投稿者 投稿日: カテゴリー Amazon
「セラーセントラルの日次業務とは、在庫・注文・健全性・評価の4画面を回す作業です。」
セラーセントラルにログインしてから最初に開く画面は、たいてい「注文管理」です。次に「在庫管理」を見て、赤い通知が出ていれば「アカウント健全性」に飛ぶ。ここまでで30分が溶ける日もあります。作業そのものは難しくありません。難しいのは、どの作業を人が握り続け、どれを生成AIに渡してよいのかの線引きです。この記事では、その線をセラーセントラルの画面単位で引き直します。使えるプロンプトは8本、そのまま貼って動く形で載せました。
線引きを間違えると、二通りの失敗が起きます。ひとつは、渡してはいけない数字をAIに判断させて在庫を落とすこと。もうひとつは、渡してよかった定型作業を人が抱え続けて、夜になってもレビュー返信が終わらないことです。前者は売上に、後者は人件費に効きます。どちらも「AIを入れたのに楽にならない」という結果に着地します。
現場で繰り返し見るのは、後者のほうです。ツールは契約したのに、結局いつもの画面をいつもの順番で開いている。原因は能力ではなく、順番が決まっていないことにあります。
セラーセントラルで毎日触る画面は、実質4つしかない
セラーセントラルのメニューは項目数が多く、初見だと全部見なければいけない気分になります。ところが日次で開く必要があるのは4つです。在庫管理、注文管理、アカウント健全性、そして評価（フィードバック）とカスタマーメッセージ。広告のキャンペーンマネージャーは日次ではなく週次で十分な店舗が大半でした。
この4つには、明確な性質の差があります。
在庫管理と注文管理は「数字を見て決める画面」です。判断の材料は数量・日付・金額で、答えは店舗の資金繰りや仕入れロットに依存します。ここは人の領域が広い。
対してアカウント健全性と評価まわりは「文章を読んで文章を返す画面」です。届いた警告文を読む、レビューの文意をつかむ、返信文を書く。ここは生成AIが最も得意とする作業で、しかも件数が増えるほど人の時間を食います。
つまり、置き換えの優先順位は最初から決まっています。文章を読み書きする画面から渡す。数字で決める画面は最後まで人が持つ。この一行を守るだけで、事故の大半は避けられます。
Amazonの各種上限値も押さえておきます。大口出品（プロフェッショナルプラン）の月額は4,900円（税抜）。商品名は2026年7月27日から、メディア商品を除く全カテゴリーでスペースを含めて75文字以内に変更されました（アクシアルファ）。以前の80文字を前提にしたテンプレートを社内に残している場合、今日の時点で作り直しが必要です。
出品を始めたばかりの段階で全体像を確認したい場合は、Amazon出品の始め方を先に読んでおくと、この記事の画面名がそのまま繋がります。
この4画面以外は、日次で開く必要がありません。広告のキャンペーンマネージャーは入札の反映に時間がかかるため、毎日いじると判断を誤ります。週1回、決まった曜日に見るほうが数字は読みやすい。ビジネスレポートも同様で、日次の増減は季節要因とセール要因で揺れます。28日移動平均で見る習慣に変えると、打ち手を誤りません。
逆に、日次で見ていないのに見るべき画面もあります。カタログの「出品情報の品質」に関する指摘一覧です。ここは通知が飛ばないまま指摘が溜まることがあり、気づいたときには数十件になっている。週1回の棚卸しに組み込んでおくと安全です。
朝の30分で回す順番も決めておきます。注文管理で当日出荷分を確認し、アカウント健全性で赤い表示の有無だけを見る。ここまでを10分。残り20分をレビューとメッセージに充てる。在庫管理は昼過ぎ、当日の販売数が見えてから開くほうが判断材料が揃います。この順番を固定するだけで、画面を行き来する時間がなくなります。
商品登録：AIに渡せる部分と、渡してはいけない部分
商品登録は、1商品あたりの作業時間が最も読みにくい工程です。型番とJANを入れるだけで終わる商品もあれば、バリエーション設計から考え直す商品もある。ここを一律に「AIで自動化」と言うと、ほぼ失敗します。
