Amazon カテゴリ分析:四つの分布が「まだ入れるか」を決める

9月 22, 2026

カテゴリの良し悪しを判断するとき、最もよく使われるのは総量です。月間販売数がいくつ、市場規模がどれくらい。

総量は天井を教えてくれます。しかし本当の問いには答えません。その天井の下に、まだ自分の場所が残っているか。 しかも総量自体がこのデータで最も信頼度の低い数字です。その理由は「市場規模」という数字はどう算出されるのかにまとめてあります。

月に百万個動くカテゴリでも、その八割が三年以上前からある Listing に集中しているなら、新規商品にとっては月十万個で構造が緩いカテゴリより難しい。総量ではこの違いが見えません。分布なら見えます。

まず統計で規模を掴む

選市場統計 API はカテゴリノード単位で基礎指標を返します。

フィールド意味
totalProducts商品総数
brandsブランド数
sellers出品者数
nodeLabelPathノード名称パス
currencyその市場の通貨

brands と sellers を totalProducts に対して見れば集中度が出ます。 五千の商品が四ブランドに分かれているのと四百ブランドに分かれているのでは、まったく別の市場です。前者は寡占、後者は分散市場で、参入の取り方も変わります。

products と totalProducts が別のフィールドである点に注意してください。前者は標本数、後者は総数です。比率を出すときに取り違えやすい、この API で最も読み間違えやすい箇所です。

分布一:出品期間 ——「新規は入れるか」に答える

四つのうち最初に読むべきものです。

出品期間分布 API は Listing の年数でグループ化し、各グループに label(「3年以上」など)、products、units、revenue、unitsRatio を返します。

unitsRatio が要のフィールドです。 ドキュメントの「3年以上」の例値は 0.834。そのカテゴリの販売数の 83.4% が三年以上前からある Listing に渡っているという意味です。

この数字は新規商品の置かれた状況に直接答えます。

  • 古い Listing の比率が高い → 位置が固定化しており、新規が動かすには長い時間がかかる
  • 一年以内の Listing が相応の比率を持つ → 構造がまだ流動的で、入り込む余地がある
  • 複数の年数帯に分散している → 新規参入が継続的に成功している。最も健全な信号

総量が大きく新規の比率が小さいカテゴリが典型的な罠です。 数字は魅力的に見えて、その販売数は最初から自分のものではありません。

「新規が入れる」が実際にどう見えるかは、毎月更新の注目の新商品ランキングで確認できます。米国で出品から 6 か月以内、直近 30 日の推定販売数が多い商品です。最新号の上位 10 件を下に載せます。ランキングページでは大カテゴリ別に分かれているので、自分のカテゴリで新商品が伸びているかを直接確認できます。中国の出品者がこのランキングでどう戦っているかはAmazon の中国出品者で分析しています。

Amazon 注目の新商品ランキング号 2026年10月
#商品30 日販売数価格評価数成長率
1

FNTCASE for Google Pixel 11-Pro Case: Pixel 11 Case Compatible with Magsafe

FNTCASE · スマホ・アクセサリ

170,340$14.9927+7%
2

FNTCASE for iPhone 17e/ iPhone 16e Case, Fit for Magsafe, Screen Protector

FNTCASE · スマホ・アクセサリ

152,517$11.995+3%
3

Coca-Cola Bottles, 16.9 fl oz, 15 Pack

Coca-Cola · 食品・飲料

127,942$16.43537新規出品
4

FNTCASE Magnetic for Motorola Razr Ultra 2026/2025 Case, Clear

FNTCASE · スマホ・アクセサリ

120,694$15.9932+11%
5

INABA Salmon Churu Cat Treats, Lickable, Squeezable Creamy Purée Cat Treat with Green Tea Extract & Taurine, 0.5 Ounces Each Tube, Salmon Variety Box, 1 Count (Pack of 480)

INABA · ペット用品

82,483$32.962,405-10%
6

Apple AirPods 5 Wireless Earbuds with Active Noise Cancellation

Apple

80,092$129.002310%
7

Valvoline Advanced Full Synthetic SAE 5W-30 Motor Oil 1 QT (Pack of 6)

Valvoline · 車用品

56,406$53.829—
8

medicube PDRN Collagen Gua Sha Neck Wrinkle Cream - Firming, Contour Care

medicube · ビューティー

56,210$29.901,181-21%
9

Clorox Disinfecting Wipes Variety Bundle, 2 Crisp Lemon & 2 Cherry Blossom, 300 Total Wipes

Clorox · ヘルス・日用品

54,116$22.083+32%
10

MiraFIBER Gummies, from The Makers of MiraLAX, Vegan Formula, 8g Per Serving, Gut Health for Men & Women, Prebiotic Fiber Gummies for Adults, Mixed Fruit Flavor 72Ct

MiraLAX · ヘルス・日用品

53,933$15.97779+16%

販売数・売上・検索数は第三者による推定値で、Amazon の公表値ではありません。

ランキングを見る

分布二:出品者タイプ ——「誰と競うか」に答える

出品者タイプ分布 API は配送方式と出品者種別の構成を返し、各グループに label(「Amazon 直販」など)、asinNum、asinRatio、units、unitsRatio、ratings、rating が付きます。

比べるべきは asinRatio と unitsRatio の対です。

状況意味
asinRatio が低く unitsRatio が高い少ない商品数で多くの販売を取っている。効率が高く、崩しにくい
asinRatio が高く unitsRatio が低い商品は多いが売れていない。数合わせの層

直販の比率が高いカテゴリは別途考える必要があります。避けるべきとは限りませんが、価格と配送で求められる水準は上がります。

rating と ratings もここで返るので、各層の評価水準をついでに読めます。ある層の平均評価が目立って低ければ、それは品質面の機会です。

分布三:価格 ——「どの価格帯でやるか」に答える

価格分布 API は価格帯でグループ化し、各帯に label(「5-10」など)、products、units、revenue、unitsRatio を返します。

