アジア太平洋、輸出市場向け
プライベートブランドメーカー
AI が読むもの
41 → 83
AI 対応度スコア
買い手に見えるもの
5x
月間の SKU ビジュアル納品数
法人向け · 大規模カタログ
カタログ全体を
AI コマース対応にします。
1 つの商品で行う診断と修正を、販売中のすべての SKU に展開します。
- Vitamin C Serum58→ 896要改善書き戻し済み—準備完了
- Daily Trainer Running Shoe49→ 876要改善書き戻し済み—準備完了
- Merino Travel Tee60→ 885要改善書き戻し済み—準備完了
- Ceramic Nonstick Pan 10"51→ 865要改善書き戻し済み—準備完了
- 3-in-1 Wireless Charging Stand64→ 916要改善書き戻し済み—準備完了
- Slow Feeder Dog Bowl42→ 835要改善書き戻し済み—準備完了
- Silicone Suction Plate Set50→ 855要改善書き戻し済み—準備完了
- Insulated Water Bottle 32 oz55→ 845要改善書き戻し済み—準備完了
- Magnesium Glycinate Capsules46→ 826要改善書き戻し済み—準備完了
- Wooden Stacking Rainbow39→ 796要改善書き戻し済み—準備完了
- Compact Standing Desk53→ 816要改善書き戻し済み—準備完了
- Gold Huggie Earrings62→ 905要改善書き戻し済み—準備完了
12 SKU · サンプルデータ
導入事例
手作業では直しきれない規模のカタログを持つ、3 社のセラーです。
課題
受託製造メーカーが、輸出市場向けに自社のプライベートブランドを立ち上げました。初年度だけでホームケアとパーソナルケアの SKU が 300 を超え、社内デザイナーは 3 名でした。商品データは工場の仕様書をそのまま使っていたため、買い手が検索する言葉ではなく、技術者の言葉で書かれていました。経営陣は未発表のデザインを公開 AI ツールに入れることを認めず、新しい SKU は画像を何週間も待つことになり、初稿の約 40% はブランドから外れて作り直しになりました。
実施内容
ChillaHub をメーカー自身のクラウドアカウント内に構築し、ブランドルールと承認済みの写真で学習させました。仕様書は 1 件ずつ、属性・利用シーン・FAQ を含む商品プロファイルになり、外部からストアに書き込めないため、取り込み用ファイルで納品しました。デザイナーはここでパッケージのモックアップと出品画像を作成しており、未発表商品の写真が環境の外に出ることはありません。
時間がかかった点
- 最初の 3 週間は、ブランドルールがまだ作成中だったため、画像の品質にばらつきがありました。ルールが完成して読み込まれてからは、出力が安定しました。
- 工場の素材名を買い手の言葉に置き換えるには、営業チームとのレビューが 1 回必要でした。
成果
AI が読むもの
- 41 → 83AI 対応度スコア
- 55% → 96%属性の充足率
買い手に見えるもの
- 0公開ツールに送信した素材
- -65%クリエイティブの制作時間
- 5x月間の SKU ビジュアル納品数
- +38%初稿のブランド適合率
東南アジア、6 市場
マーケットプレイス発のブランド
- Shopee
- Lazada
- TikTok Shop
AI が読むもの
3/20 → 12/20
AI が商品を提案する買い手の質問
買い手に見えるもの
-70%
出品画像の納期
課題
マーケットプレイスで育ったブランドが、東南アジア 6 市場の Shopee、Lazada、TikTok Shop で販売しています。9.9、11.11、ブラックフライデーの前後には、2 週間で画像の需要が 10 倍に跳ね上がることがあり、市場ごとにメイン画像の言語と価格の見せ方も変える必要があります。フリーランスや公開 AI ツールを使うと、SKU や市場ごとにテイストがばらつきました。買い手が各マーケットプレイスの AI アシスタントに何を買うべきか尋ねるようにもなっていましたが、このブランドが挙がることはほとんどありませんでした。
実施内容
