EC運用自動化 / SELLER OPERATIONS AUTOMATION
セラーセントラルに住む生活、
やめませんか。
株式会社CHK GROUPは、自社のAmazon・楽天市場・自社サイトを公式API（SP-API／RMS API）で自動運営しているEC事業者です。毎日やっていた管理画面の作業を、プログラムに任せる。その仕組みを、あなたの店に合わせて構築します。
EC運用自動化 / SELLER OPERATIONS AUTOMATION
株式会社CHK GROUPは、自社のAmazon・楽天市場・自社サイトを公式API（SP-API／RMS API）で自動運営しているEC事業者です。毎日やっていた管理画面の作業を、プログラムに任せる。その仕組みを、あなたの店に合わせて構築します。
こんな毎日なら / PAIN
出品作業
新商品のたびに管理画面で1時間。カラバリ・複数モールだとその倍。コピペミスで差し戻し
在庫ずれ
Amazonで売れたのに楽天の在庫を直し忘れて売り越し。逆に、在庫はあるのに「在庫切れ」表示で機会損失
価格競争
競合の値下げに気づくのが遅れてカート（Buy Box）を失う。毎日価格を見る時間だけで30分
A+外注
商品紹介コンテンツ（A+）を作りたいが、外注は1枚数万円。数十SKUあるので手が出ない
夜のメッセージ
購入者メッセージやレビューへの対応が営業時間外に溜まる。返信の文面を毎回ゼロから書いている
月末の集計
3チャネルの売上・手数料・入金を突き合わせるだけで丸1日。「本当の粗利」がいつも分からない
そもそも / WHAT IS API
セラーセントラルの管理画面は「人間用の窓口」。APIは同じ作業をプログラムが直接行うための「機械用の窓口」で、Amazon自身が事業者向けに公式提供しています（SP-API）。楽天にも同様の仕組みがあります（RMS API）。
公認
Amazonが公式に提供・推奨している正規の仕組みです。画面を機械的に操作する「ツール」とは根本的に別物です。
24時間
30分ごとの在庫同期も、毎日の価格チェックも、プログラムは忘れず・眠らず・コピペミスをしません。
境界
公式の窓口が用意されていない作業（後述）は自動化できません。この境界を知っていることが、アカウントを守る知識です。
できることカタログ / CAPABILITIES
デモ用に作った機能ではありません。導入相談の際は、実際に動いている当社の画面をお見せします。
01 — LISTING
商品情報を一覧表に書けば、出品ができあがる状態にします。新商品の登録、既存商品の説明文・画像・属性の一括修正、カラーバリエーション展開。1商品ずつ管理画面に入力する作業がなくなります。楽天・自社サイトへの横展開（3チャネル同時出品）まで設計できます。
02 — A+ CONTENT
商品説明と仕様情報から、AIがA+の構成・文面を生成し、APIで作成→ASINへの紐付け→承認申請まで一気通貫。当社は自社ブランドの全対象ASINをこの方法で整備しました。外注すれば1枚数万円かかる作業が、数十SKUでもまとめて回ります。ページの説得力が上がる＝転換率に直結する投資です。
03 — INVENTORY
FBA在庫・自社倉庫・楽天・自社サイトの在庫を一元管理し、30分ごとに差分を自動反映。「Amazonで売れたら楽天の在庫も減る」が人手ゼロで実現します。売り越し（在庫がないのに受注）と、機会損失（在庫があるのに在庫切れ表示）を同時に潰します。セール前の手動調整を優先する「同期の一時停止」など、実運用で必要になる細部まで設計済みです。
04 — PRICING
対象商品の競合価格・カート状況を30分ごとにスナップショットし、変動を検知したら通知。競合セラーの出現・消滅（売り切れ）、最安値の変動、カートの喪失をその日のうちに把握できます。価格改定は「通知を見て人が決める」から「条件付きの自動改定」まで、貴社の方針に合わせて段階設定できます。
05 — SALES & CASH
