この記事は2025年12月に公開し、最新の情報をもとに随時更新しています。（最終更新：2026年3月）
ECサイトの商品説明文を書くのは、地味にしんどい作業です。1商品あたり300〜500文字。商品数が100を超えると、それだけで数万文字になります。しかも毎回「他の商品と差別化しなきゃ」と頭を悩ませます。
自分はEC支援の仕事で、年間200本以上の商品説明文に関わっています。2024年ごろからAIを本格的に使い始めて、作業時間が半分以下になりました。ただし、AIに丸投げしてうまくいくわけではありません。
ここでは、自分が実際にやっているAIでの商品説明文の書き方を具体的に書いていきます。コツさえ掴めば、誰でもすぐに実践できる内容です。
いきなり「書いて」と頼まない
一番やりがちな失敗は、AIに「この商品の説明文を書いて」とだけ入力することです。これだと、どこかで見たような無難な文章が出てきます。
AIに良い文章を書かせるには、「誰に向けて」「どんなトーンで」「何を強調して」書くのかを指定する必要があります。
自分が使っているプロンプトの基本構造はこうです。
ステップ1: 商品情報の整理
まず、商品の基本情報を箇条書きで入力します。商品名、カテゴリ、サイズ・重量、主な特徴3つ、価格帯、競合との違い。ここを省くと、AIは想像で書いてしまいます。想像で書かれた商品説明文は、当然ながら使いものになりません。
ステップ2: ターゲットの指定
「30代の共働き主婦」「50代の男性会社員」など、具体的なペルソナを指定します。ペルソナが曖昧だと、誰にも刺さらない文章になります。「幅広い年齢層向け」は指定しないのと同じです。絞ったほうが、結果的に多くの人に響く文章になります。
ステップ3: 文体とトーンの指定
「です・ます調、やさしい口調」「だ・である調、専門的なトーン」など。楽天向けなら少しカジュアルに、Amazon向けならシンプルに、自社ECならブランドの世界観に合わせます。モールによって売れる文体が違うのは、EC運営者なら実感しているはずです。
AIが苦手なことを知っておく
AIで商品説明文を書くとき、知っておくべき弱点があります。
具体的な数値を盛る。「99%のお客様が満足」みたいな根拠のない数字を入れてくることがあります。景品表示法に抵触するリスクがありますから、数値は必ず確認してください。
薬機法に引っかかる表現を使う。健康食品やコスメの説明文では、「治る」「効く」などの表現をAIが使ってしまうことがあります。これは法律違反になりますから、ヘルスケア系の商品は特に注意が必要です。プロンプトに「薬機法に抵触する表現は使わないでください」と明記しておくだけでも、かなり防げます。
どの商品も似た文章になる。AIは「きれいな文章」を書くのが得意ですが、「その商品ならでは」の表現は苦手です。10商品の説明文をAIに書かせると、構成や言い回しが似通ってしまいます。対策としては、商品ごとに「この商品だけの特徴」を1つ入力に加えます。他にはない独自のポイントを伝えると、文章にも個性が出やすくなります。
これらの弱点を理解した上で、AIの出力をそのまま使わず、必ず人間が手を入れる前提で使うのが大事です。
実際のプロンプト例
具体的なプロンプト例を一つ紹介します。
たとえば、オーガニックコットンのTシャツの説明文を書く場合。
「以下の商品情報をもとに、楽天市場の商品ページ用の説明文を作成してください。
・商品名：オーガニックコットン クルーネックTシャツ
・素材：GOTS認証オーガニックコットン100%
・サイズ：S〜XL（身幅48〜56cm）
・特徴：肌触りが柔らかい、洗濯で縮みにくい、型崩れしにくい
・ターゲット：30〜40代の肌が弱い女性
・文体：です・ます調、やさしく親しみやすいトーン
・文字数：300〜400文字
・強調ポイント：肌への優しさと、普段使いできるデザイン
・NGワード：最高、完璧、絶対」
このくらい具体的に指定すれば、かなり使える文章が出てきます。そこから自分の言葉で微調整すれば、5分で1商品の説明文が完成します。以前は1商品30分かかっていましたから、6倍の速さです。
AIモデルによる違い
2026年3月時点で、自分が商品説明文に使っているAIモデルの使い分けを紹介します。
GPT-4o：一番バランスが良いです。自然な日本語で、指定したトーンに忠実に書いてくれます。無料プランでも使えるのが強みです。大量の商品説明文を書くときのメインツールです。
Claude Sonnet：文章の品質が高いです。特に「やわらかい表現」「上品なトーン」を求めるときに向いています。ブランドECの商品説明文にはClaudeをよく使います。
Gemini：Google検索と連動しているため、競合商品の情報を踏まえた文章が書けます。ただし日本語の自然さではGPT-4oやClaudeに劣ることがあります。
