エキスパート講座A 移植キット
中身レポート

講座A『施策の移植』で教える4つのワーク（6ナンバーズ計測／サイト接続・診断／売れる商品ページ／横断ページ）と、特典2施策（マーケティング戦略・SEO戦略のつくり方）を、受講者自身の Claude Code に「入れるだけ」で使えるようにするプラグインです。一度入れれば、受講者は自分のECサイトに対して同じ品質の分析・改善作業を、講座が終わった後も何度でも自分のClaude Codeにやらせ続けられます（＝内製化がゴール）。

プラグイン識別子 ec-transplant-kit／マーケットプレイス名 ecimpru-marketplace／表示名「エキスパート講座A 移植キット」。配布はZIP直配布（GitHubアカウント不要・全員同じ手順で導入できる）。GitHub private リポジトリ（FRLandP1356/ec-transplant-kit）は併走させ、ECいんぷる認定パートナー講座など継続アップデートが要る配布では招待制で使う。

v0.5の変更概要：①「おまかせモード」を「おまかせ実行モード」に呼称統一、②各スキルは進め方モードを都度確認する設計に変更（固定せず、初回はじっくり・2つ目以降はおまかせ実行、のような切り替えを前提化）、③onboardingはショップ情報をURLだけでも詳細情報でも受け取れるようにし、URL提示時はClaude Codeが自ら読みに行く、④次のスキルへの誘導は合言葉を言わせる方式をやめ、完了の目安を満たしたらClaude Codeから提案する方式に統一、⑤analytics-connectのOAuth不採用理由・「SA偽装」という語の実態を正確な記述に訂正、GA4のみ手入力フォールバック対象外（必須API接続）に明確化、GCP/SA鍵のセキュリティ節を強化、⑥six-numbersのsite-learn前提記述の誤りを削除、提出用レポートは企業名・URLもマスクする方針に変更、購入経路（ファネル）分析を追加、レポート名称を「自社ECサイト解析分析レポート」に統一、⑦impru-shindanは実サイト確認（ブラウザ）を裏取りの第一選択にし、数字でのクローズドループ確認は講座内では対象外（キット機能としては維持）に変更、改善効果レポートへのリンク機能を追加、⑧product-pageは型（パソナ型等）が姉妹プロダクトには存在しない本キット独自の追加要素であることを明記し、完了の目安を「コピーが書けていればOK」に簡素化、⑨cross-pageは横軸の洗い出しが終わるまで順序を決め打ちしないことを明記、⑩marketing-strategyを元の「AIエージェントマーケティング実践講座」プロンプトに合わせて4本柱・全11サブステップに再構成（誰にを7サブステップ・何をを4サブステップに拡張）、⑪seo-strategyは転換率を先に・SEOを後に言い直し、出典（Growth Marketer section OB SEOナレッジ）を明記、⑫解析ツール接続の全体像（講座4つ＋その他25ツール）を新規セクション・別HTMLとして追加。

1. お渡しした ZIP（ec-transplant-kit.zip）をダウンロードします（保存場所はどこでもOK・展開不要）。
2. これから自分のECサイトのコードを管理する作業用フォルダを作り、そのフォルダで Claude Code を起動します（新しい空フォルダを1つ作り、そこに移動してから claude と打つだけです）。
3. ダウンロードした ZIP ファイルを、Finder（または保存先フォルダ）からClaude Codeの入力欄にそのままドラッグ＆ドロップします。ファイルのパスが自動的に入力されます。
4. 続けて次の一言を送信します：

   このZIPを展開して、プラグインとしてインストールしてください

   📋 コピー
5. Claude Codeが展開場所を確認しながら、次の2コマンドを正しいパス入りで案内します。指示された通りにコピペして実行すれば完了です（パスを自分で書き換える必要はありません）：

   /plugin marketplace add <実際のパス>
   /plugin install ec-transplant-kit@ecimpru-marketplace

6. プラグインを有効にするため、Claude Codeを一度終了してもう一度起動し直します（/exit してから、同じ作業用フォルダで再度 claude）。プラグインの読み込みは起動時に行われるため、入れ替えたら必ず再起動が必要です。これは新しい会話（新規セッション）になります——インストール作業をしていた会話の続きではなく、まっさらな状態からのスタートです。
7. 再起動した新しいセッションで、次のように話しかけます：

   セットアップして

   📋 コピー
   ここから onboarding スキルが対話形式でショップ情報を聞き取っていきます（次項参照）。

※ Claude Code自身がスラッシュコマンドを直接実行することはできないため、手順5の2コマンドの入力だけは必要です。ただし正確なパスはClaude Codeが調べて提示するので、コピペするだけで済みます。この2つと「セットアップして」は、キットを起動するための最初の合言葉として必要ですが、それ以降のスキル間の移行に合言葉は不要です（詳細は次項「進め方は2モード」および各スキルの説明を参照）。導入手順はここまで（手順7まで）。

GitHub経由の導入（認定パートナー講座など・招待された方のみ）

/plugin marketplace add FRLandP1356/ec-transplant-kit
/plugin install ec-transplant-kit@ecimpru-marketplace

private リポジトリへの招待を受けている場合、更新がpushだけで届く。そのあとはClaude Code再起動（新規セッション）→「セットアップして」、で同じ。

