競合価格モニタリング · 運営担当
いつ 毎週月曜の午前、週報の前 入力 競合リスト+先週の価格表(マスキング済み) 確認 3件を抽出して管理画面の元データと照合 停止 価格差が20%超 → 運営責任者へ
商品リサーチ、商品ページ、クリエイティブ、広告、カスタマーサポート、サプライチェーン、コンテンツ集客、AI検索での可視性、組織と業務フロー。この9つの工程のうち、詰まっているところから入ります。すべては無料チェックから始まります。
9つの工程は越境EC向けに書いています。ただし「AI検索での可視性」の工程は、海外の顧客に見つけてもらう必要のあるすべての企業に当てはまります。メーカー、ブランド、海外展開支援の企業も、ここから入っていただけます。
越境ECはひとつの仕事ではなく、9つの仕事がつながった鎖です。どの工程にも、AIで業務を軽くした人がいれば、ツールを買って使わなかった人もいます。以下が私たちの提供範囲です。9つの工程は、それぞれ単独で発注し、単独で検収できます。スライドの9章ではありません。全部やる必要はありません。いちばん痛いところから。
現状新商品担当は毎朝、売れ筋を眺め、競合を見て、データを引き、サプライヤーとやり取りします。選定は勘とバラバラのスクリーンショット頼みで、担当が替わると途切れます。
AIで「モールを眺める」部分をシステムに任せます。カテゴリの売れ筋とトレンドを定期取得し、主要SKUの価格と商品ページの変化を監視し、御社のサプライチェーン条件を踏まえた候補レポートを出す。システムが自動で回り、異常があるときだけ人に回す。人は「画面を操作する」側から「サプライヤーと交渉する」側へ移ります。
現状商品ページはストアごとに書き直し、外注か機械翻訳のまま公開。キーワードはストアごとに別々、タイトルの修正は管理画面で1件ずつ、直しても良くなったのか分かりません。
AIでまず人の経験を機械が理解できる業務項目(カテゴリ、訴求点、対象市場、キャンペーン、コンテンツの方向性)に分解し、プロンプト、テンプレート、検証工程をパイプラインにつなぎます。検索トレンド語と既存タイトルを自動照合して、抜けているキーワードを洗い出す。これは工程の改造です。一括処理・巻き戻し・比較ができる出力になります。
現状商品画像は外注かデザインの順番待ち。新商品1つに白背景、シーン、サイズ、A+モジュールが必要で、それぞれ何往復もする。繁忙期は素材が常に足りません。
AIで「どの画像生成モデルを選ぶか」で止まらないこと。生成を既存の商品・素材フローに組み込み、生成した画像を各自のPCではなく会社の素材資産として蓄積する。一貫性を検収基準に書き込みます:人物、服装、シーンの3点の一貫性に加え、再現度と商用利用可否は一切妥協なし。用途ごとに許容度を分け、寿命の短いフィード広告は緩く、商品詳細ページは厳しく。
現状広告は人が見張る運用。レポートを見て、成績の悪い広告グループを止め、良いものに予算を足し、入札を変える。毎日2〜3時間、夜と週末は止まります。
AIで「見張る」をルールとアラートに変えます。成績の悪いものは自動停止か担当者へ、良いものには自動で予算を追加、順位が動けば入札を調整、日次の広告レポートは自動生成。その先は工程をまたいだ連動。あるSKUの在庫が一定水準を下回ったら、システムがその広告を絞るか止める。在庫が広告の判断に影響し始めます。
現状サポートはタイムゾーンごとのシフト制、英語以外のストアは機械翻訳でしのぎ、低評価と返品は人手で翻訳。その声が商品リサーチや商品開発に届くまでに、時間がかかりすぎます。
AIで「チャットボット」は作りません。層に分けたシステムを作ります。業務プロセス層で経路を固定し(言語判定 → 問い合わせ → 主要情報の収集 → 案件カード作成 → 人へ引き継ぎ)、モデルに自由に振る舞わせない。モデルの役割は情報抽出、言語の一貫性、文脈の復元、例外への対応だけ。その上で言語別にコンバージョン率を分解します。流入がいちばん多い市場のリード効率がいちばん低い——よくある結果です。この層が見えないまま、予算配分のずれが続きます。
現状補充は過去の販売実績と経験で判断。繁忙期前に積み増し、売れなければ在庫処分。物流の選択肢と関税は人が計算し、通関書類は何度も差し戻されます。
