積もり」「未取得」に分け、計算の前提を残します。クーポン負担、返品、固定費などの扱いによって結果は変わるため、費用の漏れや二重計上も点検しましょう。ここで作る損益試算と、入出金のタイミングを追う資金繰りは分けて管理します。
8．在庫と広告の連動：在庫状況を広告判断に使う
動画では、サイズ・カラーなどの在庫状況を見て、広告を弱める商品や、補充後に強める商品を判断する仕組みを試験的に進めていると説明しています。全モールで完成した自動運用として紹介されているわけではありません。
自社で検討する際は、SKUの対応付け、在庫の更新頻度、広告調整を考える在庫水準を決めます。最初は「変更候補の一覧」を出し、担当者の判断と照合してから、実行する範囲を広げる進め方が適しています。
9．販売前の確認：表示価格と購入条件の食い違いを見つける
動画ではQoo10を例に、サムネイルに書いた金額と、実際に購入するときの金額が合っているかを確認する業務を紹介しています。対象商品が増えるほど、価格やクーポンの確認に手間がかかります。
確認表には、商品URL、画像内の金額、販売価格、クーポンの対象条件、確認日時、差異を残します。会員条件、最低購入金額、送料などが異なると単純に比較できないため、同じ購入条件で照合することが大切です。差異のある商品から人が見直せる形にすると、修正の優先順位を付けやすくなります。
10．ツール制作：毎回見る数値をダッシュボードにまとめる
売上、前年同月比、前月比など、チームが繰り返し確認する指標をダッシュボードにまとめる活用法です。動画では、ツール制作そのものはまだ実施していない構想として説明されています。
試作するなら、最初に「誰が」「いつ」「何を判断するために見るか」を決めます。集計対象、更新頻度、数値の定義をそろえた小さな画面から作り、既存レポートと数字が合うか確認します。集計条件が曖昧なまま見た目だけを整えないことが大切です。
最初の1業務を始める4つの手順
動画の最後でも、まず社内の業務を試してみることが勧められています。ここでは、元データと結果を照合しやすい「商品別の月次売上分析」を例に、始め方を整理します。
- 対象を絞る：1店舗・主力商品・直近2カ月など、確認できる範囲を決めます。
- データをそろえる：商品ID、対象期間、売上、注文数などを用意し、税・返品・集計単位を統一します。入力が不要な顧客情報は外します。
- 成果物の形を指定する：比較表に加え、根拠、仮説、追加確認事項、改善候補を出してもらいます。
- 元データと照合して実行する：合計値や計算式を確かめ、担当者と実施日を決めます。翌月は同じ条件で変化を追います。
売上分析を依頼するときの入力例
添付した2カ月分の商品別売上データを、商品IDで比較してください。売上の増減額と増減率を表にし、売上減少額が大きい商品から並べてください。元データとの合計一致も確認してください。原因は断定せず、確認できた事実・原因の仮説・追加で必要なデータを分けてください。最後に、優先して確認すべき商品と改善施策の候補を示してください。欠損値や比較できない商品は、その理由を記載してください。
作業時間の変化だけでなく、修正が必要だった箇所、施策が実行できたかも記録すると、次に任せる範囲を判断できます。AIを使う業務の広げ方は、関連記事EC運営のAI活用法5選でも紹介しています。
まとめ：分析から施策へつなげる仕組みを作ろう
ChatGPT AstraのEC活用は、売上分析や広告改善、制作、セール運営など幅広い業務に及びます。共通するのは、元データを整理して、次の判断や実行に使える形にすることです。
まず1つの業務で、入力・確認・実行の流れを決めることが第一歩です。実践済みの取り組みと試験中の構想を見分け、自社で確認できる範囲から進めましょう。
店舗の課題と、改善の優先順位を整理したい方へ
Wacworksでは、店舗の販売状況や広告運用を分析し、改善に向けた提案を行っています。売上が伸びない原因や、先に見直すべき施策を整理したい場合は、無料店舗診断をご活用ください。
モール別の支援：楽天コンサルティング ／ Amazonコンサルティング
株式会社Wacworks 代表取締役社長 舟瀬悠
ECサイトサポートサービス
EC事業の成功を後押しする私たちのサービスは、売上だけでなく利益を伸ばす戦略を提案し、EC/D2C事業の立ち上げから商品企画・ブランディング戦略まで全方位的にサポートします。サイトの構築・リニューアル、各種カート選定からサイトの制作まで”売れるサイト”づくり一気通貫で引き受けます。また、各モールなどでの運用代行に関してもビジネスモデルに合わせた料金形態お気軽にお任せいただけます。お客様の店舗を単に運営するだけでなく、お客様の事業の成長を支えていきます。