導入後、最初にやること（ワーク0）

「セットアップして」と話しかけるだけで、Claude Codeが対話形式でCLAUDE.mdへの記録を進めます（onboardingスキル）。ショップ情報の渡し方は2通りから選べます：①URLだけ渡す（Claude Code自身がそのURLへアクセスして読み取り、足りない項目だけ確認する）／②ショップ名・取扱ジャンル・主力商品・客層等を直接教える。ファイルを自分で編集する必要はありません。既に自分のCLAUDE.mdがある場合も上書きしません——中身はそのまま残し末尾にキット専用セクションを追記します。このとき進め方モード（じっくり学習／おまかせ実行）も選べ、あとから「モードを切り替えて」でいつでも変更できます。

なお、進め方モードは onboarding で選んだきり固定されるわけではありません。各スキルは始める前に現在のモードを一言確認します（詳細は次項）。

モードは都度確認・傾向として「初回はじっくり、2つ目以降はおまかせ実行」

実際の使われ方として、初めて触るスキルは「じっくり学習モード」で理解しながら進み、2つ目以降のスキル・2回目以降の利用では「おまかせ実行モード」に切り替える人が多い。どちらが正解ということはなく、都度その場で選び直せることが重要——本キットはこれを前提に、各スキルの冒頭で必ずモードを一言確認する設計にしている（onboardingで選んだきり以降ずっと固定、という誤解が生まれないようにするため）。

全9スキルでの実際の分岐

このキットを使い始める最初の一歩。受講者は自分でファイルを編集しない。Claude Codeとの会話だけで、ショップ情報の登録と進め方モードの選択を終える。

手順

1. 今、どこで作業しているか確認する：Claude Codeは起動したフォルダをそのまま作業フォルダとして扱う。専用フォルダで起動していなければ、いったん止めて作り直しを案内する（既存プロジェクトに誤って混ざる事故を防ぐ）。
2. 既存のCLAUDE.mdを確認する：既存があれば絶対に上書きせず、「既存のCLAUDE.mdが見つかりました。中身は変更せず、末尾に本キット専用のセクションを追記します」と伝えてから## ec-transplant-kit セットアップという見出しで追記。無ければtemplates/CLAUDE.mdをそのままコピーして新規作成。
3. ショップ情報を聞き取る（URLだけでも、詳しい情報を直接もらってもよい）：
   URLだけ渡された場合

   Claude Code自身がそのURL（トップページ・会社概要ページ等）に実際にアクセスして読みに行き（ブラウザ操作、使えなければWebFetch）、ショップ名・取扱ジャンル・主力商品・客層を可能な範囲で自動的に読み取って埋める。読み取れなかった項目だけ受講者に確認する。

   詳しい情報を直接教えてもらった場合

   ショップ名・取扱ジャンル・主力商品・客層等をそのまま使う（1問1答で聞いても、まとめて伝えてもらってもよい）。
   【】部分を受講者に自分で編集させない。どちらの渡し方でも最終的にAIが埋める：ショップ名／取扱ジャンル／主力商品／客層／サイトURL／使っているカート（分からなければsite-learnの判定に引き継いでよい）。
4. 進め方モードを選んでもらう：じっくり学習／おまかせ実行を短く説明し選ばせ、CLAUDE.mdに記録。これは既定値であり固定ではない——以降の各スキルは始める前にこの設定のままでよいか一言確認する。迷っていればじっくり学習モードを推奨。
5. GitHubアカウントの確認：持っていなければgithub.com/joinでの事前作成を案内（コード取得・バックアップ全カート共通に必要）。
6. 次のステップへ進む：完了の目安を満たしたら、合言葉を言わせるのではなく、Claude Code側から「セットアップが完了しました。次は解析ツールの接続に進みますが、始めてよろしいですか？」のように自分から次のスキルへの移行を提案する。

完了の目安：CLAUDE.mdに自分の店の情報が埋まっており（【】が残っていない）、進め方モードが記録され、GitHubアカウントの準備ができている状態。

受講者が自分の店の解析ツールを、自分の権限でClaude Codeに接続する。誰かのアカウントや外部サービスに依存しない＝一度つなげば自分のものとして使い続けられる（内製化）。

接続方式の全体像

• Google系（GA4/GSC/PSI）は自分の「1つのGCPプロジェクト＋1つのサービスアカウント（SA）」で束ねる。SAを閲覧者として招待＝Google公式推奨のサーバー間アクセスパターンで無期限・失効しない。
• Clarityだけ別：設定画面でトークンを発行（Google非依存）。
• PSI：SA不要、GCPでAPIキーを1つ発行するだけ。

ツール別の違い早見表

講座当日の方針

「自社ECサイト解析分析レポート」作成に必要な解析ツール（GA4・GSC・PSI・Clarity）は全部接続する。絞るのはツールの種類ではなくアカウントの数：複数店舗・複数アカウントを運営している場合、各ツールにつき1アカウント（レポート対象の1店舗分）だけに絞る。全店舗・全アカウントを繋ごうとすると時間を使い切ってしまうため、他のアカウント・店舗は後日でよい。

手順

1. どのツールをつなぐか確認する：GA4（必須）→GSC（推奨）→PSI（簡単）→Clarity（使っていれば）。いずれもレポート対象の1アカウント分だけを当日接続。
2. Google系を使うならまず土台を1回だけ：references/google-sa-setup.mdでGCPプロジェクト作成→SA作成→鍵JSON発行→.analytics/sa-key.json保存。
3. ツール別の接続：該当ツールのreferencesだけ読む（GA4=SA招待→MCP接続→検証→フォールバック、GSC/PSI/Clarityも同様）。
4. 検証：各ツールで実データが1つ返るまで確認。
5. 記録：CLAUDE.mdの「アクセス解析」欄にプロパティID・接続状態を記入。

