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Amazonキーワード最適化、ビックデータを用いた商品リサーチ分析ツール

タグ:市場調査

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4/2(木)公式セミナー概要:

登壇者:
安井茉佑様(株式会社そばに ECコンサル事業部 シニアコンサルタント)

Amazon販売において、「売上が伸び悩んでいる」「広告費をかけても成果につながらない」といった課題を感じている方に向けたオンラインセミナー動画です。

本セミナーでは、株式会社そばにより安井茉佑様をお招きし、「Amazonのプロが実践しているセラースプライト活用術3選!」をテーマに、Amazonで成果を出すために欠かせない分析手法について実践的な視点から解説いただきました。

セミナー前半では、出品者数や商品数の増加による競争激化や広告費の高騰といったAmazon市場の最新動向をもとに、これからの販売に求められる戦略について紹介しています。続いて、市場分析・競合分析・自社分析の重要性について触れ、現状を正しく把握することの重要性を解説しました。

さらに、セラースプライトを活用した市場分析・競合分析・レビュー分析の具体的な方法についても紹介し、日々のリサーチや分析業務を効率化しながら成果につなげるためのポイントを分かりやすくお伝えしています。

Amazon販売にこれから取り組む方はもちろん、すでに運営している方にも参考になる内容のセミナーです。

セミナーのアーカイブ動画を公開中です!見逃した方やもう一度ご覧になりたい方は、ぜひ下記リンクからご視聴ください。


ーーー
自己紹介&セミナー概要 00:11 - 04:02
Amazon市場の現状とセラースプライトが必要な理由 04:02 - 10:07
勝てる市場の条件と3つの分析(市場・競合・自社) 10:07 - 15:00
市場分析の実演 15:00 - 23:33
拡張機能を使った競合分析・自社分析 23:33 - 32:00
まとめ&サービス紹介 32:00 - 32:51
ーーー

何か質問がございましたら、お気軽にメッセージ欄でお知らせくださいね~
下記のQRコードへお申込みください!

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こんにちは
セラースプライトです。

Amazonで販売をしていると、「広告費をかけても売上が伸びない」「競合が多く、どう戦えばいいかわからない」このようなお悩みを感じたことはありませんか?

近年、Amazonでは出品者数・商品数の増加により競争が激化しています。「出せば売れる時代」は終わり、市場・競合・自社を正しく分析したうえで戦略的に販売することがますます重要になっています。

そこで今回、Amazonコンサルティング会社「株式会社そばに」のシニアコンサルタント安井茉佑様をお招きし、実際のコンサル現場でも活用されているセラースプライトの分析方法をわかりやすく解説していただきます。

Amazon販売の売上アップにつながるヒントを知りたい方は、ぜひご参加ください。

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セミナー概要
📅開催日 2026年4月2日(木)
⏰開催時間 13:00〜(JST)
📍開催形式 オンライン開催(Zoom) ※YouTubeでも同時配信予定

🎙 登壇者
安井 茉佑 様 株式会社そばに シニアコンサルタント
大阪府出身。日用品・生活雑貨の製造メーカーで商品開発およびEC責任者として約7年間従事。
以前はBtoB販売のみだった商品をECで成長させ、ニッチなブランドながらAmazonで月商1億円を達成。さらに複数商品でベストセラーを獲得。

📌 セミナー内容
今回のセミナーでは、Amazon販売において特に重要な3つの分析方法を中心に解説します。
市場分析
市場の需要やトレンドを把握し、売れる商品や参入チャンスを見極める方法
競合分析
競合商品の販売状況や戦略を分析し、自社商品の差別化ポイントを見つける方法
レビュー分析
ユーザーのレビューから顧客ニーズや改善ポイントを把握する方法

💡 こんな方におすすめ
  • Amazon販売の売上を伸ばしたい方
  • 市場や競合の分析方法を学びたい方
  • セラースプライトの活用方法を知りたい方

✅ 参加方法
▼セミナー参加申込み https://forms.gle/YnX94DMzNPCqU2wz6

Amazon販売で成果を出すための「分析方法」を学べる機会です。
皆さまのご参加をお待ちしております🌟


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概要(概要)

地政学的リスクが一段と高まるなか、世界の製造業およびサプライチェーン企業は、これまでにない複合的な「供給ショック」と「需要ショック」に直面しています。本稿では、企業が不確実性を乗り越え、中長期的に競争力を確保するための3つの基本戦略—既存優位性の強化、オペレーションのリスク軽減、戦略的多様化—について、最新の国際的知見に基づき整理します。

