1. はじめに：社内データだけだと、会議が“感想戦”で終わる
私はID-POSで「売れた／落ちた」は追える一方で、「なぜ動いたのか」を社内データだけで説明しきれない場面に何度も直面してきました。競合の値下げ、EC上での露出増、レビューの悪化——それっぽい仮説は出るのに、裏取りがないと最後は感想戦で終わる。打ち手も検証も曖昧になります。
小売がECを本格導入するほど、意思決定に必要なのは「店内の結果」だけでなく、「店外（EC上）で何が起きたか」の定量情報だと痛感しました。そこで私は、Competitive Intelligence（競合の動きを外部データで捉える）という考え方も参考にしつつ、外部要因を“背景変数”として取りに行く方針に切り替えました。
この記事では、私が実際にやったことを「初めて読む方にも分かる順番」でまとめます。
結論を先に言うと
外部データ（競合価格・露出・レビュー）を定点で持つだけで、ID-POSの売上変動が「説明できる仮説」に変わります。施策を“勘”で打つのではなく、根拠を置いて優先順位を決められるようになります。私はまず1カテゴリ、1サイト、3指標から始めました。
この記事で分かること
- ID-POSに“外部データ”を足すと、売上変動の説明がどう変わるか
- ECでまず見るべき外部データ（価格・露出・レビュー）の取り方
- Octoparseを業務に組み込む際の最小ステップと運用の注意点
想定読者
- ID-POSは見ているが、原因説明や打ち手の根拠に悩んでいる方
- ECの競合状況を“数字で”把握したい小売・メーカーの担当者
- スクレイピングに興味はあるが、エンジニアリングは極力避けたい方
外部データ取得の手段として、私はノーコードでEC上の情報を定期収集できるOctoparseを試しました（ツール説明は最小限に留め、使いどころにフォーカスします）。
2. ID-POSとの活用イメージ：外部データ×ID-POSで“説明できる分析”に寄せる
2-1. まず集めた外部データは3つだけ（価格・露出・レビュー）
最初から何でも集めると運用が破綻するので、私はECに寄せて「購買に効きやすい3本」に絞りました。
- 競合の価格・SKU・在庫：値下げや品揃え変更のタイミングを定点観測する
- ECのランキング／キャンペーン露出：露出が増えた週と自社売上の変動を突き合わせる
- レビュー：件数・評価・内容の傾向を追い、変動の“納得できる理由”を補強する
検索量や天候も有効ですが、まずはEC上で直接観測できる指標を優先しました。取りに行きやすく、説明に直結しやすいからです。
2-2. なぜOctoparseを選んだのか（私の主観ベース）
同じ目的でも手段はいくつかあります。その中でOctoparseを使ってみて「業務に組み込みやすい」と感じた点は、主に次のとおりです。
| 手段 | 良い点 | つまずきやすい点 |
| 手作業（目視/Excel） | すぐ始められる | 継続・定点観測が難しい／再現性が低い |
| 自作（Python等） | 自由度が高い | 開発・保守の工数が重い／担当者依存になりやすい |
| Octoparse | ノーコードで定期収集しやすい | 対象サイト変更時に微調整が必要 |
今回は「まず運用を回して、効く指標を見極める」ことが目的だったので、スピードと継続性のバランスが良いOctoparseが合っていました。
- 自動検出（リスト認識）のおかげで、最短で“それっぽい形”まで到達できた
- テンプレート／カスタムの両方が使え、最初はテンプレで小さく試してから拡張できた
- クラウド実行で定期収集に回しやすく、日次・週次の運用が現実的になった
- 出力がCSV/Excelで扱いやすく、まずは手元の集計・検証にすぐ繋げられた
要するに、専門チームがいなくても「背景変数を持つ」ところまで持っていける感覚がありました。
特に助かったのは、収集対象のリスト構造を自動で捉えてくれる点と、定期実行に載せるまでの距離が短い点です。初回は手探りでも、2回目以降は「同じ型で回す」ことに集中できます。
2-3. 実操作イメージ：テンプレート利用／カスタムタスク作成の最小ステップ
ここは読者が一番イメージしづらいところなので、私がやった流れを“最小構成”で書きます。実際は細かい調整もありますが、最初はこれで十分でした。
（補足）初回に詰まりやすいポイントは、だいたい次の3つです。
- 一覧ページと詳細ページのどちらから取るべきか迷う（まずは一覧で必要最小限を取るのが無難）
- 次ページ設定で取り漏れる（2〜3ページで必ずテストする）
- 取得結果が途中で0件になる（行数チェックの監視を入れる）
（A）テンプレートを使う場合（まずは試す）
1. テンプレート一覧から、目的に近いもの（例：ECの価格監視／商品情報収集）を選ぶ
2. 対象サイトのURLや条件を入れて、取得対象のページを指定する
3. 取得したい項目（商品名、価格、在庫表示、レビュー数など）だけを残す
4. 数ページだけ実行して、想定どおり取れているか確認する
5. 問題なければクラウドで定期実行に回す（週次→日次の順で負荷を見ながら）
あわせて、取得したレビューや価格データをどのように商品選定に活かすかについては
👉 Amazonレビュー分析を商品選定に活用する方法 を参考にしつつ、
実運用前にはスクレイピング時の注意点や法的観点も
