3モール
楽天・Yahoo!・メルカリShops対応
公式
楽天・Yahoo!が属性情報を検索評価軸として明記
こんな課題、ありませんか？
多店舗運営する事業者が毎日直面する、属性設定の壁
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楽天SKUプロジェクト後、今なお属性が空欄のSKUが積み上がっている
2023〜2024年のSKUプロジェクトで商品属性は事実上必須に。しかし商品数が多いほど、未設定の属性は今も積み上がる一方です。数千SKUを前に、手作業で埋めるのは現実的ではありません。
📸RMS商品編集画面風 — 属性欄が空欄（赤い警告アイコン付き）で「未設定」ラベルが大量に並ぶ
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Yahoo!ショッピングのカテゴリ・ブランドコード・スペックが未設定だと、検索に出てこない
Yahoo!ショッピングでは「プロダクトカテゴリ」「ブランドコード」「スペック値（spec1〜10）」が検索露出に直結します。未設定のままでは商品が検索結果に表示されず、販売機会を逃し続けます。さらに各コードは定期的に改変があり、その都度更新しなければ集客チャンスを失います。商品数が多いほど手動での追従は現実的ではありません。
📸ストアクリエイターPro風 — 「プロダクトカテゴリ」「ブランドコード」「スペック1〜5」が空欄。キャプション: 未設定のスペック = 検索に表示されない
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モールごとにCSVの仕様が異なり、手動変換に膨大な時間がかかる
楽天・Yahoo!・メルカリShopsはそれぞれCSVのフォーマットが異なります。カテゴリコードや属性をモールごとに変換する作業は、商品数が多いほど時間がかかり、ミスも起きやすくなります。
📸楽天CSV・Yahoo!CSV・メルカリShops CSVの3ファイル比較図 — 列名・文字コード・カテゴリ体系の違いを示し、矢印と「？」で困惑感を表現
CataMapでできること
商品CSVをアップロードするだけで、カテゴリと属性の設定が完了する世界
01
CSVをアップロード
お手持ちの商品CSVをそのままアップロード。フォーマットは自動判定されるので、事前の変換作業は不要です。
📸CSVアップロード画面 — ドラッグ&ドロップエリアとファイル選択ボタン。「フォーマット自動判定」のラベル
02
AIが商品名・説明文・画像からカテゴリと属性を自動判定
商品名・説明文に加え、商品画像もAIが解析。テキストだけでは判別しにくいカラーや素材、形状などの特徴も画像から読み取り、各モールのカテゴリ体系に照らして候補を自動生成します。
📸AI分類結果画面 — 商品リストにカテゴリ候補・確信度スコア（高/中/低の色分け）、レビューキューのフィルター
03
モール別CSVをダウンロード
確定した内容を楽天・Yahoo!・メルカリShopsそれぞれの商品登録CSV形式でエクスポート。そのまま各モール管理画面にアップロードすれば完了です。
📸CSVダウンロード画面 — 楽天/Yahoo!/メルカリShopsの3つのダウンロードボタン、ファイルサイズと件数の表示
先行モニターを募集しています
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モニター特典
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