どのモデルも一長一短がありますから、最初はGPT-4oで試して、品質に満足できなければClaudeに切り替える、という流れが効率的です。
テンプレート化のすすめ
商品数が多い場合、毎回プロンプトを一から書くのは非効率です。自分はカテゴリごとにプロンプトのテンプレートを作っています。
たとえば「アパレル用テンプレート」「食品用テンプレート」「雑貨用テンプレート」の3つ。カテゴリごとに強調すべきポイントやNGワードが違いますから、テンプレートを分けています。
テンプレートは社内で共有しています。スタッフがAIを使って説明文を書くときも、テンプレートに商品情報を流し込むだけで一定品質の文章が出せます。属人化を防ぐ仕組みとしても機能しています。
2026年になって、自社ツールSync8にもプロンプトテンプレート機能を実装しました。クライアントごとにブランドボイスを設定でき、AIが自動でそのトーンに合わせて書いてくれます。
チェックリストで品質を担保する
AIが書いた商品説明文をそのまま使わないのは前述のとおりですが、人間がチェックする際にもルールを決めています。自分が使っているチェックリストはこうです。
まず、事実確認。サイズ、素材、機能などのスペックが正しいか。AIは入力した情報を基に書きますが、微妙に数値を変えてしまうことがあります。
次に、法的リスク。景品表示法や薬機法に抵触する表現がないか。「業界No.1」「最安値」といった表現は根拠がなければ使えません。
最後に、差別化。他の商品と同じような文章になっていないか。特に同じカテゴリの商品が10個以上ある場合、AIの文章は似通いがちです。商品ごとの独自性が表現されているかを最後に確認します。
チェックリストで品質を担保する
AIが書いた商品説明文をそのまま使わないのは前述のとおりですが、人間がチェックする際にもルールを決めています。自分が使っているチェックリストを紹介します。
まず、事実確認。サイズ、素材、機能などのスペックが正しいか。AIは入力した情報を基に書きますが、微妙に数値を変えてしまうことがあります。「幅48cm」を「約50cm」に丸めてしまうなど、悪気のない改変が起きます。
次に、法的リスクの確認。景品表示法や薬機法に抵触する表現がないか。「業界No.1」「最安値」といった表現は根拠がなければ使えません。AIは優等生的な文章を書こうとするあまり、こういった表現を入れがちです。
3つ目は、差別化の確認。他の商品と同じような文章になっていないか。特に同じカテゴリの商品が10個以上ある場合、AIの文章は構成も語彙も似通います。商品ごとの独自性が表現されているかを最後に確認します。
このチェックリストをスプレッドシートにまとめて、スタッフにも共有しています。チェック項目があると、経験が浅いスタッフでも一定の品質を担保できます。属人化を防ぐ仕組みとしても機能しています。
SEOを意識した書き方
商品説明文はSEOにも影響します。特に自社ECサイトの場合、検索エンジンからの流入を意識した書き方が必要です。
ポイントは3つです。
まず、ユーザーが検索しそうなキーワードを自然に盛り込みます。「オーガニックコットン Tシャツ レディース」のように、商品を探すときに使う言葉を文中に入れます。
次に、スペックだけでなく「使用感」を書きます。「洗濯10回後もヨレない」「真夏でもサラッとした着心地」など、実際に使った感想を含めると、ユーザーの検索意図に合致しやすくなります。
最後に、200文字以上は書きます。短すぎる説明文はSEO的に評価されにくいです。最低でも200文字、理想は300〜500文字です。
まとめ
AIで商品説明文を書くコツは、「丸投げしない」「具体的に指示する」「必ず人間が手を入れる」の3つに尽きます。
AIは作業を8割まで持っていってくれる優秀なアシスタントです。でも残りの2割、つまり「その商品ならではの魅力を言葉にする」のは、まだ人間の仕事だと思います。
まずは1商品だけ、この記事のプロンプト例を使って試してみてください。「AIでここまでできるのか」と思うはずです。そこから自分流のプロンプトに育てていけばいいのです。
最後に一つだけ補足しておきます。AIで商品説明文を効率化しても、商品自体の理解が浅いと良い文章は書けません。実際に商品を触って、使って、特徴を自分の言葉で説明できるようになること。これがAI活用の大前提です。AIはあくまで言語化のアシスタントであって、商品を理解するのは人間の仕事です。商品の魅力を一番わかっているのは、毎日その商品と向き合っている自分たち自身です。AIはその理解を効率よく文章にする手助けをしてくれます。人間の知識とAIの文章力、両方を組み合わせたとき、最も良い商品説明文ができあがります。この組み合わせを仕組み化できれば、商品数が増えてもクオリティを維持しながら効率的に対応できるようになるはずです。