小売・EC の業務自動化:商品ページ、食品表示、口コミの点検
複数のモールと自社サイトの商品ページの表示、食品の規格書との照合、商品ページに載せた口コミの出どころ。受注や在庫はツールに任せ、残る確認の作業を AI と人の判断で自動化します。
- お客様の PC やサーバーで動く
- Azure OpenAI、Amazon Bedrock、Google Vertex AI、社内のモデルから選べる
- 実行エンジンは、オープンソースの Dagu(GPL-3.0)

よくある課題
一元管理ツールで登録した商品が、各モールのページにどう表示されているかを、1 件ずつ開いて確かめている
比較価格や原産国の表示の誤り、広告と分からない口コミの掲載で、EC サイトにも措置命令が出ている
取引先から届く食品の規格書を読み、原材料やアレルゲンを手作業で商品ページに写している
この業界の活用例
問い合わせの分類と回答案の作成
問い合わせフォームに届いた内容を AI が分類し、よくある質問には回答案を作成します。回答は担当者が確認してから送信します。
競合商品の価格の定点観測
指定した競合商品のページを毎日確認し、価格や在庫の変化を記録します。大きな変動があれば担当者に知らせます。
モールと自社サイトの商品ページの点検
各モールと自社サイトの商品ページを開き、価格、比較価格、原産国、No.1 などの表示を、商品マスタや根拠の資料と照らします。食い違いのある商品は担当者が確かめ、直すかどうかを決めます。
食品の規格書と商品ページの照合
取引先から届いた食品の規格書を AI が読み取り、EC の商品ページの原材料、アレルゲン、原産地の表示と照らし合わせます。違いのある商品は、担当者が確かめてから商品管理画面を直します。
商品ページに載せた口コミの出どころの確認
自社サイトや各モールの商品ページに載せた口コミや SNS の投稿の引用を集め、依頼の台帳と照らします。依頼した投稿なのに広告と分からない引用を AI が示し、担当者が直し方を決めます。
受注と在庫はツールが担い、表示の確認が残る
経済産業省の調査では、2025 年の消費者向け EC の市場規模は 27.6 兆円で、前年から 5.5% 増えました。物販の EC 化率は 9.80% です。物販の分野別では、「食品、飲料、酒類」の 3 兆 3,332 億円が最も大きい分野です。
楽天市場、Amazon、Yahoo!ショッピング、自社サイトと売り場を増やすと、受注、在庫、商品の登録を売り場ごとの管理画面で行うことになります。この部分は、一元管理ツールが担います。ネクストエンジンは、注文を「受注API・受注メール・CSVデータ」で取り込み、全店舗の在庫を連動させ、商品ページの掲載と更新を各店舗に一括で反映します。アイルの CROSS MALL も、複数のネットショップの在庫の連動、商品の一括登録、受注の管理に対応しています。Amazon や Yahoo!ショッピングは、受注、在庫、商品などを扱う API を出店者向けに公開しています。
残るのは、各売り場に実際に何が表示されているかの確認、取引先の規格書から商品ページへの転記、商品ページに載せた口コミや投稿の出どころの確認です。どれも、内容を読んで判断する作業です。
| 業務 | 使う画面やシステム | 手作業が残るところ |
|---|---|---|
| 受注、在庫、出荷 | 一元管理ツール、各モールの API、倉庫や WMS | 多くは一元管理ツールで自動化できる |
| 商品の登録と更新 | 一元管理ツール、各モールの管理画面 | 登録は一括でできる。各売り場での見え方の確認が残る |
| 商品ページの表示の点検 | 楽天市場、Amazon、Yahoo!ショッピング、自社サイトの商品ページ | 価格、比較価格、原産国、No.1 などの表示を、商品マスタや根拠の資料と見比べる |
| 食品の表示 | 取引先の規格書(紙、PDF、Excel)、EC の商品管理画面 | 規格書の原材料やアレルゲンを商品ページに写し、規格書の改訂を追う |
