投稿者 投稿日: カテゴリー EC×AI活用
このスキルを使うと、商品画像の法令・規約チェックが8工程で自動化できます。
Yahoo!ショッピングの商品画像は、検索結果のサムネイルと商品ページのファーストビューを兼ねる、クリック率と転換率の両方に直結する要素です。ところが「訴求文字を盛りすぎて商品が小さくなる」「化粧品の画像に薬機法に抵触する表現が残っている」「楽天1位バッジを消し忘れたまま出品している」といった問題は、店舗運営の現場で頻繁に起こります。今回紹介する「yahoo-item-image-audit」は、こうした商品画像の問題点をAIが8つの工程で一括点検してくれるスキルです。従来はデザイナーと運営担当が目視で数時間かけていた画像チェックが、対話形式の指示だけで完了します。本記事は、EC事業者のAI導入支援を19年・5,000社超に提供してきた株式会社オルセル（うるチカラ運営）が解説します。
このスキルでできること
yahoo-item-image-auditは、ALSEL Agent Skillsで配布されている、Yahoo!ショッピングの商品画像（メイン画像・サブ画像・動画）を監査するスキルです。Claude CodeなどのAI実行環境に読み込ませて使います。
点検範囲は8つの工程に整理されています。監査対象の整理、メイン画像の役割充足チェック、NGパターン検出、サブ画像の構成チェック、スマホ可読性チェック、薬機法・景品表示法の抵触チェック、季節バナーの残置チェック、そして監査結果と修正指示書の出力です。
具体的な判定基準を持っているのが特徴です。たとえばメイン画像は「商品本体の占有率40〜70%」「テキスト占有率は目安20%以内」「サムネイルサイズで3秒以内に何の商品か分かるか」という数値基準で判定します。また、楽天1位やAmazonランキングといった他モール訴求バッジの混入、化粧品画像での「美白」「消える」などの断定表現、根拠のない「最安」「No.1」といった景品表示法上リスクのある文言など、モール規約と法令の両面から画像内テキストを洗い出します。
出力は「画像番号ごとの検出項目と修正案の一覧」に加えて、デザイナーにそのまま渡せる制作指示書のテンプレートまで生成される設計です。サブ画像についても、使用シーン・サイズ感・スペック・素材・バリエーションなど10枚標準構成のテンプレートと照合し、欠けている役割を指摘してくれます。
実際の使い方
起動は「Yahoo商品画像をチェックして」「メイン画像の文字量を見て」「画像のテキスト占有率を監査して」といった自然な指示で行います。入力として渡すのは、商品名とカテゴリ、ターゲット顧客（指名買いか新規か比較検討中か）、そして監査したい画像です。
監査が始まると、まずメイン画像について商品認識の3秒テスト、本体占有率、テキスト占有率、装飾記号の量、他モール訴求バッジの有無を順に判定します。続いてサブ画像の構成を10枚テンプレートと照合し、「スペック表がない」「サイズ感が伝わる画像が欠けている」といった不足を洗い出します。スマホ可読性の工程では、1080×1080ピクセルの画像が375ピクセル幅まで縮小されたときの文字の読みやすさやコントラストを点検します。
見落としやすいのが季節バナーの残置チェックです。父の日やクリスマスのバッジがシーズン終了後も残っていないか、セール期間表示が過去の日付になっていないかを確認し、月次の画像ローテーション運用まで視野に入れた指摘をしてくれます。
代表例として、化粧水のメイン画像を監査したケースでは、「シミに効く」系の断定キャッチが画像中央の40%を占めている薬機法抵触、楽天1位バッジの残置、商品本体の占有率25%という視認性低下の3点を検出し、「セラミド配合 化粧水 200ml」のような客観事実ベースのキャッチへの差し替えと、本体占有率を50%まで拡大する修正指示を出力しています。
導入による業務インパクト
商品画像の監査は、従来であれば運営担当者が薬機法・景品表示法のチェックリストを片手に1商品ずつ目視で確認し、修正指示をデザイナー向けに文書化するという流れで、1商品あたり30分から1時間はかかっていた作業です。商品数が100を超える店舗では、全商品の画像総点検はほぼ実施不可能でした。このスキルを使えば、点検基準が固定化されているため担当者による判定のばらつきがなくなり、修正指示書の作成まで含めて数分で完了します。
注意点も正直に書いておきます。画像規定（解像度・ファイルサイズ・点数）はYahoo!ショッピング側で更新されることがあるため、最終的な仕様は最新のストアクリエイターProヘルプでの確認が必要です。また、薬機法・景品表示法の判定はあくまで一次スクリーニングであり、グレーゾーンの表現については法務や専門家の確認を挟むべきです。
なお、楽天市場向けの画像チェックには別スキルのrakuten-image-text-checkerが用意されています。Yahoo!ショッピングの商品名最適化と組み合わせたい場合は、yahoo-shopping-seo-titleスキルの解説記事もあわせて参照してください。
まとめ
yahoo-item-image-auditは、Yahoo!ショッピングで商品数が多く画像の総点検に手が回っていない店舗、化粧品や健康食品など薬機法リスクの高いジャンルを扱う店舗、複数モール展開でバッジの消し忘れが起こりやすい店舗に特に向いています。まずは売上上位の10商品を監査対象にして、メイン画像のテキスト占有率と他モール訴求の有無だけでも点検してみることをおすすめします。
参考文献
※うるチカラでは、生成AIの導入支援から運用最適化まで、貴社のEC事業に合わせたカスタマイズ提案を行っています。無料相談（30分）も実施中ですので、お気軽にお問い合わせください。
https://uruchikara.jp/contact/
【監修】齋藤竹紘（株式会社オルセル代表 / 19年・5,000社のEC支援実績）
株式会社オルセル代表取締役 / うるチカラ編集長。19年・5,000社以上のEC支援実績を持ち、楽天市場・Amazon・Yahoo!ショッピング・Shopify・Shopee越境ECの実装ノウハウを保有。AI×ECに関する書籍を3冊執筆。「現場で使えるAI実装」を一次情報として発信しています。
この記事を読んだ人は、こんな記事も読んでいます