GA4だけは接続必須。他は「手入力してでも」揃えなくてよい

GA4は完走の必須条件（API直叩き・GA4公式MCPのどちらの接続方法でもよい）。6ナンバーズ自動計測・月次レポート・/monthly-report等の自動化コマンドは実際にデータを取得できることが前提であり、手入力では自動化の土台にならない。一方、GSC・PSI・Clarityは接続できなければ手入力フォールバックを無理に使ってまで揃える必要はなく、その回だけレポートから省いて先に進めばよい——手入力は「今すぐどうしても数字が要る」時の最終手段として残すが、修了の必須条件にはしない（/shuuryou-checkもこの基準で判定する）。

GA4はAPI＋MCP両対応

SA＋API接続（six-numbersや/monthly-reportが使う自動化用）に加え、GA4の公式MCPサーバー（Google製analytics-mcp、GitHub: googleanalytics/google-analytics-mcp、experimental＝実験的ラベル）も繋いでおくと「その場で聞きたいこと」に答えられる。前提はPython 3.10+とpipx。繋ぎ方（この形で固定）：

claude mcp add analytics-mcp --scope user \
  -e "GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=.analytics/sa-key.json" \
  -e "GOOGLE_PROJECT_ID=＜GCPプロジェクトID＞" \
  -- pipx run analytics-mcp

MCPは対話専用。定期自動実行には向かない

MCPサーバーはClaude Codeとの接続中だけ動くローカルプロセスで、セッション終了と共に落ちる。cron等で定期実行しようとすると、外部スケジューラからClaude Code自体をヘッドレスモードで毎回起動しMCPツールを呼ばせる構成が必要になり、毎回LLM推論のトークン課金＋MCP起動のオーバーヘッドが乗る。月次レポートのような定期処理は、GA4 API自体が無料の軽量スクリプト（six-numbers方式）をcronで回すのが正解。MCPは「今、対話の中で聞きたい」時だけ使う。

GA4 MCP と API直叩きの比較表

「MCPにできてAPIにできないこと」は原理的に無い——MCPも結局は同じGA4 API（Data API／Admin API）を呼んでいる窓口。違いは体験と向き不向き。

セキュリティの約束（強化済み）

SA鍵は無期限で失効しない代わりに、漏れた場合の被害も無期限に続く。.gitignore確認→chmod 600→クラウド同期フォルダの共有設定確認、に加えて、GCPプロジェクトを持つGoogleアカウント自体の2段階認証（2FA）を必須にする（鍵ファイルを直接盗まれなくても、アカウントが乗っ取られれば新しい鍵をいつでも発行し直せてしまうため）。PSIのAPIキーはGCPコンソールでアプリケーション制限（IP/リファラー）をかける。詳細はreferences/google-sa-setup.md。

つまずいたら

エラーで20分詰まったら手入力フォールバックに切り替える（GA4以外）。権限がなければ管理者に「SAメールを閲覧者で追加してください」と依頼する定型文を渡す。完了の目安：GA4はAPI経由で実データが1つ以上取得でき（必須）、GSC/PSI/Clarity（使っているもの）も実データが取れていれば理想（講座当日は手入力でも可）、認証情報が.analytics/にあり、CLAUDE.mdに記録されている状態。

売上を「6つの数字」に分解して測り、伸びしろの大きい数字から順に改善できる状態をつくる。

6つの数字（正本の定義）

売上は2つの公式で、同じ売上を別の角度から分解できる。公式1（事業戦略）＝①顧客数×②購入単価×③購入頻度。公式2（サイト施策）＝④ユーザー数×⑤転換率×⑥平均注文金額。

②購入単価と⑥平均注文金額は計算式は同じだがレイヤーが違う。②は経営判断（価格・商品構成）、⑥はサイト施策（クロスセル・セット販売）で動かす数字。

手順

1. GA4につなぐ（まだならanalytics-connectで接続。API直叩き・GA4公式MCPどちらでもよい。手入力フォールバックの対象外）。自社ECサイトのURLも確認する（CLAUDE.mdにあればそれを使う、未記載なら聞いて記録。手順6の業界平均リサーチで使う）。site-learn（サイトのコード・見た目の学習）は本キットの進行順ではこのスキルより後に来るため、six-numbersの計測はGA4データだけで完結し前提にしない。
2. 期間を決める：既定は「直近1か月」と「前年同月」に加えて「直近1年（月単位の推移）」も出す——単月だけでは季節要因・一時的変動と本当のボトルネックの区別がつきにくいため。
3. 6つの数字を計算する：purchaseRevenueとitemsPurchasedは同一リクエストで取れないため2リクエストに分ける。売上はpurchaseRevenue採用（税送料は実装しだいで+taxAmount+shippingAmountを検討）。
4. 整合性を確認する：公式1＝公式2＝GA4実売上で検算。
5. 目標をヒアリングする：「今期・来期の売上目標は？」「特に伸ばしたい数字は？」を必ず聞く。無ければ「まだ決めていない」でよい。
6. 業界平均をリサーチする：CLAUDE.mdの「取扱ジャンル」欄をもとに、該当業界のEC平均転換率・平均購入頻度・平均客単価等をWeb検索で実際に調べる（例：「食品 EC 平均転換率」）。②購入単価・③購入頻度・⑤転換率・⑥平均注文金額がリサーチ対象。フォールバック目安：転換率1〜3%／購入頻度1.2〜2.0回。
   ⚠️

