【無料診断／業界初※】AmazonショッピングAI「Rufus」対応Picaro.AI、AIに“選ばれる”ための画像AIO診断機能を提供開始
PR TIMES
株式会社Picaro.ai
― Amazonの生成AIが理解・採用しやすい「AIO最適化の度合い」をスコア化。改善指示と生成AIプロンプトまで自動生成 ―
株式会社Picaro.ai（東京都港区、代表取締役：下平季位）は、Amazon販売事業者向けのバーチャルアシスタントサービスにおいて、AmazonのショッピングアシスタントAI「Rufus」に対応した 画像AIO診断機能 をリリースしました。
本機能は、商品画像が AIに理解されるか・回答根拠として採用されるか（AIO適合度） を可視化し、改善すべき構成と生成AIプロンプトまで自動で提供する、業界初（※）の診断ツールです。
サービスリリースの背景
Rufusの登場により、Amazonの購買行動は大きく変わりました。
AIは以下のような視覚情報を直接読み取り、回答ロジックに利用します。
- 成分・機能を示すインフォグラフィック
- 実際の使用シーン
- Before/After・他社比較
- パッケージ・同梱物
つまり、AIに理解され、AIが回答に採用したくなる画像かどうか が、露出数・購入率に直結する新しい競争軸になっています。
しかしEC責任者は次の課題を抱えています。
- 画像AIOの良し悪しを「説明できる言葉」で示せない
- 数百ASINを目視レビューするしかなく、AIO観点の優先順位がつけられない
- デザイナーへの依頼が「Rufusを意識して」など抽象的で再現性が低い
この問題を解決するため、Picaro.aiは 「AIに選ばれる画像は何か」を定量化し、改善策まで自動生成する 技術を開発しました。
新機能「Rufus対応 画像AIO診断」3つの特徴
１. AIが“採用しやすい”画像かどうかを7スロットでスコアリング
Amazon推奨の7スロット構成をもとに、各画像が Rufusに理解されやすいか／根拠として採用されやすいか をAIが判定します。
- メイン Hero
- Key Benefit（ベネフィット）
- Usage（使用方法）
- Lifestyle
- Ingredients / Safety
- Comparison / Value
- Packaging / Components
これによりEC責任者は、「どのASINがAIO的に弱いか」を数値で把握し、
投資や制作の優先順位を即判断することができるようになります。
２. 「どのAIO要素が不足しているか」を明確化
フィードバックは単なるクリエイティブ評価ではなく、AIO観点での不足点が具体化されます。
例：
「Rufusが機能を抽出するためのベネフィット要素が不足しています」
「競合比較情報が無く、AIが差別化ポイントを理解できません」
「人物・使用シーンが不明瞭で、AIが“使用文脈”を判断できません」
「成分情報が視覚的に構造化されていないため、AIO値が低下しています」
これにより、社内説明資料としてそのまま使えるAIOレポートを自動生成し、経営層に対し「AIO指標に基づいた投資判断」が可能となり、AIO最適化の根拠が言語化されます。
３. AIO最適化のための「構成指示書」＋「生成AIプロンプト」を自動生成
本機能は “何が足りないか”ではなく“どう直すべきか” を自動化します。
- AIO最適化済みの画像構成指示
- 画像生成AI用プロンプト（AIO最適化テンプレート）
これにより、誰が制作しても「Rufusが理解しやすい画像」を再現可能し、
制作会社・社内デザイナーとの手戻りが激減します。
その結果、AIO視点での高速PDCAが可能となり、ブランド全体でAIOの標準化 が実現します。
テキストAIO × 画像AIO -- Amazon運用を“AIネイティブ”にアップデート
Picaro.aiのAIO診断は以下の2軸でAmazon運用を最適化します。
■ テキストAIO
SEO最適化
Rufusが抽出する説明文・仕様情報の網羅
■ 画像AIO（今回追加）
AIが理解し、回答に採用したくなる視覚情報を整理
CTR/CVRに寄与する構造化されたビジュアル
つまり、Amazon運用における言語と視覚のAIOを同時に最適化する唯一の仕組みです。
【期間限定】画像AIO診断と「画像AIOホワイトペーパー」を無料公開
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ASINを入力するだけで、
- AIOスコア
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■ 2. 画像AIOホワイトペーパー
内容例：
AIは画像の“どの要素”を読み取っているのか？
「AIに選ばれる画像」と「人に伝わる画像」の共通点と違い
Rufus時代のAIOチェックリスト
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株式会社Picaro.aiについて
株式会社Picaro.aiは、日本発のブランドをアメリカやヨーロッパを中心とした世界のAmazonで販売・展開する際の、アカウント運用代行およびコンサルティングサービスを提供する法人として、2018年に設立。現在、数多くの国内・海外Amazonアカウントを運用しています。
