EC市場調査の自動化・独自ロジックによる商品スコアリング開発

課題（与件）

Yahoo!ショッピングから膨大な商品データを取得し、自社で販売すべき「売れる商品」を特定したい。現在は人間が手動でリサーチし、経験則で判断しているが、これを自動化・数値化して意思決定を高速化したい。

1時間の無料相談で完了したこと（即時プロトタイプ）

データ取得のライブ実演： 実際のECサイト画面を見ながら、取得可能な項目（価格、レビュー数、ランキング等）をその場で特定。

暗黙知のロジック化： 「熟練担当者がどこを見て判断しているか」をヒアリングし、その場で**「スコアリング・アルゴリズム」の骨子**を策定。

検証コードの実装： 抽出したデータに対し、策定したロジックで仮のスコアを算出するプロトタイプをその場で作成。

有料継続開発〜納品

プロセス： 大規模なデータ取得に耐えるスクレイピングサーバーを構築。取得したデータを蓄積するデータベースを整備。

UI/UX開発： 数値を一目で判断できるよう、スコアの高い順に並ぶ管理画面（可視化UI）をデザイン・実装。

納品物： 自動データ収集・独自スコアリング・可視化ダッシュボードを含むWebシステム一式。

AI×エンジニアによる「従来との圧倒的な差」

「考える」工程の同期： 従来は持ち帰って検討していた「判断ロジックの設計」を、AIを介したディスカッションでその場で言語化・コード化しました。

開発期間の50%削減： 通常なら1ヶ月以上を要する「データ収集＋分析＋UI構築」の全工程を、**わずか2週間（1週間の構築＋1週間の安定化）**で完了させました。

💡 わかりやすくするための質問・確認事項

資料としての説得力を高めるために、以下の点を確認させてください。

「スコアリング」の具体例: 差し支えない範囲で結構ですが、例えば「在庫数と価格の変動率から利益率を予測」など、どのような指標を組み合わせたか一言添えると、導入検討者が「自社ならこう使いたい」とイメージしやすくなります。

「人間が行っていた作業」の工数削減量: 導入前は1日何時間かかっていたリサーチが、システム化によって「ボタン一つで完了（0分）」になった、などの具体的なインパクトはありますか？