   ①顧客数・④ユーザー数には「業界平均」が存在しない

   店舗の規模・商圏で桁が全く異なるため業界平均で比較しても意味がない。この2つは自社の過去実績またはユーザー自身の目標値だけで判断する。

7. 優先順位をつける：②③⑤⑥は業界平均と自分の目標の両方、①④は過去実績と自分の目標で、どちらから見ても下回る数字を優先。優先順位は固定しない。
8. 「自社ECサイト解析分析レポート」（月次HTML）にまとめる。

各数字を動かすレバー

出典：「マーケティングのシックスナンバーズ：これが最強の羅針盤」（社内正本資料）。各数字の主要カテゴリのみ抜粋。

「自社ECサイト解析分析レポート」の体裁と公開先

6つの数字を大きく表示＋前年同月比、公式1・2の分解ツリー、ボトルネックを1つ明示、購入経路（ファネル）——セッション開始→商品閲覧→カート追加→購入手続き開始→購入完了の各段階の通過数・離脱率（GA4の「購入経路」レポート相当）、自己完結HTML（<style>インライン・外部依存なし）。/monthly-reportからも生成可。

提出用レポートを作る（実データを外部に出したくない場合）

課題提出で実データ（実売上・実顧客数等）をそのまま出すのに抵抗があれば、数値を仮の値に変換したバージョンを作れる：①「実データのまま提出しますか、絶対値をぼかした版にしますか？」を確認②固定の係数（例：顧客数×1.3、購入単価×0.9等）を決め、①〜⑥の実績値・目標値すべてに一律で掛ける（達成率＝実績÷目標の構造は変わらない——係数を両方に同じだけ掛ければ達成率は元の値と一致したまま）③検算が引き続き合っているか確認④企業名・URLも一緒にマスクする（サンプル企業名・一般化表記に置き換える。数値をぼかす手間をかけるなら匿名性は徹底したほうが安心感が高いため）⑤別ファイルとして保存（実データ版は手元にそのまま残す）。判定は/shuuryou-checkが担う（下記参照）。

完了の目安：①〜⑥がすべて数字で出ており、公式1＝公式2＝実売上で検算が合い、「次に直す数字」が1つに決まっている状態。完了の目安を満たしたら、Claude Codeから「6つの数字が測れました。次はサイトを読み込んで診断の準備をしますが、始めますか？」のように次のスキル（site-learn）への移行を提案する。

自社ECサイトのコードをClaude Codeに読み込ませ、AIがサイトを理解した状態をつくる。「読ませる」と「バックアップ」を同じ工程にするのが設計思想。ECモール出店（楽天市場・Amazon・Yahoo!ショッピング等）は対象外、自社ECサイトが対象。

接続タイプ判定（A/B/C の3類型）

C型でも講座は完走できる（分析・改善提案中心に切り替え）。誤案内注意：Shopify Starterは不可（C型）、BASE無料テーマは不可（C型）、MakeShopエンタープライズは要確認。

カート別詳細（該当ファイルだけ読む）

• A型→references/cart-a.md（Shopify/EC-CUBE/WooCommerceの取得手段・書き戻し・公式URL）
• B型→references/cart-b.md（MakeShop/カラーミー/BASE/futureshopの手順・共通5箇条）
• C型→references/cart-c.md（分析中心の進め方・観測ログ運用）

GitHubバックアップ

GitHubアカウント未作成なら先にgithub.com/joinで作成。ローカルに保存できるカートは全てgit init→private push（不成立はSTORESのみ、STORESは観測ログとして扱う）。Shopifyは公式GitHub自動同期あり（作業は別ブランチ→PR推奨）。

B型（コピペ型）共通運用5箇条

1. privateリポジトリ必須（計測ID・ショップ構造を含むため）
2. 取得は編集セッションの前後で（編集はローカル起点・管理画面の直編集はしない）
3. 1コミット＝1変更
4. 独自タグの保全（<{...}>／{% partsXXX %}は削除・改変禁止）
5. ファイル名は管理画面のページ名に対応。カラーミーは貼り戻し前に65,530字チェック（hooksが自動警告）

見た目もAIに覚えさせる（コードと見た目、両方の学習がsite-learnの役目）

トップページ・売れ筋商品ページ1〜2枚・カテゴリページのスクリーンショットを画像として渡し、コードと突き合わせる。この学習結果は2箇所で使われる：six-numbersの優先順位づけ（「転換率が低いのは見た目に原因がありそう」といった仮説立て）と、impru-shindanの診断（ブラウザで実サイト確認ができない場合の代替材料）。

完了の目安：サイトのコードがローカル取得・バックアップされ、独自タグ規約がCLAUDE.mdに記録されている状態。完了の目安を満たしたら、Claude Codeから「サイトの接続が完了しました。次は『なぜ買われないか』の診断に進みますが、始めますか？」のように次のスキル（impru-shindan）への移行を提案する。

ECいんぷる（AI診断）の診断結果を受け取り、最も改善優先度の高い箇所を特定して、その場でサイトのコードを編集し改善案を提示する。「診断して終わり」では転換率は動かない——診断結果を実際のコード修正まで一気通貫でやり切ることが本質。

手順1：診断結果を取得する

どちらでも以降の手順は同じ。対象ページは売上インパクトの大きい商品ページ、またはsix-numbersで見つけたボトルネックのページ。ECいんぷるは無料枠（500クレジット・カード登録不要）で完走できる。