代表取締役はAmazonに10年在籍し、その後中国越境ECのネットイースコアラの日本法人代表を歴任、数多くのAmazon関連企業やEコマース企業の顧問を務める下平季位。
会社概要
社名 ：株式会社Picaro.ai
代表 ：代表取締役 下平 季位
設立 ：2021年6月1日
業務内容：
・Amazon売上拡大支援ツールの開発及び運用
・バーチャルアシスタントサービス
・国内・越境Amazonアカウント運用代行サービス
・広告運用代行サービス
・ベンダー在庫リカバリーサービス
・FBA在庫リカバリーサービス
URL：https://picaro.co.jp
※「業界初」は、2025年11月時点で当社が独自に調査した範囲での表現です。
Amazon推奨の7スロット構成をもとに、各画像が Rufusに理解されやすいか／根拠として採用されやすいか をAIが判定します。
- メイン Hero
- Key Benefit（ベネフィット）
- Usage（使用方法）
- Lifestyle
- Ingredients / Safety
- Comparison / Value
- Packaging / Components
これによりEC責任者は、「どのASINがAIO的に弱いか」を数値で把握し、
投資や制作の優先順位を即判断することができるようになります。
２. 「どのAIO要素が不足しているか」を明確化
フィードバックは単なるクリエイティブ評価ではなく、AIO観点での不足点が具体化されます。
例：
「Rufusが機能を抽出するためのベネフィット要素が不足しています」
「競合比較情報が無く、AIが差別化ポイントを理解できません」
「人物・使用シーンが不明瞭で、AIが“使用文脈”を判断できません」
「成分情報が視覚的に構造化されていないため、AIO値が低下しています」
これにより、社内説明資料としてそのまま使えるAIOレポートを自動生成し、経営層に対し「AIO指標に基づいた投資判断」が可能となり、AIO最適化の根拠が言語化されます。
３. AIO最適化のための「構成指示書」＋「生成AIプロンプト」を自動生成
本機能は “何が足りないか”ではなく“どう直すべきか” を自動化します。
- AIO最適化済みの画像構成指示
- 画像生成AI用プロンプト（AIO最適化テンプレート）
これにより、誰が制作しても「Rufusが理解しやすい画像」を再現可能し、
制作会社・社内デザイナーとの手戻りが激減します。
その結果、AIO視点での高速PDCAが可能となり、ブランド全体でAIOの標準化 が実現します。
テキストAIO × 画像AIO -- Amazon運用を“AIネイティブ”にアップデート
Picaro.aiのAIO診断は以下の2軸でAmazon運用を最適化します。
■ テキストAIO
SEO最適化
Rufusが抽出する説明文・仕様情報の網羅
■ 画像AIO（今回追加）
AIが理解し、回答に採用したくなる視覚情報を整理
CTR/CVRに寄与する構造化されたビジュアル
つまり、Amazon運用における言語と視覚のAIOを同時に最適化する唯一の仕組みです。
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「AIに選ばれる画像」と「人に伝わる画像」の共通点と違い
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株式会社Picaro.aiについて
株式会社Picaro.aiは、日本発のブランドをアメリカやヨーロッパを中心とした世界のAmazonで販売・展開する際の、アカウント運用代行およびコンサルティングサービスを提供する法人として、2018年に設立。現在、数多くの国内・海外Amazonアカウントを運用しています。
代表取締役はAmazonに10年在籍し、その後中国越境ECのネットイースコアラの日本法人代表を歴任、数多くのAmazon関連企業やEコマース企業の顧問を務める下平季位。
会社概要
社名 ：株式会社Picaro.ai
代表 ：代表取締役 下平 季位
設立 ：2021年6月1日
業務内容：
・Amazon売上拡大支援ツールの開発及び運用
・バーチャルアシスタントサービス
・国内・越境Amazonアカウント運用代行サービス
・広告運用代行サービス
・ベンダー在庫リカバリーサービス
・FBA在庫リカバリーサービス
URL：https://picaro.co.jp
※「業界初」は、2025年11月時点で当社が独自に調査した範囲での表現です。
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ASINを入力するだけで、
- AIOスコア
- 不足要素
- 修正方針 & 生成AIプロンプト
が30秒で分かります。
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■ 2. 画像AIOホワイトペーパー
内容例：
AIは画像の“どの要素”を読み取っているのか？
「AIに選ばれる画像」と「人に伝わる画像」の共通点と違い
Rufus時代のAIOチェックリスト
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