はじめに
「仕入れで失敗したくない」──これは物販を始めたばかりの人なら誰もが思うことです。特に、メルカリのような個人売買の場では、仕入れ判断の良し悪しがそのまま収益に直結します。
ところが今、AIツールを使えば、“売れ筋を見抜く目”を経験なしでも手に入れることが可能になってきました。これまで経験や勘に頼っていた仕入れ判断が、AIによって誰にでも「情報に基づいた判断」に変わりつつあります。
本記事では、AIを使って売れる商品を見つける方法と、実際に筆者が試してみた体験談を交えながら、その可能性を探っていきます。
AIリサーチとは？
AIリサーチとは、ChatGPTやGemini、Claudeといった対話型AIに「今どんな商品が売れているか？」を聞き、分析の補助として活用する方法です。
従来は人力でSNSやメルカリのランキング、検索結果などを見て判断していたところを、AIに要約・提案させることで、時間をかけずに“売れ筋候補”を洗い出せます。
人の直感と違い、AIは一定のロジックで傾向を拾ってくれるため、仕入れ判断の補助役としては非常に優秀です。また、複数のジャンルを横断的に比較するような「広く見る」リサーチにも向いており、今まで目に入らなかった商品に気づけることもあります。
メルカリで売れ筋商品を探すステップ（AI活用編）
ステップ1：AIに「今売れているジャンル」を聞く
ChatGPTなどに「メルカリで今売れている商品ジャンルを教えて」と入力することで、全体傾向をざっくり把握します。ここでの目的は、最初の“あたり”を付けることです。
ステップ2：出てきたキーワードをメルカリで検索
AIが提示したジャンル（例：アクセサリー、古着、レディースバッグなど）を実際にメルカリで検索し、「売り切れ商品の傾向」や「閲覧数」「いいね数」などを観察します。売れている商品の写真の撮り方や価格帯などもチェックし、販売の参考にします。
ステップ3：再度AIに絞り込み相談
たとえば「このジャンルは競合が多そうだけど、他にニッチなカテゴリある？」などの相談をすると、より戦略的な切り口を提案してくれることがあります。ここで「価格帯をずらした方がいい」「素材で差別化できる」といった実践的なアドバイスが得られることもあります。
実際にやってみた：体験レポート
筆者自身も、AIを使って「何が売れやすいか」を調べてみました。 たとえば以下のようなやりとりです：
- 「ChatGPTに“メルカリで売れている小物は？”と聞いてみた」
- 回答例：「スマホケース」「レディースポーチ」「ブランドネクタイ」など
その結果、「ネクタイ（特にブランドまとめ売り）」は比較的出品数が多く、売れ筋でもあることが分かりました。
実際にエコリングでブランドネクタイを5本セットで仕入れ、出品してみたところ、閲覧数や「いいね」が安定して増え続けました。特にDiorやHERMÈSといった名前のあるブランドを含めることで、注目度が上がったようです。
また、同時期にAIが提案した「昭和レトロ雑貨」もメルカリで検索してみると、確かに一定の需要があり、写真映えしやすいこともわかりました。このように、ジャンルごとの反応を見てAIの提案を裏付けることで、少しずつ自分の感覚とのすり合わせができてきます。
AIリサーチのメリットと限界
◎ メリット：
- スピードが早く、効率的に情報が集まる
- 疲れない、迷わない
- 感情に流されず客観的な提案が出る
- 新しいアイデアに気づくきっかけになる
△ 限界：
- 情報源が古いことがある（特に無料版）
- メルカリ特有のタイムリーな「空気感」までは拾いきれない
- 最終判断は人間が補完する必要がある
- データの裏付けがないまま提案されることがある
とはいえ、AIの提案を出発点として「自分で検証する」流れにすれば、大きな失敗を避けることができます。
これからの物販とAI
今後は、無在庫販売の分野でもAIが大きな役割を担っていくと予想されます。
- 出品画像：画像生成AIで、アイキャッチや商品説明画像を自動生成
- 商品説明文：ChatGPTなどにより自動化
- リサーチ：市場の動向や需要分析をAIが代行
- 翻訳・交渉：海外仕入れやeBay出品にも活用可能
これらをうまく活用すれば、初心者でも効率よく物販ビジネスを展開できる時代が来ています。
まとめ
AIはまだ万能ではありませんが、“仕入れの勘”に頼るのではなく、データや傾向から売れる商品を見つけるための強力な相棒になってくれます。
もしあなたが「何を仕入れるべきかわからない」と感じているなら、まずは一度、AIに「今、何が売れている？」と聞いてみてください。
検索結果に出てくる数字と、AIが語る言葉、その両方に耳を傾けながら、あなたなりの「売れ筋の地図」を描いていく――その第一歩に、この記事がなれば幸いです。