3チャネル横断の売上を毎日自動集計。さらにAmazonの入金（2週間ごとの振込）を注文と突き合わせ、手数料・返品を差し引いた「本当の粗利」を出します。月末に丸1日かけていた集計が、毎朝届くレポートに変わります。
06 — CUSTOMER
購入者メッセージを自動で分類し、返信ドラフトをAIが作成——送信するかは人が判断します（ここを全自動にしないのが品質の要です）。購入者都合キャンセルの処理、レビュー依頼の全注文自動送信（Amazonの規約に沿った方式）まで。対応時間を1/5にしつつ、文面の品質は安定します。
07 — HEALTH
出品停止（サプレッション）、検索非表示、価格0円などの異常、他社より大幅に安い「逆ザヤ」状態を毎日自動巡回してアラート。「気づいたら1ヶ月売上ゼロだった」という事故を構造的に防ぎます。全SKUを毎日人の目で見るのは不可能——ここは自動化の独壇場です。
08 — RAKUTEN / OWN STORE
楽天はRMS APIで出品・在庫・受注・注文確認を自動化。自社サイト（WordPress/Welcart等）は受注検知・在庫連携・Amazon Pay の請求確定/返金処理まで。Amazonだけでなく、店全体を1つの管制塔で見る構成にできます。
HONESTY
公式の窓口（API）が存在しない作業は自動化できません。ここを曖昧にする業者から、貴社のアカウントを守ってください。
・ブランドストア（ストアページ）の編集
・商品動画の登録
・Brand Analyticsなど一部データの自動取得
・A+の他社ブランドASINへの登録（自社登録ブランドのみ可）
・管理画面を機械的に操作する「画面操作ツール」— 規約違反と判定されればアカウント停止リスクがあるため、当社は一切使いません
・「売上が必ず上がる」「アカウントは絶対安全」という約束 — 誰にもできない約束はしません
業者の見分け方をひとつ。「ブランドストアの編集も自動化できますか？」と聞いてみてください。「できます」と即答する業者は、画面操作ツールを使っています。それはあなたのアカウントで規約リスクを取るという意味です。
楽天市場 / RMS API
楽天にはAmazonのSP-APIに相当する「RMS WEB API」があります。当社は楽天市場店をこのAPIで運用しており、商品・在庫・受注・画像まで一通り自動化しています。楽天は「モール独自の作法」が多く、ここを知っているかどうかで構築の質が変わります。
R-01 — ITEMS
新規出品から、既存商品の説明文・画像・属性・カテゴリの一括メンテナンスまで。楽天特有の「商品と在庫が別レコード」という構造（ここを知らずに出品だけすると、ページはあるのに買えない事故が起きます）も含めて、正しい順序で自動化します。
R-02 — INVENTORY
Amazon・自社サイトと共通の在庫台帳から、楽天へ30分ごとに自動反映。楽天スーパーロジスティクス（RSL）利用時の「RSL在庫と手元在庫の合算管理」、モール間の二重計上防止まで設計します。
R-03 — ORDERS
新着注文の自動取得、「注文確認」ステータス処理の自動実行、日次売上のモール横断集計。毎朝RMSを開いて確認ボタンを押すだけの仕事が消えます。入金・振込サイクルの管理もAmazonと同じ管制塔に統合できます。
R-04 — BULK OPS
楽天は出店規約・制度の変更が多いモールです（例: 2026年10月末の「置き配」原則必須化）。当社は自店舗の全218商品の設定変更をAPIで一括実行しました。制度対応のたびに1商品ずつ画面で直す作業を、一回のプログラム実行に変えます。
R-05 — R-CABINET
R-Cabinet（画像置き場）へのアップロードもAPI対応。商品画像のリニューアル、バナーの季節差し替え、大量SKUの画像整備を一括で回します。
R-06 — PRICING
自社サイトの価格を基準に、モール手数料を織り込んだ楽天価格を自動計算して一括反映。「本店とモールで価格がバラバラ」「改定漏れで楽天だけ古い価格」を無くします。
