RESEARCH
AI Research System
調べて終わり、
ではなく。
売れるものを、
提案する。
オンライン販売向けの商品リサーチを想定した動作イメージです。データ収集からAIによる提案、販売後の結果回収、そして次回リサーチの精度向上まで、構築したシステムが実際に回す流れで構成しています。
レポート番号
SAMPLE-0042
調査対象期間
直近 90 日
レポート形式
週次 / 月次
納品形式
スプレッドシート
収集データ
1,248件
条件通過の候補
36件
AI推奨（今回の提案）
8件
前回提案の的中率
71%
収集ログ
Running
※ 的中率 = AIが「推奨」と判定した商品のうち、実際に目標期間内で販売できた割合（架空の数値です）
01
Research
データを集め、
条件でふるいにかける
需要・競合・価格帯・粗利率など、あらかじめ合意した評価軸で候補を採点します。「なんとなく良さそう」ではなく、数字で判断できる状態にすることが目的です。
評価軸を動かしてみてください
実際の運用では、この基準をお客様の商材に合わせて設計します
収集データ
1,248件
条件を通過
36件
候補リスト（抜粋8件・通過したものが上に来ます）
評価軸: 需要スコア / 競合出品数 / 平均販売価格 / 想定粗利率
| 候補カテゴリ | 需要スコア | 競合出品数 | 平均販売価格 | 想定粗利率 | AI判定 |
|---|
02
AI Proposal
AIが「なぜ売れるか」まで
添えて提案する
データの一覧をお渡しして終わりにはしません。過去の販売実績を踏まえて、どれを・どの価格で・どういう見せ方で出すべきかまで提案します。
アウトドア用
小型ランタン
推奨価格: ¥4,600 〜 ¥5,200
想定利益: 1点あたり ¥1,750 前後
Why
需要スコアが最上位で、競合142件は過密ではない水準。過去の販売実績では「軽量」「USB充電対応」の記載がある商品の成約が早い傾向があり、この2点を説明文の先頭に置くことを推奨します。
日本製
文具ギフトセット
推奨価格: ¥3,200 〜 ¥3,800
想定利益: 1点あたり ¥1,390 前後
Why
競合58件と希少性が高く、粗利率41%は今回の候補で最高。前回までのフィードバックでは「日本製」表記がある商品の成約率が約1.6倍で推移しているため、タイトル冒頭での明記を推奨します。
ヴィンテージ調
卓上時計
推奨価格: ¥6,800 〜 ¥7,600
想定利益: 1点あたり ¥2,050 前後
Why
単価が高く1点あたりの利益を確保しやすい一方、配送中の破損リスクがあります。梱包資材コストを1点 +¥400 として試算済み。まず少量で反応を見る運用を推奨します。
03
Action
提案をもとに、
実際に販売する
ここはお客様の領域です。Previoは提案までを担当し、販売の結果を次の工程で回収します。
出品した商品
8件
期間内に売れた商品
6件
平均販売日数
11日
04
Feedback
売れた結果を、
フォームに入力するだけ
結果報告のために資料を作る必要はありません。売れた商品をフォームに入力していただくと、スプレッドシートへ自動で反映され、そのまま次回リサーチの材料になります。
結果入力フォーム
入力目安 1件あたり 30秒
Auto sync
販売実績シート（自動反映）
手作業での転記は不要
| 商品 | 価格 | 日数 | 利益 |
|---|
売れなかった商品も重要なデータです。「なぜ売れなかったか」を含めて次回の判定基準に反映します。
05
Improvement
使うほど、
リサーチの精度が
上がっていく
蓄積された販売実績が、次回の評価軸そのものを更新します。同じ作業を続けているだけで、提案の精度が上がり続けるのがこの仕組みの核心です。
提案の的中率の推移
AIが「推奨」と判定した商品が、実際に目標期間内で売れた割合
蓄積されるもの
売れた価格帯・売れるまでの日数・反応が良かった商品説明の書き方
更新されるもの
需要スコアの重み付け・粗利率の下限ライン・優先して狙うカテゴリ
結果として
同じ工数でも、提案が当たる確率が回を重ねるごとに上がっていく
The Loop
回すほど、賢くなる。
販売結果が入るたびに、システムが評価の基準を自動で更新し、
次に提案する商品の順位が入れ替わります。その動きを再現しています。
Live Simulation
Week 1
- 01リサーチ
- 02AI提案
- 03販売
- 04結果入力
- 05基準更新
販売結果の入力 → シートへ自動反映
評価の基準（重み）を自動更新
次に提案する商品の順位
※ 架空のデータで動きを再現しています。実際の評価基準はお客様の商材に合わせて設計します。
Scope
商品リサーチ以外にも対応できます
「集める → 整理する → 提案する → 結果を蓄積する」という構造は、リサーチの対象が変わっても同じです。
Type 01
商品リサーチ
需要・競合・価格帯から、仕入れや出品の候補を提案
Type 02
競合・市場調査
競合の価格・訴求・サービス内容を一覧化して差分を提示
Type 03
情報収集・一覧化
散らばった公開情報を集約し、判断できる形に整理
Type 04
継続モニタリング
定点観測して変化のあった箇所だけを定期レポート
何を調べたいか
決まっていなくても、
大丈夫です。
「こういうことで困っている」という段階からご相談ください。
何を・どの頻度で調べれば判断できるようになるか、評価軸の設計からご提案します。
導入 ¥500,000〜 ＋ 運用・保守 月額 ¥100,000〜（調査範囲・頻度により変動）