手順2：診断結果から改善箇所を特定する

裏取りが取れた指摘だけを、(a)情報不足(b)信頼不足(c)行動しにくさ(d)導線の詰まり（ジャーニー）(e)特殊ケース・エラー系（エッジ）の5つに分類する。そのうえで「今週やる3つ」を選ぶ（全部一気に直そうとしない）。優先度の判断基準：①実装コストの低さを最優先（コード修正だけで直せるものから）②影響度（転換率に効きそうか）③損失回避を一言添える——選んだ指摘それぞれに「これを直さないと何を失い続けるか」を一言つける（例：「価格の総額が分からないまま毎月これだけの離脱を取りこぼし続けます」）。

手順3：コードを編集して改善を提案する（最重要）

1. site-learnで接続済みのコードを開き、指摘に対応する箇所を実際に特定
2. 実際のスクリーンショット（Before）と、コード変更後にどう見えるかの説明（After）を並べて提示（文言修正・要素追加・レイアウト変更など）
3. 独自タグは絶対に壊さない
4. 受講者の承認を得てから実際にファイルを書き換える

手順4：数字で確認する（クローズドループ・講座の時間内では対象外）

直した後、2つの方法で確認する：①six-numbersの⑤転換率で数字が動いたか②再度ECいんぷる診断を実行し、対応した指摘が解消されているか（診断結果でも裏付けを取る）。どちらも改善していなければ別の指摘に移る。

改善効果レポート（新機能）

修正1件ごとに、対象ページ・対象ステップに絞った小さなビフォー/アフター計測HTML（該当ページの⑤転換率、購入経路（ファネル）の該当ステップ通過率の推移）を生成し、「自社ECサイト解析分析レポート」の購入経路セクションから飛べるようにリンクを追加する。全体のレポートを毎回作り直すのではなく、直した部分だけを切り出した軽量なレポートにする。

診断の観点

• 情報不足：価格の総額（送料・税込）／納期・在庫／サイズ・使い方／返品条件
• 信頼不足：作り手・会社が見えない／実績・レビューがない／写真が少ない
• 行動しにくさ：買うボタンが見つけにくい／入力が面倒／不安を残したまま決済に進ませる
• 導線の詰まり（ジャーニー）：購入までの複数ページ・複数ステップのどこかで手が止まる構造になっていないか。1ページ内の指摘だけでは見えない離脱ポイント
• 特殊ケース・エラー系（エッジ）：在庫切れ表示・送料計算エラー・フォームのバリデーションエラー時の分かりにくさなど、普段気づきにくい例外状況

完了の目安：診断結果を取得・裏取りし、優先度の高い指摘に対する具体的なコード修正が承認を得て適用され、ビフォー/アフターのスクリーンショットが用意できている状態（⑤転換率での効果確認は講座内では求めない）。完了の目安を満たしたら、Claude Codeから「診断・改善が完了しました。次はより深い商品ページの作り込みに進みますが、始めますか？」のように次のスキル（product-page）への移行を提案する。

商品情報とヒアリング回答をもとに「売れる商品ページ」を作る（縦の設計）。10セクション構成とヒアリング〜生成の流れは姉妹プロダクト「product-page-ad-text-generation」（AI商品ページ広告文生成SaaS）と共通。型（パソナ型・PASBECONA型等）は本キット独自の追加要素——姉妹プロダクトには型選択の仕組みは存在しない（実装確認済み。同プロダクトが実際に持っている調整パラメータは次項の「トーン」1つだけ）。

商品ページは商品情報を元に設計する——先に「型」を決めてそこに商品を当てはめるのではなく、まず商品そのもの（何を・誰に・いくらで）を読み込んでから、10セクションの中身と型を決める。

10セクション構成（商品ページの骨格・実プロダクトと同一名称）

商品ページを1本の文章として線形に書くのではなく、10個の固定セクションに分解し、セクションごとに作る。抜け漏れがなくなり部分的な修正・リライトもしやすい。

商品によっては一部セクションが薄くなる（デジタル商品に「設置ガイド」は不要、等）。その場合は「対象外」として省略してよいが、まず10個すべてを検討してから間引く。

型を選ぶ（本キット独自の追加要素）

型＝どのセクションを厚く書くか・どんな順序感で読ませるかを決める重み付け。10セクションの骨格自体は型に関わらず固定。受講者に性質を尋ねる前に、まず商品情報を確認・読み込むのが順序（既存のsite-learn接続コードや商品説明があればそこから読む）→AIが最も適した型を理由付きで推奨→別の選択肢も2〜3個提示。

出典：ダイレクト出版セールスレターテンプレート（寺本隆裕）／ECいんぷる認定コンサルタント養成講座カリキュラム。型×セクション対応表の詳細はreferences/da-types.md。

トーン（copy_style）を選ぶ（姉妹プロダクトと共通のパラメータ）

standard（標準）＝機能・事実軸の標準的なトーン／ときめき買い＝女性向け感情訴求（所有後の高揚感が主役）。これは姉妹プロダクトにも実装されている、両者で共通のパラメータ。型（重み付け・本キット独自）とトーン（文体・共通）は独立パラメータで組み合わせ可（例：パソナ型×ときめき買い）。

