Ecommerce Data API ブログ
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EC 事業者向けの API 実践フローと AI エージェント活用レシピ。
Amazon のデータ分析レポート：先週と比べられなければレポートではない
レポートが読まれないのは詳しくないからではなく、前回と並べられないからです。固定すべき三つ、最小構成、そしてレポートを無効にする三つの習慣。
Amazon データ API を導入する前に決めておく五つのこと
ドキュメントは「リクエストの送り方」を扱います。この記事は「送る前に決めておくこと」です。最も見落とされる規則も含みます — RPM、並列数、Credits はアカウント単位で集計され、キーを増やしても枠は増えません。
Amazon ASIN のキーワード逆引き：1 リクエストで何が返り、どう読むか
ASIN を渡してキーワードを得る。単純に見えますが、返るのは「関連する全ての語」ではありません。逆引きが実際に測っているもの、ページングの上限、順位フィールドの読み方、よくある三つの誤解を扱います。
Amazon カテゴリ分析：四つの分布が「まだ入れるか」を決める
カテゴリの総量が大きいことは、その一部が自分に回ってくることを意味しません。出品期間・出品者タイプ・価格の三つの分布と統計値で競合構造を読みます。とりわけ新規に余地が残っているかどうかを。
Amazon の競合分析：比較表は動かない、差分が動く
横並びの比較表からは行動が出ません。行動につながる四つの角度 —— 語の差分、二重掲載の無駄、低評価に埋もれた未充足の需要、バリエーション構成 —— と、直接計算できる数字を一つ。
行動で終わる Amazon 競合分析テンプレート
観察したこと、その解釈、次にやることを三つの列に分けて記録する競合分析シート。競合の選び方と条件の揃え方、API フィールド対応表付き。
Amazon のデータ分析：まず事実・推算・自分の判断を分ける
Amazon のデータ分析で最も高くつく誤りは計算違いではなく、推算値を事実として使うことです。三種類のデータの境界、問いの種類ごとに見るべきもの、そして全体に効く一つの記録規則。
Amazon API の選び方：SP-API・サードパーティのデータ API・自前収集で取得できるデータ
「Amazon API」と呼ばれる三つは別の問題を解きます。それぞれで取得できるデータと取得できないデータ、そして最も多い誤解 —— SP-API で競合を見ようとすること。
Amazon のデータはどこから来るのか：単一の「Amazon データベース」が存在しない理由
データベースを探す人が欲しいのはダウンロードできるデータセットです。しかしデータは認可の境界で三つに分かれ、しかも蓄積ではなく流れです。データ地図、各項目の鮮度、そして自分で持てるかどうか。
Amazon キーワードの最適化：転換タイプで四つに分けて扱う
キーワード最適化はタイトルに語を詰めることではありません。リスティングはすでに一群の語で露出しており、最適化とはその群を分類すること —— 守る語、調べる語、止める語に。
Amazon キーワード順位の監視：三層に分け、集計から入って掘り下げる
監視とは二千語の順位を毎日保存することではありません。集計層・単語層・市場層の役割分担、三つの数字から「自然と広告の二重掲載」を求める方法、そしてリスティングを疑う前に除外すべきこと。
Amazon 市場分析：「市場規模」という数字はどう算出されるのか
市場規模はこのデータ全体のなかで最も信頼度の低い数字であり、上位サンプルと二段階の推計の上に成り立っています。その算出方法、比率フィールドの単位の罠、シェアの正しい読み方を解説します。
Amazon 除外キーワードの選び方：三つの出どころと、早まって除外しない境界
除外キーワードは語を消すことではなく、転換しない位置から予算を移すことです。安全に除外できる三つの類型、それぞれがデータでどう見えるか、そして除外が害になる場面。
Amazon 広告のキーワード入札：一つの語に 36 個の数字が返る理由
「この語はいくらで入札すべきか」は一つの数字を期待した問いですが、API が返すのは 36 個です。三つのマッチタイプそれぞれに入札額、CPA、予算、ACOS があり、しかも各々が点ではなく範囲だからです。
Amazon 広告の投下キーワードの選び方：三種類を先に外し、四つの競合指標を読む
