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工程の待ちをなくす
人のチームは稼働時間に上限があり、担当から担当へ渡すたびに待ちが生まれます。AIエージェントは並列で動き、夜間や休日も設定された工程を進められるため、次の作業を勤務時間まで止めておく必要がありません。
SERVICE 01 — SHOPIFY EC AI GROWTH
Shopifyストアの売上改善を
AIが分析・改善提案・改修
- ECコンサルタント
- SEO/GEOコンサルタント
- エンジニア
- 計測エンジニア
- デザイナー
- ライター
- ディレクター
- ECマーチャンダイザー
- CRM担当
- データアナリスト
- Shopify Catalog・商品フィード
- AIに商品データを届ける経路を整える
- 構造化データ・クローラー設定
- AIが読める土台をつくる
- CVR・客単価
- 来た訪問を購入に変える
- リピート率・LTV
- 買われたあと、また買われる設計
本サービスの目的は、Shopifyストアの売上を上げることです。売上をアクセス×CVR×客単価×リピート率に分解し、ボトルネックを特定して改善します。AI検索のGEO・AIOは、アクセスの入口を増やす手段の一つです。
商品データの整備、ヒートマップによるCVR改善、客単価・リピート施策、運用自動化とデータ分析までをひとつの契約で担当します。買い物の入口が検索結果からAIの回答へ移りつつある変化にも対応します。採用せずに、10職種分の専属チームを持てることが、このサービスの核です。
汎用のAIをそのまま使うのではなく、セルフプラスがこれまで積み上げたAIO・GEO・SEO・EC運用の知見を学習させ、人が設計・更新する評価基準に沿って動くAIエージェントが各職種の実務と審査を分担します。人の稼働時間に縛られないため、夜間や休日も設定された工程を進められます。
For You
Shopifyストアの売上成長に、10人分の専門社員を迎えませんか。
- ECコンサルタント売上4変数の分解と優先順位付け
- SEO/GEOコンサルタント検索意図の分析とAI検索での露出設計
- エンジニア技術SEO・構造化データ・テーマ改修
- 計測エンジニアGTM・GA4・Clarity・Search Consoleの設計と運用
- デザイナー商品ページ・LP・バナーのページ設計
- ライター記事・商品説明文・メール文面の執筆と出典検証
- ディレクター進行管理と多段審査による品質管理
- ECマーチャンダイザー商品データ設計、品揃えと売り方の整理
- CRM担当顧客セグメントと定期購入・再購入の設計
- データアナリスト流入・露出の集計と変数ごとの効果検証
Shopifyストアの売上に、伸びしろを感じている企業へ。
本来なら複数の専門職が必要になる仕事を、採用せずに、ひとつの契約で動かせる体制にまとめます。
10人を実際に雇用するのではなく、10職種分の役割をAIエージェントが分担し、夜間や休日も設定された工程を進めます。
- ChatGPTやAI Overviewで商品を尋ねても、自社の商品が挙がらない
- 検索流入が落ちてきたが、代わりに何を伸ばせばよいか分からない
- Shopify Catalogなど、AI向けの配信の仕組みに乗れているか把握できていない
- 商品ページが古いまま。AIが読み取れる形の商品データになっていない
- アクセスは増えたが、売上の伸びがそれに追いついていない
- 施策ごとに会社が分かれ、数字の責任を持つ相手がいない
AIに商品を見つけてもらう。ページを見て買ってもらう。もう一度買ってもらう。この3つは別々の施策ではなく、ひとつながりの流れです。どこかが切れていると、他をどれだけ改善しても売上は増えません。
Why AI Agents
10人を採用するのではなく、ひとつのAIエージェントに任せる。
Shopifyストアの売上を上げるには、ECに特化した実務部隊が必要です。
専門職を一人ずつ採用するのではなく、必要な専門性をチームとして利用できるようにします。
ここでいうAIエージェントは、汎用のAIをそのまま使うものではありません。
セルフプラスがこれまで積み上げたAIO・GEO・SEO・EC運用の知見を学習させ、人が設計・更新する評価基準に沿って実行と審査を担うAIエージェントです。
反復回数を増やす
リサーチ・制作・実装・集計・審査を継続的に回し、検証から次の打ち手までの間隔を縮めます。反復回数が増えることで、当たりを見つけ、直すまでが速くなります。
専門性をひとつに統合する