👉 Amazonスクレイピングにおける法的注意点 で必ず確認しておくと安心です。
（B）カスタムタスクで作る場合（対象が独自構造のとき）
1. 収集対象のURL（競合の商品一覧、ランキング、レビュー一覧など）をOctoparseに読み込ませる
2. 自動検出されたリストから「繰り返し部分（商品カード）」を確定する
3. 抽出項目（価格・商品名・在庫表示など）をクリックで選び、必要最小限にする
4. ページネーション（次ページ）を設定する
5. ローカルでテスト → クラウド定期実行へ移す
2-4. ID-POSにどう混ぜたか：まずは“週次の1枚ビュー”を作る
外部データは集めただけでは意味がありません。私は「粒度を揃える」「キーを揃える」「見る指標を絞る」の3点だけは崩さないようにしました。
キー突合は完璧を目指すより、現場で使う“代表SKU”に寄せる方が早いです。私は「JANで一致するものは素直に結合」「一致しないものは代表SKUに寄せた突合表で吸収」という2段構えにしました。
- 外部データを日次／週次に揃え、ID-POSと同じ時間軸で比較できるようにする
- JAN／自社商品コード／代表SKUで寄せ、ズレる部分は突合表で吸収する
- 見る指標は3つに固定（価格差×売上、露出×売上、レビュー×定着）
可視化としては、まず横軸を週にして、売上（またはPI値）と外部指標（価格差・ランキング・レビュー）を同じタイミングで並べました。相関を断定するのではなく、“同時に起きている現象”を見つけるだけで、次に見るべきデータや現場確認の優先度が決めやすくなります。
| 週 | 売上/PI | 価格差（自社-競合） | ランキング/露出 | レビュー（件数/評価） |
| W1 | — | — | — | — |
| W2 | — | — | — | — |
2-5. 私が詰まったケース：外部を置いたら、説明が一本通った
ある週、カテゴリ全体としては大きく崩れていないのに、自社の主力SKU群だけが目に見えて鈍化しました。ID-POSでは鈍化は確認できるものの、原因が棚・在庫・販促なのか、競合の動きなのか、EC上の露出なのかが切り分けられませんでした。
そこで競合のEC商品ページを定点で見たところ、その週に限ってポイント施策が強まり、実質価格差が広がっていました。加えてランキングでも競合SKUが上位に入り、レビュー件数も短期間で増えていました。社内データだけでは「なんとなく競合が強かった」で終わっていたものが、「価格差の拡大 × 露出増 × 評価の積み上がり」という説明 になりました。
重要なのは原因を断定することではなく、次の打ち手を“仮説に沿って”選べる状態にすることです。価格差が主ならポイント設計やセット販促、露出が主なら露出面の確保や商品ページ改善、レビューが主なら低評価理由の改善——議論が現実的になります。
こうした整理を可能にするのが、競合商品の価格、ポイント施策、ランキング、レビュー件数といったEC上の公開情報を定点で捉え、時系列で並べて見る視点です。
商品ページ情報や価格データを継続的に取得し、分析に活用する考え方は、
EC領域のデータ活用事例としてOctoparseの公式ユースケースでも整理されています。
また、マーケットプレイス上の外部データを意思決定に組み込んだ取り組みは、
eBayのカスタマーストーリーとして紹介されています。
3. 導入・運用のポイント：続く形にするための注意点
3-1. 法規・ルール面：「取れる」と「取ってよい」は別
スクレイピングは技術的に可能でも、運用としては「取ってよい範囲」を守ることが前提です。取得対象サイトの利用規約、robots.txtの方針、アクセス負荷（短時間に大量アクセスしない）には必ず配慮しました。組織で運用するなら、対象サイト／取得頻度／利用目的を明文化し、法務・コンプライアンス観点で先に確認しておく方が安全です。
3-2. 運用でハマりやすい点（実務の注意点）
実務でつまずきやすいのは「一度作って終わり」にならない点です。ECサイトはページ構造が変わりますし、表示の揺れもあります。私は次の点を運用ルールとして持つようにしました。
- 取得件数の急減・ゼロを検知するチェック（アラート）を入れる
- 取得項目は最小限から始め、効くと分かってから増やす
- 日次で見るもの／週次で足りるものを分ける
- まずは「1カテゴリ×1サイト」で検証し、効いた指標だけ横展開する
クラウドで定期実行にすると便利な反面、失敗しても気づかないリスクがあります。私は行数と更新日時だけは最低限チェックし、極端に少ないときはすぐ原因を見に行くようにしました。
また、責任分界（誰がジョブを見るか／失敗時に誰が直すか）を曖昧にすると続けるほど負債になります。私は“取得できているか”の監視だけは分析側で持ち、対象URLや項目の増減は目的が明確なときだけ実施するルールにしました。
3-3. まとめ：まずは「1カテゴリ×1サイト×3指標」から
Octoparseの価値は「スクレイピングができる」ことそのものではなく、ID-POSの変動に“説明力”を持たせられる点にあります。社内データだけだと議論が推測になりがちですが、外部の価格・露出・レビューという背景変数が入ると、仮説が現実味を帯びます。まずは小さく始め、効いたものだけを残して伸ばす。これが一番、現場で続きます。
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