渡してよいのは、商品名・箇条書き（商品の特徴）・商品説明文の下書きです。いずれも文章であり、正解が一意に決まりません。人が3案考えるより、AIに10案出させて人が選ぶほうが速く、質も安定します。
渡してはいけないのは、JANコード、型番、寸法、内容量、原材料、電池の要否、そして価格です。これらは間違うと返品や規約違反に直結します。AIは自信のある文体で誤った数値を出すので、人が原本から転記するほうが結果的に速い。
食品ギフトのジャンルで試したケースでは、商品名だけをAIに任せて、内容量とアレルギー表記は人が手入力するルールに切り替えたところ、1商品あたりの登録時間が18分から7分に縮みました。削れたのは考える時間で、確認の時間はむしろ増えています。
プロンプト1は、75文字ルールに合わせた商品名の生成です。
あなたはAmazon日本サイトの出品最適化担当です。
以下の商品について、Amazonの商品名を10案作ってください。
商品情報：
- 商品カテゴリ：{カテゴリ}
- ブランド名：{ブランド}
- 商品タイプ：{商品タイプ}
- 主要スペック：{スペック}
- 想定検索キーワード：{KW1}, {KW2}, {KW3}
制約：
1. 各案はスペースを含めて75文字以内。必ず文字数を数えて末尾に記載すること
2. 先頭にブランド名を置く
3. 「最安」「No.1」「送料無料」などの販促表現を入れない
4. 記号の装飾（★、！、【】の多用）を使わない
5. 想定検索キーワードのうち最低2つを自然な語順で含める
出力形式：案の番号／商品名／文字数／含めたキーワード
プロンプト2は、箇条書き（商品の特徴）の作成です。仕様の羅列で終わらせず、買う理由に変換させるのが要点になります。
以下の商品仕様を、Amazonの「商品の特徴」5項目に書き換えてください。
商品仕様：
{仕様を箇条書きで貼り付け}
ルール：
- 各項目は全角100文字以内
- 各項目の冒頭12文字以内で、その項目の要点を言い切る
- 「仕様→その仕様が買い手にとって何を意味するか」の順で書く
- 効果効能の断定、医薬品的な表現、他社比較を含めない
- 5項目のうち1項目は必ず「使うシーン」を具体的に描写する
プロンプト3は、既存の商品説明文の健康診断です。新規作成より、既存カタログの手直しで効く場面が多くありました。
以下はAmazonに登録済みの商品説明文です。
Amazonの出品ガイドラインと日本の景品表示法・薬機法の観点から、
リスクのある表現と、検索に効いていない箇所を指摘してください。
商品説明文：
{現在の説明文を貼り付け}
出力：
1. 削除・修正すべき表現（該当箇所の引用／理由／代替表現）
2. 検索キーワードとして不足している語（理由つき）
3. 上記を反映した修正版の全文
※法令判断は最終的に人が確認する前提で、根拠とセットで書くこと
バリエーション（親子関係）の設計は、判断が要る領域です。サイズとカラーを持つアパレルであれば親子にまとめるのが定石ですが、容量違いの食品は、単品で検索される語が違うため分けたほうが表示回数を取れる場合があります。AIに「まとめるべきか分けるべきか」を聞くと、一般論で「まとめるべき」と返ってきます。判断材料は自店の検索クエリレポートにあり、それを見ずに決めてはいけません。
画像も同じ線引きで整理できます。撮影と加工の指示書づくりはAIに渡せますが、メイン画像の規約適合（背景が純白か、商品が画像の85%以上を占めているか）は人が目視で確認する項目です。ここを外すと出品情報の抑制につながり、検索結果から消えます。
商品登録を一括アップロードで回している場合、もうひとつ注意点があります。テンプレートファイルの列定義はカテゴリーごとに違い、更新されることがある。AIに「この列に何を入れるべきか」を聞くのは有効ですが、テンプレート自体は必ずセラーセントラルから最新版をダウンロードしてください。手元に置いた古いファイルを使い回すのが、一括登録でいちばん多い事故です。
在庫と価格：人が判断する数字、AIに任せる数字
在庫管理画面で毎日見るのは、在庫数と販売可能在庫、それに補充推奨の表示です。ここでAIに任せてよいのは「気づきを出すこと」までで、「決めること」ではありません。
