「自分が使ってない商品って、売れますか?」
2016年、私はこの質問に「売れる。ただし、ニーズを理解する作業に時間がかかる」と答えていた。
当時の私は、Amazonレビューを手作業で読み漁り、Yahoo!知恵袋で悩みを探し、Excelに書き出して分析していた。1商品あたり3〜4時間かかる作業だった。
しかし2025年の今、状況は劇的に変わった。
今、私が「昔の自分」に会えるなら、こう言うだろう。
「手作業でのリサーチは素晴らしかった。でもね、それは『虫眼鏡で地図を作る作業』だった。今、私たちが手にしているのは『一瞬で全体像を俯瞰し、隠れたニーズまで可視化する人工衛星』なんだ」
それでも、本質は何も変わっていない。
商品を売るのではなく、悩みを解決する商品を橋渡しする
この原則は、2016年も2025年も同じである。
今回は、2025年版・使ってない商品のリサーチ手順と、そして「AIが描き出すニーズの地図」についてお話ししたい。
10年前の真実──それは今も変わらない
まず、誤解を解いておきたい。
物販アフィリエイトは、自分が使ってない商品でも普通に売れる。
これは2016年も2025年も真実である。
なぜか?
答えは単純だ。
売れるのは「商品」ではなく、「その人の未来の変化」だから。
ジャパネットたかたの故・高田社長を思い出してほしい。彼が話していたのは:
- 商品スペック:1割
- ベネフィット(未来の変化):9割
この割合だった。
2025年の今も、これは変わらない。むしろAI時代だからこそ、この原則の重要性は増している。
「使ってるよ〜かなりいい感じ」が売れない理由
あなたも見たことがあるだろう。@cosmeの口コミ欄のような:
「使ってます! いい感じです! オススメ!」
これで売れるのは、芸能人ブログだけである。
なぜか?
負のスパイラルに陥っているからだ:
- 自分の体験談・感想しか書いてない
- ↓
- 「誰に」向かって書いているのか不明確
- ↓
- その「誰」の悩みや疑問を理解していない
- ↓
- 解決策を展開できない
- ↓
- 商品を提案できない
そして多くの人は、膨大な時間をかけて:
- 開封前から写真を撮り
- 3000文字超のレビューを書き
- 丁寧に説明する
しかし、売れない。
なぜなら**「誰」が使うと「何が変わる」のか**が書かれていないからだ。
2016年のリサーチ手順──それは「考古学」だった
2016年、私はこうやってリサーチしていた:
ステップ1:Amazonレビューを手作業で読む(1時間)
スマートブレスレットの例で言えば:
- 「歩数計を探していたが、身につける場所がネックで使わなくなる」
- 「睡眠時の計測もするから、入浴時以外つけっぱなし」
- 「個人携帯をかばんに入れたまま、着信をリアルタイムに感知したい」
これらを手作業で抜き出す。
ステップ2:ニーズを洗い出す(1.5時間)
レビューから逆算して:
- 毎日iPhoneをポーチに入れてランニングするのが負担
- スマホをかばんに入れたまま着信に気づきたい
- 1日トータルで何歩歩いているか計測したい
- 朝起きられない。睡眠状態を計測したい
- デスクワークで長時間座りっぱなしを解消したい
これをExcelに書き出す。
ステップ3:キーワードを抽出(1時間)
ニーズからキーワードへ:
- 「ランニング iPhone 邪魔」
- 「スマホ 着信 気づかない」
- 「1日8000歩」
- 「夜寝られない 対策」
- 「長時間座る 病気」
そして関連検索を調べる。
ステップ4:記事構成を考える(0.5時間)
やっと、記事が書ける。
合計:約4時間
これが2016年の現実だった。
そして正直に言うと──これは当時の最善だった。手を抜くべきではなかった。
2025年の革命──AIが「ニーズの地図」を一瞬で描く
しかし2025年、状況は変わった。
今、私がスマートブレスレットのリサーチをするなら:
ステップ1:商品情報をAIに投げる(1分)
【プロンプト例】
以下の商品のAmazonレビューから:
1. 顕在ニーズ(明確に書かれている悩み)
2. 潜在ニーズ(行間から読み取れる本質的な悩み)
3. それぞれのニーズに対応する検索キーワード
4. 各ニーズに対する記事の切り口
