商品説明文はプログラムとAIと人の3step

出品文ができるまでの4つの工程

登場するのは人・プログラム・AI の3者です。順番と担当は、こう決めています。

大事なのは後の工程で判断に迷ったら、①「スペックの登録」の値を基準にすると決めておくことです。②「定型文の作成」も③「補正とリサーチ」も、この表を言い換えているだけと決めています。だから④「検査と確認」で食い違いが見つかったときは、必ず①「スペックの登録」が勝ちます。

入力した値そのものが正しいかは、検品のときに人が実機を見て確かめます。表に入れれば正しくなるわけではありません。基準を1か所に決めておくと、あとの工程で「どちらを信じるか」で迷わなくなる、という意味です。

③「補正とリサーチ」で使う補正ルールは、Claudeの「プロジェクト」機能に1回だけ登録してあります。毎回貼るのは商品データだけなので、1台ぶんの受け渡しは数十秒で済みます。

工程ごとに担当を変えるのがこの形の肝です。同じ相手に「書いて、確認して」と続けて頼むと、自分が書いた文章として読んでしまい、食い違いを見落とします。

スペック表だけでは「その1台を選ぶ理由」が書けない

②「定型文の作成」だけでも、出品はできます。ただし書けるのはスプレッドシートに入力した情報だけです。型番・CPU・メモリ・ストレージ・状態、つまりどのパソコンにも共通する項目が並びます。

買う人が知りたいのは、その先です。似た値段で似たスペックの中古パソコンが並んでいるとき、この1台を選ぶ理由がどこにも書かれていません。

AIを通すと、ここが変わりました。Webでその型番を調べ、機種ごとの特徴を「おすすめポイント」として足してきます。当方の出品で実際に足された例です。

• 画面のふち（ベゼル）が細い：画面占有率が高く、同じ本体サイズでも表示が広い
• USB Type-C充電に対応：スマホ用の充電器や汎用アダプターと共有できる。専用ACアダプターを持ち歩かなくてよい
• 米軍MIL規格に準拠：他の機種より頑丈で、持ち歩きが多い人に向く

どれも、スペック表を見ているだけでは出てこない情報です。他の機種と比べて初めて「強み」になる種類の情報だからです。マーケティングでいうUSP（購入候補の中で選ばれる理由）にあたります。

ただし、調べたことを何でも載せているわけではありません。載せてよいのは、下書きに書いてあるか、型番が完全に一致する情報で「その型番なら必ず付いている」と確かめられたときだけです。同じ型番でも構成によって付いたり付かなかったりする装備（指紋認証・テンキー・Type-C充電など）は、少しでも怪しければ書かせません。

つまりAIが見つける工程と、載せてよいかを決める工程は別です。調べるのはAIですが、載せる基準は先に人が決めておきます。

これを人がやろうとすると、1台ごとにメーカーの製品ページやレビュー記事を開いて読むことになります。当方の場合、そこに1台10分かかっていました。AIが型番から自動で調べて、売りになる点を選んで書いてくれる。ここがいちばん助かっている部分です。

検索で見つけてもらう面でも差が出ます。AIは検索されやすい語を優先順に判断し、タイトルと説明文の冒頭から順に埋めていきます。上限の文字数が決まっているので、どの語を先に置くかが効いてきます。

AIに調べさせる項目は選んでください。当方は、メモリとストレージの容量ではWeb検索させていません。中古は販売前に増設・交換していることがあり、検索で出てくる出荷時の構成と、実際に売る個体の構成が違うためです。この2つはスプレッドシートの値をそのまま使わせています。

20分が7分に：どこの時間が減ったか

プログラムだけで出品していた頃と、AIを足した後で、1台あたりの時間を比べました。

減ったのは、人が調べていた時間です。手直しの4分が残っているのは、AIの出力をそのまま出さないと決めているからで、ここを削るつもりはありません。

売れ方も変わりました。AI補正を入れる前と後で、ページのビュー数が約17%増え、販売台数は前年比で約9%増えました。

ビュー数は1〜3月の平均と、AIを入れた4〜6月の平均を比べた数字です。販売台数の前年比には、仕入れた機種の構成や時期の相場も混ざるため、参考値として見てください。ビュー数のほうは説明文とタイトルの変更が直接効く指標なので、こちらのほうが読み取りやすい数字です。

AIが書いた説明文で、実際に起きた3つの誤り

いいことばかりではありません。AIに書かせるようになってから起きた誤りは、次の3つの型に分かれました。

この表で見てほしいのは、誤りの中身よりもどれも日本語として自然に読めるという点です。「タッチパネル対応で操作もかんたんです」という一文は、それだけ読めば何もおかしくありません。

おかしいと分かるのは、①「スペックの登録」で入れた値と突き合わせたときだけです。つまり、人が説明文を上から読み直しても見つかりません。

捏造が起きる理由もはっきりしています。型番が1文字違うだけの上位モデルが実在するからです。AH52/B2 と AH53/B2 はタッチの有無が違い、Webで調べると情報が混ざります。AIは調べ物が得意なぶん、この取り違えを起こします。

③「補正とリサーチ」でAIに調べさせるほど、①「スペックの登録」との照合が要るようになります。リサーチを足すことと、検査を足すことはセットです。

入力データと食い違う記述は、プログラムが止める

そこで④「検査と確認」に、プログラムによる検査を入れました。AIの出力を人へ渡す前に、①「スペックの登録」で使ったスプレッドシートと突き合わせます。

判定できるものと、できないものを分けています。

上の2行に共通しているのは、正しさの基準が文章の外にあることです。①「スペックの登録」で入れた表が正なので、突き合わせはプログラムにできます。

ここでプログラムがやっているのは、文章の意味を理解した判定ではありません。入力項目ごとに、本文へ必ず残す語と、書いてはいけない語をあらかじめ決めておき、それがあるかを見ているだけです。だから作るのは難しくない代わりに、決めた語のことしか見つけられません。

