10/13（火）公式ライブ概要：
講演者：山本達巳様
（つきみ株式会社 代表取締役 / Amazonコンサルタント / EC事業8年・80社以上の企業支援実績）
「AIをAmazon運営にどこまで活用できるのか分からない」「広告・売上・在庫のデータ分析に時間がかかっている」「競合や市場のデータを、商品開発やListing改善にどうつなげればよいか迷っている」――Amazon販売を続ける中で、このような課題を感じていませんか？
今回の公式ライブでは、つきみ株式会社 代表取締役でAmazonコンサルタントの山本達巳様をゲストにお迎えし、Claude Code、Amazon Seller Central、セラースプライトを活用した新しいデータ活用術を解説いただきました。各ツールの得意領域と限界を整理しながら、AI時代のAmazon運営で押さえるべき実務的な考え方を、具体例や視聴者からの質問を交えてご紹介しています。
主なトークテーマ：
・Claude CodeとAmazon Seller Centralを連携させることでできること
・自社データと競合・市場データの役割分担
・広告、売上、在庫データを横断して確認する考え方
・セラースプライトの逆引きリサーチを活用した競合分析
・AIエージェントによるリサーチ・業務設計の進め方
・新商品開発、OEM、外部集客にAIを活かす際のポイント
・Rufusも踏まえた画像・商品ページの情報設計
前半では、Claude CodeとAmazon Seller Centralの連携を例に、広告・売上・在庫などの自社データをAIが整理・分析することで、日々の確認作業を効率化する考え方を紹介。広告費を増減すべきか、在庫補充をどう判断するかといった運営上の検討を、自然言語でAIに依頼する将来像について解説いただきました。一方で、日本で利用できる機能にはまだ制約があり、すべてを自動化できるわけではない点にも触れています。
中盤では、自社の販売・広告データはSeller Centralやレポートをもとに確認し、競合商品・市場・流入キーワードなどの外部データはセラースプライトで把握するという役割分担を解説。セラースプライトの逆引きリサーチで競合商品の流入キーワードを確認し、取得した情報をClaude Codeで整理・分析する流れや、広告データと売上データを横断して改善の優先順位を検討する方法をお届けしました。
後半の質疑応答では、AIエージェントの設計、Claude Codeと他の生成AIの使い分け、新商品リサーチ、広告運用、OEM、国内メーカーの商品開発について幅広く回答。AIに任せる業務は、まず自分の判断基準や作業手順を具体的に言語化し、人が最終判断・フィードバックを行いながら改善していくことが重要だと紹介されています。また、Rufusによる商品理解も踏まえ、テキスト情報だけでなく、使用シーンや購入判断に必要な情報を画像でも伝える商品ページ設計の重要性にも言及しました。
AIを活用してAmazon運営を効率化したい方はもちろん、広告分析、競合調査、商品リサーチ、新商品開発、Listing改善に課題を感じている方にも、今後の実務に活かせる内容となっています。
ライブ配信のアーカイブ動画を2週間限定公開中です！見逃した方やもう一度ご覧になりたい方は、ぜひ下記リンクからご視聴ください。
※2週間の限定公開期間が過ぎた後もご視聴を希望される場合は、お気軽に弊社担当者までご連絡ください。
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オープニング・本日のテーマ紹介 00:00 - 01:46
Amazon運営におけるデータ分析の課題 01:47 - 03:20
Claude CodeとAmazon Seller Central連携の現状と可能性 03:21 - 05:26
広告運用を支援するAI活用のイメージ 05:27 - 06:36
AI活用の限界と自社データ・市場データの役割分担 06:37 - 08:27
セラースプライトとブラウザ操作を組み合わせたデータ収集 08:28 - 11:20
広告・売上データを横断した改善判断の考え方 11:21 - 14:54
質疑応答：市場リサーチとAIエージェントの活用 14:55 - 26:05
質疑応答：Claude Code・Codexなど生成AIの使い分け 26:06 - 29:24
質疑応答：新商品リサーチと広告運用の自動化設計 29:25 - 33:08
AIを活用した商品開発・競合分析・外部集客 33:09 - 39:51
Rufusを踏まえたListing・画像情報の考え方 39:52 - 40:03
AIを活用した商品リサーチ、OEM、国内メーカーの商品開発 40:04 - 48:31
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