【AIが変えるECの未来を解く AI検索と構造化データへの対応戦略 2025】導入事例
タグを武器に検索ヒットと売上を爆増
導入前の課題
導入後の効果
人力では商品数すべてのタグ付けが不可能だった
AIで5.6万個を自動登録、タグの徹底整備を実現
主力商品のみに限定したタグ付けで登録ムラが発生
全商品に統一されたタグ付けで精度と平準化を確保
人手では年間840万円かかる作業負荷とコスト
AI導入で年間コストを90万円に抑え750万円削減
導入前の状況
タグ運用の限界、人力では全商品に手が届かず
導入前の背景
・シューズ専門店として紳士靴・婦人靴・スニーカー等、7000点以上を展開
・タグ（商品属性）の重要性は認識しており、主力商品には人力で対応していた
・しかし商品数が多く、全商品への対応は非現実的
・登録のムラや漏れが多発し、SEO効果も一部に限定
・靴カテゴリ特有の細かなタグ（ヒール形状・つま先形など）は人力判断が困難
・タグ付けに時間とコストがかかり、継続運用に限界
導入のきっかけ
・佐川急便経由でAIタッガーを知る
・SEO対策強化と、すべての商品へのタグ付けを実現したいという目的から導入を決断
導入効果
AIで全商品をカバー、検索ヒットと売上に成果
タグの一括自動化
・AIタッガーにより、5.6万個のタグを一括で自動登録
・人力では不可能だった細かな商品特性（ヒール形状・チップなど）も網羅
・ブランド・シリーズ・サイズ・色・素材なども均一に整備
パフォーマンス向上（A/Bテスト実施結果）
・2か月間のA/Bテストで、タグ付け商品のアクセスは28％増加
・同時期に非タグ付け商品は季節要因で下落 → SEO効果が明確に表出
・売上は61％増加と、購買層にタグがしっかりと作用
工数・コストの削減
・人力作業換算で約700時間＝4.4か月分の工数削減
・時給1000円で年間人件費は840万円 → AIタッガーは年間90万円
・差額750万円削減、加えてミス・登録漏れゼロに
担当者の声
・「主力以外の商品にも手が回り、満足度の高い結果が得られた」
・「登録品質のばらつきが解消され、SEO効果を全商品で実感できた」
今後の展望
タグは検索と売上を支える資産へ
楽天SKUプロジェクト対応
・楽天市場では商品属性重視型の検索ロジックが進行中
・今後、テキストよりもタグ重視の検索ヒット傾向が加速
・SKU単位の管理において、タグがSEOの中核を担う
タグ戦略の継続活用
・今後は季節・シーン・機能別などより細かいタグ設計への移行が視野に
・新商品の追加時も、同様の仕組みで即時対応が可能
タグ＝資産としての認識へ
・タグは検索ヒットや売上を左右する「販促資産」
・今後のEC施策の軸として、タグ戦略を強化・進化させる意志あり
企業プロフィール
| 企業名 | 非公開_シューズ |
|---|---|
| 本社所在地 | 非公開_シューズ |
| 代表者 | 非公開_シューズ |
| 企業概要 | 非公開_シューズ |
| 設立 | - |
| 従業員数 | - |
| 事業内容 | - |
| ホームページ | - |