AIで在庫のロジックを作り直すことはしません。御社の補充ルールはそのまま残し、システムがそのルールに従って補充すべきSKU、時期、数量を算出。人は「計算する人」から「承認する人」になります。物流書類と写真はまず認識と自動入力を行い、人は最終確認だけ。人による確認の工程はなくしません。
現状ショート動画、インフルエンサー、自社サイトのコンテンツ。やるべきなのは分かっていても、実際は社長が急かしたときに一気に作るだけ。安定した生産力も、積み上がる資産もありません。
AIでコンテンツをひらめきではなく生産ラインとして扱います。商品の訴求点とインフルエンサーのコンテンツ属性で一次選別し、営業担当には、より精度の高いリストを渡す。次に「インフルエンサーの特徴+商品の訴求点+ヒット事例」を組み合わせて、選べる撮影台本を数本用意して渡す。相手にとっても有益で、こちらの効率化だけではありません。進行管理はシステムが割り振り、サンプル未着や締め切り間近をまず自動で通知し、動かなければ人へ回します。
現状公式サイトも自社ECサイトも従来型SEOの作り。AI検索で引用されているかどうかは誰も見ておらず、見方も分からない。従来のSEOの手法は、この新しいルールにはほとんど歯が立ちません。
AIでまずアクセス権限のマップを描きます。クローラー自身のロジックでアクセスルールを再現し、誰が入れて誰が遮断されているかを確認する(AIクローラーは3種類。回答に使うもの、エコシステムを維持するもの、学習データを集めるだけのもの。通すべきものまで一緒に遮断してはいけません)。次に0〜100の基準値を測り、「そもそも見つけてもらえるか」の層から修正して、1か月後に項目ごとの差分を出す。採点基準はGitHubで公開。スクリプトは依存関係ゼロ、コマンド1行で動くので、私たちが付けた点をご自身で検証できます。
指標この採点基準は geo-score と呼びます。何を測るか、なぜ3つのゲートでスコアに上限がかかるか、著名サイト314件の実測結果、すべてそのページに書いてあります。基準は公開されており、私たちが付けた点はすべて検証できます。
現状ツールは山ほどあるのに、使えるのは数人だけ。作ったプロンプトや手順は個人のPCの中にあり、その人が辞めれば消える。経営者は投資を続けるべきか判断できません。
AIでまず業務フローを整理し、それからエージェントを作ります。順番が逆だと、新しいツールを古いフローに押し込むだけ。まず基礎知識で認識を揃え、次に現場の人にその仕事が実際どう行われているか、例外はどこか、いつ人の判断が必要かを語ってもらう。ここを掘り出せなければ、上に何を建てても空っぽです。その後で初めてプロンプト、タスクカード、テストセットをナレッジベースに入れ、検収はデモの盛り上がりではなくテストセットで行います。
どの工程でも、まずAIを入れればいいというわけではありません。今やるべきかどうかは、次の3点で判断します。
使い方3つすべて当てはまれば着手。2つなら、人が確認するポイントを残した人とAIの協働として設計。1つ以下なら、社長の名指しでも、いったん見送り。診断では9つの工程をこのフィルターに一緒に通します。
いいえ。多くの会社は1〜2工程から始めて、回ってから広げます。まずは「毎日痛くて、数値で測れる」工程から始めていただくのが理想です。ひとつ回り始めれば、チームの側から次を求めてきます。
最初の案件には向かないもの——調達と生産計画。摩擦が社外(サプライヤー)かコンプライアンスにあって動かしにくいからです。生産計画はさらに設備、工程、在庫、納期、責任まで絡み、リスクが高すぎます。
9工程のうちのひとつを、単独で深く。海外のバイヤーは「これを作れるのは誰か」をAIに聞くことが増えています。私たちのAEO(アンサーエンジン最適化。GEOと呼ばれることもあります)の手法は、AI可視性をAIVスコアというひとつの数字にし、それを引き上げます。採点基準は公開しているので、私たちがどう採点したか誰でも検証できます。
この採点基準は geo-score と呼び、MITライセンスで公開しています。何を測るか、なぜ3つのゲートでスコアに上限がかかるか、著名サイト314件の実測結果は、そのページに書いてあります。基準は公開されており、私たちが付けた点はすべて検証できます。