キーワード: 産業競争力, サプライチェーン強靭性, AI導入, 地政学リスク, 多様化戦略

声明:本記事は筆者個人の見解であり、所属組織の公式意見を示すものではありません。
情報源:World Economic Forum “3 steps to industrial competitiveness amidst geopolitical uncertainty”


はじめに:複合危機下での産業競争力の再考

パンデミック以降、製造業は 地政学リスク・資源価格の変動・供給網の脆弱性・需要構造の変化 といった要因が同時多発的に発生する「デュアル・ショック」の環境に置かれています。
国際企業にとって、従来型の効率最適化モデルのみでは対応が難しく、強靭性(レジリエンス)と競争力の再構築 が最重要テーマとなっています。

こうした環境下で注目されるのが、以下の3つの戦略的アプローチです。


① 既存ポジションを守り、基盤能力を強化する(Defend Your Position)

最初のステップは、企業が既に有する競争優位性を維持し、組織的に強化することです。成長戦略としてのイノベーションが重要である一方、既存オペレーションの標準化・高度化 は不確実性下における安定的な収益確保に直結します。

特に以下の領域が重視されます:

在庫・資金フロー管理の最適化:不安定な需給環境に対し、過剰在庫や滞留資金を抑制

主要サプライヤーとの協働強化:長期契約・共同改善による調達安定化

輸送ネットワークの再設計:コスト抑制と配送リードタイムの短縮を両立

これらは短期的な効率改善にとどまらず、企業全体のオペレーションを「揺らぎに強い構造」へと転換させる効果があります。


② オペレーション全体のリスクを軽減する(De-risk Your Operations)

次の戦略は、オペレーションに内在する重大リスクを可視化し、体系的に軽減することです。特に WEF は以下の二点を重視しています:

● サプライチェーン全体の回復力向上

中小サプライヤーがデジタル投資やAI導入を進められない状況は、結果的に大企業の供給リスクにつながります。
そのため、サプライヤー能力強化プログラム(Supplier Development Program) の構築が国際的に進展しています。

● 代替経路・代替製品の確保

特定品番や特定地域への依存度が高いサプライチェーンは、地政学リスクを直撃します。

代替サプライヤーの早期特定

標準化可能な仕様の再設計

複数購買契約(dual/multi sourcing)の整備

が推奨されています。

● AI を活用した予測・診断の高度化

AI による需要・供給予測、脆弱領域の特定、在庫水準シミュレーションは、「人による従来手法」を大きく凌駕する精度とスピードを提供します。
これにより、企業は リスクを事前に察知し、選択肢を持った意思決定 を可能にします。


③ 戦略的な多様化(Diversify Strategically)

最後のステップは、地政学リスクを踏まえつつ、企業のサプライネットワーク・生産拠点・販売市場を戦略的に多様化することです。

特に注目される論点は以下の通りです:

● 地域アライアンスの活用

ASEAN・南アジア・中東のように、単一国では影響力が小さくとも、地域全体として大きな競争力を有するエリアが台頭しています。

● “地域集中 × グローバル連結” のハイブリッド戦略

企業は、

労働力コスト

インフラ整備度

政策安定性

技術クラスタの存在

などを総合的に考慮し、複数地域に分散しつつ、世界市場への接続性を維持 する必要があります。

● 価値連鎖の再編(Value Chain Reconfiguration)

コストのみを指標とした従来の最適化モデルから脱却し、効率性とレジリエンスの両立 を意図したサプライチェーン設計が求められています。


AI:次世代の産業競争力を左右する決定要因

記事全体を通じて示唆されるのは、AI が単なる効率化ツールではなく、今後の産業競争力そのものを左右する「基盤技術」であるという点です。

ただし、AI導入には以下の課題が伴います:

データ品質・ガバナンス整備

既存システムとの統合コスト

組織スキルの再構築

ROI と導入領域の明確化

このため「AIを使うか否か」ではなく、どの領域に、どの深度で導入するか が勝敗を分けるポイントとなります。


おわりに:不確実性を前提とした競争戦略へ

世界経済は、多極化・供給制約・政策対立など、かつてない速度で構造変化が進んでいます。こうした環境下で企業が持続的に競争力を確保するには、
守る(強化)・備える(リスク管理)・広げる(多様化)
という3軸の戦略を総合的に運用していくことが不可欠です。

本稿の内容が、貴社の次期サプライチェーン戦略やリスクマネジメント、さらにはAI導入方針検討の一助となれば幸いです。


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