越境ECの商品説明、「長さ」を国ごとに変えたら反応がまるで違った話

「英語で書いたものを、そのまま各国に翻訳して出品している」あなたへ

越境ECを始めると、多くの人が最初にぶつかる壁があります。商品は同じ、価格も悪くない、写真も撮った。それなのに、国によって売れ方がまったく違うという壁です。

私はEC運営を2010年から続けています。Amazon、メルカリShops、eBay、Shopify、Shopeeなどを渡り歩き、eBay輸出では最高月商1,000万円を経験しました。扱っているのは中古品で、実際に在庫を持って販売するスタイルです。

この16年で痛感したのは、「売れない原因を価格と写真だけに求めがち」ということです。説明文の「長さ」や「情報を置く順番」まで、国や地域ごとに意識して調整している人は意外に少ないのです。

この記事では、生成AIを使って言語・地域ごとに説明文の長さと構成を変えてみたところ、成約の動きに明らかな差が出た経験を、再現できる形でまとめます。読むと次の3つがわかります。

• なぜ「全言語で同じ長さ・同じ構成」の説明文は損をしやすいのか
• AIを使って地域別に説明文の「型」を作る具体的な手順
• テストの進め方と、AI任せにしてはいけないポイント

なお、この記事に出てくる傾向は、あくまで私が扱う中古品ジャンルでの体感と記録にもとづくものです。個別の売上や数字は書きませんし、すべての商材に当てはまるとも言いません。「自分の店で試すための考え方」として読んでください。

先に結論：「長いほど売れる」も「短いほど売れる」も間違い

結論から言います。説明文の最適な長さは、国や言語ごとに「買い手が不安に思うポイント」と「読まれ方」が違うため、一律には決まりません。

そして、AIの使いどころは「文章を量産すること」ではありません。「この地域の買い手は何を知りたがるか」を整理し、情報の優先順位を組み替える壁打ち相手として使うのが効果的でした。高額な翻訳ツールや専用ソフトは必要ありません。ChatGPTのような汎用の生成AI(執筆時点ではGPT-5系が現行モデルです)があれば、小さく始められます。

ここで言う「説明文の長さ」とは、単なる文字数ではなく、次の3つをまとめたものです。

• 情報量：状態、付属品、サイズ、動作確認など、何をどこまで書くか
• 順序：何を最初に見せ、何を後ろに回すか
• 密度：文章で説明するか、箇条書きで端的に見せるか

この3つを地域ごとに調整するのが、今回のテーマです。

なぜ「同じ説明文」では地域によって差が出るのか

買い手が「不安に思うこと」が違う

中古品を海外に売る場合、買い手の不安は国によって微妙に異なります。

• 「状態は本当に写真どおりか」を最も気にする人
• 「送料や関税、追加費用はいくらか」を気にする人
• 「偽物ではないか」「返品はできるのか」を気にする人
• 「スマホで見てすぐ判断したい」ので、長い文章は読まない人

これらは、購入する人の文化、買い物の習慣、閲覧する端末、そのプラットフォームでの標準的な表記スタイルなどが重なって決まります。日本語の「美品」「良好」という表現が、英語の “Good” や “Very Good” とずれやすいのも同じ理由です。

読まれ方(端末・文化)が違う

私の経験では、次のような「印象」がありました。もちろん例外も多く、傾向としての話です。

これは統計ではなく、私が現場で見聞きしてきた「肌感覚」です。大切なのは、この仮説を自分の商品で検証することです。そのための手順を次に説明します。

実践：AIで言語別の説明文を最適化する3ステップ

ステップ1：今の説明文を「情報の部品」に分解する

最初にやるのは、新しい文章を書くことではなく、今ある説明文を分解することです。AIは文章を要素に分けて整理するのがとても得意です。

まず、あなたの商品説明に含まれている情報を、次のような部品に分けます。

• 商品の基本情報(名称、型番、年式、サイズなど)
• 状態の説明(傷、汚れ、動作、使用感)
• 付属品・欠品
• 真贋・出所に関する情報
• 発送・配送日数・梱包方法
• 関税や追加費用についての案内
• 返品・問い合わせの案内