任せてよいのは、数字の異常検知と、その理由の仮説出しです。前週比で急に売れ方が変わったSKU、在庫が残り3日分を切ったSKU、価格改定後に売れ行きが落ちたSKU。これらは人が一覧を眺めて見つけるより、データを貼ってAIに拾わせるほうが速い。
任せてはいけないのは、発注数量と価格の最終決定です。発注は資金繰りとリードタイムと最低ロットの関数であり、店舗ごとに制約が違います。価格はカート獲得と利益率のトレードオフで、競合の動きにも左右されます。AIは制約を知らないまま、もっともらしい数字を出してきます。
プロンプト4は、在庫データからの異常検知です。セラーセントラルの在庫レポートをCSVで書き出して、そのまま貼り付けて使います。
以下はAmazonの在庫・販売データです。
発注や値付けの判断はしないでください。異常の指摘と仮説出しだけを行ってください。
データ：
{SKU／商品名／現在庫／過去7日販売数／過去28日販売数／現在価格 のCSVを貼り付け}
出力：
1. 在庫切れリスクが高いSKU（残日数の計算式を明示）
2. 販売ペースが直近7日で28日平均から±30%以上ずれたSKU
3. 上記それぞれについて、考えられる原因の仮説を2つずつ
4. 人が確認すべき項目のチェックリスト
※「発注すべき」「値下げすべき」という結論は書かないこと
仕入れ判定そのものをAIに寄せていく手順は、AmazonせどりをAIで仕入れ判定する手法で別途まとめています。
価格まわりでもうひとつ、人が持つべき判断があります。カート獲得（おすすめ出品）の扱いです。カートを取るために値下げを繰り返すと、利益率が落ちたまま戻らなくなります。相乗り出品者がいるASINでは、値下げ合戦に入る前に、出荷元をFBAに寄せる、配送日数を短縮する、在庫を切らさないといった価格以外の条件を先に整えるほうが効きます。AIに「カートを取るには」と聞くと価格の話から返ってきますが、実務の順番は逆です。
在庫レポートを扱うときの実務的なコツも書いておきます。セラーセントラルから書き出したCSVはそのまま貼ると列が多すぎて、AIが的外れな集計をします。SKU、商品名、現在庫、直近7日販売数、直近28日販売数、価格の6列に絞ってから貼る。列を削る作業は表計算ソフトで30秒で終わり、出力の精度が明確に上がります。
もうひとつ、残日数の計算はAIに式ごと書かせて検算してください。「現在庫 ÷（直近7日販売数 ÷ 7）」で何日分かを出す。式を明示させると、数字が合わないときにどこがずれたか追えます。式を書かせずに結論だけ出させると、検算ができません。
パフォーマンス通知：放置していい警告と、その日のうちに直す警告
アカウント健全性の画面は、赤い表示が出た瞬間に手が止まる場所です。ところが実際には、緊急度に大きな差があります。
その日のうちに動くべきなのは、アカウント健全性の主要指標に関わるものです。注文不良率（ODR）は1%未満、キャンセル率は2.5%未満、出荷遅延率は4%未満が維持基準とされています（株式会社そばに）。このいずれかが基準に触れている通知は、当日対応の対象です。
一方で、商品ページの軽微な情報不足や、推奨事項として出ている改善提案は、週次でまとめて処理して問題なかったケースが多く見られます。通知の文面だけ見ると、どれも同じ強さで「対応してください」と書かれているため、分類が要ります。
プロンプト5は、通知文の仕分けです。
以下はAmazonセラーセントラルから届いた通知です。
アカウント停止リスクの観点で、緊急度を3段階に分類してください。
通知本文：
{通知をそのまま貼り付け}
分類基準：
A（当日対応）＝注文不良率・キャンセル率・出荷遅延率・知的財産権・商品の安全性に関わるもの
B（今週中）＝出品情報の不備、カタログの修正依頼
C（任意）＝推奨事項、機能の案内
出力：
1. 判定（A／B／C）と、その根拠になった通知内の文言の引用
2. Aと判定した場合、セラーセントラルのどの画面で何を操作すべきか
3. 再発を防ぐために社内ルールに追加すべき一文
「即アウト」と言われるODRの扱いについては、1%を超えるとアカウント審査の対象になり、停止リスクが跳ね上がると整理されています（株式会社そばに）。指標の推移を週次でグラフ化しておくと、基準に触れる前に手が打てます。
