EC商品紹介文をAIで自動作成→Amazon・楽天など複数店舗へ出し分ける実務フロー
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複数モールに出品しているEC事業者にとって、商品紹介文づくりは地味に一番時間を食う作業だ。Amazon・楽天・自社ECで文字数もNGワードも違うため、1商品につき3パターン書く羽目になる。結論を先に言うと、ベース文をAIで1本作り、モールごとの差分だけを人力で調整するフローに変えるだけで、この作業時間はかなり圧縮できる。実際にダミー商品ページを用意してこの手順を通しで試したので、つまずいた点も含めて公開する。
ポイント
結論：ChatGPT/Claudeで「素材となる長文ベース」を1本作り、そこから各モールの文字数・表記ルールに合わせて切り出す。AIまかせにすると薬機法・景品表示法に触れる表現が混ざるので、公開前チェックは必ず人が行う。
なぜ複数モール出品は紹介文づくりがボトルネックになるのか#
同じ商品でも、モールごとに求められる文章の形がまったく違う。
- Amazon：商品説明は簡潔な機能訴求＋箇条書き中心。誇大表現に厳しく、レビュー誘導も禁止。
- 楽天RMS：装飾多め・訴求盛り盛りの長文が許容される。改行・記号・画像込みの自由度が高い分、文字数はかなり長くなる。
- 自社EC（BASE/Shopify等）：ブランドトーンを出せる反面、SEOタイトル・meta descriptionまで自分で作る必要がある。
この「文字数」「トーン」「表記ルール」の3つの差分を、商品点数分×モール数分で手作業管理するのが実務上のボトルネックだ。10商品×3モールなら30パターン、これを毎回ゼロから書いていたら日が暮れる。
全体フロー：ベース文1本→差分展開の3ステップ#
手順
- ChatGPTまたはClaudeで「素材ベース文」を作る（スペック・ベネフィット・想定読者を箇条書きで入力し、長め1本にまとめさせる）
- スプレッドシートにベース文を貼り、モール別の文字数上限・トーン指定をルールとして横列に並べる
- モールごとにAIへ「このベース文を◯◯文字以内、◯◯のトーンで要約/展開して」と再指示し、出力を人がチェックしてから転記・投稿する
ステップ1：ベース文を作るプロンプトの実例#
いきなり「Amazon用の商品紹介文を書いて」と頼むと、情報量が足りず当たり障りのない文章になりがちだった。自分が実際に効果を感じたのは、先に「情報を全部盛り込んだ長文の素材」を作らせてから、モールごとに削る・伸ばす方向に使う順番だ。
以下の商品情報をもとに、素材となる長文の商品紹介文を800〜1000字で作成してください。
・商品名：〇〇
・スペック：〇〇
・想定ユーザー：〇〇
・競合との違い：〇〇
・使用シーン：〇〇
出力は箇条書きではなく文章で、後から要約・再構成しやすいように
「特徴」「使うとどう変わるか」「注意点」の3ブロックに分けてください。この素材文さえあれば、Amazon用は「特徴」ブロックを箇条書きに直すだけ、楽天用は「使うとどう変わるか」を膨らませるだけで済む。ゼロから書き直すより体感で半分くらいの時間で終わった（あくまで個人の作業時間の感覚で、商品ジャンルやAIツールの相性によって差は出ると思う）。
ステップ2：モール別の文字数・表記ルールを一覧化する#
差分管理でつまずいたのは「ルールを覚えていられない」こと。毎回検索し直すのが面倒なので、スプレッドシートの1行目にルールを固定して、AIへの指示にそのままコピペできるようにした。
| モール | 商品名の目安（文字） | 説明文の目安（文字） | 特に注意する表記ルール |
|---|---|---|---|
| Amazon | 全角80〜100字前後 | 商品説明1000字前後・箇条書き5点まで推奨 | 効果効能の断定表現・レビュー誘導・他社比較の禁止 |
| 楽天市場（RMS） | 全角100〜150字前後 | 商品説明3000〜5000字程度まで許容 | 二重価格表示・薬機法対象カテゴリの効果表現に注意 |
| 自社EC（BASE/Shopify等） | 任意（SEO意識で30〜40字目安） | 制限なし（meta descriptionは120字前後） | 景品表示法上の「最上級表現（日本一・No.1等）」は根拠が必要 |
メモ
文字数はモール側の推奨・慣習に基づく目安であり、カテゴリや規約改定で変わることがある。出品前に必ず各モールの最新ガイドラインを確認してほしい。
ステップ3：スプレッドシート管理→転記・投稿#
ベース文とモール別ルールを1つのシートにまとめ、列を「商品ID」「ベース文」「Amazon版」「楽天版」「自社EC版」「チェック済みフラグ」で管理した。AIへの再指示は3モール分をまとめて1回のチャットで投げるとコピペミスが減る。
上記のベース文をもとに、以下3パターンを作成してください。
①Amazon用：全角900字以内、箇条書き5点まで、効果効能の断定表現は使わない
②楽天RMS用：全角3000字程度、見出し・改行を多めにした訴求重視の文章
