【EC担当者必見】生成AIで競合分析を自動化！楽天市場のURLだけで勝ち筋を見つける方法

ECサイト、特に楽天市場のような巨大モールでの成功は、徹底した競合リサーチにかかっていると言っても過言ではありません。しかし、多くの担当者が、その膨大な作業量に頭を悩ませています。

「競合の価格変動やレビュー数を毎日チェックするのは骨が折れる…」

「膨大なデータの中から、自社が本当に狙うべきポイントを見つけ出すのは至難の業だ…」

もし、その面倒で時間のかかるリサーチ作業が、楽天市場の検索結果URLを1つ入力するだけで完了するとしたら、どうでしょうか？

この記事では、生成AI（ChatGPT）を活用して、競合リサーチを劇的に効率化し、データに基づいた「勝ち筋」を自動で見つけ出す画期的な方法について、具体的なプロンプト（指示文）と合わせて解説します。

はじめに：面倒な競合リサーチは「生成AI」で終わらせる時代へ

これまで競合リサーチといえば、スプレッドシートを開き、競合商品を一つひとつ手作業でリストアップし、価格、レビュー数、キャッチコピー、販売戦略などを地道に入力していくのが当たり前でした。この属人的な作業は時間がかかるだけでなく、担当者のスキルによって分析の質に差が出てしまうという課題もありました。

しかし、生成AIの登場がその常識を覆そうとしています。AIに適切な指示を与えることで、これまで人間が何時間もかけて行っていたデータ収集・分析作業を、わずか数分で、しかも高い精度で完了させることが可能になったのです。

これからのECマーケティングは、AIをいかに使いこなし、データ分析に費やしていた時間を、より創造的で戦略的な業務に振り分けるかが、成功の鍵を握ります。

生成AIが可能にする画期的な競合リサーチの手法

今回ご紹介する手法を使えば、ChatGPTがあなたの代わりに優秀なマーケティングアナリストとして機能します。楽天市場の検索結果ページのURLを渡すだけで、AIは以下のような驚異的な分析を自動で行います。

ChatGPTが可能にする驚異の自動分析リスト

• 競合商品の自動リストアップ
  検索結果上位の商品を自動でリスト化します。
• 価格・レビュー数・ショップシェアの徹底分析
  各商品の価格、レビュー件数、レビュー評価を瞬時に整理し、どのショップがどれだけのシェアを占めているかを分析します。
• “売れる”商品タイトルの提案
  上位商品のタイトルやキャッチコピーの傾向を分析し、顧客のクリックを誘うタイトル案を複数提案します。
• 市場の空白地帯（狙うべき価格×レビュー帯）の可視化
  価格帯とレビュー数の分布から、競合が少なく、かつ需要が見込める「おいしいポジション」を特定します。
• 送料無料やクーポンなど、競合の販売戦略の採用率
  上位商品が「送料無料」「クーポン発行」「あす楽対応」などの施策をどれくらいの割合で採用しているかを算出し、自社が取るべき戦略の参考にします。

分析だけじゃない！「次に何をすべきか」までを瞬時に提示

この手法の本当にすごい点は、単にデータを分析して終わりではないことです。分析結果を基に、あなたが「今すぐやるべきこと」を具体的なアクションプランとして示してくれます。

• 優先度付きのToDoリスト
  「まずは〇〇の価格帯を狙った商品ページ改善から」といったように、やるべきことを優先順位付きでリスト化します。
• 具体的なA/Bテスト案
  「商品タイトルをAパターンとBパターンでテストしてみましょう」など、すぐに実行可能なA/Bテストのアイデアまで3案提示します。

これにより、分析結果を眺めて悩む時間をゼロにし、即座に行動へと移すことができるのです。

あなたも明日から実践！競合リサーチを始めるための2ステップ

それでは、実際にこの競合リサーチを始めるための手順をご紹介します。

ステップ1：必要なツールの準備

必要なものは「ChatGPT」のアカウントだけです。まだお持ちでない方は、公式サイトから簡単に無料で登録できます。

ステップ2：【コピペOK】競合リサーチ自動化プロンプト

プロンプトをコピーして、以下の2項目を埋めるだけでOKです。

• search_url：楽天の検索結果URLを入力（例えば、「歯磨き粉」などのキーワードで検索した際のページURLをそのまま入力）。
  ※検索結果は「レビュー件数順」に並び替えておく。
• my_manual：実際に競合比較したい自社商品の情報を入力（タイトル、価格、レビュー件数＆星、送料・配送目安、クーポン・ポイント倍率）