各セクションで満たすべき要素（横断チェック観点）

E-E-A-T：Experience（経験）／Expertise（専門性）／Authoritativeness（権威性）／Trust（信頼）——特に「安心・信頼情報」「プロのアドバイス」セクションと直結。6W3H：When/Where/Who/What/Why/Whom＋How/How much/How many——10セクション書き終えた時点で横断点検。掴み方（キャッチコピー）はAWAI 意識レベル×6つのリード戦略（秘密／プロミス／予言宣言／ストーリー／オファー／問題解決リード）から選ぶ。FAB変換（Feature特徴→Advantage機能→Benefit便益）は各セクションの深掘りに使う。

手順（10セクション構成とヒアリング〜生成の流れは姉妹プロダクトと共通。型は本キット独自の追加）

1. 型を選ぶ：商品情報（商品名・価格帯・ターゲット・既存説明）を確認→AIが推奨、別の選択肢も提示。トーン（standard／ときめき買い）もここで確認
2. AIが先に回答例をつくる：受講者に聞く前に、まずAIが10セクションそれぞれの質問リストと「回答例」を先に作る（商品情報から自動生成）。FAB変換の深掘り質問も添える
3. ヒアリングに回答する：AIが作った例文を見ながら実際に回答（未回答があっても止まらず相場から推測して埋めてよい）
4. セクション単位で本文を生成する：型の重み付け・トーンに沿って、10セクションを1本の連続文章にせずセクションごとに個別生成
5. レビューする：生成された各セクションを受講者に提示しE-E-A-T・6W3Hを一緒に点検
6. 承認する：問題なければ確定。修正指示が出たら該当セクションだけリライト。承認後SEOメタデータ・構造化データ（Product型）も生成
7. サイトに反映する：独自タグ厳守、カラーミーは65,530字チェック
8. 数字で確認する：six-numbersの⑤転換率

進め方モード

完了の目安：10セクションのコピーが書けていればOK。型・トーンが決まり、ヒアリング（回答例つき）を経て10セクションそれぞれの本文ができていれば完了。E-E-A-T・6W3H点検やSEOメタデータ・構造化データ生成は品質を上げる工程として案内するが必須条件ではない。完了の目安を満たしたら、Claude Codeから「商品ページができました。次はサイト全体に広げる横断ページに進みますが、始めますか？」のように次のスキル（cross-page）への移行を提案する。

縦軸と横軸の基本概念

自社ECサイトの商品ページを「縦軸」、転換率改善及びSEOの効果に活用できる関連ページを「横軸」として整理する。横軸の判定基準はシンプルに1つ：商品ページ（縦軸）に繰り返し登場する共通の要素が、複数の商品ページにまたがって存在するなら、その要素は独立したページ（横軸）として切り出す。1つの商品にしか出てこない要素は横軸化せず商品ページ内で完結させる。全商品ページの横断的な洗い出しが終わるまでは、①横軸ページが何本になるか（数）②どの要素が横軸になるか（要素）③どのページから作るか（順序）の、いずれも決まらない——数・要素・順序のどれも先に決め打ちしない。商品ページからは簡潔な情報を掲載しつつ横軸ページへリンクさせ、転換率の改善・離脱防止・SEO効果につなげる。

横軸が必要になる条件と具体例（代表的な4パターン）

①会社概要は、商品ページには簡潔な会社紹介を掲載しつつ独立ページへリンク。作り込みのコツ：「なぜ（Why）→どうやって（How）→何を（What）」のゴールデンサークルで構成し、E-E-A-Tの各要素をどのセクションに置くか決めておく（創業の物語＝Whyの深掘り、こだわり＝Expertise、代表紹介＝Experience、沿革＝信用の基礎データ）。

④原材料・品種は該当品種を使った商品の数で判断が変わる：

いずれの場合も、品種の説明自体は必ず商品ページ（縦軸）にも掲載しておく（横軸に移して縦軸から消すのではなく、簡潔版を縦軸に残しつつ詳細版を横軸に作る）。

その他：上記4パターン以外にも「複数の商品ページに繰り返し登場する共通要素」であれば同じロジックで横軸化できる（製法、対象者・利用シーン、認証・受賞歴など、サイト固有の繰り返し要素）。

横軸の見つけ方（判定手順）

1. 全商品ページを見渡し、繰り返し登場する共通要素を洗い出す（上記4パターン＋サイト固有のもの）
2. その要素が何点の商品ページに存在するかをカウントする
3. 複数の商品ページにまたがっているなら横軸として独立ページ化する価値がある。1点の商品にしか無いなら横軸化は不要

手順

1. 縦（商品ページ）を確認する：最低2〜3ページ完成していることが前提
2. 繰り返し要素を洗い出す：全商品ページを横断的に見て共通要素を洗い出す
3. 各要素の登場回数をカウントする
4. 横軸化する要素を決める：複数商品にまたがる要素を優先（1点のみは対象外）。ここまでの洗い出し・カウントが終わって初めて、横軸化する要素とページの優先順位が決まる
5. 横軸ページを作る：該当パターンの設計方針に沿って作成する
6. 相互リンクを設置する：商品ページは簡潔な紹介＋横軸への内部リンク、横軸側からも関連商品への内部リンク
7. 反映と確認：site-learnで接続したコードに反映し、six-numbersの⑤転換率・④ユーザー数で効果確認

進め方モード

完了の目安：商品ページに繰り返し登場する共通要素が洗い出され、複数商品にまたがる要素だけが横軸ページとして設計・作成され、商品ページ⇄横軸ページが相互リンクで結ばれている状態。1商品にしか無い要素は無理に横軸化せず商品ページ内で完結していることも確認する。完了の目安を満たしたら、Claude Codeから「横断ページができました。/shuuryou-checkで修了要件を確認しますか？」と提案する。