そのうえで、AIに次のように依頼します。

以下は私の越境ECの商品説明文です(個人情報や顧客名は含まれていません)。この文章に含まれる情報を「基本情報」「状態」「付属品」「真贋」「発送」「関税」「返品」の7つに分類し、それぞれ何文字程度を使っているか、また足りていない情報があれば指摘してください。

これだけで、「状態の説明は長いのに、関税の案内が一行もない」「返品条件が文章の最後に埋もれている」といった偏りが見えてきます。私も最初にこれをやったとき、自分の説明文が「売り手が書きたいこと」に偏っていて、「買い手が知りたいこと」の順になっていないと気づきました。

ステップ2：地域ごとに「型」を3パターン作る

次に、地域別の「型」を作ります。いきなり全言語に広げず、まずは売上の大きい2〜3地域に絞るのがおすすめです。

私が使っているのは、次のような「3つの長さ」の考え方です。

• 短型：要点を5〜7行の箇条書きにまとめる。モバイル中心の地域向け
• 中型：要点の箇条書き+状態の説明を数文。標準的な型
• 長型：箇条書き+状態の詳細+梱包・配送・返品の丁寧な案内。正確さを重視する地域向け

AIへの依頼は、たとえば次のように書きます。

あなたは越境ECの出品に詳しい編集者です。中古のコレクティブル商品を、ドイツ語圏の個人購入者に販売する想定です。この地域の買い手が購入前に不安に感じやすい点を5つ挙げ、その不安を解消する順番で、商品説明の構成案を作ってください。ただし、これは一般的な傾向であり、断定ではない旨も添えてください。

ポイントは、いきなり文章を書かせず、まず「構成案」を出させることです。構成案を見て、私の経験と照らし合わせ、「ここは違う」「これは確かにそう」と取捨選択します。その後で初めて、次のように文章化を頼みます。

先ほどの構成案をもとに、以下の商品情報で「長型」の英語の説明文を作ってください。状態表現は私の基準(下記の対応表)に合わせ、誇張表現は使わないでください。

ここで言う「対応表」が重要です。日本語の「美品」「良好」「やや傷あり」が、英語や他言語でどの表現に当たるかを、あらかじめ自分で決めておくのです。AIに任せると、表現がその都度ぶれたり、実際より良く聞こえる単語を選んだりしがちだからです。対応表を毎回プロンプトに貼り付けるだけで、トラブルはかなり減ります。

ステップ3：1つだけ変えて、同じ条件で試す

ここが一番大事で、一番サボられやすい工程です。

説明文を変えて売れ行きが変わっても、それが本当に説明文のせいかは、条件をそろえなければわかりません。価格、写真、出品の時期、為替、送料、そのプラットフォームの検索順位の変動など、売れ行きに影響する要素はいくらでもあるからです。そこで次のルールを守ります。

• 同じカテゴリ・同じ価格帯の商品で比べる
• 変える要素は1つだけ(例：文章量だけ、または順序だけ)
• 一定期間(最低でも数週間)は様子を見る
• 記録する指標は「閲覧数」「問い合わせ数」「購入数」「返品・クレーム」の4つ

数字の記録は、スプレッドシートで十分です。AIに「この表から傾向を整理して」と頼めば、読み解きの手助けもしてくれます(ただし、顧客名や住所などの個人情報は絶対に入力しないでください)。

私が見た範囲では、「文章を長くしたら必ず売れた」ということはありませんでした。一方で、「買い手が最も知りたい情報を、最初の数行に出す」だけで、問い合わせの内容が変わったことは何度もあります。「送料はいくら?」「返品できる?」といった質問が減り、「この傷はどのくらい目立つ?」といった、購入に近い質問に変わっていったのです。

実際に試して見えてきたこと(体験談)