広告の語を選ぶことは SEO の語を選ぶことと違います。SEO は関連性と検索量で足りますが、広告には「勝てる」という条件が加わります。先に外す三種類と、勝負を決める四つのフィールド。
Amazon で売れる商品の見つけ方：探す前に消す
Amazon で売れる商品を見つける最初の一歩は、探すことではなく外すことです。四段階の絞り込みと各段階で見るデータ、そして順序を逆にすると前の工程が丸ごと無駄になる理由。
二つのシートを比較可能にする Amazon 商品リサーチテンプレート
マーケットプレイス、取得日、そしてどの数値が推定値かを固定するダウンロード可能なリサーチシート。手作業が限界に達したときのための API フィールド対応表付き。
Amazon リサーチツールの選び方：違いはデータではなく、どこまで判断を代行するか
リサーチツールの本当の違いは、どちらのデータが充実しているかではなく、あの「機会スコア」の重みを誰が決めたかです。三つの形態、自分で回せる検収リスト、そして条件を自分で書く方法。
リモート MCP：キーを貼らずに ChatGPT から Amazon データを引く
ローカルインストーラーを動かせないクライアント向けの、ブラウザ OAuth による接続。対応マトリクス、クレジットを消費しない接続確認プロンプト、接続を取り消したときに何が起きるか。
リバース ASIN ツールの選び方：自分で回せる受け入れチェックリスト
ランキングではなく方法を。ASIN を固定して同じ条件で各ツールを検証し、どのリバース検索でも取得できない三つを確認します。ダウンロード可能なチェックリスト付き。
Amazon レビュー分析の進め方：山積みのレビューから三種類の実行可能な結論へ
レビュー分析の成果物は要約であってはいけません。商品を直す、リスティングを直す、何も直さない —— この三つを分けないと、説明の問題を高コストな商品改修として扱うことになります。
Amazon レビューを表に書き出して分析する：21 列とダウンロードできるテンプレート
レビューをコピーして Excel に貼る問題は遅いことではなく、判断に必要なフィールドが落ちることです。ダウンロードできるレビュー分析表、各列に対応する API フィールド、書き出し時の三つの落とし穴。
Amazon レビューの四つの出どころ：購入確認、Vine、無償提供、先行体験
レビューは一様ではありません。API は verified、vine、free、experience の四つの真偽値で出どころを分けており、分けずに平均星評価を出した数字には商業的な意味がありません。
Amazon の販売数データで分かること・分からないこと：est は API 自身が付けた印
プラットフォームは販売数を公開しないため、月間販売数はすべて BSR からの推算です。三つの API のフィールドを分解し、どれが事実でどれが推算か、そして親と子を取り違える最も多い比較ミスを扱います。
Amazon のスクレイパーを自前で持つ四つの隠れた費用
動かすところまでは初日の話です。その後に始まる四つの継続費用 —— ボット対策、項目定義、コンプライアンス、担当者の離職 —— を分解し、それでも自前が正しい場合も示します。
ASIN とは：SKU・UPC・FNSKU との違いと、ASIN から何が調べられるか
ASIN は Amazon が全商品に割り当てる 10 桁のコードです。どの識別子が誰のものか、親 ASIN と子 ASIN の関係、そして ASIN 一つから引けるデータ。
Amazon データ API 完全ガイド：46 エンドポイントを業務フローで選ぶ
46 個の Amazon データ API を商品リサーチ、キーワード、市場、トラフィック、商標という業務単位で整理し、それぞれが返すフィールドと組み合わせ方を解説します。
コードを書かずに Claude Code で Amazon データを調べる
2 つの接続方法、そのままコピーできる最初のプロンプト、そして本当にデータが返ってきたかの確認手順。コードもエンドポイントの暗記も不要です。
商品リサーチを AI エージェントに任せる：シードワードから ASIN 候補リストまで
キーワード拡張、カテゴリー規模の確認、商品絞り込み、販売数推定までをエージェントに順に実行させる、コピー可能な多段プロンプト。
Cursor や Codex で競合分析をする：再現できる会話スクリプト
1 つの ASIN を起点に、競合商品の抽出、流入語のリバース検索、トラフィック構造の比較、そして「自分に足りない語」までをエージェントに実行させます。