Nint ECommerce | インタビュー掲載

改めて「Nint ECommerce」はどんなECモール分析ツールですか？

当社の「Nint ECommerce」は、日本の主要ECモール（楽天市場・Amazon・Yahoo!ショッピング）のジャンル・商品・ショップ・広告など、公開データを収集して分析し、市場の動きや競合の動向をつかめるようにしているクラウドサービスです。特に当社独自の推計技術で商品単位の販売個数や売上まで可視化している点が他には無いユニークな点です。

実際、導入実績も日本国内で2,100社以上（2025年時点）となっていて、メーカーさん・小売さんの市場調査や商品企画、仕入れ判断で使われるケースが増えています。

御社の事業のルーツ／成り立ちを教えてください。

当社のルーツを辿ると、2009年に中国のEC市場を対象にしたデータ分析サービスとして始まった事業があります。そこから日本向けに展開して、2014年に日本国内向けのサービスとしてスタートしました。

その後、2019年に株式会社Nintとして独立し、現在の体制で事業を展開しています。当時から中国の開発拠点でR&Dとして新規事業に取り組む中で、ECデータを扱う技術や運用が積み上がっていって、いまの基盤につながっています。

競合ツールやモール公式データと比べて、“決定的な違い”は何ですか？

一番大きいのは、当社が公開データを自分たちで収集して、独自アルゴリズムで推計している点です。ここは他社にはない強みだと考えています。

もう一つは、データの“蓄積”ですね。データは蓄積しながらアルゴリズムを改善して精度を上げていくものなので、どれだけ長くデータを持っているかが効いてきます。日本のEC市場データは2014年から収集・分析していて、最大10年分のデータ提供も可能です。

当社は、推計という前提はありつつも、意思決定に必要な情報を比較的フラットに出せる立場にあります。

どんな企業・商材に向いていて、逆に“まだ早い”ケースはありますか？

基本的には、ECを展開しているメーカーさんと小売さんに使っていただくことが多いです。特に家電、化粧品、日用品、雑貨など、市場の変化が激しくて競争が激しいジャンルほど、データで状況を掴む価値が出やすいですね。

逆に、ECでの動きが少ない、あるいはニッチすぎる商材だと、市場調査ニーズ自体が大きくならないケースもあります。

“まだ早い”で言うと、立ち上げ直後でまずはSEOや広告など基本施策を固めて売上を作るフェーズの企業さんですね。小売さんであれば、一定の売上規模（ECの年間売上が1億円程度など）に達してからの方が、活用がうまく回りやすいと思っています。

導入のきっかけで一番多い理由はなんですか？仕入れ・商品開発でどう意思決定が変わりますか？

導入のきっかけとして一番多いのは、「売上を上げたい、事業を伸ばしたい」という前提があって、その中で「何をどのぐらい売れるか分からない」という課題にぶつかるパターンです。

仕入れや商品開発って、見立てが外れると欠品や過剰在庫につながりやすいですし、意思決定の根拠も作りづらいですよね。そこで当社データを入れると、販売シミュレーションが立てやすくなって、企画の裏付けとして使える資料に落とし込みやすくなります。

導入効果が出た事例を、もう少し具体的に教えてください

メーカーさん側だと、当社データを起点に集中して商品の拡充や改良を重ねたことで、現在売上構成比の20〜30%まで伸び、該当カテゴリのシェア拡大に繋がった、というエレコム株式会社様の事例があります。

小売さん側だと、株式会社タナベスポーツ様の事例が分かりやすいです。プライベートブランドを作って伸ばしていく中で、当社データで市場調査をしながら「どのチャンネル・どのカテゴリが伸びているか」を見極めていった結果、プライベートブランドの売上が7億円ぐらいまで伸びた、という話があります。

また、どのぐらい売れるかを“個数まで”含めて把握して、欠品や過剰在庫を是正し、適正な発注量にしていくことで利益率改善にもつながる、という文脈でも紹介しています。

導入後のサポート体制はどうなっていますか？

導入後は、専任のカスタマーサクセスがオンボーディングを担当します。導入から約1ヶ月で基本的な操作や活用例をご案内して、その後は定期的なウェビナーやメール配信、必要に応じたミーティングで課題を一つずつ潰していくイメージです。

導入支援に加えて、メルマガでの定期配信や定期コンタクトなど、フェーズに合わせたサポートを用意しています。

料金プランはどう決まりますか？

料金は「必要な機能やオプションは、お客様の事業内容や目的によって異なる」前提で、ヒアリングの上で個別見積りになります。料金体系は掛け算で決まる形で、主な機能軸として「業種（ジャンル）分析」「商品分析」「競合ショップ（ショップ）分析」の3つがあります

価格感としては、本当にスモールに始めるなら月額6万円から、メーカーさんなどでリッチなプランになると月額10万円から、という案内をしています（あくまで目安で、課題に合わせてご提案します）。

無料トライアルでは、ご希望ジャンルのデータを実際に見ていただき、店舗をお持ちの方なら手元の実データとも照らし合わせながら、「推計値が意思決定に使える精度か」を確認してもらいます。目安として推計精度が7〜8割程度であれば“使えるね”という判断になることが多い印象です。

今後、データ×生成AIでどんな体験を実現したいですか？

生成AIの活用自体は進んでいますが、現場では「実態とズレる」「根拠が曖昧」「数値の精度が不安」といった不安が残りやすいです。だからこそ当社としては、Nintのデータをベースに、たとえば商品開発の企画書作成支援のように、「データがあるから仕事が進む」体験に寄せていきたいと考えています。

今後はAIエージェントのような技術も取り入れながら、データ活用が日々の業務に自然に入り込む方向で進化させていく方針です。

まとめ・編集部コメント

Nint ECommerceは、主要3モールの公開データを横断で分析でき、競合の売上（推計）や市場トレンド、広告出稿状況まで含めて把握できる点が特徴です。また、2014年からのデータ蓄積と、推計アルゴリズムを改善していく前提の運用が強みになっています。

導入検討の観点では、「何をどのぐらい売れるか分からない」という課題に対して、仕入れ・商品企画の意思決定をデータで支えるユースケースが具体的に語られていました。一方で、立ち上げ直後のフェーズはまず基本施策を固めることが重要で、一定の売上規模まで育ってから導入すると効果を感じやすい、という整理も導入判断の助けになります。