ブランド自身の環境に、テンプレートと過去のキャンペーンを載せて ChillaHub を構築しました。運営担当者は共有のプロンプトライブラリからメイン画像と詳細ページのパーツを作り、成果の出たテイストを商品ファミリー全体で再利用できます。出品情報は市場ごとに、各アシスタントが参照していた属性と質問に合わせて書き直し、コラボレーターアクセスで書き戻しました。
時間がかかった点
- タイ語と Bahasa の見出しは、公開前に改行位置をネイティブのコピーライターが確認する必要がありました。新しいクリエイティブの方向性は、引き続きアートディレクターが決めていました。
- タイ語と Bahasa での回答は、参照できるレビューが少なく、英語より改善が遅れました。
成果
AI が読むもの
- 3/20 → 12/20AI が商品を提案する買い手の質問
- +85%AI アシスタント経由の訪問
買い手に見えるもの
- -70%出品画像の納期
- 4x繁忙期の処理能力
- 18k+四半期あたりの SKU ビジュアル数
- -80%繁忙期の外注
アジア太平洋から北米・欧州へ
越境 EC セラー
- Amazon
- Shopify
- TikTok Shop
AI が読むもの
+60%
AI アシスタント経由の注文
買い手に見えるもの
-60%
ローカライズ費用
課題
アジア太平洋の工場拠点から、Amazon、Shopify、TikTok Shop を通じて北米と欧州へ出荷するセラーです。マーケットプレイスや市場ごとに求められるテイストが違います。現地の代理店は遅くて高く、未発表のラインナップ計画を公開 AI ツールに通すと、競合に見えてしまうおそれがありました。米国と欧州では、ChatGPT や Gemini から探し始める買い手が増え、そこでは同社の出品情報が薄いと読み取られていました。
実施内容
ChillaHub を非公開環境に構築してセラーのブランドルールで学習させ、9 言語での出品画像、広告クリエイティブ、季節キャンペーンに使いました。SKU ごとに商品プロファイルを 1 つ作り、各マーケットプレイス独自のスキーマに沿ったフィードに変換しました。
時間がかかった点
- ローカライズは翻訳だけでは済みませんでした。いくつかの市場では、共通のブランドルールに加えて、その市場専用の参考画像が必要でした。
- 属性の名称がマーケットプレイスごとに違うため、1 つのプロファイルから 3 つのフィードを保守することになりました。
成果
AI が読むもの
- 52 → 88AI 対応度スコア
- +60%AI アシスタント経由の注文
買い手に見えるもの
- 1ブランドトーンの一貫性
- 3その市場らしい見た目のマーケットプレイス数
- 12対応市場数
- -60%ローカライズ費用
クライアント名はご要望により非公開です。数値はお客様ご自身の報告に基づき、許可を得て掲載しています。
カタログプロジェクトの内容
カタログ診断
すべての SKU に、サンプル診断と同じレポートを作成し、課題は優先度の高い順に並べます。
商品データの書き戻し
不足している属性・利用シーン・FAQ を補い、Shopify、Amazon、またはフィードに書き込みます。アクセス権をお渡しいただけない場合は、取り込めるファイルをお送りします。
カタログ規模の画像制作
SKU ごとに、メイン画像、ライフスタイル画像、広告画像を制作します。変えるのは背景とシーンだけで、商品は撮影されたままです。
AI のおすすめ状況の追跡
毎月、決まった買い手の質問を ChatGPT と Gemini に投げ、御社の商品がどこに表示されるかを報告します。
プロジェクトの進め方
パイロット
US$1,000
継続する場合は全額を充当
カタログ全体
残りのカタログを、カテゴリごとに
継続的な最適化
AI のおすすめ状況の追跡つき
パイロットの内容
- 1 カテゴリ、SKU 数は問いません
- 全 SKU に、AI 対応度レポートと書き直した商品データ
- 最大 10 SKU に、画像一式
- 2 週間（資料の到着日から起算）
- データは御社の方法で返却：コラボレーターアクセスでストアに書き込むか、取り込み用ファイル（Shopify CSV、Amazon テンプレート、フィード）で
- 窓口はアカウント担当者ではなく、実際に作業する担当者です
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