職種ごとに仕事を分断せず、人が設計・更新する評価基準に沿って専門性を連携させます。AIだから安い、ではなく、並列で動き、継続的に回り、複数の専門性をひとつの目的へ統合できることが価値です。
| 観点 | 10職種を採用する場合 | 本サービス |
|---|---|---|
| 契約・手続き | 職種ごとに10人を採用し、それぞれと雇用契約を結ぶ | ひとつの契約 |
| 立ち上げまで | 募集・選考・入社・教育に時間がかかる | 契約と同時に、Shopifyストア専属のチームを組成 |
| 職種間の連携 | 引き継ぎと認識合わせが都度発生する | 同じ評価基準で動くため、判断の基準が変わらない |
| 稼働できる時間 | 勤務時間内。休みや退職の影響を受ける | 人の稼働時間に縛られず、夜間・休日も工程が進む |
| 品質のばらつき | 担当者の経験によって差が出る | 人が設計・更新する評価基準に沿って審査する |
| 増減の調整 | 採用と退職の手続きが必要 | 契約の範囲内で、注力する職種の比重を変えられる |
実際に社員を雇用するサービスではありません。
10職種分の役割を、セルフプラスがこれまで積み上げたAIO・GEO・SEO・EC運用の知見を学習させたAIエージェントが担います。
One Team
あなたのECストアに、10職種分の専属チームを。
10職種分の役割を、ひとつの契約で。契約と同時に、貴社のストア専属のチームを組成します。
AIに商品を出す整備から売上の4変数まで手を入れるには、本来これだけの専門職が必要です。
ECコンサルタント・SEO/GEOコンサルタント・エンジニア・計測エンジニア・デザイナー・ライター・ディレクター・ECマーチャンダイザー・CRM担当・データアナリストの10職種分の役割を、人が設計・更新する評価基準に沿ってAIエージェントが実行・審査する体制でカバーします。
各職種のAIエージェントは人の勤務時間に合わせて止まる必要がなく、夜間や休日も設定されたリサーチ・制作・実装・集計・審査の工程を進めます。
STEP 1AIコアが見るもの
ストアのデータ
- アクセス・行動流入、閲覧、離脱、ヒートマップ
- 商品・受注商品データ、在庫、購入、リピート
外部の指標
- 検索とAI検索検索順位、AI回答での露出、引用元
- 市場と競合競合の扱われ方、価格帯、品揃え
STEP 2セルフプラスの知見を学習したAIコアが判断
分析 → 優先順位づけ → 実行 → 再計測
STEP 3AIエージェントが実行すること
- 戦略・優先順位ECコンサルタント／SEO・GEOコンサルタント
売上4変数の分解、伸ばす変数の特定 - サイト改修・計測エンジニア／計測エンジニア
技術SEO、構造化データ、GTM・GA4・Clarityの設計 - 制作デザイナー／ライター
商品ページ・LP・バナー、記事と商品説明文 - EC運用ECマーチャンダイザー／CRM担当
品揃えと売り方、定期購入・再購入の設計 - 計測・レポートディレクター／データアナリスト
多段審査による品質管理、効果検証と月次レポート
| 職種 | この契約で担う役割 |
|---|---|
| ECコンサルタント | 売上4変数の分解、伸ばす変数の特定、優先順位付け、月次の改善提案 |
| SEO/GEOコンサルタント | キーワード設計、検索意図の分析、AI検索での露出設計、競合の引用状況調査 |
| エンジニア | 技術SEO、構造化データ実装、テーマ改修、自動化の構築 |
| 計測エンジニア | GTM設定、GA4のイベント設計、Microsoft Clarity導入、Search Console・Bing Webmaster Toolsの運用 |
| デザイナー | 商品ページ・LP・バナーのビジュアルとページ設計 |
| ライター | 記事制作・投稿、商品説明文、メール・LINEの文面、出典検証 |
| ディレクター | 進行管理、多段審査による品質管理、人が設計した評価基準の運用 |
| ECマーチャンダイザー | 商品データ設計、品揃えと売り方の整理、セット・同梱・価格の設計 |
| CRM担当 | 顧客セグメント設計、メール・LINEのシナリオ、定期購入・再購入の設計 |
| データアナリスト | 流入と露出の集計、ヒートマップの分析、変数ごとの効果検証、週次・月次レポート |
職種ごとに外注や採用を重ねるのではなく、ひとつの体制にまとめることで、変数をまたいだ判断が速く進みます。その体制を担うAIエージェントは、夜間や休日も設定された工程を進めます。
Difference
「サイト運用」と「EC事業の成長」は、別のものです。
当社には、AIエージェントの編集部でサイトを伸ばすAIエージェント活用 サイトグロース一括支援があります。