うまくいったこと：最初の3行を地域別に作り変えた

説明文全体を作り変えるのは大変ですが、効果が出やすかったのは冒頭の3行です。

• 英語圏向け：商品名・状態の一言評価・発送までの日数
• ドイツ語圏向け:状態の正確な記述・付属品の有無・確認済みの事項
• アジア圏向け:ひと目で状態がわかる短い一文と、チャットでの追加対応の案内

冒頭を変えるだけなら、手間も少なく、テストもしやすいです。AIに「この商品情報から、地域別に冒頭の3行を3パターン作って」と頼めば、数分で下書きができます。

失敗したこと：全言語を一律に「長文化」してしまった

失敗談も正直に書きます。「長く丁寧に書けば信頼される」と思い込み、すべての言語で説明文を長くしたことがあります。結果として、スマホで見ることが多い地域では、肝心の情報が下にスクロールしないと見えず、反応が鈍くなったように感じました。

長く書いたこと自体が悪いのではありません。「読まれ方に合わない長さ」にしたことが問題でした。この経験から、「長さ」は目的ではなく、情報を届けるための手段だと考えるようになりました。

失敗したこと：機械的な翻訳で、状態の表現がずれた

もう一つの失敗は、状態の表記です。AIが作った説明文では、日本語の「やや使用感あり」が、実際より軽い印象の英語表現に置き換わっていたことがありました。買い手の期待と実物にずれが生じ、返品相談につながりかけたのです。

これ以降、「状態表現の対応表」を作り、AIには必ずそれを守らせるようにしました。私は海外のお客様への対応で、トーンを使い分ける経験も長いのですが、そこで学んだのは「丁寧さ」と「正確さ」は別物だということです。丁寧な言葉でも、状態の表現が不正確なら信頼を失います。

実店舗での学び：「情報の置き場所」は媒体によって変わる

私はトレーディングカード・コレクティブルの実店舗も経営しています。そこでもAIを使って、店頭POP、値札、商品説明を作っています。実店舗での経験は、越境ECの説明文にも通じています。

• 店頭POP：通りすがりに数秒で読まれるので、ひと言と数字だけ
• 値札:状態ランクと価格が一目でわかる最小限の情報
• 接客時の説明:質問に応じて、必要な情報を必要な分だけ口頭で補う
• ネットの商品ページ:その場で質問できない分、情報を先回りして書く

つまり、「何文字が正解か」ではなく、「その場でお客さまが何秒で、どんな状況で読むのか」から逆算して情報量を決めるのが基本です。これは実店舗でも越境ECでも同じでした。小さな個人商店でも、この考え方はそのまま使えます。

地域別の「型」を作るときの具体的なコツ

コツ1：まず「やってはいけないこと」をAIに挙げさせる

各地域で避けたほうがよい表現があります。たとえば、根拠のない最上級表現(「最高の」「完璧な」)や、真贋を断定しすぎる表現は、トラブルのもとです。AIに次のように聞くと、自分では気づかないリスクを洗い出せます。

中古品を海外の個人購入者に販売する際、商品説明で避けたほうがよい表現や、誤解を招きやすい表現のパターンを挙げてください。

コツ2：売り手の「人柄」は短く添える

地域によっては、売り手の顔が見える一文が信頼につながると感じました。ただし、長く自己紹介する必要はありません。「発送前に状態を一点ずつ確認しています」という一文程度で十分です。実際にそうしているなら、という前提で、です。

コツ3：返品・関税の案内は、位置を固定する

返品条件や関税の案内は、文章の途中に混ぜず、決まった場所に固定した見出し付きで置くと、買い手が探しやすくなります。AIに「この文を、見出し付きの短い定型文に整えて」と頼めば、テンプレート化も簡単です。

コツ4：媒体ごとの制約を確認してから書く

eBay、Shopify、Shopeeなどのプラットフォームごとに、説明文の文字数制限、使えるHTMLタグ、禁止表現、翻訳機能の有無が異なります。仕様は変わることがあるため、必ず最新の公式ヘルプで確認してください。執筆時点の情報が、読者の皆さんが読む頃には変わっている可能性があります。