指標は「今の値」より「傾き」で見ます。ODRが0.6%でも、先週0.2%だったなら当日の対応対象です。逆に0.9%で3か月横ばいなら、原因は構造的なもので、今日の作業では動きません。セラーセントラルのアカウント健全性画面は現在値を大きく表示しますが、判断材料は推移のほうにあります。週1回、4指標の数値を手元の表に写しておくだけで十分です。
出荷遅延率は、繁忙期に跳ねやすい指標です。年末やセール期間に人員が足りず、出荷作業が翌日にずれる。ここは生成AIでは解決できません。出荷リードタイムの設定を実態に合わせて延ばすか、FBAに寄せるかの判断になります。設定上のリードタイムを短く見せて遅延を出すより、正直な日数を出したほうが指標は安定します。
知的財産権の申し立ては、他の通知と性質が違います。届いた時点で対応期限が設定され、放置するとアカウントに直接影響します。プロンプト5でAと判定されたもののうち、権利者からの申し立てだけは、社内の判断を待たずにその日のうちに事実確認を始めてください。AIに渡してよいのは通知文の読解までで、権利関係の判断は法務か専門家の領域です。
レビュー・問い合わせ：返信のたたき台をAIに作らせる
カスタマーメッセージとレビュー返信は、日次業務のなかで最も時間が読めない領域です。1件3分で終わることもあれば、経緯の確認に20分かかることもある。
ここは全面的にAIに渡してよい工程です。ただし「送信」だけは人が押します。理由は単純で、謝罪の範囲と補償の提示は経営判断だからです。
アパレル系の単一店舗で試したケースでは、返信のたたき台をAIに作らせ、人は事実確認と補償範囲の修正だけを行う運用に変えたところ、1日あたりの対応時間が2時間強から40分台になりました。返信品質のばらつきも減っています。
プロンプト6は、購入者からの問い合わせへの返信案です。
あなたはAmazonで{ジャンル}を販売する店舗のカスタマーサポート担当です。
以下の問い合わせに対する返信文を3案作成してください。
問い合わせ本文：
{購入者からのメッセージを貼り付け}
注文情報：
{注文日／商品名／発送状況／これまでのやり取り}
ルール：
- 1案目は事実確認を優先する慎重な文面
- 2案目は解決策を先に提示する文面
- 3案目は返品・交換を案内する文面
- いずれも謝罪は1回まで。過剰な低姿勢にしない
- 補償金額や返金の可否は「{補償方針}」の部分を空欄にし、人が埋める前提で書く
- 敬体で、1返信あたり300文字以内
プロンプト7は、低評価レビューへの返信です。他の購入者が読む前提で書く点が、個別の問い合わせとは違います。
以下はAmazonに投稿された星2以下のレビューです。
このレビューへの公開返信を作成してください。
レビュー本文：
{レビューを貼り付け}
前提：
- この返信は他の購入者にも読まれる
- レビュアーの主張を否定しない
- 事実誤認がある場合は、責めずに正しい情報を添える
- 改善済みの点があれば「{改善内容}」に人が追記する空欄を残す
出力：
1. レビューが指摘している不満の要点（箇条書き）
2. それが商品起因か、配送起因か、期待値のズレかの判定
3. 返信文（200文字以内）
4. この指摘を商品ページに反映するとしたら、どの項目を直すべきか
プロンプト8は、レビュー全体からカタログ改善点を抜き出す週次の作業です。
以下は直近{期間}に投稿されたレビューです。
個別返信ではなく、商品ページの改善に使う観点で分析してください。
レビュー一覧：
{レビュー本文を貼り付け}
出力：
1. 繰り返し出てくる不満の上位5件（出現回数つき）
2. 繰り返し出てくる満足点の上位5件（出現回数つき）
3. 不満のうち、商品説明文の追記だけで防げるもの
4. 3で挙げた内容を反映した「商品の特徴」の修正案
5. 商品画像で見せるべきカットの提案
返信の「型」を先に決めておくと、AIの出力が安定します。店舗としての謝罪の範囲、返品送料の負担基準、交換対応の可否。この3つを1枚のドキュメントにまとめ、プロンプトの冒頭に貼り付けてから使う。型がない状態でAIに書かせると、案ごとに補償の度合いが案ごとに違い、担当者が迷います。