| 口コミや投稿の引用 | 自社サイトや商品ページ、依頼の台帳 | 依頼した投稿かどうかを台帳と照らし、広告と分かるかを確かめる |
| 新商品の登録 | 本部の商品マスタ、取引先ごとの入力フォーム | 同じ商品の情報を、会社ごとのフォームに個別に入力する |
| 競合の価格 | 競合の商品ページ | 価格やキャンペーンの表示を開いて記録する |
商品ページの表示で、EC にも措置命令が出ている
消費者庁は 2025 年度に、景品表示法に基づく措置命令を 13 件、課徴金納付命令を 10 件(計 3 億 3,940 万円)出し、388 件の指導を行いました。インターネット上の広告の監視では、324 件の表示について改善を求める指導を行っています。
措置命令には、EC サイトの表示も含まれます。
- ツルハグループマーチャンダイジングは、自社の EC サイトで 79 商品に「通常価格」を併記していました。その価格は、「最近相当期間にわたって販売された実績のないもの」でした(2025 年 11 月 28 日)
- アイリスプラザとダイユーエイトは、Qoo10 の店舗で、原産国が日本ではない 101 商品と 113 商品の原産国を「国内」と表示していました(2025 年 11 月 5 日)
どちらも、数十から 100 を超える商品の表示がまとめて対象になりました。一元管理ツールに正しい値を登録していても、売り場ごとに実際に表示されたページは別に確かめる必要があります。
ステマ規制は、依頼した投稿を載せる側に及ぶ
2023 年 10 月 1 日から、ステルスマーケティングは景品表示法の規制の対象です。消費者庁は、「広告であるにもかかわらず、広告であることを隠すこと」をステルスマーケティングと説明しています。規制の対象は「商品・サービスを供給する事業者(広告主)」で、依頼を受けたインフルエンサー等は対象ではありません。
2025 年度は、ステルスマーケティング告示に関わる確約計画の認定が 4 件、指導が 7 件ありました。確約計画は、違反の疑いがある事業者が自ら是正の計画を出し、消費者庁が認定する手続で、2024 年 10 月 1 日に始まりました。認定の中には、冷凍宅配食の体験談に関するものがあります。
2026 年 10 月 20 日には、giobai に措置命令が出ました。同社は、商品の無償提供と対価の提供を条件に Instagram への投稿を依頼し、その一部を利用者の声として自社サイトに載せていました。消費者庁は、「当該第三者に対して依頼した投稿であることを明らかにしておらず」と指摘しています。
商品ページに口コミや投稿を載せるときは、依頼したものかどうかを台帳と照らし、広告と分かる表記があるかを確かめる必要があります。
食品は、規格書と商品ページを照らし合わせる
食品表示基準は容器包装への表示を定めたもので、EC サイトの掲載には「食品表示基準が適用されません」。それでも、EC サイトでは容器包装を見られないため、消費者はサイトの情報を頼りに選びます。消費者庁のガイドブックは、食品表示基準の表示事項をできるだけ EC サイトにも載せることを勧めています。
その情報は、取引先の規格書から集めます。ガイドブックの別冊によると、入手の方法は、紙や PDF、表計算ソフトの書式、データ連携の 3 つです。紙や PDF は「目視でデータを確認し、手打ち入力が必要となる方法」で、表計算ソフトで受け取っても、「結局データで入手した情報を手入力で打ち込んでいくケースもあります」。消費者庁は、ヒューマンエラーが起きにくいデータ連携を勧めています。データ連携で受け取れるなら、そちらが先です。
掲載した後も、規格書の改訂を追う必要があります。別冊は、「期間を決めて定期的に更新内容をチェックをすることをお勧めします」としています。2026 年 4 月 1 日には、カシューナッツが、表示を義務付ける特定原材料に加わりました。2 年間の経過措置があり、消費者庁は食品関連事業者に「原材料・製造方法の再確認」などを求めるよう、都道府県などに周知を依頼しています。