あちらが扱うのは「サイト」。本サービスが扱うのは「商品」と「売上」です。どこが増えるのかを、正確にお伝えします。
| 観点 | AIエージェント一括支援 | ShopifyサイトAIグロース支援 |
|---|---|---|
| 見る対象 | サイト（集客と発信） | EC事業の売上そのもの |
| AI検索での露出 | 記事・サイト単位の引用が中心 | 商品単位の露出まで。Shopify Catalog、商品フィード、構造化データの整備を含む |
| 中心となる指標 | 検索・AI検索からの流入、引用、記事本数 | AI経由の流入と露出に加え、売上を構成するアクセス・CVR・客単価・リピート率 |
| 共通して含む範囲 | 戦略設計、サイト改修、SEO・GEO・AIO・LLMO対策、記事制作・投稿、計測 | 左記をすべて含みます |
| 商品データ・商品ページ | 含みません | 構造化データ、商品説明文、フィードの改善を担当 |
| 客単価・LTV・リピート | 含みません | 中核領域。CRM設計、メール・LINE、定期購入まで |
| EC特有のオペレーション | 含みません | 商品登録・在庫・価格更新・受注まわりの自動化を担当 |
| 担う職種の役割 | 5職種（コンサルタント・エンジニア・デザイナー・ライター・ディレクター） | 10職種（ECコンサルタント・SEO/GEOコンサルタント・エンジニア・計測エンジニア・デザイナー・ライター・ディレクター・ECマーチャンダイザー・CRM担当・データアナリスト） |
| 向いている企業 | サイトの発信を止めずに伸ばしたい企業 | AI検索から商品を見つけてもらい、売上と利益を伸ばしたいEC事業者 |
決定的な差は、商品単位でAIに出すことと、LTV・リピートとEC特有の業務まで担当範囲に含むことです。
Growth Model
売上＝アクセス×CVR×客単価×リピート率。
売上は掛け算で決まります。どれかひとつがゼロに近ければ、他をいくら磨いても結果は動きません。
枠組み自体は昔から変わっていませんが、変わったのは1つ目の中身です。
アクセスの入口が、検索結果の青いリンクからAIの回答へ移りつつあります。
本サービスは、その前提で4つの変数すべてと、それを支える運用の土台に手を入れます。
- 1
アクセス
AI検索と自然検索。いまは、AIの回答に出るかどうかが入口の大きさを決めます。
- 2
CVR
ヒートマップで離脱している位置を特定し、LP・商品ページ・カート導線とUI/UXを改修。
- 3
客単価
セット販売・レコメンド・同梱提案など、1回あたりの購入額を上げる設計。
- 4
リピート率
CRM設計、メール・LINE、定期購入。利益に最も効く変数。
- 5
運用の土台
商品データ・在庫・受注の自動化と、判断に使えるデータ分析。
ボトルネックはストアごとに違います。まずどの変数が売上を止めているかを特定してから、打ち手を決めます。
About
アクセス・CVR・客単価・リピート率。売上を4つに分けて改善します。
- ShopifyサイトAIグロース支援とは
- Shopifyストアの売上を伸ばすことを主目的にした上位サービスです。売上をアクセス・CVR・客単価・リピート率に分解し、商品データ・集客・CVR・客単価とLTV・業務自動化・データ分析の6領域を担当します。AI検索のGEO・AIOでは、商品データと配信経路、構造化データ、クローラー設定を整えてAIに見つけられる状態をつくり、アクセスの入口を増やします。セルフプラスが積み上げた知見を人が評価基準として設計・更新し、その基準に沿った実行と審査をAIエージェントが担います。
担当範囲の線引きは「サイトのどこまで触るか」ではなく、「売上のどの変数を、どう動かすか」です。AIに選ばれてから売上になるまでの全区間を扱います。
Shopifyの構築そのものはShopify構築、日々の更新・保守を中心とした運用はShopify運用代行で扱っています。
AI検索・AIエージェント時代のShopify対応の考え方はShopifyのAIコマース対応支援、AI検索から売上をつくる手順はECサイトのGEO対策 実践ガイドで解説しています。
Scope
6つの提供内容と、効く変数。
提供内容は、売上の分解式に対応しています。全体を貫く軸は「AIに商品を見つけてもらい、そこから売上をつくる」こと。
それぞれが、どの変数を動かすための打ち手かまで含めて公開します。
| 主担当の職種・役割 | 効く変数 | 主な内容 |
|---|---|---|