探すのは products と unitsRatio のずれです。

  • 商品数は多いのに販売比率が低い帯 → 売れない商品で埋まっている、レッドオーシャンの中の空転地帯
  • 商品数は少ないのに販売比率が高い帯 → 需要がここに集中し、供給が追いついていない

後者が狙う位置です。最高価格帯とも最安価格帯とも限らず、たいてい中ほどの目立たない区間にあります。

選市場統計 APIカテゴリノード単位で商品総数、ブランド数、出品者数、ノードパスなどの中核統計を返します

同じ形のさらに 4 つの切り口

上の分布と同じ形を返すエンドポイントがあと 4 つあります。グループごとに 1 つの label があり、products、units、販売数の割合が付きます。それぞれがより限定した問いに答えます。

問いエンドポイントグループ分け
競合するセラーはどこの国かセラー所在国の分布セラーの所在国
商品の質はどうか評価の分布評価の区分
売れるのにどれだけの実績が要るか評価数の分布評価数の区分
出品ページはどこまで作り込まれているか出品コンテンツの分布A+ コンテンツと動画の有無

ドキュメントの例は 1 つの市場を表しているように見えます。それぞれの割合から逆算した販売数の合計が、約 5,238 で一致するからです(4,496 ÷ 0.8585、548 ÷ 0.1046、3,599 ÷ 0.6872)。そのため、まとめて読めます。

  • セラー所在国: 中国の 44 商品が 4,496 個を売り、全体の 85.85% を占めます。米国の 24 商品は 362 個で 6.91% です。
  • 評価数: 評価数が 1〜50 の 36 商品でも販売数の 10.46% を取っており、ここでは新しい出品でも売れていることが分かります。
  • 評価: 評価が最も低い区分(2.0 以下)の 14 商品は合計で 5 個しか売れておらず、全体の 0.1% です。平均評価が低いグループは品質の空きであって、安く入れる入口ではありません。
  • コンテンツ: A+ コンテンツと動画がある商品は、商品数の 18.18% で販売数の 68.72% を占めており、この市場ではコンテンツが大きな役割を果たしています。

落とし穴が 2 つあります。販売数の割合は、3 つのエンドポイントでは小数、最後の 1 つでは百分率です。 セラー所在国の unitsRatio は 0.8585、出品コンテンツの分布では 68.72 で、productsRatio も 18.18 です。エンドポイントをまたいで区分を比べる前に、スケールをそろえてください。もう 1 つ、ドキュメントの例のラベルは中国語の文字列(4.5以上、有A+有视频 など)なので、自分でラベルを組み立てず、受け取ったラベルで照合してください。

四つを重ねてどう判断するか

単独の分布だけでは誤判断します。組み合わせて初めて結論が出ます。

組み合わせ判断
古い Listing の比率が低い+ブランドが分散+供給不足の価格帯がある入る価値がある
古い Listing の比率が高い+ブランドが集中固定化。明確な差別化が無ければ入らない
新規の比率が高い+ただし平均評価が総じて低い需要はあり、誰もうまくやれていない。品質で差をつける機会
総量が大きい+古い Listing が総取り典型的な罠。数字は良いが入れない

三行目が最も見落とされる機会です。 新規が大量に流入しているのは需要が検証済みということで、評価が総じて低いのはまだ誰もうまくやれていないということ。供給体制に強みのある出品者に向きます。

そのあとで商品を絞る

カテゴリ層の判断が終わってから、その中で商品を絞ります。選品 API には min / max の条件が 20 組近くあり、上で得た結論をそのまま条件に書けます。出品期間分布が「古い商品を避けよ」と言うなら availableMonth で、価格分布が目標帯を示すなら minPrice / maxPrice で。

三段階の流れ全体は一括選品:三つの API をつないで候補 ASIN を作るに、候補を比較可能な表に落とす方法はAmazon 商品リサーチ表にあります。

このデータにできない三つ

販売に関わるものはすべて推算です。 これらの分布の units、revenue、unitsRatio はいずれも販売数の推算の上に乗っており、プラットフォームは販売数を公開していません。相対的な構造の比較には使えますが、絶対値として扱うことはできません。この層の詳細はAmazon の販売数データで分かること・分からないことにあります。

供給体制で対応できるかは分かりません。 データは「その位置が空いている」と言いますが、そこを埋められるかは言いません。仕入れられるか、特許のリスクがあるかは API の知るところではありません。

カテゴリ階層は自分で決める必要があります。 大分類と小分類で分布はまったく違いえます。同じ判断が第一階層と第三階層で逆の結論になることもあるので、nodeIdPath を記録し、「このカテゴリ」と曖昧に書かないでください。

よくある質問

どの階層のカテゴリを見るべきですか。 実際に競争する階層です。たいていは自社商品が分類される小分類であって、その上の大分類ではありません。大分類の分布は無関係な小分類に薄められます。

新規の比率がどれくらいなら「入れる」のですか。 カテゴリ差が大きいため一律の閾値はありません。横並びで比較するのが現実的です。候補カテゴリ数件の同じ数字を並べて順位を付けるほうが、単一の絶対値を睨むより意味があります。

分布データはどれくらいの頻度で更新されますか。 API が返す計算時刻を基準にし、リアルタイムだと仮定しないでください。傾向を見るときは基準を固定し、異なる時点の標本を混ぜて比較しないこと。

このデータで季節性を判断できますか。 出品期間分布では判断できません。それが表すのは存在している構造です。季節性は市場トレンド系 API の時系列を使ってください。具体的な手順は季節商品リサーチにあります。

Ecommerce Data API

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