RPP広告（検索連動広告）の現実解 — 運用の「頭脳」だけAI化する
RPPには運用APIが無いため、設定変更の自動実行はできません。しかし、パフォーマンスレポートのデータをAIで高度に分析することはできます。キーワード別ROASの算出、赤字キーワード（除外候補）の検出、入札単価の変更案、予算配分と強化すべき商品の選定——AIが「今週、どこをどう変えるか」の指示書を作り、人はRMS画面で反映するだけ。分析に頭を使う時間をゼロにして、手を動かす数分だけ残す。これがRPPの現実解です。
できません（楽天編）
・RPP広告の自動運用 — 運用APIが存在せず、設定変更はRMS画面のみ（※データ分析は上記のとおり可能）
・商品動画の登録 — R-Cabinetへの格納後、画面での貼り付けが必要
・定期購入設定など、一部のAPI未対応領域
Amazonと同じく、窓口が無い作業は「できない」と言います。
前提条件
RMS WEB APIの利用には、楽天への利用申込み（店舗側の契約）が必要です。何を申し込み、どの権限を有効にするかから当社がご案内します。すでにRMSを使っている店舗なら、多くの場合すぐ始められます。
自社サイト / WORDPRESS × WELCART
WordPress（Welcart等のECプラグイン）で作られた自社サイトも、APIとプログラムで直接操作できます。モールと違って規約の制約がないため、できることの上限は実質ありません。当社の自社サイトはこの構成で、以下すべてを実運用しています。
W-01 — PRODUCTS
新商品の登録、カラーバリエーション展開、既存ページの複製、予約販売ページへの切り替えまでプログラムで実行。モールに出した商品を自社サイトへ自動展開（その逆も）でき、「本店だけ更新が遅れる」が無くなります。
W-02 — HUB
自社サイトを在庫台帳のハブにして、Amazon・楽天と双方向連動。モール手数料を織り込んだチャネル別価格の一括計算・反映まで。「どこかで売れたら全チャネルの在庫が動く」を自社サイト起点で実現します。
W-03 — CONTENT / SEO
商品ページのリッチ化（FAQ・構造化データ・関連リンク）、SEO記事や専門用語集の自動生成・自動公開。当社は2,000語を超える専門用語辞典をAIで構築し、自社サイトの集客資産として公開しています。
W-04 — AIO / AEO
ChatGPTなどのAIがユーザーの代わりに調べ、比較し、やがて買い物までする時代への対策です。AIクローラーに店の情報を正しく渡す実装（llms.txt・構造化データ・専門コンテンツ）を自社サイトに施します。効果の実例は下記。
W-05 — PAYMENT / ORDERS
Amazon Pay等の請求確定（オーソリ管理）・返金処理のプログラム実行、受注の自動検知、銀行振込の未入金注文の自動監査（入金確認まで出荷しない運用の仕組み化）。お金まわりの確認作業を自動化します。
W-06 — CONVERSION
カート離脱リカバリー（買い忘れの自動リマインド）、再入荷通知、ポイント施策——大手モールにはあって自社サイトに無い「売れる仕組み」を、プラグイン構成に合わせて実装します。
AIが買い物に来る時代は、もう始まっています。
右の画像は、ChatGPTに「日本のシーシャ用品店といえば」と聞いた実際の回答です（2026年7月）。当社（CyberChill／CHK GROUP)が最初に挙げられています。2,000語超の専門用語辞典、llms.txt、構造化データ——AIO（AI最適化）を自社サイトで積み重ねてきた結果です。検索エンジンの次は、AIがユーザーの代わりに調べ、比較し、購入までする時代。そのときに「AIに選ばれる店」になっているかが、次の5年の集客を決めます。当社はこの対策を、自社で結果を出しながら提供しています。商談の場で、実際にAIに聞いてお確かめください。 AIO対策は単体サービスとしても提供しています（詳細・料金はこちら）。