5つの配点の合計は100点。引用可能なコンテンツだけで35点と、残り4つの合計に迫ります。ページがあるかどうかより、AIが引用したいかどうかの方が重要なのです。
| 指標 | 実測値 | 比較対象 | 計測基準 |
|---|---|---|---|
| 年間訪問者に占める AIエンジンの割合 | 43% | 自然検索 20% | PostHog のチャネル分類、2.83 万訪問者 |
| AIエンジン経由の訪問者 | 12,238 | 検索 5,597 | 検索の 2.2 倍 |
| 参照元ドメイン chatgpt.com 単体 | 3,809 | google.com 3,671 | Google を上回る |
| 受け皿ページ · たった 1 ページ | 11,207 | トップページ 10,277 | サイト内 1 位 |
| SNS と動画 · 通年 | 40 | — | 広告費ゼロ |
| AIV スコア · 公開ルーブリック v1.1 | 81 | 314 サイトの中央値 56 | 2026-09-16 再計測 |
注創業者の自社プロダクトの通年データであり、顧客事例ではありません。訪問者ベースで、登録ベースではありません。直接流入の38%は帰属不明のため、成長のすべてをAEOの成果とはしていません。AIエンジンに引用されるかは競合と質問の意図次第で、外部監査からは見えません。約束するのは計測可能な準備度であって、トラフィックではありません。
診断費用は伴走支援の初月分に充当できます。シナリオパックはパック単位で追加・再購入が可能。実装システムはシナリオパックの全機能とAIVダッシュボード購読を含みます。年間契約は御社の工程と規模に合わせて設計し、個別にお見積もりします。表示価格は人民元建ての料金を現在のレートで換算し、端数を丸めたものです。
海外の顧客が御社にたどり着く経路は、海外展開のタイプによって違います。経路が違えば、出すサービスも言い方も変わります。タイプごとに、シナリオパックと納品の基準を組み替えます。
共通の追跡指標 越境EC:流入 · リード · 転換率 · 返品率 | ハードテック:問い合わせ · パイプライン · 成約(水増しの流入は見ない)。検収はAIVスコアを基準とし、事業指標は追跡するのみで検収条件にはしません。
クロール可能性、理解可能性、引用可能なコンテンツ、ブランド信頼性、質問への適合。この5つがAIVスコアの評価軸です。どんなサイトでも0〜100で採点し、差を特定して改善案を出せます。診断ではまさにこの基準値レポートを納品します。採点基準はv1.1、21項目の段階評価で、リポジトリは GitHub、解説は geo-scoreのページ をご覧ください。
海外集客システム/ハードテック問い合わせシステム。案件ごとに個別見積もり・個別契約、月次保守を含みます。
企業に足りないのはAIツールではなく、ツールを実際の業務に組み込む方法です。私たちが教えるのは後者です。
複数の企業向けの公開セッションで、費用はかかりません。私たち自身が実際に成果を出した方法をお話しします。聞いてから、その先に進むかお決めください。
経営層の認識を揃え、その場でAIV診断を実行し、御社の90日間実装ロードマップと落とし穴リストを作成します。
含む 事前アンケート · 現地3〜4時間 · 講座ハンドブックとプロンプトのテンプレート · 受講後30日間のオンライン質問対応
職種ごとにカスタマイズ。全員が実際の業務課題を持ち込み、自分で作った成果物とタスクカード1枚を持ち帰ります。
含む 受講者ヒアリングとシナリオ整理 · 現地実践6〜7時間 · 1人1枚のタスクカード · シナリオ一覧+テストセットによる検収 · 受講後30日間の質問対応
1つの職種を徹底的に磨き込み、タスクカード一式と職種別プロンプト集を作ります。
月次の復習研修、新シナリオの設計、社内のAI責任者の育成。能力を講師の側ではなく、企業の中に残すためのものです。
4つとも研修可能なSOPとタスクカードにし、自社チームで納品します。外注はしません。