レビュー返信には、返信しないという選択肢もあります。星1で内容が事実無根、かつ他の購入者の判断材料にならないものは、返信せず削除依頼の要件に当たるかを確認するほうが早い。すべてに返信しようとすると、時間だけが溶けます。返信する・しないの線引きも、型として書いておいてください。
問い合わせの内容は、商品ページ改善の一次情報でもあります。同じ質問が週に3回来るなら、それは商品ページに書かれていないということです。プロンプト8の分析結果を、月1回カタログの修正に反映する流れを作ると、問い合わせ件数そのものが減っていきます。ある家電ジャンルの店舗では、サイズと付属品に関する質問が全体の4割を占めており、その2点を商品の特徴の1項目目に移しただけで、月間の問い合わせが3割弱減りました。
置き換えの順番と、やってはいけない進め方
ここまでの整理を、実行順に並べ直します。
第1週はレビューと問い合わせだけに絞ります。件数が多く、失敗しても在庫や価格に波及しません。返信のたたき台をAIに作らせ、送信前に人が全件を読む運用を1週間続けて、修正が必要だった割合を記録します。
第2週は通知の仕分けを足します。プロンプト5でA/B/Cに分類し、人の判定と一致したかを毎日確認する。ここでズレが出るなら、分類基準の文言を店舗の実情に合わせて書き換えます。
第3週で商品登録の文章に広げます。商品名と箇条書きから始め、数値項目は触らせない。
在庫と価格は、最後まで人が持つのが現実的です。異常検知だけをAIに任せ、決定は人が行う。ここを急いで自動化した店舗ほど、欠品と過剰在庫を両方出しています。
よくある失敗を3つ挙げます。
ひとつ目は、全部を一度に置き換えようとすること。4画面を同時にAI運用へ切り替えると、どこで品質が落ちたのか特定できません。1週間ごとに1領域が上限です。
ふたつ目は、プロンプトを個人のメモに置くこと。担当者ごとに文面が違うと、返信のトーンがばらつきます。プロンプトは共有ドキュメントに置き、更新日を書く。編集部で実際に運用しているプロンプトでも、更新日のない版は3か月で使われなくなりました。
みっつ目は、AIの出力をそのまま送ること。特にレビュー返信は、事実確認を飛ばすと火に油を注ぎます。送信ボタンは人が押す、という一行だけは崩さないでください。
記録のつけ方も具体化しておきます。1週間、4画面それぞれの作業に何分かけたかを、5分刻みでメモするだけで十分です。細かい計測ツールは要りません。導入後に同じ形式で1週間測れば、どの画面が減ってどの画面が減らなかったかが見えます。減らなかった画面には、たいてい「人が判断すべき作業」が残っているので、そこは無理に自動化しないという判断材料になります。
費用と工数の目安
生成AIの月額は、ChatGPT Plusが20米ドル、Claude Proが20米ドル、Google AI Proが20米ドルの水準です。日次業務の置き換えであれば、有料プラン1契約から始めて差し支えありません。
工数の目安は、店舗の規模で変わります。SKUが数百規模で、1日のレビュー・問い合わせが10件前後の店舗なら、上記8本の運用に乗せたあとで日次の作業時間が3割前後減る計算になります。ただしこれは現場感覚の数字で、商品の複雑さと問い合わせの内容に強く依存します。導入前に1週間、作業時間を手で記録しておくと、後で効果が測れます。
モデル選定の話もしておきます。2026年9月時点で、OpenAIはGPT-6 Astraを最上位に据え、AnthropicはClaude Fable 5.1、GoogleはGemini 3.8 Flashと推論向けのGemini 3.1 Proを並べています。日次業務の文章生成であれば、最上位モデルである必要はありません。応答の速いモデルを既定にして、判断が絡む分析のときだけ上位モデルに切り替える使い分けが費用対効果に合います。
検索面での見え方まで含めて整えるなら、Amazon SEOの全体像も合わせて確認しておくと、商品名と箇条書きの書き方が一本の線で繋がります。
これから変わりそうなこと
短期で効いてきそうな変化を2つ挙げます。