※当社の実運用はWordPress＋Welcart構成です。Shopify・BASE・カラーミー等もAPIを持ちますが仕様が異なるため、構成に応じて個別にご提案します。
顧客管理 / CRM × LINE
モールは「お客様を貸してくれる」だけで、リストは店の資産になりません。自社サイト・メール・LINE公式をAPIでつなぎ、「一度買ってくれた人にもう一度売る」仕組みを自動で回します。
C-01 — CUSTOMER DATA
全チャネルの注文履歴から顧客リストを自動構築。「この商品を買った人だけ」「リピーターだけ」「半年買っていない人だけ」——条件を言葉で指定して、狙ったセグメントを即抽出できる状態にします。
C-02 — EMAIL CRM
CRM基盤とメール配信をAPI連携し、購入後フォロー、レビュー依頼、再入荷案内、カート離脱リカバリーを自動配信。バウンス管理・配信量の制御など「届く状態を維持する」設計込み。当社は過去購入者への商品案内DMをこの仕組みで運用しています。
C-03 — LINE
Messaging APIで、注文連絡や入荷案内の個別送信、問い合わせの受信監視までプログラム化。「LINEは反応がいいのに、管理が手動で追いつかない」を解消します。一斉配信は従量課金とブロック率を踏まえた設計でご提案します。
C-04 — UNIFIED INBOX
メール（info@／サポート）・LINE・モールのメッセージを30分ごとに自動巡回し、「こちらが返すべきもの」だけを抽出して通知。返信ドラフトはAIが用意し、送信は人が承認。窓口が増えても管制塔は1つです。
※メール配信は特定電子メール法（同意・オプトアウト管理）に沿った設計で構築します。
実例 / CASE FILES
導入事例の代わりに、自社で踏んだ事故と、それを二度と起こさないために作った仕組みをお見せします。おそらく、あなたの店でも同じことが起きています。
CASE 01 — 価格
大幅値上げのたびに、なぜか元の価格に戻って見える——正体は管理画面では見えないAmazonの出品抑制でした。APIの実データで原因を特定し、1時間ごとに少しずつ上げる「階段値上げ」を自動化。手動では不可能な運用で、抑制に掛からず目標価格に到達しました。
CASE 02 — 楽天出品
楽天へ一括登録した40商品が、ページは存在するのに購入できない状態に——「商品と在庫が別レコード」という楽天特有の構造が原因でした。買えない状態を自動検知する仕組みと、正しい登録手順の型を作り、以後この事故はゼロです。
CASE 03 — 与信
銀行振込の未入金注文を毎時自動監査し、出荷キューから自動的に保留。入金を確認したら自動で復帰します。「うっかり入金前に発送してしまった」を、注意力ではなく構造で排除しました。
CASE 04 — 配送
発送メールから追跡番号を自動抽出し、全便を自動追跡。配送停滞や返送リスクを検知した時点でアラートが飛びます。「まだ届かない」の問い合わせが来る前に、こちらから動ける体制になりました。
CASE 05 — 競合
競合オファーを30分ごとに記録し、競合セラーの売り切れ・撤退をその日のうちに検知。値下げ競争には付き合わず、競合が消えた瞬間の売り時だけを確実に取る。粗利を守る価格戦略は、監視の自動化があって初めて成立します。
CASE 06 — 経営
3チャネルの売上、要対応の問い合わせ、在庫の危険信号、資金繰りの見通しを、AIが毎朝1つのブリーフィングにまとめて配信。経営者の朝は「集める」から始まらず、「読んで決める」から始まります。
導入の形 / PROCESS
※研修（従業員のAI活用教育）と組み合わせる場合、人材開発支援助成金の対象になる可能性があります（支給判断は労働局。詳細は研修・導入支援へ）。
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