無料の講演から年契約の顧問まで、7つの形態。これらはひとつの道として並んでいます。多くのお客様は公開講座か診断から入り、1工程を回してから、先へ進むかを決めます。初回の打ち合わせで最上位プランを提示することはありません。
無料です。私たちがどう考え、どう手を動かすかを1回のセッションでご覧いただき、その先を話すかどうかは、それから決めてください。
9つの工程を3つの基準に通し、基準値レポートをお渡しします。どの工程を先にやるべきか、今どこに差があるか、直せばどこまで行けるか。AEOラインの診断はAIVスコアと30日間のリストを納品し、費用は伴走支援の初月分に充当できます。
半日〜1日。既存の講座モジュールを御社の業界に合わせて軽く差し替えます。全社員の認識を揃えたいとき、あるいはひとつの職種を先に動かしたいときに。
御社の工程と職種に合わせて深くカスタマイズし、御社の素材で演習します。全員が実際の課題を持ち込み、自分で作った成果物とタスクカード1枚を持ち帰ります。
2日間でチームと一緒に具体的な1件を完了させます。商品ページの全面刷新、素材ファクトリーの構築、広告監視の稼働など。タスクカード一式と職種別プロンプト集を作ります。
研修の後、ある工程を毎日動くシステムにする価値が出てきたら、開発をお引き受けします。案件ごとに個別見積もり・個別契約で、研修には含めません。
年払いで、顧問弁護士のような関係です。継続的なシナリオの判断、ツールの更新、新しい工程の実装支援、そして四半期ごとの振り返りと優先順位の見直し。
越境ECの経営者は、細かく計算し、必ず比較します。情報の非対称性で食べていける業界ではありません。だから料金はページに載せています。同じプランなら、誰にとっても同じ価格。予算が限られていれば、交渉ではなく一段下のプランを選んでいただく形です。
したがって検収も数値で測れるものでなければなりません。AEOラインはAIVスコアの基準値と上昇幅、研修ラインはテストセットと受講後30日時点の利用率、成果物数、所要時間の短縮。約束するのは測れる部分だけで、流入、問い合わせ、成約額は一緒に追跡しますが、検収条件にはしません。
一般的な研修はどこにでもあります。希少なのは企業の中に残るもの。研修が終わった後も現場で使われ続ける、3つの成果物です。
いつ 毎週月曜の午前、週報の前 入力 競合リスト+先週の価格表(マスキング済み) 確認 3件を抽出して管理画面の元データと照合 停止 価格差が20%超 → 運営責任者へ
A 競合監視レポート 個人で利用可 → システム化可 A サポートメールの下書き 個人で利用可 B 商品トレンド要約 ナレッジの整理が必要 C サプライチェーン予測 条件が未成熟
方法 受講後の成果物をテストセットで採点 指標 定着率 / 成果物数 / 所要時間の短縮 予備 お客様側で別の検収問題を用意可 根拠 デモはリハーサルできるが、テストセットはできない
| 観点 | 一般的なAI基礎研修 | Jianrunの方法 |
|---|---|---|
| 講座内容 | 講師自身の作業手順を一律の事例で講義。受講者の背景が違えば応用しにくい | 職種別にカスタマイズし、お客様の素材で演習。汎用モジュールは2割のみ |
| 受講者の状態 | 講師が2時間操作し、社員は見ているだけ | PCと実際の課題を持ち込み、入力・生成・確認・納品を自分で完了 |
| 研修後に残るもの | スライド1部とプロンプト数本。すぐに忘れられる | タスクカード、シナリオ一覧、ハンドブック。職場に戻ってすぐ再利用できる |
| 検収方法 | その場のデモで表面的な効果を見るだけ | テストセットで採点し、定着率と成果物の品質を約束。利益は約束しない |
| その後 | 講座が終われば関係も終わる | シナリオ一覧が蓄積され、必要に応じて復習研修やカスタム開発へ |
Jianrunは始まったばかりで、公開できる顧客事例はまだありません。上の数字は創業者が自ら開発したプロダクトの実測値で、顧客の実績ではありません。そこで最初の5枠を用意しました。定価は1円も下げません。かわりに4つのご協力で全額を充当していただきます。
お支払いいただくのは事例であって、お金ではありません。値引きではありません。定価も納品基準も変わらず、支払い手段が変わるだけです。1枚の合意書に責任と権利を明記し、双方が本気で取り組みます。