をJSON形式で出力してください。
[商品URL or レビューテキストを貼り付け]
ステップ2:AIが「ニーズの地図」を生成(1分)
AIは瞬時に:
顕在ニーズ:
- ランニング時のスマホが邪魔
- 着信に気づかない
- 睡眠の質が知りたい
潜在ニーズ:
- 「本当は運動習慣をつけたいが、面倒で続かない」
- 「仕事中、重要な着信を逃して怒られた経験」
- 「朝起きられないのは、睡眠の質のせいではないかという不安」
人間が見落としていたニーズ:
- 「ダイエットアプリは続かなかったが、可視化されると続く人」
- 「高級なApple Watchは買えないが、機能は欲しい人」
- 「腕時計嫌いだが、スマート機能には興味がある人」
これらを一瞬で出力する。
ステップ3:記事の台本を生成させる(3分)
【プロンプト例】
「ランニング時にiPhoneが邪魔」という悩みを持つ人向けに:
1. 共感フック(冒頭)
2. 悩みの深堀り(なぜ邪魔なのか?)
3. 一般的な解決策とその問題点
4. 本質的な解決アプローチ
5. 具体的な解決策の提示(商品は最後)
6. まとめ
の構成で、3000文字の記事台本を作成。
トーン:共感的だが、押し付けがましくない
AIが台本を生成する。
ステップ4:台本から記事を展開(5分)
台本があれば:
- ブログ記事
- X(旧Twitter)の連投
- YouTube台本
すべてが、同じソースから展開できる。
合計:約10分
24倍速である。
しかし──AIに丸投げしてはいけない
ここで、致命的な誤解がある。
「じゃあ、AIに『この商品のアフィリエイト記事を書いて』って言えばいいんでしょ?」
それは絶対にやってはいけない。
なぜか?
AIに直接記事を書かせると:
- 「この商品は素晴らしいです」
- 「時間、歩数、距離が表示されます」
- 「TPU素材で肌に優しいです」
こんな、販売ページの劣化コピーが出てくる。
これでは売れない。2016年も2025年も同じだ。
「台本」があることで、ステージが変わる
2025年の最適解は:
「AIに記事を書かせるのではなく、AIに台本を作らせる」
これである。
台本には:
- どの悩みに対して書くのか
- どんな切り口で入るのか
- どこで共感し、どこで解決策を示すのか
- 商品はどのタイミングで、どう提示するのか
これらすべてが含まれる。
台本さえあれば:
- ブログ記事(3000文字)
- X連投(10ツイート)
- YouTube台本(5分動画)
- Podcast台本(10分音声)
すべてが、**同じ「ニーズの地図」**から展開できる。
これが1ソースマルチユースの真髄である。
2025年版リサーチ手順──具体例
では、実際のワークフローを見てみよう。
商品:スマートブレスレット(2016年と同じ商品)
プロンプト1:「ニーズの考古学」
以下のAmazonレビューから、ユーザーの:
1. 表面的な悩み
2. 本質的な悩み(行間を読む)
3. 商品を買った「本当の理由」(stated reason vs real reason)
を分析し、それぞれに対応する記事の切り口を提案してください。
[レビューを貼り付け]
AIの出力(例):
表面的な悩み:
- ランニング時、スマホが重い・邪魔
本質的な悩み:
- 「運動を習慣化したいが、ハードルが高い」
- 「ランニングが面倒になる要素を全て排除したい」
本当の理由:
- 「ダイエットしたいが、続かない過去がある」
- 「可視化されないとモチベーションが保てない」
記事の切り口:
- 「ランニングが続かない本当の理由──道具選びで9割が決まる」
- 「『今日は何歩歩いた?』が口癖になる人の共通点」
- 「スマホをポーチに入れる人の87%が、3ヶ月以内に挫折する理由」
プロンプト2:「台本生成」
「ランニング時にスマホが邪魔」という悩みを持つ人向けの記事台本を作成。
制約条件:
- 商品の説明は最小限に
- 「誰が使うと何が変わるか」に焦点
- 読者の「あるある!」を3箇所に配置
- 商品リンクは記事の80%地点で、さりげなく
構成:
1. 共感フック(200文字)
2. 悩みの深堀り(600文字)
3. 一般的な解決策の問題点(400文字)