注意点：AIに任せきりにしてはいけないこと

1. 翻訳と状態表記は、必ず人間がチェックする

AIの翻訳は自然ですが、状態表記や専門用語、商品ジャンル固有の言い回しで誤りが出ることがあります。特に中古品の場合、状態の表現は返品やクレームに直結します。言語がわからない場合は、「逆翻訳」(AIに日本語へ戻させる)で意味のずれを確認する方法が使えますが、それも万能ではありません。重要な案件では、ネイティブに近い人のチェックや、翻訳サービスの併用も検討してください。

2. 個人情報・顧客情報を入力しない

お客様の名前、住所、メールの文面、注文番号などは、AIに入力しないでください。説明文の作成や分析の際は、商品情報や集計後の数字に絞るのが基本です。AIサービスのデータの取り扱いは、利用するサービスの設定や規約によって異なるため、事前に確認しておきましょう。

3. 「地域の傾向」を決めつけない

この記事で紹介した傾向は、私の扱うジャンル・商品・時期での体感です。同じ国でも、商品カテゴリやお客様の層によって反応は変わります。「この国の人はこうだ」と決めつけず、あくまで仮説として検証する姿勢が重要です。AIが出す「地域の傾向」も、一般論であって事実の保証ではありません。

4. 説明文以外の要因を見落とさない

成約率は、価格、送料、配送日数、関税負担、写真、レビュー、検索順位など、多くの要因で動きます。説明文を変えて成果が出たように見えても、実は他の要因だったということは珍しくありません。テストの際は、説明文以外の条件をなるべく固定してください。

5. 法令・規約の遵守は自己責任

各国には、消費者保護や表示に関する規制があります。また、プラットフォームの規約にも従う必要があります。AIが作った文章が、必ずしもこれらに適合しているとは限りません。最終的な責任は出品者にあることを忘れないでください。

6. 誇張表現を、AIが勝手に足していないか確認する

AIは、読み手に魅力的に伝えようとして、「stunning」「flawless」のような強い表現を足すことがあります。これは中古品では特に危険です。プロンプトに「誇張せず、事実のみで」と明記し、出力後にも必ず目で確認しましょう。

今日からできる、最小の一歩

いきなり全商品・全言語に取り組む必要はありません。次の順で、小さく始めてください。

1. 売上の多い商品を1〜2点選ぶ
2. 今の説明文をAIに「情報の部品」に分解させる
3. 状態表現の対応表を自分で作る(これが一番の資産になります)
4. 最も売上のある地域向けに、冒頭の3行だけを作り直す
5. 数週間、閲覧・問い合わせ・購入・クレームを記録する

この小さな検証だけでも、「説明文は商品の一部であり、改善できる要素だ」という実感が得られるはずです。

まとめ：長さの正解は、あなたの買い手の中にある

この記事の要点を振り返ります。

• 説明文の最適な「長さ・順序・密度」は、地域や読まれ方によって変わる
• AIは「文章を量産する道具」ではなく、「情報の優先順位を整理する壁打ち相手」として使うと効果的
• 手順は、①情報の部品に分解 → ②地域別の型を作る → ③1つだけ変えて検証の3ステップ
• 翻訳・状態表記は、人間が必ずチェックする。個人情報は入力しない
• 傾向は仮説として扱い、自分の商品で確かめる

私自身、長年ECを続けていても、「説明文をまだ磨ける」と感じることばかりです。実店舗で、お客様の表情を見ながら説明を変えるのと同じで、ネットでも「相手がどう読むか」を想像する習慣が、結果的に成約につながると感じています。

もし、「自社の商品でどう検証を設計すればいいかわからない」「状態表現の対応表やプロンプトの作り方を一緒に整えたい」という場合は、AI導入のご相談も受け付けています。大がかりなツールを入れる前に、まずは今ある説明文を整理するところから、一緒に考えていきましょう。