| ECマーチャンダイザー・エンジニア | アクセス・CVR | 1. AI検索での商品露出・商品データの整備：Shopify Catalogや各AIチャネルへの配信要件の監査、商品情報の構造化データ整備、robots.txtとクローラー設定の確認、商品説明文の生成と改善、商品属性・画像の整理、ショッピング広告や比較サービス向けの商品フィード最適化。本サービスの起点です。 |
| コンサルタント・ライター | アクセス | 2. 集客（SEO・GEO・AIO・LLMO）：クロール可能性・内部リンク・表示速度といった技術基盤の整備に加え、記事制作・投稿を継続します。生成AI型検索で候補・根拠として扱われるよう、一次情報とエンティティを設計します。 |
| デザイナー・エンジニア・データアナリスト | CVR | 3. CVR改善（ヒートマップ分析を含む）：ヒートマップの計測を導入し、スクロール到達率・クリック・rage click・dead click・離脱の集中箇所から課題を特定します。そのうえでLP・商品ページ・カート・チェックアウトまでの導線とUI/UXの改修を実装し、本番反映まで行います。同時に多くを変えず、比較できる単位で1つずつ検証する進め方をとります（十分な訪問数がある箇所ではA/Bでの比較も設計します）。 |
| CRM担当・ECマーチャンダイザー | 客単価・リピート率 | 4. 客単価・LTV：CRM設計、メール・LINEのシナリオ、同梱・セット・レコメンドの設計、定期購入の設計と継続率の改善。新規獲得だけに依存しない収益構造をつくる、本サービスの中核です。 |
| エンジニア | 運用の土台 | 5. 業務自動化：Shopify Flowを中心に、商品登録・在庫連携・価格更新・受注まわりの定型作業を自動化します。改善に使える時間を、運用の中につくり出すことが目的です。 |
| データアナリスト・ディレクター | すべての変数 | 6. データ分析・レポート：AI経由の流入と露出、非指名検索、売上の4変数をまとめて集計し、週次で数値と打ち手、月次で意思決定に使える形にして共有します。次に何をやめ、何を続けるかまで書きます。 |
記事の本数は固定していません。サイトの現状を診断したうえで、本数を増やすべきか、既存記事の改善を優先すべきかを判断し、毎月の配分を決めます。
AI Visibility
商品をAIに表示させるために、やること。
AIの回答に商品が出るかどうかは、祈って決まるものではありません。
各社が商品データを受け取る経路を用意しており、そこに乗れているか、要件を満たしているかで決まります。
当社が監査・整備するのは次の5つです。地域や提供段階の制約があるものは、そのまま正直に記載します。
| 経路 | 何が起きるか | 提供状況（2026年7月29日 各社公式ドキュメント確認） | 当社が行うこと |
|---|---|---|---|
| Shopify Catalog | Shopifyが商品データを構造化し、AI側が検索・理解できる形で配信する仕組み。Shopify社は、ChatGPT・Copilot・Shopアプリなどへ「追加のアプリも手動のフィードも不要で」連携されると説明しています。 | 2026年6月17日の「Spring '26 Edition」で発表。要件を満たすストアの対象商品は既定で含まれます。 | 要件（Starterプラン以上、パスワード保護なし、商品にタイトルと画像1点以上、無料商品でないこと（価格が設定されていること）、オンラインストア等のチャネルへの公開、識別可能な商品URL、検索エンジンから隠していないこと）を1商品ずつ監査し、外れている商品を洗い出して直します。 |
| Agentic Storefronts（ChatGPT） | ChatGPT内で商品が見つかり、購入はストア側のチェックアウト（ChatGPTのアプリ内ブラウザ、またはWeb版では新しいタブ）で完了する導線です。 | 対象マーチャントには既定で有効。公式ヘルプが挙げる要件には、Shopify Catalogの対象商品であること、補足利用規約への同意、利用規約・プライバシーポリシー・返品返金ポリシーの記入、そして米国の顧客に販売していること（ストアの所在地は米国外でも可）が含まれます。 | 要件の充足状況を確認し、不足している項目を整えます。日本国内向けのみのストアが今後どう扱われるかは公式に示されていないため、当社では断定しません。 |