最初の5枠 · 残り5枠
まず自分たちで成果を出しました。越境ECの多国籍企業で11年働き、海外向けプロダクトを2本、自らの手で立ち上げた実務家です。何年もAIを語ってきた講師ではありません。
Amazon 5年 · Shopee 3年 · Coupang 3年。エンジニア → シニア技術専門家 → 技術責任者。
2か月で海外向けプロダクトを2本リリースし、1本は登録1万件超。AEOの手法は、その現場で実際に回したものです。
中国電子科技大学(卒業生、現在は起業メンター)· ジョージア工科大学 修士 · AIトレーナー認定(上級)· Shopify公式パートナー · AWS、Google CloudなどのAI認定 · Google Speaker · 複数の有名企業のデジタルマーケティング顧問
ZTE、Huaweiなどの大手企業でコンテンツ運営とデザインを担当。AI動画編集とSNSコンテンツ、AI画像生成ワークフローとコンテンツファクトリーの実務納品を担います。
自社で納品、外注なし:越境ECのお客様がもっとも重視するAI画像生成とコンテンツファクトリーは、自社チームが実行します。修正が速く、コストも抑えられます。
料金は公開し、プラン別に設定しています。このページの数字がそのまま見積もりです。
AIVスコアで測定。まず診断レポートから始め、費用は伴走支援の初月分に充当できます。
サービスのステップを見る経営層の認識を揃え、その場でAIV診断を実行し、90日間の実装ロードマップを作成します。
日程を相談する全員が実際の課題を持ち込み、自分で作った成果物とタスクカード1枚を持ち帰ります。
無料チェック講座の料金は幅で示しています。既存モジュールを使う場合は下限、御社の職種と素材に合わせて深くカスタマイズする場合は上限で、地域によって多少前後します。大規模なカスタム開発は案件ごとに229万〜1,140万円で個別にお見積もりします。表示価格は人民元建ての料金を現在のレートで換算し、端数を丸めたものです。
予算が限られている場合は、まず範囲を絞ります。1工程だけ、あるいは半日の講座から。合わない場合は、適した講師をご紹介します。
ここに無いことは、一度話せばだいたい片づきます。
まず3つの基準で見ます。週5回以上発生する業務か、入力を構造化できるか、出力を客観的に評価できるか。3つすべて当てはまれば、そのまま着手します。2つなら、人の確認ポイントを残したうえで、人とAIの協働として設計します。1つ以下なら、いったん見送ります。複数の工程が3つとも当てはまる場合は、売上に近いものから。商品リサーチ、商品ページ、広告、コンテンツ集客は売上に近く、カスタマーサポート、サプライチェーン、組織は遠いところにあります。ひとつ回り始めれば、チームの側から次を求めてきます。迷う場合は、まず無料チェックを。9工程を一緒に一通り確認します。
3つの場合があります。1つ目はゲートの問題(クローラーの遮断、スクリプトだけのページ)。数日の技術作業で、直した当日に指標を再実行すればゲートを通過したか確認できます。AIがいつ再クロールに来るかは、私たちには決められません。2つ目は、AIによく聞かれる質問1つに答えるページ。インデックスとクロールを待つ必要があり、AIに引用されるかどうかが分かるまで数週間かかります。3つ目は、検索順位でカテゴリーの主要キーワードを狙うこと。月単位の話で、多くは半年から1年かかります。検収条件に書くのはAIVスコアの基準値と上昇幅だけ。流入、リード、問い合わせは一緒に追跡しますが、検収条件にはしません。立ち上げ期には帰属分析の基準がなく、事業指標を検収に入れるのは双方にとって無責任だからです。順位も水増しの流入も約束しません。
できません。だからこそ、冒頭で必ずレベル確認をします。同じ会場に、Claudeでコードを書くエンジニアと、ChatGPTを開いたことのない事務担当がいることは珍しくありません。原則は、まず全員を同じ出発点に揃えてから深めること。実践は職種ごとに異なる課題で行います。
事前にアカウント、外部ネットワークへのアクセス、データの範囲を確認します。機微情報を扱う場合はマスキング済みの素材かテスト環境を使い、アップロード禁止範囲を計画書に明記します。官公庁や国有企業のお客様は、中国国産モデルでの実施も可能です。デモ映えのためにセキュリティの一線を越えることはしません。
