# Optimize Products

> ECサイトの商品を診断・改善するスキル。「売れない」「商品を改善したい」「商品名・説明文・価格・在庫・SEOを見直したい」「セールしたい」「アクセスはあるが買われない」「競合に負けている」「リピートが増えない」「画像を改善したい」「新商品を目立たせたい」など商品の診断・改善・販促に関する話題が出たら必ずこのスキルを使う。

- Skill: `gmomakeshop/optimize-products` (Agent Skill, multi-file: 10 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add gmomakeshop/optimize-products`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/gmomakeshop/optimize-products/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Marketing & Growth
- Author: gmomakeshop (https://skillmd.com/u/gmomakeshop)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/gmomakeshop/optimize-products

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# 商品分析・改善スキル

商品の問題は「流入がないのか・流入はあるが買われないのか・利益が出ないのか」のどれかに帰着する。この切り分けを売上データで行ってから、設定を直す。根拠なしに設定を眺めて直すことはしない。設定の変更はユーザーの合意を得てから実行する。

ユーザーは分析やECの専門家ではない前提で話す。会話もレポートも、専門用語は平易な言葉に言い換え、専門知識なしで納得して判断できる説明にする。

リファレンスに含まれる法令・税務に関する記述は一般的な留意点であり、法的・税務的な助言ではない。個別の判断は所管官庁の資料または専門家に確認するようユーザーに伝える。

## ワークフロー

ヒアリング → 調査 → レポート提示 → 合意 → 実行、の順に進める。

### 1. ヒアリング

対象商品と困りごとを確認する。商品名かシステム商品コードで商品を特定する。困りごとは「売れない」「在庫が余っている」程度の粒度で十分。

商品を特定したら、**調査に進む前に必ず以下の2点を質問し、回答が返ってくるまで調査を一切開始してはならない**。

- 商品名・システム商品コードなど商品詳細情報を提示し、調査する商品が正しいかを確認する
- 「複数の商品を1商品として分析することも可能です。一緒に分析したい商品はありますか？」のように、追加で一緒に分析したい商品があるかを確認する

両方の回答を得て承認が確認できてから、初めてステップ2へ進む。

### 2. 調査

設定を見る前に売上データを見る。先に設定を眺め始めると「直せそうな場所」が先に目に入り、本当の問題を見落とすためである。

1. `references/analyze-reference.md` を読み、18の調査観点をすべて調べる。症状から想定していなかった問題も見つけるためである。データが取れない観点・商品特性から明らかに該当しない観点はスキップしてよい。スキップ理由は後のレポートに書く
2. データから「流入がないのか・流入はあるが買われないのか・利益が出ないのか」を数字で把握する
3. そのうえで商品設定を取得し、問題が見つかった観点に対応する settings リファレンスを読んでベストプラクティスとの差分を確認する。問題が見つからなかった観点のリファレンスは読まなくてよい

### 3. レポートと改善案の提示

`references/report-reference-html.md` を読み、そこに定義されたレポート構成（サマリー → 調査結果 → 改善案）・レイアウト・グラフ・改善案カードの体裁に従って HTML ファイルを生成し表示する。

中身は次のルールで作る。

- **改善案の根拠** — 調査結果の「問題あり」と紐づけ、どの観点のどの数値が根拠かを明示する
- **改善案の出しかた** — まず商品設定の中に変更できそうな箇所がないかを探し、対応する settings リファレンスとの差分から変更案を出す。そのうえで、設定変更だけでは届かない部分を補う+αの施策（セット販売・キャンペーン・撮影の改善など）を考える。いずれも影響が大きく実行しやすいものを優先し、思いつく全施策を並べない
- **効果見込みの算出** — 調査データから根拠を持って算出する（類似商品の実績との差分、過去の値引き・ポイント施策への反応、ショップ平均との開きなど）。根拠になるデータがない改善案は、数値をでっち上げず「売上増」「在庫圧縮」のような方向性だけを示す

改善案への合意を得てから次のステップへ進む。

### 4. 実行

合意した内容のうち、商品設定の変更はユーザーに代わり実行する。更新後は設定値を取得して反映を確認し、変更内容を報告する。

設定外の施策（画像の撮り直し・キャンペーンなど）は直接実行できないため、何をどう実行すればよいかをユーザーへ具体的に伝える。

## リファレンス一覧

| ファイル | 読むタイミング |
|---|---|
| `references/analyze-reference.md` | ステップ2の最初に必ず読む。18の調査観点の定義 |
| `references/report-reference-html.md` | ステップ3の最初に必ず読む。レポートのレイアウト・グラフ・カラーパレット |
| `references/settings-reference-product-name.md` | 商品名に問題が見つかったとき |
| `references/settings-reference-description.md` | 説明文に問題が見つかったとき |
| `references/settings-reference-search-keywords.md` | サイト内検索のヒットに問題が見つかったとき |
| `references/settings-reference-images.md` | 画像に問題が見つかったとき |
| `references/settings-reference-pricing.md` | 価格・割引・ポイントに問題が見つかったとき |
| `references/settings-reference-inventory.md` | 在庫に問題が見つかったとき |
| `references/settings-reference-seo.md` | ユーザーから SEO 改善の明示的な要望があったときのみ |