4. 本質的アプローチ(600文字)
5. 具体的解決策(商品提示)(800文字)
6. まとめ(400文字)
トーン:親しみやすいが、押し付けがましくない
AIが生成する台本(例):
【記事台本:ランニング時のスマホ問題】
1. 共感フック:
「ランニング用のポーチを買った。でも結局、スマホが揺れて気になる。
音楽を聴きたいけど、ポケットに入れると重い。
そして気づけば、ランニングシューズが玄関で埃をかぶっている──
こんな経験、あなたにもないだろうか?」
2. 悩みの深堀り:
「実は『スマホが邪魔』という問題は、表面的な悩みに過ぎない。
本質は『ランニングを習慣化するハードルを下げたい』だ。
(以下、600文字展開...)」
[以降、構成に沿って展開]
5. 具体的解決策:
「ここで一つ、私が最近気づいたアプローチを紹介したい。
それは『スマホを持たずに走る』という選択肢だ。
えっ、音楽は? 歩数は? 着信は?
実は、今の時代、500gのスマホを持たなくても、これらすべてが解決できる。
例えば、このスマートブレスレット。(商品リンク)
わずか20gで、歩数も距離も計測できる。(以下、展開...)」
プロンプト3:「マルチユース展開」
上記の台本から:
1. X(旧Twitter)連投用(10ツイート)
2. YouTube台本(5分)
3. Podcast台本(10分)
をそれぞれ生成してください。
核となる「ニーズの地図」は共通させつつ、
各プラットフォームの特性に最適化すること。
AIが一瞬で、すべてのフォーマットに展開する。
これが2025年の魔法である。
それでも「人間の役割」は消えない
ここで、誤解してほしくない。
AIは万能ではない。
AIは:
- パターン認識は得意
- 大量レビューの分析は得意
- 構造化された台本生成は得意
しかし:
- あなたの「直感」は持っていない
- 読者との「対話」はできない
- 「この悩み、実は別の角度から見るべきでは?」という気づきは生まれない
だから、ワークフローはこうなる:
- 人間:「この商品をリサーチしたい」(商品選定)
- **AI:**ニーズの地図を生成
- **人間:**地図を見て「ここが面白そう」と判断
- **AI:**その切り口で台本を生成
- **人間:**台本を見て「ここは自分の体験を入れよう」と調整
- **AI:**調整後の台本から各種コンテンツを展開
- **人間:**最終チェック・あなたらしさを注入
この**「人間とAIの協働」**が、2025年の最適解である。
2016年の原則は、今も生きている
ここで、2016年の記事に戻りたい。
あの時、私はこう書いていた:
「商品を売るという概念を捨てる」
これは2025年も、全く変わらない真実だ。
商品の説明:
- 「時間、歩数、距離、カロリー消耗が表示されます」
- 「TPU素材で肌に優しいです」
これは販売ページの仕事である。
私たちアフィリエイターの仕事は:
「ニーズを掘り起こして、解決できる商品を橋渡しする」
これだけだ。
そして2025年、AIはこの「ニーズの掘り起こし」を圧倒的に加速させた。
しかし──
「どのニーズに焦点を当てるか」 「どう橋渡しするか」
これは、人間が決める。
「化粧品Bの悪口を書いて化粧品Aに誘導」は、2025年も醜い
2016年、私はこう書いていた:
「化粧品Bのキーワードでサイトを作り、Bの悪口をさんざん書いてAに誘導する。 こんなサイトを見ると、虫唾が走る」
ただし、商品ジャンルの欠点の指定は可能。例えば、「毛抜きのデメリット」「脱毛テープ やめとけ」などなど
これは2025年も同じだ。
AI時代だからといって:
- 競合商品を貶める記事を量産する
- ネガティブSEOで上位表示を狙う
- 比較記事で一方的に誘導する
こういう手法は、さらに容易になった。
しかし──
どこかの足を引っ張って別の商品を売る。こんなやり方はWin-Winの関係を築けない。
これは、2016年も2025年も変わらない真実である。
AIは道具だ。包丁と同じだ。
料理を作ることもできるし、人を傷つけることもできる。
どう使うかは、あなた次第である。
2025年に必要な「3つのスキル」
では、具体的に何を磨くべきか?