| Google Merchant Center | 商品フィードの品質が、AI OverviewsやAI Modeなどでの商品回答の土台になります。 | Merchant Centerの「AI performance insights」（AI Mode・AI Overviewsでの表示状況を見るレポート）は、公式ヘルプ上「米国の限られたMerchant Centerアカウントでのパイロット」段階で、今後オーストラリア・カナダ・インド・ニュージーランドへ拡大予定と案内されています。日本は明示されていません。 | フィードの不承認・欠損属性の解消と、商品属性の記述改善。レポートが利用可能になった際にすぐ見られるよう、アカウント側の準備を整えます。 |
| Perplexity Merchant Program | Perplexityの買い物機能へ商品情報を提出する仕組みです。 | 2024年11月に開始が告知されています。 | 提出の可否と、提出する商品情報の整備状況を確認します。 |
| 構造化データとクローラー設定 | AIのクローラーが読めなければ、上の4つをどれだけ整えても届きません。すべての土台です。 | 常時必要。プラットフォームの提供地域に左右されません。 | Product・Offer・AggregateRating・FAQPage・Organizationの実装と検証。あわせてrobots.txtを監査し、OAI-SearchBot・PerplexityBot・BingbotなどをCDNやWAFで一括ブロックしていないかを確認します。気づかないまま塞いでいる事故が少なくありません。 |
まず必要なのは、自社がどの経路に乗れていて、どこで外れているかを知ることです。
出典（すべて2026年7月29日に確認）：Shopify「Selling everything, everywhere, all at once: The Spring '26 Edition」（2026年6月17日）／Shopifyヘルプセンター「Requirements for being included in Shopify Catalog」「Selling on ChatGPT」／Google Merchant Centerヘルプ「About AI performance insights」／Perplexity「Shop like a Pro」。各社の仕様・提供地域・提供段階は変更される可能性があるため、着手前に最新の状況を確認したうえで設計します。
Metrics
この5つの数字を見ながら、翌月の打ち手を決めます。
「AI対策をやっています」だけでは、続けるかどうかの判断ができません。
本サービスは次の指標を定点観測し、改善のサイクルを回します。
順位や引用そのものをお約束することはできませんが、いま何が起きているかを可視化し、打ち手を選べる状態にすることはできます。
| 中心指標 | 何を見るか | この指標で判断すること |
|---|---|---|
| AI検索経由の流入 | GA4のチャネルグループ「AI Assistant」と、リファラ別（ChatGPT、Perplexity、Copilot、Geminiなど）の訪問数・売上 | AI経由の流入がどれだけあり、どのAIから来ているか。伸びているのか止まっているのか |
| AI回答での露出・引用 | 想定される購買時の質問を定点で投げ、自社および自社商品が候補や根拠として挙がるかを継続記録 | 出る／出ないの推移と、競合と並んだときの扱われ方 |
| 非指名検索の表示・クリック | Search Consoleで、社名・ブランド名を含まない検索クエリの表示回数とクリック | 指名検索に依存しない集客ができているか。新規の入口が増えているか |
| 商品データの健全性 | Shopify Catalogの対象状況、Merchant Centerの不承認・欠損属性、Product/Offerの構造化データ検証エラー | AIに読ませる前提そのものが壊れていないか |
| その先の売上指標 | CVR・客単価・リピート率を、AI経由と他チャネルで分けて比較 | 流入の質。露出が売上に変換できているか |
見るのは「AIに出たかどうか」で終わりません。その先の売上まで、同じレポートで追います。
Heatmap
どこで離脱しているかを、数値で特定する。
「なんとなく読みにくい」「たぶんここが原因」では、直す場所を決められません。
ヒートマップ計測を入れると、ページのどこまで読まれ、どこが押され、どこで離脱しているかが数値で見えます。
Google Tag Managerでは計測タグの設置・管理、Google Analytics 4では流入・行動・離脱、Google Search Consoleでは検索での表示回数・クリック・掲載順位、Microsoft Clarityではヒートマップ、スクロール到達率、rage click、dead click、Bing Webmaster ToolsではBingでのインデックス状況を見ます。
