商品のリサーチは、数字を読む作業です。売れた件数、価格の幅、出品数の増減。AIにこれらの整理を手伝ってもらう人が増えましたが、頼む前に確認しておきたいことがあります。
元になる数字は自分で集める
AIに「この商品の相場は？」と聞いても、返ってくる数字の根拠は分かりません。相場の確認は、販売サイトの売れた履歴など、自分の目で確かめられる数字から始めます。
具体的には、同じ型番、同じ状態の商品について、売れた価格を一覧にして控えます。そのうえで、AIには集めた数字を渡し、「平均と中央値を出して」「外れ値がありそうなものを指摘して」と頼みます。このとき、「渡した数字だけを使って。ほかの数字は足さないで」と一文を添えておくと、持ち出しの数字が混ざりにくくなります。
平均だけで判断しない
価格が極端に高い、あるいは安い取引が1件混じるだけで、平均は大きく動きます。中央値や、価格の分布も合わせて見ると、実態に近づきます。ここは、AIに分布の整理をしてもらうと手間が減ります。
見るポイントは、次のとおりです。
- 最も安い価格と最も高い価格の幅
- 中央値の近くに、取引がどれだけ固まっているか
- 極端な価格の取引が、状態の違い（傷あり、付属品なし）によるものではないか
極端な価格には理由があることが多いので、AIに「外れ値」と言われても、すぐ捨てずに元の取引を開いて確かめます。
件数の少なさに注意する
売れた件数が数件しかない商品は、相場と呼べるほどの根拠がありません。AIは、少ない件数でももっともらしくまとめてしまいます。まとめの文章に惑わされず、件数そのものを確認してください。
件数が少ないときは、期間を広げる、似た型番を加える、といった形で数字を増やせないかを考えます。それでも少ないなら、「判断材料が足りない」という結論も立派なリサーチ結果です。
数字を読むときの落とし穴
- 出品中の価格と、売れた価格を混同する。出品中の価格は、売れるとは限りません
- 古い取引を混ぜて、今の相場より高く、あるいは安く見積もる
- 送料込みの価格と、送料別の価格を、そろえずに比べる
AIの出力を検算する習慣
AIが平均や中央値を返してきたら、一度は自分でも確かめます。数字が10件程度なら、スプレッドシートの関数で数秒です。AIの結果と関数の結果が違っていたら、AIの計算か、渡した数字の読み取りのどちらかが間違っています。この確認を続けると、どんな頼み方のときにミスが出やすいかが分かってきます。
結論は「仮の判断」として扱う
リサーチの結論は、あくまで今ある数字からの仮の判断です。まず少ない数だけ仕入れて、実際の売れ行きを見てから増やすかどうかを決めると、読み違えたときの傷が浅くて済みます。
季節や時期の影響も見る
同じ商品でも、時期によって売れ方が変わることがあります。直近の取引だけを見るのか、昨年の同じ時期も見るのかで、読み方が変わります。AIに頼むときは、「期間ごとに分けて、価格の動きを整理して」と指定し、分けた結果を元の取引と見比べます。
記録を残す
リサーチの結果と、そこから下した判断は、あとで見返せるように残しておきます。調べた日、見た件数、中央値、仕入れるか見送るかの理由を、一行ずつ書いておく程度で十分です。仕入れたあと、予想と違ったときに、どこで読み違えたのかを振り返れます。
AIは、数字を整理する手間を減らしてくれます。数字が正しいかどうかを確かめる役目は、人間に残ります。
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