ハセプロのEC事例｜商品点数が多いサイトをAIタグで探しやすくする

結論

商品点数が多いECでは、商品名を知っている人だけが探せる状態から、用途や悩みで探せる状態へ変えること が重要です。

awooの公開事例では、株式会社ハセ・プロが運営する「ハセプロオンラインショップ」で、awoo AIを導入したことが紹介されています。同ショップでは、1万1,000点の商品から顧客が欲しい商品を見つけられず、ECサイトから離脱してしまう課題がありました。

商品特徴からハッシュタグを自動生成するawoo AIを導入し、公開情報ではサイト回遊率3.4倍、CV率2.9倍の伸長が紹介されています。

ハセプロの事例で参考になるのは、「#貼る」「#伸びる」のような抽象的なキーワードが商品探索に効いている点です。

顧客は、商品の正式名称や型番を知らないことがあります。特にパーツ、アクセサリー、専門用品では、「何が欲しいか」は分かっていても、検索語に落とせないことが起きます。

AIタグは、商品データから特徴や用途を拾い、顧客が使いやすい言葉で商品への入口を増やします。

最初に、検索ログを確認します。検索ゼロ件、検索後すぐ離脱、表記ゆれ、型番違い、カテゴリ違いを拾います。

次に、商品ごとの用途と悩みを整理します。「貼る」「伸びる」「傷を防ぐ」「収納する」「軽くする」のように、顧客の行動や目的に近い言葉へ置き換えます。

その後、カテゴリを横断するタグを試します。カテゴリ内の絞り込みだけでは、関連商品やついで買いにつながりにくいためです。

商品点数が多いサイトでは、タグが増えすぎると管理できません。似た意味のタグを統合し、古い商品や廃番商品のタグを定期的に見直します。

また、型番や適合条件が重要な商品では、AIタグだけで購入を後押しすると誤購入が起きる可能性があります。対応条件、サイズ、注意書きは商品ページで確認できるようにします。

ハセプロの事例から学べるのは、AIタグは単なる販促装飾ではなく、商品点数が多いECの探索負荷を下げる業務改善だという点です。

この記事は、awooの公開事例を参考にしています。

ECの商品データ整備を進めるなら、ECとD2CのAI導入と顧客データ入力ルールの作り方が参考になります。

この記事の制作・確認方針

中小企業の経営者・部門責任者がAI導入を判断しやすいよう、公式情報、編集部の運用チェックリスト、実務メモをもとに構成しています。最終確認日は 2026/4/21 です。運営会社と編集方針は運営情報と編集部プロフィールにまとめています。

この記事の制作・確認時に参照した情報です。制度、セキュリティ、個人情報、医療、法務、会計、採用など更新性や判断責任が高いテーマでは、公式情報・一次情報を優先します。

実務メモ事実確認
awoo: ハセプロオンラインショップ導入事例
awooが公開した、ハセプロオンラインショップでのAIハッシュタグによる商品検索導線改善事例。
確認日: 2026-04-21
編集方針構成・論点
業種別AI導入の記事で押さえる視点
業種別記事は、業務フロー、紙や音声の有無、説明責任、法令制約の4軸で整理するためのカード。
確認日: 2026-04-20
編集部基準編集レビュー
AI導入前に確認したい社内ガバナンス項目
個人情報、顧客情報、確認責任、記録保存、利用ルールを最低限押さえるための運用カード。
確認日: 2026-04-20

商品点数が多いECで最初に見るべき課題は何ですか？

検索ゼロ件、検索後離脱、カテゴリ回遊の少なさ、同じ問い合わせの多さを見ると、商品探索の詰まりを見つけやすいです。

AIタグはSEOタグと同じですか？

同じではありません。SEO向けの語だけでなく、顧客がサイト内で商品を探すための用途、悩み、利用シーンを含めて設計します。

導入前に必要なデータは何ですか？

商品名、カテゴリ、対応車種やサイズ、素材、使い方、関連商品、検索キーワード、問い合わせ履歴を整理します。