③自社EC用：SEOタイトル(35字以内)+meta description(120字以内)+本文投稿はAPI連携している場合はCSV/シート経由で流し込めるが、個人〜小規模店舗の場合は結局モールの管理画面に手作業でコピペするケースが多いと思う。ここは効率化しきれない部分として割り切っている。
AIが薬機法・景品表示法に触れる表現を書いた実例#
これは実際に検証中に起きたことなので正直に書く。健康食品カテゴリの商品でベース文を作らせたところ、AIが「飲むだけで体質が改善します」という趣旨の文章を出力した。これは薬機法上、医薬品的な効能効果を暗示する表現に当たる可能性が高く、そのまま使うのは危険だと判断してカットした。
注意
AIは「読者に刺さりそうな強い表現」を優先して生成する傾向がある。健康・美容・金融関連の商品説明では、AIの出力をそのまま信じず、薬機法・景品表示法・特定商取引法に触れる可能性がある表現（効果効能の断定、「必ず」「絶対」「〇〇が治る」等）を必ず人が目視でチェックすること。判断に迷う場合は専門家に確認するのが安全だ。
再発防止として、プロンプトの末尾に次の一文を必ず入れるようにした。
出力する文章には、医薬品的な効能効果の断定表現（治る・改善する・体質が変わる等）、
「必ず」「絶対」「日本一」などの誇大・最上級表現を含めないでください。
事実に基づく特徴の説明にとどめてください。このガード文を入れてから、明らかな逸脱表現は目に見えて減った。ただし完全にゼロにはならなかったので、最終チェックは省略できない工程だと考えている。
この手順が向いている人・向いていない人#
メリット
- 出品点数が多く、モールごとに毎回ゼロから書き直す時間を削りたい人
- ベース文の使い回しでトーンの一貫性を保ちたい人（ブランドイメージの統一）
- 薬機法・景表法のリスクを理解した上で、最終チェック工程を自分で確保できる人
デメリット
- API連携までは組んでおらず、結局コピペ転記が発生する運用に留めたい場合は効率化の効果が薄い
- 健康・美容など規制の強いカテゴリは、AI下書き＋専門知識のある人の確認がほぼ必須になる
- 商品数が数点程度なら、AIを挟まず手書きの方が早いこともある
下書きと清書を分業するという考え方#
ここまでのフローは「下書きはAIチャットで作り、法令チェックと最終清書は人がやる」という前提で組んでいる。この分業を仕組み化したいなら、トーン設定やテンプレート保存機能を持つAIライティングSaaSを下書き工程に据え、清書・法令チェックの工程だけを人が担当する、という役割分担も選択肢になる。全部を一つのツールに寄せるのではなく、「量産する部分」と「人が責任を持つ部分」を分けて考えるのがポイントだ。
PR無料トライアルで文章の下書きを試すAIライティングSaaS（トーン管理・テンプレ管理対応）商品紹介文のような定型フォーマットが多い作業では、トーンプリセットやテンプレ保存機能があると差分管理がラクになる。無料期間中に自分の商品カテゴリで何本ラクに作れるかを実測してから継続を判断するのがおすすめだ。コストの目安#
無料枠のChatGPT/Claudeだけでも今回のフローは組める。有料SaaSを足すのは、テンプレート保存やチーム共有など「仕組み化」に踏み込みたくなったタイミングでいいと思う。いきなり課金しなくても、まずは無料枠で自分の商品カテゴリに合うプロンプトを固めるのが遠回りに見えて近道だった。
商品説明文づくりの延長で、日報やメール文面のAI活用に興味があればAIライティングツールでメール・日報を効率化した記録、非エンジニアがAIツールをどう業務に組み込んでいるかは非エンジニアのAI業務効率化ツール実例も参考にしてほしい。ChatGPTだけでどこまで文章作成に使えるかはAI文章作成ツールを1ヶ月使ったレビューにまとめている。商品ページのサムネイルや画像面でのAI活用はブログアイキャッチをAIで作りCTRを改善した話も合わせてどうぞ。
よくある質問#
Q1. AIで作った商品紹介文をそのままコピペして投稿していいですか？#
おすすめしない。特に健康・美容・金融関連のカテゴリでは、薬機法・景品表示法に触れる表現が混ざっていないか、投稿前に必ず人の目でチェックしてほしい。本文中で紹介した「誇大表現を含めない」ガード文をプロンプトに入れておくと、逸脱表現はかなり減らせる。
Q2. Amazonと楽天で文字数の上限は具体的に何文字ですか？#
モールの仕様やカテゴリによって変わるため、本記事の数値は目安として扱ってほしい。出品前に各モールの最新の出品ガイドラインを必ず確認し、そちらを正としてルールをシートに反映するのがトラブルを避ける近道だ。
Q3. 商品点数が少ない場合でもこのフローは効果がありますか？#
数点程度であれば、AIを挟まず手書きした方が早いケースもある。効果を感じやすいのは、似た構成の商品を10点以上、複数モールに継続的に出品しているケースだと思う。まずは無料枠のChatGPT/Claudeで1商品分だけ試して、体感の時短効果を確認してから本格導入するのが手堅い。
