投稿者 投稿日: カテゴリー EC×AI活用
Amazonで商品ページを運営していると、タイトルに詰め込みすぎて検索結果で末尾が切れる、bulletに最上級表現が混じってAmazonから警告が来る、薬機法の表現で停止される、といったトラブルが日常的に発生します。amazon-title-bullet-rewriter-jpは、商品タイトル・bullet（箇条書き5本）・商品説明文をAmazon.co.jpの仕様とCVR最適化の両面から書き直すスキルです。本記事ではこのスキルでできること、実際の使い方、業務インパクトを順に解説します。
このスキルでできること
amazon-title-bullet-rewriter-jpは、Amazon出品商品のタイトル・bullet・商品説明文を、検索インデックスとCVRの両面で最適化するスキルです。Claude Code上でALSEL Agent Skills経由で配布されています。
機能の中核は3つです。第一にカテゴリ別の文字数管理で、一般カテゴリは全角200字、アパレルは130字、カメラは50字という上限を踏まえ、推奨80字以内に収める処理を行います。第二にbulletの255バイト上限管理で、半角1バイト・全角3バイトで計算し、5箇条それぞれを上限内に収めます。第三に検索インデックスの優先配置で、タイトル＋bullet 1〜2を先頭1,000バイトに収め、主要キーワードを確実にインデックスへ送り込みます。
加えて、最上級表現（No.1、最高、業界一）、断定表現（絶対、100%、永久保証）、プロモ語（セール、半額、期間限定）、絵文字や装飾過多、他社商標、薬機抵触語（治る、美白、アンチエイジング）といった禁止表現を機械的にスキャンし、検出すれば修正案を提示します。カテゴリは家電、コスメ、食品、アパレル、日用品、ベビー、ペット、カメラなど幅広く対応しています。
bulletは「主訴求、差別化属性、使い勝手、安心要素、互換・サイズ・付属」という5つの視点で構造化され、各bulletは「【見出し】属性（具体的事実）→ ベネフィット（顧客への価値）」の型で組み立てられます。仕様羅列だけでも抽象表現だけでもない、属性とベネフィットの掛け算で書き直すのが特徴です。
実際の使い方
起動キーワードは「Amazonのタイトル直して」「bullet書き直して」「Amazon SEO向けタイトル」「商品名改善」など、商品ページのコピー改善に関する依頼で自動的に呼び出されます。「255バイト」「200字制限」「アパレル130字」「カメラ50字」などの文字数キーワードや、「タイトル禁止語」「絵文字NG」といった注意点でもトリガーされます。
入力情報としては、対象ASIN、現行タイトル、カテゴリ、商品スペック（重量、サイズ、容量、成分、対応規格、保証年数など）、ターゲット顧客像、競合上位3〜5ASINのタイトルがあると精度が上がります。レビューやQ&Aの頻出インサイトを併用したい場合は、amazon-review-qa-miningスキルと組み合わせて使う設計です。入力情報が不足していてもスキルは止まらず、仮ターゲット前提で初稿を出し「最終確認には実商品スペック・競合タイトルとの突合が必要」を冒頭で明示します。
出力は構造化されたMarkdownで、属性×ベネフィットの全列挙表、改善後タイトル（文字数明記）、bullet 5箇条のバイト数つき表、検索インデックス先頭1,000バイトの計算、商品説明文2,000字以内、禁止表現スキャン結果、改善前後の差分整理、段階的移行プランの順に並びます。移行プランは「段階1：タイトル変更のみで1週間A/Bテスト、段階2：bullet 1〜2変更で2週間データ蓄積、段階3：残りのbulletと商品説明文」という流れで、SEO評価リセットを避ける配慮が組み込まれています。
処理時間は1商品あたり数分。10〜20商品をまとめて依頼することも可能ですが、その場合は競合データやレビューインサイトを事前に整理しておくと精度が安定します。
導入による業務インパクト
従来、Amazon商品ページのタイトル・bullet書き直しを社内で行う場合、1商品あたり熟練担当者で30〜60分、新人だと2時間以上かかることもあります。文字数カウント、バイト計算、禁止表現チェック、競合との差分整理を手作業でやると、注意力が分散して見落としが発生しがちです。
amazon-title-bullet-rewriter-jpを使うと、1商品あたり数分で初稿が出るため、担当者は競合データの読み込みと最終仕上げに集中できます。仮に月50商品の改修を行う場合、従来30時間以上かかっていた作業が5〜10時間程度まで圧縮できる試算です（実際の削減幅は商品数、商材難度、社内のチェック体制によって変動するため要確認）。
注意点として、このスキルはあくまで初稿生成と仕様チェックの自動化が中心です。最終的な販売実績データ、A/Bテスト結果、ブランドガイドラインとの突合は人間の判断が必要になります。また、薬機・景表の最終チェックはyakki-keihyo-expression-checkスキルとのクロスチェックが推奨されており、化粧品56項目や健康食品の届出文言など専門領域は別途確認すべきです。一気の大改修ではなく、段階的なA/Bテストを併用するのがAmazonの検索評価を守る上で重要です。
まとめ
amazon-title-bullet-rewriter-jpは、Amazon商品ページのタイトル・bullet・商品説明文を仕様順守とCVR最適化の両面で書き直したいAmazon出店事業者向けのスキルです。月50商品以上の改修を抱える店舗、新規SKU投入が多い店舗、停止リスクのある表現が混じりやすい商品（コスメ、健康食品、家電）を扱う店舗には特に効果的です。一歩目としては、現状の主力商品3〜5SKUのタイトルを通してみて、出力品質と社内のチェック工程を確認するのがおすすめです。
関連スキル：Amazon.co.jp タイトル・bullet・商品説明 書き直し – Agent Skills by ALSEL
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齋藤 竹紘（さいとう・たけひろ）
株式会社オルセル 代表取締役 ／ 「うるチカラ」編集長
Experience｜実務経験
2007年の株式会社オルセル創業から 17 年間で、EC・Web 領域の課題解決を
4,500 社以上 に提供。立ち上げから日本トップクラスのEC事業の売上向上に携わり、
“売る力” を磨いてきた現場型コンサルタント。
Expertise｜専門性
技術評論社刊『今すぐ使えるかんたん Shopify ネットショップ作成入門』（共著、2022 年）ほか、
AI × EC の実践知を解説する書籍・講演多数。gihyo.jp
Authoritativeness｜権威性
自社運営メディア
「うるチカラ」で AI 活用や EC 成長戦略を発信し、業界の最前線をリード。
運営会社は EC 総合ソリューション企業株式会社オルセル。
Trustworthiness｜信頼性
東京都千代田区飯田橋本社。公式サイト alsel.co.jp および uruchikara.jp にて
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