投稿者 投稿日: カテゴリー EC×AI活用
このSKU命名規則作成スキルを使うと、商品コード体系の設計が30分ほどで一通り形になります。
楽天とAmazonで同じ商品なのにコードが違う、在庫管理ツールに取り込むと桁がずれる、担当者ごとに区切り記号がばらばら。SKU（商品を一意に識別するコード）の設計は後回しにされがちですが、商品数が2,000を超えたあたりから確実に運用コストとして跳ね返ってきます。今回紹介する「SKU命名規則作成」スキルは、自社の商品数・カテゴリ数・バリエーション軸・販売チャネルを入力すると、7つの命名パターンから最適なものを選び、桁数・区切り記号・バリデーション用の正規表現・既存SKUからの移行プランまで一式で出してくれます。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。
このSKU命名規則スキルでできること
このスキルが最初に決めてくれるのは、全モールで安全に通る書式の枠です。ALSEL Agent Skillsから配布されている本スキルは、半角英大文字と数字とハイフンのみ、桁数固定のゼロパディング、30文字以内、全モール統一値、という4条件を運用上の正解として設計を進めます。全角文字、スペース、シャープやアンパサンドなどの特殊記号は多くのモールで弾かれるため、最初から候補に入りません。
対応しているモール仕様は6系統です。楽天の商品管理番号は半角英数とアンダースコアとハイフンで255バイト、Amazonの出品者SKUは40字推奨、Yahoo!ショッピングの商品コードは128字（実用上は30字以内）、Shopifyのバリアント SKU は255字、ネクストエンジンの商品コードは30字、Google Merchant Centerのidは50字推奨。この中で最も厳しいネクストエンジンの30字に合わせておけば、どこに出しても事故が起きないという設計思想です。
用意されている命名パターンは7つあります。500SKU以下向けのシンプル連番、2,000SKU以下向けのカテゴリ＋連番、バリエーション軸がある2,000から10,000SKU向けの標準型、季節商品が多いアパレル向けの年度＋シーズン型、モデルグレードが重要な家電向けの構造的型番、複数ブランド運用向けのマルチブランド型、短期キャンペーン用の軽量型です。例示に出てくるブランド略号はすべて架空のプレースホルダなので、自社の略号に読み替えて使います。
実際の使い方と出力される成果物
起動は「SKU命名規則を作って」「商品コードのルールを設計して」といった日本語の依頼で足ります。Claude Code上で動かす前提のスキルなので、対話の中で必要な情報が順に聞かれます。
必須で聞かれるのは5項目です。自社ブランドが単一か複数か、現在のSKU数と3年後の予測値、主要カテゴリ数、カラーやサイズや容量といったバリエーション軸の有無と数、そして既存SKU体系があるかどうか。任意項目として、販売チャネル、在庫管理ツール、季節商品の比率、OEMとPBの混在有無も渡せます。3年後のSKU数を聞かれるのは、連番の桁数を将来想定より1桁多めに取るためです。想定1,000SKUなら4桁、10,000なら5桁という配分になります。
出力されるのは、構成要素を分解した命名フォーマット、カラーやサイズの略号表、桁数固定のルール、そして入力ミスを検知するための正規表現です。正規表現まで出るのは実務的で、商品登録CSVを作る前にこのパターンで一括チェックすれば、担当者が全角ハイフンを混ぜたようなミスをアップロード前に潰せます。既存SKUがある場合は移行方式の比較も提示されます。
現場で繰り返し見るのは、既存SKUを一括で書き換えようとして詰まるケースです。特に楽天の商品管理番号は商品ページのURLと売上履歴に直結するため、公開済みのコードを変えるのはSEO面でも履歴管理の面でも損が大きくなります。このスキルも既存変更は避けて新規商品から新体系を適用する方針を推しており、無理な一括移行を勧めてこない点は安心して使えます。
導入による業務インパクトと限界
SKU設計の実務的な効果は、作業時間そのものより後工程のエラー削減に出ます。命名規則が定まっていない状態でモール横断の商品登録をすると、CSVアップロードのエラー修正や在庫の紐付け直しに毎回時間が溶けます。ある食品ジャンルの中規模店舗の事例では、コード体系を統一したあとにモール間の在庫連携エラーの問い合わせが目に見えて減りました。定量値は店舗の商品構成によって変わるため、ここは目安として捉えてください。
限界も正直に書いておきます。このスキルが決めるのはコードの書式と体系であって、バリエーションの軸をどう切るか、モールごとのバリエーション機能をどう使い分けるかは別スキルの守備範囲です。楽天SKUプロジェクト特有のチェックも本スキルの対象外です。また、出力された規則をそのまま運用に乗せるには、社内の商品登録マニュアルへの反映と、既存担当者への周知がセットで必要になります。規則は作った瞬間ではなく、守られ始めた時点から効き始めます。
商品マスタ全体の整備まで踏み込みたい場合は、EC業務の手順書をAIに覚えさせる進め方もあわせて読むと、スキル単体ではなく運用体制として組み立てられます。
まとめ
このSKU命名規則作成スキルが向くのは、商品数が500を超えて命名の揺れが出始めた店舗、複数モールに同一商品を出している店舗、そして在庫管理ツールの導入を控えている店舗です。一歩目としては、現在のSKU一覧を1枚のCSVに書き出して、区切り記号と桁数がどれだけばらついているかを数えるところから始めるのが現実的です。その実態が分かってから設計に入ると、移行の重さを見誤らずに済みます。
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。
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