商品の情報の受け渡しにも、手作業が多く残っています。経済産業省は、メーカー、卸、小売が商品の情報を各社専用のフォームに個別に入力している状態を「手作業によるバケツリレー」と呼び、2024 年 11 月に、共通の商品マスタを検討する場を設けました。
自動化する前に確かめること
- 一元管理ツールで足りるか:受注、在庫、商品の登録と更新は、一元管理ツールやモールの API で自動化できます。それで足りる作業は、そちらを使います
- モールや SNS の規約:各モールの利用規約やガイドラインで、商品ページや管理画面の自動での確認が認められているかを確かめます。SNS の投稿を確かめる場合も同じです
- 何を正しい値とするか:価格、原産国、原材料、アレルゲンを、商品マスタ、規格書、販売の記録のどれと照らすかを決めます
- 表示の根拠がどこにあるか:比較価格の販売実績、No.1 の調査、依頼した投稿の台帳など、指摘を確かめるときに見る資料を揃えます
- 誰が判断するか:表示が景品表示法に照らして問題かどうか、アレルゲンの表示をどう直すかは担当者が判断します。AI が示すのは、食い違いと確認が要る箇所までです
- ログインの方法:管理画面ごとに、ワンタイムパスワードなどのログインの手順を確かめます
Kitewell でできること
Descarty の Kitewell は、API・ファイル・データベース・画面でシステムをつなぎ、業務を自動化するミドルウェアです。
- 各売り場のページを読む:AI が画面を読み、各モールや自社サイトの商品ページ、管理画面から表示を取り出します。一度うまくいった操作は覚えて、次からは同じ手順でくり返します
- 画面が変わっても止まりにくい:覚えた操作がモールの画面に合わなくなったときは、AI が画面を読み直して操作し、覚え直します。それでも進めないときは止まり、AI が原因を調べて直し方を示します。エディターで直して、保存して続行できます
- 規格書を読んで照らし合わせる:AI への質問や判断を、ワークフローのステップにできます。PDF や画像の規格書から原材料やアレルゲンを読み取り、商品ページとの違いを示します。ステップごとに AI モデルを選べます
- メールで届いた規格書から始める:Gmail、Microsoft 365、IMAP のメールを決まった間隔で確かめ、添付ファイルを保存します
- Excel の一覧から実行:商品の一覧を一括処理シートに登録すると、1 行ずつ実行し、結果を各行に書き込みます。毎週月曜の 8 時など、スケジュールでも始められます
- 人の確認を挟む:表示を直す前など、どのステップにも承認を置けます。承認の依頼は Slack、Microsoft Teams、メールに届き、差し戻せば選んだステップからやり直します
- ログインの手間に対応:保存したブラウザーのログインを、次の実行でも使います。ワンタイムパスワードを求められたら、実行を止めて担当者の入力を待ちます。パスワードは名前で参照し、値を AI に見せずに入力します
- 確認の記録が残る:実行ごとに、ログ、確認したページのスクリーンショット、承認の判断が残ります
商品の登録から、各モールでの商品ページの表示の点検、修正までなど、1 つの業務から始められます。デモで動きを確かめ、接続検証(無償)で貴社のシステムにつながるかを、PoC(1 か月)で事前に決めた成功基準に照らした効果を確かめてから、ライセンスを契約して本番に進みます。詳しくは導入の流れをご覧ください。
出典
- 経済産業省:令和7年度電子商取引に関する市場調査の結果を取りまとめました(2026 年 10 月 21 日)
- NE 株式会社:受注管理、商品登録
- 株式会社アイル:クロスモール機能一覧 - 複数ネットショップ一元管理ソフト「CROSS MALL(クロスモール)」
- Amazon:What is the Selling Partner API?
