どうも、Kazuです。
1商品リサーチするのに、1時間。
売れ筋10個調べるのに、半日。
Amazon輸出セラーの多くが、
日々の業務時間の半分以上をリサーチに使っています。
これは、AI顧問のあるクライアントが、
そのリサーチを完全自動化した実例です。
道具を組み合わせるだけで、朝ひとこと伝えるだけで売れ筋商品が出てくる時代になりました。
このクライアントが置かれていた状況
AI顧問サービスを利用しているAmazon輸出セラーの方です。
主にアメリカAmazonで、日本のメーカー商品を販売しています。
日本のAmazonや楽天との価格差を取って、利益にしているスタイルです。
その方が抱えていた問題は、典型的なものでした。
- 1商品リサーチに1時間以上かかる
- セラスプ・キーパー・Amazon・楽天を行ったり来たり
- 結果、月100商品調べたいが時間が足りない
- 業務時間の半分以上がリサーチに消える
- 仕入れと販売に集中したいのに、それができない
「リサーチさえ自動化できれば、月の利益は倍以上になる」
そう確信していたものの、自動化の方法がわからない。
これが、AI顧問サービスを使って取り組んだ最大のテーマでした。
解決法：Claude × ツール連携
このクライアントが取り入れたやり方は、シンプルです。
従来のやり方
- セラスプを開いて手動で検索
- 商品ページを1つずつクリック
- キーパーで価格推移を確認
- スプレッドシートに転記
- これを1商品ずつ繰り返す
新しいやり方
- Claudeに「リサーチして」と一言
- Claudeがセラスプを操作してCSV取得
- キーパーAPIで日本Amazon価格と比較
- トップ10商品をCSVで出力
すべて、午前中で完結します。
使っているツール
- Claude（デスクトップアプリ）：司令塔
- Chrome拡張機能：ブラウザ操作
- セラースプライト：売れ筋抽出
- キーパーAPI：価格データ取得
- パワーシェル：API連携
- Obsidian：ルール・データ蓄積
1つのツールではなく、複数のツールを連携させるのが鍵です。
リサーチ自動化フロー4ステップ
ステップ① セラスプから商品リサーチ
Claudeに、リサーチ条件を伝えます。
- カテゴリ：文房具（食品・コスメ・家電・おもちゃは除外）
- 価格：20ドル〜80ドル
- 月販売数：30個以上
- セラー所在地：日本
Claudeが Chrome 拡張機能を経由して、セラスプを操作。
条件に合う商品を一括でCSV出力します。
ステップ② キーパーAPIで日本Amazon価格を取得
キーパーは、有料プラン契約者にAPIキーを提供しています。
そのAPIキーをClaudeに渡して、パワーシェル経由でAPIを叩く。
セラスプで取得したアメリカAmazon商品のASINを、キーパーAPIに投げて、日本Amazonでの販売価格を取得します。
これで、「アメリカ価格 vs 日本Amazon価格」の対比表が完成します。
ステップ③ トップ10商品を抽出
価格差を計算して、利益が出そうな商品をトップ10で抽出。
- 価格差15ドル以上
- 利益率の高い順にソート
- CSVで一覧出力
朝にリサーチ依頼を投げて、午前中には10商品リストが手元にある状態。
ステップ④ Obsidianに記録
リサーチ結果と、使ったルール（カテゴリ・価格・販売数の条件）を、自動でObsidianに保存します。
これが、AIの「記憶」として蓄積される場所になります。
次回起動時には、過去のルールを継承して、同じ条件で動き出します。
AIに「ルールを覚えさせる」運用
このクライアントの方が、AI顧問のセッションでよく口にする言葉があります。
「AIって、結局、外注スタッフと同じなんですね」
これは本質を突いています。
外注スタッフを使うときと、AIを使うときは同じ
- 外注スタッフ：最初にルールを伝えて、覚えてもらう
- AI：最初にルールを伝えて、データに保存させる
違いは1つだけ。
AIは、24時間働く。疲れない。文句を言わない。
ルール蓄積の例
このクライアントが、Claudeに伝えたルール：
- 食品・コスメ・家電・おもちゃ・ゲームは除外（規制が厳しいから）
- 販売価格は$20〜$80（仕入れと送料の関係）
- 月販売数30個以上（薄利でも回転重視）
- セラー所在地は日本（実績ある日本人セラーの真似）
- 商品は重すぎない（送料負担を考慮）
これをチャットで伝えるだけ。
2回目以降は「リサーチして」だけで、同じルールで動きます。
ルールを変えたいときも、追加で伝えるだけ。
AIが上書きで記憶を更新します。
ツール連携の本質：1+1+1=10
このリサーチ自動化の核心は、「ツールを連携させる」こと。
1ツールでは弱い
- セラスプ単体：手動操作が必要
- キーパー単体：個別商品確認のみ
- Claude単体：データソースなし
それぞれ強みはあるが、単体では業務全体を回せない。
3つを組み合わせると
- 売れ筋抽出（セラスプ）
- → 価格比較（キーパーAPI）
- → 利益計算（Claude）
- → リスト化（CSV）
すべてが自動で回ります。
これが、「ツールを使う」から「ツールを連携させる」への進化です。
これからの時代、1つのツールを極めた人より、複数のツールを連携できる人が勝ちます。
応用範囲：物販業界全般
このリサーチ自動化の仕組みは、Amazon輸出だけのものではありません。
物販業界全般に応用できます：
- 中国輸入転売：1688 → 日本Amazon比較
- メルカリリサーチ：相場検索＋仕入れ判断
- 楽天物販：楽天市場の売れ筋抽出
- OEM商品リサーチ：ニッチ市場の発見
- ハンドメイド：トレンド商品の特定
使うツールは違っても、「Claude × ツール連携でデータを自動取得・処理」の構造は同じ。
あなたの物販ジャンルでも、必ず応用できます。
エージェントチーム無料配布中
今回紹介したリサーチ自動化は、
Claude単体での運用をベースにした事例です。
ここからさらに進化させたい方には、
役割を持ったAIエージェントチームを組成するのが次のステップです。
戦略コンサル、市場調査、コピーライター、データ分析、PMなど、
12の役割を担うAIメンバーを1セットで持てる時代になりました。
「人を雇わずに、組織を持つ」が現実になります。
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あなたの業務もエージェントチームで動き始めます。
追伸
Amazon輸出セラーの方へ。
リサーチに時間を使う時代は、もう終わりです。
道具を組み合わせれば、
朝ひとこと伝えるだけで売れ筋が手に入ります。
あとは、仕入れて売るだけ。
その先の発信や運用も、
エージェントチームを持てばさらに自動化できます。
「ひとりで全部やる」時代から、
「AIに役割を渡して仕組みで回す」時代へ。
あなたも、その一歩を踏み出してみてください。