楽天AIに選ばれる商品ページ作り2つのポイント【2026年対応必須】
生成AIの進化が止まりません。SEOが大事な時代が25年くらい続きましたが、2026年はAI対策が必要となります。AIOとでも言うのでしょうか。AI最適化はいずれにしても必須です。2026/1/6の読売新聞の記事に、アルファ世代はAIに欲しいものを聞くと書いてありました。これからはAIに自社の商品やサービスが選ばれることが大事になります。
そして、楽天グループが生成AIを開発した発表がありました。以下は1/7 日経新聞の夕刊の抜粋です。
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC180LH0Y5A211C2000000/
楽天グループは18日、日本語に特化した新しい大規模言語モデル（LLM）を開発したと発表した。LLMは生成AI（人工知能）の基盤技術となる。性能の指標とされるパラメーターの数が7000億と現時点で国内最大規模になったとしている。電子商取引（EC）サイトなど楽天Gの各種サービスへの導入を検討する。利用者の嗜好などの情報を蓄積してサービスを向上する。
もうとっくに明らかなように、インターネットには情報が多すぎて人はその情報を処理しきれません。だから情報を選別するキュレーターとして検索エンジンなどが発達し、そしてAIに至りました。ただし、入り口がAIに代わったといっても、今までの検索エンジンにもAIは使われていました。検索する人の興味志向や地域に応じて検索結果は異なっていました。AIが入り口になるというのは、この延長にあることなのです。
この記事ではAIに自社の商品が選ばれるの大事なことを伝えようと思います。題して「楽天AIに選ばれる商品ページ作り3つの基本ルール」です。まだAIを意識して対応していない会社やネットショップはたくさんあります。2026年が明けたばかりの今のうちにAIに対応した商品ページ作りを意識しておけば、他者と差をつけられます。なおタイトルに「楽天AI」とは書いてありますが、AI対応の基本的な考え方は楽天に限定しません。
目次
- AIの大好物は「構造化データ」
- 楽天における構造化データの例
- どろくさい人間くささに価値がある
- まとめ
AIの大好物は「構造化データ」
世の中には整っていないデータが大量にあって、ファイル形式が異なるとかエクセルの書式がバラバラだとか、きっとあなたもそういうデータに直面して苦労したことがあると思います。こういう整っていないデータはコンピュータは扱うのが苦手です。いくらAIが進化しても苦手なのは変わりありません。だからAIに選ばれるには整ったデータが必要です。この整ったデータを「構造化データ」と言います。AIの大好物は「構造化データ」なのです。
楽天における構造化データの例
では、構造化データとは具体的に何を用意すればいいのかというと、楽天の場合は特に以下の箇所です。RMSの商品編集ページに「ジャンルID」と「商品仕様」というのがあります。ここをしっかり埋めるだけで、構造化データとなります。商品数が多いと大変だとは思いますが、この部分をできる限り正確に埋めましょう。
以下のような場面を想像してみてください。
楽天グループが開発したAI（LLM）を楽天一場で運用するのは絶対確実です。スマートフォンの楽天アプリに標準機能として搭載され、利用者は面倒な楽天の検索を自分でしないで、AIに進められるままに商品を選ぶ。こんな場面が日常となります。遠い未来の話ではなく、今日明日のことです。
楽天のAIが、構造化データに対応している商品ページと、そうでないページのどちらを選ぶかは言うに及びません。お客さんに選ばれる前に、AIに選ばれないといけないのです。AIに選ばれるのはスタート地点です。
どろくさい人間くささに価値がある
次にどろくさい人間くささについてお伝えします。これはどういう意味かという、楽天の商品ページにおいては以下の2点です。
- お店の人の想いの詰まった商品紹介文
- お客さんの愛情のある長文レビュー
「なんだよ、当たり前だろ」と思うでしょうが、その通りです。大事なことはAIの時代にあっても今までと変わらないのです。構造化データに対して人の思い入れのある文章は非構造化データです。非線形なのです。これが
お店の人の想いの詰まった商品紹介文
自社の商品に一番詳しいのは売っている人自身です。自社開発の商品などであればなおさらでしょう。思い入れも強いはずです。だからその想いを自分で文章にしましょう。自分の言葉で紹介することが大事です。思い入れのある文章はAIには絶対に書けません。
「ページデザイン」の「説明文」の近くに「文章をAIで生成」という機能がありますが、これを使ってもほぼ意味がないのは言うまでもありません。なぜなら誰でも簡単に使える機能で作った文章で差がつくはずがないからです。使うにしてもアイデア出しや補助的に使うなら分かりますが、商品説明文の全文を書かせるのは無意味です。
商品数が多い場合、すべての商品の説明文を思い入れたっぷりで書くのは難しいでしょうが、先ずは主力商品や売れ筋の商品などだけでもいいので着手すればいいでしょう。目玉商品で注目を集めれば、周辺のページもお客さんの目に付くようになります。スーパーのチラシと同じ理屈です。それから次第に別の商品の説明文にも手を加えていけばいいでしょう。
なお、カテゴリページの説明文も自分の言葉で書くほうがいいです。
お客さんの愛情のある長文レビュー
これはお店の人がコントロールするのは困難ですが、なるべく長文のレビューを集めましょう。想いの詰まった長文レビューを得るには、それだけ独自の愛される商品でないといけないでしょう。いっぽういくら星が5つでも、短文のレビューの集合体では差別化は難しいでしょう。以下のような意味のないレビューが楽天にもAmazonにもたくさんありますよね。
レビュー書く人も生成AIを使うでしょう。そういう時代こそ人の生の文章、言葉に意味があります。「どうやって思い入れのある長文レビューを集めればいいのか」と思うでしょうが、それはネットショップを運営している人が自分考えることです。人にしかできないことに集中するために、AI活用やEC業務自動化を進めるのです。
まとめ
AIの時代であっても、EC運用における商品ページづくりなどの基本的なことは何も変わりません。AIの活用が進む今こそどこで差別化をするかを常に考えておかないと、サバイバルできません。なので、先行者利益を得るためにも、構造化データなどできることは今のうちにやっておきましょう。