戦略とは「誰に・何を・どう伝えて・どの数字で勝つか」を1本の筋に通すこと。元になっているのは「AIエージェントマーケティング実践講座」の実プロンプト（誰に／何を の設計フロー）。本キットはそこに①どの数字で勝つか（six-numbersの実データ起点）を独自に追加している——ペルソナや競合分析を実売上のボトルネックに紐づけて始められるのがこの講座ならではの強み。

両モードとも①（どの数字で勝つか）は必ずsix-numbersの実データから始める——ここが本キット独自の追加部分で、モードによって省略されることはない。①の後に「商品・サービス名」と「概要」の2点を聞く（URLの提示でもよい）のも共通。違うのはその先②〜④の進み方。

戦略を1枚に落とす4つの柱（原典は3本柱＋本キット独自の①）

1. どの数字で勝つか（本キット独自の追加）：six-numbersで一番伸びしろの大きい数字を1つ決める。
2. 誰に（マーケット・ターゲット・ペルソナ）：7サブステップで1人まで絞り込む
   • ②-a マーケット選定／②-b ターゲット選定／②-c ペルソナ生成／②-d カスタマーインサイト／②-e エンパシーマップ作成
   • ②-f ベネフィットマッピング：特徴（Feature）が何の便益（Benefit）に変わるかを1つずつ対応づける
   • ②-g バリュープロポジション策定：便益群から、このペルソナにとっての提供価値を1文に言語化する
3. 何を（競合分析→提供価値・USP）：4サブステップ
   • ③-a 競合調査：5観点、必ず3社以上実際にブラウジング
   • ③-b 脆弱性分析：市場No.1の弱み・レビューマイニング
   • ③-c ポジショニングマップ：競合と自社を軸上に配置
   • ③-d ポジショニング・ステートメント（USP結晶化）：②-gと③-a〜cを統合し「約束・証拠・希少性」の3要素で1文に結晶化
   USPの強さは「価値の公式」でチェック：価値=（Pain＋Gain）÷（時間×手間×リスク）×達成確率
4. どう伝えるか（導線・ファネル・媒体）：認知→興味→比較検討→購入→リピートの各段階で次に進むための一手を決める。媒体・チャネル（検索/SNS/メール等）は独立した問いではなく、この各段階の一手の中で決める（原典に忠実な構成）。広告は対象外。

手順（おまかせ実行モード）

1. six-numbersでボトルネックを特定（①）
2. 商品名・概要の2点だけ聞く
3. 質問を挟まず②〜④を自律生成（誰に7サブステップ・何を4サブステップ含む）
4. 「マーケティングコンセプト設計書」「顧客獲得シナリオ設計書」「顧客獲得アセット（実行資産）カタログ」の3点を一括提示
5. 施策に落とす→six-numbersで検証（PMF検証）

よくある失敗

• 全員に売ろうとして誰にも刺さらない（ターゲットを1人に絞る）
• 施策を数字と切り離す（必ず6ナンバーズに紐づける）
• 入口だけ／出口だけを直す（一番詰まった段階に集中）
• 競合に価格で正面から張り合う（USP・E-E-A-Tで差別化）
• ベネフィットマッピングを飛ばして特徴の羅列で終わる

完了の目安：「どの数字を・誰に・何の価値で・どの導線と媒体で動かすか」が1枚に言語化され（おまかせ実行モードは3点セット、じっくり学習モードは全11サブステップ確認済み）、product-page／cross-pageのどれに落ちるかまで決まり、six-numbersで検証する指標が1つに定まっている状態。

SEO戦略とは「来た人が買う（⑤転換率）、そして検索から来る見込み客を増やす（④ユーザー数）流れを、キーワードとページ構造でつくること」（転換率を先に置く優先順位に訂正）。扱うのはGA4・Search Consoleのみ、広告は対象外。

戦略の3層

1. キーワード設計：指名検索（すでに知っている人）／購入直前キーワード（product-pageで受ける）／知りたいキーワード（cross-pageで受ける）の3層。「検索を終わらせる」原則——ページを読み終えた人が次に何を検索したくなるかを自問し、その答えをサイト内に必ず用意する。

2. ページ設計：1ページ1テーマで検索意図に答える。商品ページ＝購入直前、横断ページ＝知りたい、会社概要＝信頼の土台。同じキーワードを複数ページで奪い合わない（カニバリ回避）。

3. 内部・技術：タイトル30〜32字左詰め、メタディスクリプション120字（スマホ80字）、全ページで重複させない。構造化データは「点検」でなく「能動的にコントロール」する——放置すること自体がリスク（Googleが意図しない情報を表示しうる）。

エンティティSEO（店主・代表者を「実在する専門家」として認識させる）

会社概要の作り込み（cross-page）はサイト内で完結する施策だが、エンティティSEOはサイトの外で店主個人の実在性を積み上げる施策：SNSアカウント運用（顔と名前が一致）、取材・メディア掲載等のアーンドメディア獲得。優先度は本編より低く、時間が確保できれば組み込む。

進め方モード

手順

1. （余裕があれば）競合のキーワードギャップを見る：自社が獲得できていない競合獲得キーワードを洗い出す
2. 現状を把握する（Search Consoleでクエリ・順位・表示回数・CTR）
3. キーワードを3層に仕分ける
4. 1対1で割り当てる（不足は新規、重複は統合、対応表をcross-pageにも渡す）
5. ページを作り込む（E-E-A-T・6W3Hで、次の疑問を潰し「検索を終わらせる」）
6. 内部リンクで結ぶ（下記「内部リンクの可変運用」参照）
7. 効果を測る（Search Console＋six-numbersの④⑤）

