越境EC AI 実践ナレッジベース
AAAI China Chapter オープンソースプロジェクト
越境EC のための AI 実践マニュアル — 商品リサーチから成長まで全 69 章のガイド。すべてにコピーしてすぐ使えるプロンプト付き。
これは本だけではありません。 dist/ はすぐに使える agent 能力パッケージです——100 エンティティのドメイン ontology、9 個のインストール可能な skill、MCP Server 連携。Claude Code では 2 つのコマンドでインストールでき、ソースは GitHub にあります。
🌐 全章が 3 言語で揃っています。各ページ右上の言語スイッチャーから 中文 / EN / 日本語 を切り替えられます。同じ章のまま言語だけ変わります。
まず試してみる
以下を ChatGPT または Claude に貼り付けると、30 秒で結果が返ってきます:
あなたは Amazon マーケットプレイスに精通した、経験豊富な越境EC の専門家です。
Amazon US でポータブルネックファン(首掛け扇風機)を販売したいと考えています。
以下を含む市場性のクイック分析をお願いします:
1. このカテゴリの市場特性(季節性、競争の激しさ、価格帯)
2. 上位 3 競合の主要な訴求ポイントと、低評価レビューに見られる主な不満点
3. 差別化の方向性を 3 つ
4. リスクの注意点(コンプライアンス、特許、季節在庫のリスク)
主要データの比較は表形式で提示してください。
<データ規律>
- 市場データ・検索量・競合の実績・法令条文・料率に関する具体的な数字や事実は、私が提供した情報にあるものだけを使う。**渡していない部分を記憶で埋めないこと** — この種の事実は変化が速く、記憶にある版は古い可能性がある
- 判断にある事実が必要なときは、どの公式ソースで確認すべきかを伝え、そこで止まって私に尋ねること
- 結論ごとに出典を付す: [私が提供した情報] または [モデル推測]
</データ規律>
本ナレッジベースの構成
6 つのトラックで構成されています:
| トラック | 対象 | 内容 |
|---|---|---|
| 基礎 | すべての人 | AI リテラシー、プロンプトエンジニアリング、Agent、RAG、RPA |
| 店舗運営 | 運営担当者 | 商品リサーチ、商品ページ、広告、CS、コンプライアンス、財務 |
| 開発者 | エンジニア | データパイプライン、予測モデル、RAG、Agent、MCP |
| マネジメント | チームリーダー | 能力アセスメント、チームビルディング、ROI、リスクガバナンス |
| マーケットプレイス | 全ロール | 13 の EC プラットフォーム実践ガイド |
| ソーシャルメディア | 全ロール | 7 つのソーシャルチャネルの AI 運用ガイド |
まず AI に何ができるのかを知りたい方は、AI 活用成熟度マップから始めてください。
プロンプトについて
本ナレッジベースのプロンプトテンプレートは、以下のモデルで動作確認しています:
- ChatGPT / Claude / Gemini の T2 主力級 — 2026 年 7 月に再確認(現行の型番はモデルマトリクスを参照)
- Claude (Opus 4 / Sonnet 4) — 2026 年 3 月
モデルによって結果は異なる場合があります。期待どおりの出力が得られないときは、別のモデルを試すか、プロンプトの冒頭に追加のコンテキストを補ってください。AI モデルの進化は速いため、常用するプロンプトは定期的に有効性を確認することをおすすめします。