下の2行は基準が文章の外にありません。だから人が見ます。工程を分ける目的は、人が見る対象をこの2行まで減らすことです。

検査を作るときは、否定形の扱いに気をつけてください。当方は「異音なし」「ムラ無し」まで不具合の記述として数えてしまい、まともな説明文が全部止まる状態を一度作りました。

出品文づくりの手順

自社で組むときは、次の順で進めてください。AIを最初に入れないことが、いちばんのコツです。

手順1・2と、4の検査は、作るのに表計算の知識が要ります。社内に触れる人がいれば自社で作れますし、いなければ仕組みだけ外に頼み、毎日の運用は自社で回す形でも構いません。毎日動かすのは1と5の、人がやる工程だけです。

4の直しは回数を決めておいてください。当方は2回までとし、それでも通らなければ人が手で直します。直らない文章をAIに何度も投げても、時間が増えるだけで通るようにはなりません。

1. 入力する項目を決めて、1か所の表にそろえる
   まずGoogleスプレッドシートに、商品ごとに必ず埋める項目を決めます。ここが基準になるので、あとの工程で「どちらが正しいか」を判定できるようになります。項目がバラバラのままだと、検査そのものが作れません。
2. 定型で書ける部分を、プログラムに作らせる
   スペック欄や返品条件のように毎回同じ形になる部分は、表計算の自動処理で組み立てます。AIに書かせると同じ内容が毎回少しずつ揺れるので、先に固定してしまいます。
3. AIには「調べ物」と「読みやすさ」を頼む
   ここで初めてAIを入れます。当方はClaudeのプロジェクト機能に補正ルールを登録し、毎回は商品データだけを渡しています。ルールを毎回貼らないので、受け渡しが短くて済みます。
4. 入力データと食い違う記述を、プログラムで止める
   AIが調べて足した内容ほど、入力との突き合わせが要ります。ここで止まったときは、全文を書き直させるのではなく指摘された箇所だけを直させます。全文を作り直すと、問題のなかった文まで変わってしまうからです。
5. 人が写真と本文を照らして出品する
   最後は人が出品画面で確認して、出品ボタンを押します。この工程だけは自動にしていません。

つまずいた点

AIは自分が書いた文字数を数えられない

出品サイトには文字数の上限があります。当方が使っているサイトでは、タイトルが40字と100字、説明文が1,000字です。しかも1つのサイトは改行を2文字として数えるので、見た目より早く上限に来ます。

指示文に「960字以内で」と書いても、AIは平気で超えてきます。直し方は2つに分かれました。

• 数える作業をプログラムに移す。 何字かをプログラムが数え、その数値を渡してから短縮を頼みます。AIに数を委ねるのをやめました。
• あとから増える分を先に引いておく。 返品条件などの定型文は、AIには短い記号で書かせ、あとでプログラムが本文へ展開しています。AIは記号の長さで数えるので、展開したとたんに超えます。増える分（当方の場合は約145字）を先に予約しました。

超えたときも、いきなり文章を削らせません。まず空白行を詰め、それでも収まらなければ「おすすめポイント」の箇条書きを末尾から1つずつ減らします。スペック欄・返品条件・不具合の記述は削らない、と決めてあります。

指示を強くしても直らない項目がある

指示文を書き足しても揺れが止まらない項目もありました。デスクトップの付属品を「純正キーボード、マウス付き」と書く回と書かない回がある、といったものです。

いちばん厄介だったのは、Microsoft Office が入っていない機種に「オフィス付き」と書いてしまう誤りでした。「オフィス」は検索でよく打たれる語なので、読まれる文章を書こうとするほど入れたくなる言葉です。禁止と伝えても、SEOという別の動機と衝突して守られませんでした。

そこで指示文を強くするのをやめ、AIの出力が終わったあとにプログラムで該当の行を消し、正しい一文を入れ直す形にしました。何度実行しても同じ結果になるので、揺れそのものが無くなりました。

AIの遵守率を上げようとしないほうが早く着きます。守れなかったときに直す側を用意すれば、指示文は短くなり、結果は毎回同じになります。

費用は「1件ごと」か「月額の中で」かで変わる

商品説明文をAIで作るときの費用は、どちらの窓口を使うかで変わります。当方は現在、上の表に書いたとおりClaudeのデスクトップアプリで回しています。定額プランの中に収まるので、1台ごとの追加費用は発生していません。

費用を左右するのは件数だけではありません。毎回どれだけ長い指示文を渡しているかが効きます。当方は補正ルールが約2万字あり、これを毎回商品データと一緒に貼っていました。

チャット側の「プロジェクト」にルールを1回だけ登録したところ、毎回貼るのは商品データだけになり、約2千字（およそ10分の1）まで減りました。長文のコピーが途中で切れる不具合も同時に消えています。

ルールを別の場所に置くと、ルールを直したのに登録側を直し忘れる事故が起きます。直したつもりで古いルールのまま処理されるので、当方はルール文の指紋を記録し、変わっていたら開始時に警告を出すようにしました。

→ くわしくは「AI導入費用は月1万円から｜3タイプ別の内訳」で解説しています。

自社で始めるときの見極め

図：商品説明文づくりをどこから始めるかの判断

どちらに進むにしても、最初にやることは同じです。直近10商品ぶんで、人が直した箇所を数えてください。「足りない」が多ければAIを、「違う」「消えた」が多ければ検査を、先に用意する順番が見えてきます。

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