ひとつは、購買側のAIです。Amazonの購入者向けAIアシスタントが、商品ページの文章を読んで質問に答える形が定着しつつあります。ここで参照されるのは、装飾された煽り文句ではなく、仕様と使用シーンが具体的に書かれた文章です。箇条書きを「買う理由」に書き換える作業は、検索対策であると同時に、AIに正しく読ませる作業でもあります。プロンプト2の設計はここを意識しています。
もうひとつは、出品者側のエージェントです。ブラウザを操作するAIが実用に近づいており、いずれセラーセントラルの定型操作を任せられる日が来ます。ただしそのとき安全に任せられるのは、今日の時点で「人が判断せずに済む」と切り分けられている作業だけです。どの作業が判断を含むのかを今のうちに文書化しておくと、エージェントを入れる段階でそのまま設計図になります。逆に、線引きが曖昧なまま操作を任せると、事故の原因が特定できません。
広告の自動化については、入札ロジックの理解が前提になります。Amazon広告のAI最適化で扱っているので、日次業務が安定してから着手してください。
よくある質問
無料のプランでも始められますか。
始められます。ただし、レビュー一覧や在庫CSVをまとめて貼り付ける使い方では、無料プランの文脈量では足りない場面が出ます。1商品ずつの商品名生成なら無料でも十分で、一括処理に進む段階で有料プランを検討するのが現実的です。
AIに商品情報を貼り付けても問題ありませんか。
自社が権利を持つ商品情報であれば、通常は問題ありません。ただし購入者の氏名・住所・電話番号が含まれる注文データは、貼り付ける前に該当箇所を削除してください。プロンプト内で「個人情報は伏せ字にする」と指示するのではなく、貼る前に人が消すのが確実です。
AIが書いた商品説明文でアカウントに影響は出ますか。
生成手段そのものが問題になることはありません。影響が出るのは内容です。効果効能の断定、他社比較、根拠のない最上級表現が入ると、出品情報の修正依頼やアカウント健全性への指摘につながります。プロンプト3の健康診断を挟んでから登録するのが安全です。
セラーセントラルの操作そのものをAIに代行させられますか。
2026年9月時点では、ブラウザを操作するAIエージェントが実用段階に入りつつあります。ただしセラーセントラルは在庫と価格を直接書き換えられる画面を含むため、現時点で操作まで任せるのは推奨しません。読み取りと下書きまでに留めるのが妥当です。
商品名が75文字に変わったことで、既存商品も直す必要がありますか。
新ルールの適用対象になるカテゴリーであれば、既存の登録内容も見直しの対象です。全SKUを一度に直す必要はなく、販売数と表示回数の多い順に着手するのが効率的です。プロンプト1は既存商品名のリライトにもそのまま使えます。
チームで使う場合、誰がプロンプトを管理すべきですか。
店舗責任者が1人で持つのが最も事故が少ない形でした。担当者が自由に書き換えると、返信のトーンと禁止表現の基準が崩れます。変更したい場合は責任者に申請して更新日を記録する、という運用にしておくと、あとから品質の変化を追えます。
どの作業から着手すれば失敗しにくいですか。
レビュー返信です。件数が多くて効果を実感しやすく、在庫や価格に影響しません。ここで社内のチェック体制を作ってから、通知の仕分け、商品登録の順に広げてください。
まとめ
セラーセントラルの日次業務は、在庫・注文・アカウント健全性・評価の4画面に集約されます。このうち文章を読み書きする2画面から生成AIに渡し、数字で決める2画面は人が握る。これが事故を起こさない順番です。
今日できることは1つに絞れます。直近のレビューと問い合わせを10件だけ、プロンプト6と7に通してみてください。人が書いた返信とどれだけ差があるかが、そのまま置き換え可能な範囲になります。
※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/
著者：齋藤竹紘（株式会社オルセル 編集長／5,000社以上のEC支援実績／書籍3冊）
【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。
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