投稿者 投稿日: カテゴリー EC×AI活用
このスキルを使うと、GMCのフィードエラーを8系統に分けて修正できます。
Shopifyで自社ECを運営し、Googleショッピングに商品を出している店舗では、Google Merchant Center（GMC）の管理画面に「Invalid GTIN」「Price mismatch」「Image link crawl error」といった英語のエラーが並ぶ場面に何度も出会います。1件ずつヘルプを調べ、フィードと商品ページを見比べて直しているうちに、半日が消えることも珍しくありません。この記事で紹介する merchant-center-feed-error-fixer スキルを使えば、エラー一覧を8つの系統に仕分け、修正値と再アップロード手順までを一度に出せます。本記事は、EC支援19年・5,000社超の実績を持ち、AI導入支援は2023年から提供する株式会社オルセル（うるチカラ運営）が解説します。
GMCフィードエラー修正スキルでできること
GMCフィードエラー修正スキルとは、Google Merchant Centerの商品フィードで出る不承認・警告・通知を8系統に分類し、修正値と再アップロード手順まで示すスキルのことです。ALSEL Agent Skills から配布しており、Claude Code 上で動きます。
8系統は、必須属性の欠落、値の形式違反、画像エラー、ランディングページとの不一致、タイトル・説明の問題、ポリシー違反、カテゴリ別の必須属性、その他（ID重複や通貨の誤りなど）です。必須属性は id、title、description、link、image_link、availability、price、brand、condition の9つで、title は150字以内、description は5,000字以内、price は「1980 JPY」のように数値と通貨コードで書く、といった制約をスキルが把握しています。
このスキルの最重要原則は、フィードの値と商品ページの実際の表示を一致させることです。GMCはフィードを取り込むと、link で指定された商品ページをクロールし、価格・在庫・送料がフィードと一致するかを検査します。そのためスキルは、フィード単体の形式エラーだけでなく、商品ページとの整合とポリシー違反の3点を同時に検査します。
衣料品なら size、color、age_group、gender、食品なら gtin や expiration_date といったカテゴリ別の必須属性も漏らさず案内します。色やサイズ違いの商品は item_group_id でまとめる設計も出力に含まれます。なお、不承認のうちポリシー面の切り分けは別スキルの担当で、うるチカラではGMCポリシー診断スキルとして解説しています。
GMCフィードエラー修正スキルの実際の使い方
使い方はシンプルで、Claude Code に「Merchant Centerのエラーを直したい」「GMCで不承認になった商品を修正して」と伝え、GMC画面やDiagnostics APIから取り出したエラー一覧と、該当商品のフィード行、商品ページのURLを渡します。
出力は決まった形式のMarkdownです。冒頭で検査商品数と、不承認・警告・通知の件数を集計し、続いて8系統ごとに「どの商品の、どの属性を、何に直すか」を一覧で示します。最後に修正済みフィードの該当行のサンプル（TSVまたはXML）と、再アップロード手順、確認チェックリストが付きます。
たとえばGTINのエラーでは、チェックデジット（バーコード末尾の検算用の1桁）を計算して誤りを示します。SKILL.mdの実例では、4901234567891 を検算すると正しい末尾は4になるため、4901234567894 が正規の値になると示したうえで、メーカーに正しいGTINを確認するよう案内します。検算の考え方はJANコードのチェックデジット検証スキルで詳しく扱っています。
スキルにはいくつかの厳守ルールがあります。GTINを捏造しないこと、GTINがあるのに面倒だからと identifier_exists を false にしないこと、修正できないポリシー違反の商品はフィードから除外することの3点です。タイトルからは「送料無料」「期間限定」などの販促文言を外し、画像は800×800ピクセル以上で、文字やロゴ、枠を入れないよう指示します。日本では税込価格が標準なので、Shopifyの税抜設定のままフィードを出している場合も注意点として挙がります。
修正後の流れも示されます。フィードを再送信すると、エラーの解除は通常24〜72時間、ポリシー違反で手動審査になった場合は1〜7日かかるため、24時間後と72時間後に診断画面で再確認するよう案内します。
導入による業務インパクト
導入の効果は、原因の特定にかかる時間に表れます。仮に不承認が20件あり、1件あたりヘルプ検索と商品ページの照合に15分かかるとすると、それだけで5時間です。スキルでエラーを系統別にまとめて修正値まで出せれば、人の作業は修正値の確認と反映が中心になり、同じ作業を1〜2時間程度に圧縮できる見込みです（店舗の商品数やエラー内容によって変わります）。
価格の不一致は、商品ページにSchema.org Productの構造化データ（検索エンジンに価格や在庫を機械的に伝える記述）を入れると大幅に減らせる、という点もスキルが押さえています。毎回の手直しで終わらせず、再発を防ぐ設計まで踏み込めるのが利点です。
限界も正直に書いておきます。GMCの仕様やポリシーは頻繁に更新されるため、最新の条件はGoogleの公式ヘルプで確認が必要です。画像のクロール失敗はサーバー側の設定変更が必要になることが多く、スキルは原因と対処方針を示せても、修正作業そのものは担当者が行います。薬機法や景表法に関わる表現の修正は、別スキルの薬機法・景表法の表現チェックスキルと併用してください。
まとめ
ShopifyなどでGoogleショッピングに商品を出している自社EC、特に衣料品や食品のようにカテゴリ別の必須属性が多い商品を扱う店舗に向いたスキルです。一歩目として、GMCの診断画面からエラー一覧を書き出し、該当商品のフィード行と商品ページのURLを揃えてください。この3点がそろえば、GMCフィードエラー修正スキルが8系統の仕分けと修正値まで一気に出します。AI検索向けのフィード整備はMerchant Centerの会話型属性への対応手順もあわせてご覧ください。
参考文献
- Google Merchant Center ヘルプ「商品データ仕様」
- Google Merchant Center ヘルプ「商品データ品質違反による Merchant Center 不承認を解決する」
- Schema.org「Product」
※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。
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