- LINE ヤフー:ショッピング - Yahoo!デベロッパーネットワーク
- 消費者庁:令和7年度における景品表示法等の運用状況及び表示等の適正化への取組(2026 年 5 月 28 日)
- 消費者庁:令和5年10月1日からステルスマーケティングは景品表示法違反となります。
- 消費者庁:株式会社giobaiに対する景品表示法に基づく措置命令について(2026 年 10 月 20 日)
- 消費者庁:インターネット販売における食品表示の情報提供に関するガイドブック、インターネット販売における食品表示の情報提供に関するガイドブック(別冊)食品表示情報の入手方法と管理方法(2022 年 6 月)
- 消費者庁:アレルゲンを含む食品に関する表示について(2026 年 4 月 1 日)
- 経済産業省:共通の商品マスタでサプライチェーンを効率化します(2025 年 3 月 14 日)
よくある質問
- 一元管理ツールを使っていても、自動化する作業は残りますか。
- 残ります。受注、在庫、商品の登録と更新は、一元管理ツールとモールの API が担います。残るのは、各売り場に実際に表示されたページの確認、規格書の読み取りと照合、口コミの出どころの確認など、内容を読んで判断する作業です。Kitewell は、そこを担当者の確認と組み合わせて自動化します。
- モールの商品ページを、ツールで開いて確認してよいのですか。
- 各モールの利用規約やガイドラインによります。PoC で規約を確かめ、認められている範囲だけを自動化します。出店者の管理画面で確かめられる項目は、管理画面から確かめる方法も検討します。
- AI が、表示が景品表示法に違反するかを判断するのですか。
- しません。AI が示すのは、商品マスタや規格書と食い違う表示、根拠の確認が要る表現、広告と分からない引用までです。景品表示法に照らした判断と表示の直し方は、担当者が決めます。
業種を問わず使える活用例
請求書の読み取りと会計システムへの入力
取引先から届いた請求書の内容を AI が読み取り、発注データと照合したうえで会計システムに登録します。金額に差異がある請求書は承認を待ちます。
請求書の作成とメールでの送付
請求一覧の Excel から取引先ごとの請求書をひな形に記入して作り、担当者の承認後にメールで送ります。前月と大きく違う金額は、送る前に AI が指摘します。
見込み客リストの企業調査
数百社の企業リスト(Excel)の各社について、Web サイトから事業内容や拠点、規模を集め、営業の優先度とともにリストの各行に書き込みます。
勤怠の打刻漏れチェック
勤怠システムから前日の打刻状況を取得し、打刻漏れや申請漏れのある社員を担当者の承認後に Teams で知らせます。
メールで届く請求書の取り込みと仕訳候補の作成
請求書が添付された未読メールを見つけ、添付を保存して金額を AI が読み取り、仕訳候補の一覧に記録します。読み取りの確からしさが低いものは経理担当者が確認してから確定します。
SaaS アカウントの棚卸し
SaaS の棚卸しは、各サービスの利用者を在籍者と突き合わせ、不要なアカウントを止める作業です。管理画面から利用者一覧を集めて在籍者リストと照合し、退職者や使われていないアカウントの無効化は承認を経てから実行します。
申請の承認と同時に始まる取引先の新規登録
kintone で取引先の申請が承認されると、Webhook で処理が始まります。登録番号を国税庁の公表サイトで照会し、AI が申請と突き合わせ、一致すれば販売管理システムへ登録します。
各種 SaaS からの KPI 収集と週次レポート
広告、販売、問い合わせなど複数の SaaS から数値を集め、前週との比較と変化の要因候補をまとめた週次レポートを作成します。
仕入先のインボイス登録番号の定期確認
取引先マスタの登録番号を、国税庁の公表サイトの Web-API で毎月まとめて照会し、取消や失効、名称の違いがある取引先を一覧にします。該当する取引先には経理担当者が確認します。
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導入支援で確かめること
- API・ファイル・データベース・画面のうち、どの方式で対象のシステムとつながるか
- API のないシステムを、人と同じように画面で操作して処理できるか
- 画面が変わったときに、AI が手順を覚え直して処理を続けるか
- エラーが起きたときの扱い(止める、知らせる、やり直す)が、決めたとおりに動くか
- 貴社の環境と、貴社が選ぶ AI モデルで動くか
- 処理時間と AI の利用料が、運用に見合うか
導入支援の進め方
- 1 週目要件と成功基準
- 2〜3 週目構築
- 4 週目本番と同じ画面で検証
- 最終日報告
導入支援(1 か月)
- 期間
- 1 か月
- 費用
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- ライセンス契約に進む場合
- 導入支援の費用を、初年度の契約金額に充当します
- 導入支援を頼まない場合
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