半分は正しいです。Google の公式ドキュメントには、AI検索の結果にも従来の SEO の作法がそのまま通用し、専用ファイルや追加のマークアップは不要と書かれています。ただしその文書が対象にしているのは Google だけです。創業者の自社プロダクトの通年データでは、参照元ドメイン chatgpt.com 単体の訪問者がすでに google.com を上回っています。海外展開する企業にとって最も重要なエンジンは、あの文書の範囲外です。もう半分はこうです。GEO と呼ぶか SEO と呼ぶかは名前の問題で、やるべき作業は同じです。私たちは有名サイト 314 件を実測し、その四分の一は AI に引用される資格すらありませんでした。クローラーがブロックされている、ページがスクリプトだけ、そもそもエラーを返す。中国市場向けのサイトは中央値 40 点で、それ以外より 19 点低い。こうしたサイトは呼び名に関係なく、まず直す必要があります。だから私たちは名前ではなく、検証できるもので語ります。オープンソースのルーブリック、公開された 314 サイトのランキング、再計測で ±5 点以内なら誤差とみなすルール、そしてトラフィックではなく計測可能な準備度を約束すること。GEO を疑うなら、いちばん早いのは公開ルーブリックで自社サイトを計測することです。その点数は、あなた自身が出したものです。
研修が本業です。実証済みのシナリオを日々動くシステム(ナレッジベース、ワークフロー、エージェント、海外集客システムなど)にする価値がある場合は、カスタム開発として、プロジェクトごとに別途見積もり・別契約でお引き受けします。
その通りで、自社の主張は証拠になりません。指標のうち「ブランド信頼性」は18点で、そのうち12点は第三者からしか得られません。独立した言及(独立した報道やレビューがあって3点、複数箇所で継続的に引用されて4点)、第三者プラットフォームへの掲載(5件以上で満点)、ナレッジグラフの項目(Wikidataのような公開ナレッジベースに項目があれば加点、なければ0点)。さらに重要なのは、サイト外の検索が必要な2項目は、機械で実行できない場合に分母から外すという点です。自分を甘く採点するツールならこれを「合格」にするでしょう。私たちは合計から外します。その扱いも、ご自身で実行すれば確認できます。診断の本当の価値は、「クローラーがそもそも読めない」と「読めるが誰も言及していない」を切り分けること。前者は数日の技術作業、後者は数か月かかり、対処法はまったく異なります。
指標が出すのは数字であって、判断ではないからです。ご自身で実行して得たスコアと、私たちが出すスコアは同じもの。それが公開する意味で、私たちが付けた点はすべて検証できます。チェックが加えるのは、指標にはできない3つのことです。1つ目は結果を読むこと。再実行では±5の自然な揺れがあり、ゲート項目はサイトのボット遮断ポリシーで反転するため、本当の欠落とノイズを人が見分ける必要があります。2つ目はビジネスに戻すこと。9工程のどこから直すべきか、指標はあなたが何を売っているか知りません。3つ目は直す価値と工数を示すこと。採点は公開し、修正は私たちの仕事です。コマンドを実行できる方はご自身で。できない方、実行したが次に何をすべきか分からない方は、私たちにご相談ください。無料です。
自社サイトか公式サイトのURLをお送りください。公開しているAIV指標で測定し、そのうえで指標にはできない判断を加えます。どの欠落が御社のビジネスにとって本当に問題で、どれは無視してよいか、どの工程から直すべきか、そもそも直す価値があるか。サイトがまだない場合は、直近3か月で人手が足りないと感じた業務を教えてください。9工程の初期見立てをお返しします。48時間以内に返信。合わない場合は正直にお伝えします。
example.com AIV 46 / 100 · 初期段階 最大の3つの欠落 +9 冒頭の段落が単独で引用できない +6 更新日の信号がない +5 llms.txtがない 最初に取り組む工程:AI検索での可視性 見立て:3つとも数日の技術作業。先に直す価値あり