# 楽天 競合徹底分析プロンプト

あなたはECコンサル兼データアナリストです。事実に基づく定量×定性の両面から、楽天検索上位の競合を解析し、**自社商品の勝ち筋（差別化＆即実装プラン）**を提示してください。

## 目的
楽天の検索結果（レビュー件数順）と **自社商品の手入力5項目（my_manual）** を用いて、上位 *n* 件の競合を **定量×定性** で徹底分析。タイトル／価格／レビュー／ショップ（＋可能なら画像・配送・クーポン等）を評価し、**自社商品の「勝ち筋（差別化＆即実装プラン）」**を提示する。
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## 入力
- `search_url = {楽天の検索結果URL（例：…?s=5）}`
- `my_manual = {タイトル:}{価格:(例: 2480)}{レビュー件数＆星:(例: 312/4.28)}{送料・配送目安:(例: 送料無料 / 最短当日出荷)}{クーポン・ポイント倍率:(例：300円クーポン)}`
- `n = 30`

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## 前提・ルール
1. `search_url` に `s=5`（レビュー件数順）が無ければ付与して開く。  
2. 先頭から *n* 件の「商品カード」を走査し、**[PR]/広告/スポンサー表記は除外**。  
3. 価格が「〜」や範囲の場合は **最安値** を採用。価格は数値化（カンマ・円・税込表記除去）。  
4. **取得フィールド**（取得可能な範囲で）：  
   - タイトル / ショップ名 / 価格（円） / レビュー件数 / 星評価 / 商品URL  
   - 可能なら：送料/配送目安、在庫、クーポン/ポイント倍率、サムネイル画像URL、バリエーション有無  
5. **my_manualのパース**：`{キー:値}` を連結した1行入力。  
   - `レビュー件数＆星` は **「件数/星」形式**（例: `312/4.28`）。件数はint、星はfloatに正規化。  
   - 未記入は空欄のまま扱う。  
6. 取得できない項目は空欄のまま。**憶測で埋めない**（不明は「不明」と明記）。  
7. 画像取得不可なら「**画像傾向：解析不可**」と記載。

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## 手順（分析モジュール）
**A. データ整形**  
- 価格・レビュー件数・星評価を数値化。競合 *n* 件のテーブルを作成し、`my_manual` の自社行を同軸で追加。  
- **価格統計**（中央値/IQR/最頻帯）、**レビュー統計**（中央値/上位10%ライン）、**ショップシェア**（出現比）を算出。

**B. タイトル解析**  
- 形態素解析で頻出語/共起パターン（名詞・形容詞・数字・記号）抽出。  
- **必須訴求語**（上位で高頻出）、**不要/冗長語**、**不足語（自社に欠ける）** を分類。  
- 文字数分布（先頭30字の情報密度）と **先頭語の型**（効果/数量/ブランド/限定/保証など）を要約。

**C. 価格×レビューのポジショニング**  
- 価格（x）×レビュー件数（y）の分布を言語化（密集帯/空白帯/高実績帯）。  
- 自社の現在位置と **狙うべき空白帯** を提示。

**D. オファー・付加価値**  
- 送料無料/即日/日時指定/レビュー特典/クーポン/ポイント倍率/セット割 等の **採用率** を競合横断で集計。  
- 自社の **不足オファー** と **実装難易度/利益影響** を評価。

**E. （可能なら）画像・第一印象**  
- サムネイル傾向（背景色/俯瞰or接写/テキスト量/アイコン有無/リッチ度）を要約。  
- 画像取得不可なら「画像傾向：解析不可」。

**F. 差分スコアリング**  
- 指標：①価格位置（上位中央値比%）②レビュー量（差）③星評価（差）④タイトル必須語充足率⑤オファー数⑥（可能なら）画像訴求点数。  
- **自社 vs 上位中央値/上位10%** の差をスコア化し、**勝つためのレバー優先度** を High/Medium/Low で算出。