計測環境の構築・タグ設置まで当社が対応します。
計測 → 分析 → AIエージェントがサイトを直接改修 → 再計測のサイクルで改善を続けます。
| 見る指標 | 何が分かるか | 打ち手の例 |
|---|---|---|
| スクロール到達率 | ページのどこまで読まれているか。どの位置で読むのをやめられているか | ほとんど読まれていない位置にある要素を上へ移す。読まれずに飛ばされている区間を短くする |
| クリックされている要素 | 実際に押されている箇所と、置いてあるのに押されていない箇所 | 押されていないCTAやリンクの位置・文言・見た目を変え、変更前後で比較する |
| rage click（連打） | 同じ場所を短時間に連打している箇所。反応が遅い、または期待どおり動いていない苛立ちのサイン | 該当要素の挙動と表示速度を直す。スマートフォンでの当たり判定の狭さも確認する |
| dead click（無反応クリック） | クリックしても何も起きない場所への操作。押せそうに見えて押せない、誤解を招くUI | 押せる要素に見えない装飾を改める。逆に、押されている以上は実際にリンクや開閉として機能させる |
| 離脱が集中している箇所 | ページ内のどの位置で離脱が起きているか。カートやフォームでは、どの項目で止まっているか | 直前にある要素（送料や納期の表記、入力項目、価格の見せ方）を見直し、1つずつ検証する |
当社が他社の支援と違うのは、ここから先です。多くの支援は、分析レポートを提出した時点で完了になります。
本サービスは、発見した課題のページ改修を当社が実装し、本番反映まで行います。「見て終わり」にはしません。
計測する
ヒートマップ計測ツールをGTM経由で導入・設定します。無料で始められるツールがあるため、まず対象ページを絞って計測を開始し、既存の計測環境（GA4など）と見る単位を揃えます。
数値で課題を特定する
スクロール到達率、クリック、rage click、dead click、離脱の集中箇所を突き合わせ、どのページのどの位置で失われているかを絞り込みます。感覚ではなく、位置と数値で指し示します。
仮説を立てる
「なぜそこで止まるのか」を、要素の並び・文言・表示速度・スマートフォンでの見え方といった原因の候補に分けて整理し、検証できる形の仮説にします。
改修を実装する
商品ページ・LP・カート導線のテーマ改修を当社が実装し、本番へ反映します。レポートで指摘して終わりにせず、直すところまでを担当範囲に含みます。
反映後の数値で確認する
同じ指標を再計測し、狙った位置の数値が動いたかを確認します。動かなければ元に戻すか、別の仮説に切り替えます。この往復を継続します。
使用するツールは、既存の計測環境やストアの規模に合わせて選定します。ツールの料金体系は各社の都合で変わるため、本ページには記載していません。着手前に、無料で利用できる範囲と有料になる条件を確認したうえでご提案します。有料ツールを利用する場合、その利用料は実費のお客様負担です。
Proof
まず、自社サイトで毎日回しています。
この体制は、提案のために設計したものではありません。
セルフプラス自身が自社サイトでAIエージェントによる運用を毎日実践し、検索順位に加えて、AIの回答に自社が挙がるかを定点で記録しています。
robots.txtでOAI-SearchBot・PerplexityBot・Google-Extendedを明示的に許可するといった、AIに読ませる側の設定も自社サイトで実施済みです。
毎日、AIエージェントが運用する
複数のAIエージェントが、人の知見と判断基準を組み込んだ運用設計に沿ってリサーチ・制作・実装・集計・審査を分担します。人間の専門家は評価基準を設計・更新し、特別な体制を新たに組むわけではありません。
毎日、AI回答での露出を記録する
想定される質問を定点で投げ、ChatGPT・Gemini・Perplexityなどの回答に自社が候補や根拠として挙がるかを記録します。順位と合わせ、感覚ではなく数字で状況を把握します。
記録を、翌日の打ち手に反映する
分かったことを次の記事・改修・商品情報の整備に還元します。この反復そのものを、お客様のストアに提供します。
同じ体制で制作・公開しているコンテンツは、実物としてご確認いただけます。
記録している数値は、無料診断やご相談の場で画面を見ながらご説明します。
Process
ご支援の進め方
AI露出と売上の監査
Shopify Catalogの対象状況、商品フィード、構造化データ、robots.txtを監査し、AIに読ませる前提が壊れていないかを確認します。あわせて売上を4変数に分解し、どこが伸びを止めているかを特定します。