内部リンクの可変運用（縦串×横串）

CVR改善フェーズ（⑤伸ばしたい時）＝商品ページ内の横断ページへのリンク（縦串）を目立たせる。SEOフェーズ（④伸ばしたい時）＝横断ページ→商品ページへのリンク（横串）を厚くする。具体設計はcross-pageが担い、seo-strategyは「今どちらのフェーズか」を判断して渡す役割。

更に深く取り組みたい場合（本編の範囲外）

被リンク戦略・検索ボリューム/共起語の定量分析・エンティティSEOの拡張版（WebDA／リアルDA／トリプルメディア）は元のナレッジにあるが講座の時間内には含めていない。継続的にSEOへ投資する場合の次のステップとして知っておく。

やってはいけない

• キーワードの詰め込み・薄いページの量産
• 独自タグの破壊（SEOのためでも<{ ... }>／{% ... %}は壊さない）
• 広告をSEOと混同する

ec_transplant_kit_sample_report.html

固定係数によるスケール変換（達成率の構造は保ちつつ絶対値・企業名を隠す）を、makeshop月次レポート相当のフル構成に適用。レポート名称は「自社ECサイト解析分析レポート」に統一。含むセクション：①シックスナンバーズ（達成率グリッド）②月間・年間KPI推移③チャネル別売上・アクセス④購入経路（ファネル）⑤GSC検索パフォーマンス（キーワードはマスク）⑥ランディングページ（URLはマスク）⑦PageSpeed Insights（実測スコア）⑧Microsoft Clarity（実測・URLはマスク）⑨商品TOP（マスク）⑩ユーザー属性（地域マスク）⑪広告月次結果。

「自社ECサイト解析分析レポート ― 見方ガイド」は別ページとして同梱（レポート冒頭からリンク）。各指標の優先順位・用語解説（購入経路・CPC/CPA/ROAS・Clarity全5指標・平均掲載順位を含む6項目構成）・前年対比の色分けをまとめた、レポート本体を汚さない独立したガイドページ。

除外：実施施策タイムライン・対策案（企業固有の文脈のため）、参照元/メディア別（実ドメインが混入するため）。

Write／Editのたびに自動発火。hooks.jsonでPreToolUseにcharcount_guard.sh、PostToolUseにtag_guard.shをmatcher Write|Editで登録。

決まった合言葉を暗記する必要はありません。各スキルの「完了の目安」を満たすと、Claude Code側から「次は〇〇に進みますが、始めますか？」と自分から提案します。以下は実際にどんな会話になるかの例です。

修了課題（Doorkeeper実記載に基づく最新版）

課題1（Day2の2日前まで）

• 6つの数字の「自社ECサイト解析分析レポート」（HTML）が生成されている（six-numbers／/monthly-report）
• ECいんぷる診断にもとづく改善が実際にサイトへ反映され、ビフォー/アフターのスクリーンショットが用意されている（impru-shindan。⑤転換率での効果確認は課題の対象外）
• （前提）サイト接続ができている（site-learn）

課題2（Day2後・2週間以内）

• 商品ページのコピー1本（10セクションの本文ができていればよい。型を選び、E-E-A-T・6W3H充足はあると尚良い）（product-page）
• サイト全体に広げる設計案1本（会社概要・知識ページ等が内部リンクで結ばれている）（cross-page）

必要なもの

• あなたのClaude Code（利用料は受講費と別）
• GitHubアカウント（お持ちでなければ事前に github.com/join で作成）
• 自社（またはご支援先）のECサイト
• アクセス解析（GA4など）へのアクセス権
• ECいんぷるは無料枠（500クレジット・カード登録不要）で完走可
• 扱う解析はGA4・Search Consoleを軸にPSI・Clarityまで。Merchant Center・広告系は対象外（解析ツール全体像は⑪節・別HTML参照）
• コード編集非対応カート（STORES等）は分析・改善提案中心だが講座は完走できる

Claude Code（CLI AI）はEC事業に関わるほぼすべての解析・広告・カート管理画面と接続できる。講座で実際に扱うのはGA4・Search Console・PageSpeed Insights・Microsoft Clarityの4つだけだが、全体像を把握しておくと今後の広げ方が見える。

同じ作業用フォルダで、複数のClaude Codeセッションを同時に開いて並行作業できる。ただし進行順が固定の組み合わせは並列化できない。

Day1（並列可能）

両トラックともonboardingの完了後に開始できる。six-numbersはsite-learnの完了を前提にしないため、AとBは独立して進められる。impru-shindanの対象ページ選定は「six-numbersで見つけたボトルネックのページ」または「売上インパクトの大きい商品ページ」のどちらでもよいため、トラックAの完了を待つ必要もない。

Day2（並列不可・順番固定）

product-page → cross-pageは必ず順番通り。横断ページは複数の商品ページを横断的に洗い出した結果としてページ構成・要素・数が決まる設計のため（⑥-6節参照）、商品ページが複数完成していない状態では前提が成立しない。

特典（Day1/Day2と並列可能）

marketing-strategyはsix-numbersの完了後、seo-strategyはanalytics-connectでのGSC接続後、それぞれ単独で進められる。Day2の縦横作業と並行して3本目のトラックとして進めてよい。