**G. 勝ち筋の設計**  
- **短期（今週〜来週）**：タイトル改稿、1st画像差し替え、クーポン/同梱/セット化、価格微修正（±5%）等。  
- **中期（1〜4週）**：レビュー獲得設計（同梱カード/フォローDM）、Q&A拡充、比較表導入、LPセクション追加。  
- **検証設計**：A/B仮説→評価指標（CTR/CVR/売上/利益）→停止基準→期間。

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## 出力
**冒頭**：  
- **取得できた件数** と **取得不能フィールド** を明記（`my_manual`利用である旨も明記）。

1) **サマリー**  
- 対象検索URL / 抽出件数 *n* / `my_manual`（5項目の要約）  
- 価格帯（中央値/IQR）/ レビュー分布要約 / ショップシェア上位3  
- 自社の現在位置（価格帯/レビュー帯/オファー数）  
- **総評：一言で“今の勝ち筋仮説”**

2) **競合表（Markdown）**  
- 列：`順位 | 商品名 | ショップ名 | 価格(円) | レビュー件数 | 星評価 | 送料/配送 | クーポン/ポイント | 商品URL`  
- 数値は **3桁区切り**、欠損は空欄。PR/スポンサーは含めない。  
- 最下行に **自社（my_manual）** を同列で追加。

3) **タイトル分析**  
- 頻出キーワードTOP20、必須語、不要語、**推奨の並び順テンプレ**  
- **自社向けタイトル案×5本**（**127字**／先頭30字に主要KW）

4) **価格×レビュー ポジション評価**  
- 密集帯/空白帯/上位10%条件の言語化と **自社の狙い所**

5) **オファー差分**  
- 競合の採用率（送料無料/即日/クーポン/ポイント倍率/セット/レビュー特典）と **自社の不足**

6) **勝ち筋（実装リスト）**  
- 優先度 High/Medium/Low の **実行ToDo**。各ToDoに **期待指標** と **検証方法** を付与。

7) **A/Bテスト設計（3本）**  
- 例：①メイン画像（テキスト量：少/中/多）②タイトル先頭語（効果系 vs 実績系）③価格（-3% vs 現状）

8) **CSV（UTF-8 / 同列順）**  
- 競合表と同じ列順で、**コードブロックにCSV**を出力。

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## 注意
- DOM差・非表示要素で取得不能な項目は「不明」と明記。**推測で埋めない**。  
- 可能な限り **根拠（数値/比率/頻度）** を併記。  
- 画像取得不可時は「画像傾向：解析不可」。

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## 実行
上記の順に処理し、**事実 → 解釈 → 提案** の順で出力。  
最後に **「即日着手チェックリスト（5項目）」** を添えて終了。

プロンプトの使い方や詳細はXでも解説しているので、是非のぞいてみてください！

まとめ：生成AIをマーケティングの最強パートナーにしよう

今回ご紹介した方法は、生成AI活用のほんの一例にすぎません。しかし、この一例だけでも、競合リサーチというEC担当者の大きな負担を劇的に軽減できるポテンシャルを秘めていることがお分かりいただけたかと思います。

生成AIの活用は、もはや単なる業務効率化ツールではありません。これまでデータとにらめっこしていた時間を、新たな商品企画や顧客とのコミュニケーション、ブランド戦略の立案といった、人にしかできない創造的な業務に使うための、強力な戦略的パートナーです。

ぜひ、この記事のプロンプトをコピーして、あなたのビジネスに役立ててみてください。AIを使いこなし、競合の一歩先を行く戦略を、今日から始めていきましょう。

EC×AI研究所 by AWCでは、最新の生成AI情報やEC運営に役立つAI活用術を発信しています。楽天やAmazon、自社ECなど、あらゆるEC運営の現場で実践できるAI活用ノウハウやプロンプト事例を中心に、現場目線で「すぐ使える」「すぐ効果が出る」情報をお届けしていきます。

また、AWCでは生成AIの導入を通じたEC運営の効率化支援も行っております。商品登録やデータ分析、コンテンツ制作など、日々の運営業務にAIを活用したいとお考えの方は、ぜひお気軽にご相談ください。