1. プロンプト設計力:「ニーズの地図」を引き出す技術
AIに:
- 「この商品の記事を書いて」→ ❌
- 「この商品のレビューから、表面的な悩みと本質的な悩みを分析して」→ ⭕️
この差が、すべてを変える。で、商品レビューのリサーチは、Google Gemini DEEP research や Manus などで一瞬でOK。もちろん自分で調べてもOK。
2. 「ニーズの考古学」:AIの出力を読み解く力
AIが出した「ニーズの地図」を見て:
- 「ここは面白い!」
- 「この角度は誰も書いてない」
- 「この悩み、実は別の商品のほうが解決できるのでは?」
こう気づく力。
3. 「橋渡しの美学」:押し付けずに提案する技術
記事の流れ:
- 「あなたの悩み、わかります」(共感)
- 「でも、なかなか上手くいかないよね」(深堀り)
- 「気持ち、わかります」(寄り添い)
- 「解決策というか、対策お教えします」(提案)
- 「(教えた後で)特にこれなんかオススメ」(さりげない商品提示)
この流れは、2016年も2025年も変わらない。
ただし2025年は:
AIが「台本」を作ってくれる
ここが革命的である。
1ソースマルチユースの真髄──再び
一度「ニーズの地図」と「台本」を作れば:
- ブログ記事(3000文字)
- X連投(10ツイート)
- YouTube台本(5分)
- Podcast台本(10分)
- Instagram投稿(画像+キャプション)
すべてが展開できる。
これは、まるで:
「一つの建築設計図から、木造の家も、鉄筋の家も、プレハブも作れる」
ようなものだ。
核となる「設計思想」(=ニーズの地図)さえしっかりしていれば、形式は自由自在だ。
最後に──2016年の私へ、そして今のあなたへ
2016年の私は、Amazonレビューを手作業で読み、Excelに書き出し、4時間かけてリサーチしていた。
それは当時の最善だった。そして実際、それで結果を出した。
しかし2025年の今、私たちが手にしているのは比較にならないほど強力な武器だ。
ただし──
武器を持っているだけでは勝てない。
必要なのは:
- その武器の使い方を知ること(プロンプト設計力)
- AIが描いた「ニーズの地図」を読み解く力
- その地図から「この道が面白い!」と気づく直感
- 押し付けずに橋渡しする技術
これらを習得すれば:
- 自分が使ってない商品でも売れる
- むしろ、使ってない商品のほうが「客観的な視点」で書ける
- 1商品のリサーチが10分で完了する
- その台本から、複数のコンテンツが展開できる
これが2025年の現実である。
重要なのは:
「商品を売る」という概念を捨てること
そして:
「ニーズを掘り起こし、解決できる商品を橋渡しする」
この原則を、心に刻むこと。
AIは、この原則を「加速」させるだけだ。 原則そのものは、何も変わっていない。
2016年、私は4時間かけてリサーチしていた。 2025年、私は10分でリサーチできる。
しかし──
「誰に、何を、どう橋渡しするか」
これを決めるのは、今も昔も、人間である。
さあ、今日から始めよう。
あなたの「使ってない商品」が、明日には誰かの悩みを解決する。
それが、2025年の魔法だ。
P.S. もしあなたが「AIに記事を書いて」と丸投げして失敗した経験があるなら──それは正常だ。誰もが通る道だ。次は「商品・商品ジャンルからニーズを発掘させる台本を作らせる」ことから始めてみてほしい。世界が変わる。
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