Raxis Bankが扱う商品データは、2026年7月21日時点で約1億ASIN規模です。
ただし、数字の大きさだけを価値としているわけではありません。ASINだけが大量に並んでいても、「次に何を調べるべきか」は分からないからです。
大切なのは、ASINを商品、ブランド、カテゴリー、Amazonセラー、商品属性と結びつけ、調査できる状態へ整えることです。
ASINは商品の入口にすぎない
ASINはAmazonの商品を識別する重要なキーです。しかし、ASINだけでは商品の背景が分かりません。
同じASINに対して、次のような情報が必要になります。
- Amazon.comとAmazon.co.jpの商品タイトル
- ブランド名と別表記
- 商品カテゴリー
- サイズや重量などの属性
- 日本側カタログの有無
- 取り扱っているAmazonセラー
- 情報を取得した時点と取得元
Raxis Bankは、ASINを中心にこれらの情報を関連づけます。これにより、単純な商品一覧を、ブランド単位、カテゴリー単位、Amazonセラー単位で調査できるデータへ変えていきます。
一度の取得件数だけで市場を判断しない
外部APIやデータサービスには、一度に取得できる件数や処理量に制限があります。一回の検索結果だけを見れば、実際には存在する商品を取りこぼすこともあります。
Raxis Bankでは、複数回にわたって取得した情報を蓄積し、新しく確認できたASINを追加します。すでに存在するASINについても、必要な項目が不足していれば段階的に補完します。
ここで蓄積するのは、「過去の状態をそのまま正しいものとして固定する」という意味ではありません。比較的安定した商品情報と、ランキングなどの変動情報を区別し、情報の性質に応じて更新します。
約1億ASINを整理する3つの軸
1. 商品を識別する
ASIN、タイトル、カタログ状況、商品属性を結びつけ、何の商品かを確認できる状態にします。
2. 商品群を整理する
ブランド表記の揺れやカテゴリーを整理し、関連商品をまとまりとして捉えられるようにします。
3. 市場との関係を捉える
どのAmazonセラーがどの商品を扱っているか、新しく取扱いが始まった商品は何かを接続します。
この3つが揃って初めて、大規模なデータが商品探索の入口になります。
AIが担うのは「絞り込み」と「発見」
約1億ASINを人が順番に見ることはできません。そこでAIが、ブランドやカテゴリーのまとまり、Amazonセラーの特徴、取扱商品の変化、情報不足の箇所などを整理します。
AIは、最終的な出品商品を自動決定するためのものではありません。大量の候補から、調査する理由のある範囲を見つけやすくするために使います。
商品探索では、数が多いことと、判断しやすいことは別です。Raxis Bankは、データの規模を「多さ」で終わらせず、関係性と変化を読み取れる状態へ整えます。
規模が生むのは、探索の入口の広さ
大規模なデータ基盤があることで、特定のキーワードや一回の検索結果だけに依存しにくくなります。
ブランドから関連ASINを見る。Amazonセラーから新しい商品群を知る。カテゴリーから市場の広がりを確認する。新規ASINから新しい動きを見つける。
約1億ASINは結論ではありません。より広い市場から、次に見るべき場所を探すための入口です。