土台の整備
商品データと構造化データ、技術SEO、計測環境を整えます。同時に、商品登録・在庫・受注などの定型作業の自動化に着手します。
変数ごとの実行
集客・CVR・客単価・LTVの各変数に打ち手を走らせます。検証できる単位で進め、効いたものだけを残していきます。
計測と継続改善
AI経由の流入と露出、非指名検索、売上の4変数を週次で共有し、月次で意思決定に使える形にまとめて優先順位を組み替えます。
正直にお伝えします
売上・検索順位・AIでの露出を確約することは、仕組み上どの会社にもできません。各AIプラットフォームの仕様や提供地域は短期間で変わり、米国限定やパイロット段階の機能もあります。日本のストアで同じことができるとは限らず、当社は「日本でも提供開始予定」といった未確認の見通しをお伝えしません。また、成果の出方には順番があります。業務自動化と商品データの整備は比較的早く効果が見えますが、集客とリピートは積み上げの期間が必要です。短期で数字を動かしたい場合は、その前提でご相談ください。
向いていない企業についても正直にお伝えします。商品数がごく少なく、リピートが構造的に発生しない単発商材のみを扱う場合、本サービスの担当範囲の多くが空振りになります。すでに社内にECマーチャンダイザーやCRM担当がいて、外部には特定の作業だけを依頼したい場合も、Shopify運用代行や個別のご依頼のほうが適しています。まだ立ち上げ前でストアが存在しない場合は、Shopify構築が先です。判断がつかない場合は、無料診断でどちらが適しているかからご相談ください。
Pricing
費用について
10職種分の役割を採用せずにひとつの契約で持てる体制として提供します。本サービスは、初期費用と月額の固定料金です。掲載の金額は標準的な規模・構成のサイトを想定した金額で、サイトやストアの状況によっては月額が変動する場合があります。
金額と、月額に含まれる範囲は料金ページにすべて公開しています。
料金ページと、依頼前の無料診断
FAQ
AIグロース支援のよくあるご質問
AI検索から、本当に売上は来るのですか。
Adobeが2026年6月17日に公表した分析（Adobe Analytics、米国小売サイトへの1兆件超の訪問が対象）では、2026年5月のAI経由流入が前年同月比138%増、AI経由の訪問はそれ以外よりコンバージョン率が54%高いと報告されています。対象は米国で、日本の数値ではありません。
AIエージェント活用 サイトグロース一括支援との違いは何ですか。
見る対象が違います。一括支援が扱うのはサイト単位の集客と発信です。本サービスは、商品単位でAIの回答に出るための整備から、アクセス・CVR・客単価・リピート率という売上の全変数、商品データ・在庫・受注などEC特有の業務までを担当します。
Shopify運用代行との違いは何ですか。
運用代行は、更新・保守・改善といったストア運用の実務を代行するサービスです。本サービスはその範囲を含みつつ、商品データ設計・AI検索対策・CRM・業務自動化・データ分析までを1つの契約で担い、売上そのものを伸ばすことを目的にしています。
日本国内向けのストアでも、AI検索対策の意味はありますか。
Shopify Catalogと構造化データ、クローラー設定の整備は提供地域に左右されません。一方でChatGPTのAgentic Storefrontsは米国の顧客への販売が要件で、Merchant CenterのAIレポートも米国中心のパイロット段階です。まず地域に依存しない土台から整えます。
どの職種の役割まで任せられますか。
ECコンサルタント・SEO/GEOコンサルタント・エンジニア・計測エンジニア・デザイナー・ライター・ディレクター・ECマーチャンダイザー・CRM担当・データアナリストに相当する10職種分の役割を、1つの契約でカバーします。契約と同時に、貴社のストア専属のチームを組成します。人が設計・更新する評価基準に沿って、実行と審査をAIエージェントが担います。
ヒートマップ分析は、レポートの提出だけで終わりますか。
いいえ。スクロール到達率、クリック、rage click、dead click、離脱の集中箇所から課題を特定したうえで、該当ページの改修を当社が実装し、本番反映まで行います。反映後は同じ指標を再計測し、狙った位置の数値が動いたかを確認します。
売上や検索順位、AIでの露出は約束されますか。
結果そのものはお約束できません。検索順位も生成AIの回答も各プラットフォームのアルゴリズムに依存し、仕様や提供地域は短期間で変わります。お約束できるのは、各社が公開している要件を満たし、露出と売上を計測しながら改善を続けることです。