GS1 SMARTSEARCH
パイロット導入報告書

2018 年 5 月（一財）流通システム開発センター（株）ギークフィード

目次
１．はじめに
２．GS1 SmartSearch とは
３．GS1 SmartSearch の取り組み背景
４．パイロット実証実験の目的
５．GS1 Japan SmartSearch 検討会について
８．テストサイト測定結果概要
９．企業サイト測定結果概要
１０．パイロット実証結果に対する考察
１１．今後期待される効果
１２．GS1 Web Vocabulary について
１３．おわりに1 / 29

１．はじめに時代の流れとともに科学技術が発展し、流通業界を取り巻く状況も大きく変化してきた。
特に、1990 年代以降インターネットが普及し Amazon や楽天といった EC モールが登場した。
さらに、2010 年以降スマートフォンが爆発的にシェアを伸ばしたことにより、消費者の購買行動は大きく変わってきている。それに伴い、リアルの店舗を持つ小売業もネットスー
パーを立ち上げたり、オムニチャネルに取り組んだりとネット対応を進めている。
国内の BtoC における EC の市場規模は、物販系分野において堅調に拡大しており 2015 年に
7 兆 2,398 億円になったと推計1されている。消費者の意識調査でも、商品・サービスの購入・取引（金融商品やデジタルコンテンツ購入を除く）をインターネットの利用目的や用途とする人が 20 歳から 49 歳では 50％を超えている。
スマートフォンの世帯保有率が 70%を超える2現代においては、消費者がいつでもどこでもほしい商品をストレスなく探し出せるよう、インターネット上に商品の情報を提供することが求められている。また、リアル店舗と異なり、商品が手元にないため、より詳細な情報が必要となる。
そこで昨今、消費財流通業界の国際標準化機関である GS1（当センターは GS1 に加盟し、国際的には GS1 Japan として活動）において、web ページ上における商品情報の記載方法に関する標準化が行われ、”GS1 SmartSearch プロジェクト”が始動した。
本報告書は、”GS1 SmartSearch プロジェクト”の活動内容や実証実験の結果をまとめたものである。今後、企業から消費者に向けて適切な情報を効率的に提供するための一助となることを目的としている。

２．GS1 SmartSearch とはGS1 SmartSearch とは、商品に関する情報をインターネット上に機械（プログラム）が読み

1

経済産業省の電子商取引に関する市場調査より

http://www.meti.go.jp/policy/it_policy/statistics/outlook/ie_outlook.html
2 総務省の通信利用動向調査より
http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/statistics/statistics05.html

2 / 29取りやすいように掲載する書き方を拡げるプロジェクトのことをいう。書き方は、"GS1 Web
Vocabulary"3として、定義されている。

３．GS1 SmartSearch の取り組み背景
GS1 SmartSearch に取り組むことで、EC サイトを運営する企業や商品メーカー企業は、
Google などの検索エンジンに、より正確に商品に関する情報を伝えることができる。一方
検索エンジン側は、より正確に情報を取得できるようになり、検索エンジンの利用者に対して、より適切な検索結果を表示することができる。
既に、海外では多くの企業が GS1 SmartSearch の効果検証を行っている。効果を確認後、自社のシステムを改修し、GS1 SmartSearch に対応した食品スーパーや商品メーカーも存在する。
GS1 は、Google や Schema.org と協力し、構造化データ（セマンティック web）を利用した
web サービス上での商品情報掲載の標準仕様として、"GS1 Web Vocabulary"を定義し"GS1
SmartSearch"プロジェクトと銘打ち、普及活動を図っている。
その結果、海外の一部企業（小売業・商品メーカー等）では既に、”GS1 Web Vocabulary”
を自社の EC サイトに導入している。また、商品情報データベースサービス企業でも、同形式でデータを提供し始めた企業4がある。
構造化データの利用は検索エンジン最適化（SEO）において有益であり、かつ、日本国内の流通企業においても EC 化は重要な活動を位置づけられることから、国内においても"GS1
SmartSearch"の周知を早期に進めて、活用を促していく必要があると考える。
GS1 SmartSearch の活動内容や結果をより理解いただけるように、検索についての基本的な知識を以下のようにまとめた。
１）検索エンジン最適化（SEO）
消費者の行動に対する調査によると、実店舗・ネットショッピングを問わず 70%の消費
3

GS1 Web Vocabulary
http://www/gs1.org/voc/

4

導入企業例…英 Tesco, Nestle など。
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者は、商品を購入するにあたり web サイトで得た情報の影響を受けることが判っている。
また、80%のオンラインショッピングは Google からスタートしており、検索エンジンが消費行動に与える影響の大きさを示している。5
さらに詳しく消費者の行動を調査した結果では、30%前後の消費者は、検索結果の最上位のリンクをクリックし、検索結果の順位が下がるほど、クリックされる割合は大きく減
少していき、10 位より下のページがクリックされる割合は 5%にも満たない。6

さらに、検索結果にはリッチスニペットやナレッジグラフと呼ばれる追加情報が表示されることがある。これはレビューの点数や件数、価格、写真などが表示されたり、簡単な説明や所在地の地図が提供されたりするものである。リッチスニペットが表示されている場合、検索結果の画面でリンク先のページ内容が詳しく判るため、検索したユーザ
がクリックする確率が高まり、検索順位が 4 つ高まるのと同じ程度の効果があるとされている。7
このような消費者行動の変化を受けて、企業は SEO（Search Engine Optimization：検索エンジン最適化）に取り組むことが必要となった。SEO とは、ブランドサイトや EC
サイトなどの web サイトが、検索結果の上位に表示されるための取り組みのことである。
5

6

7

Searchmetrics Etude の調査結果(2014)より
http://www.searchmetrics.com/
Advanced Web Ranking 2014 よりhttps://www.advancedwebranking.com/
Searchmetrics Etude の調査結果(2014)より
http://www.searchmetrics.com/

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調査によると、日本国内における 2017 年の SEO 市場規模は 500 億円に迫ると予測されている。8２）ロボット型検索エンジンの仕組みと問題点
SEO に取り組むにあたり、まずは検索エンジンの仕組みを理解する必要がある。現在広く利用されている検索エンジンのほとんどがロボット型と呼ばれる仕組みを採用している。
ロボット型検索エンジンの仕組みは、企業や個人が作成した web サイトを検索ロボットと呼ばれるプログラムが自動で巡回し、情報を収集しデータベースに蓄積する。検索順
位は、web サイト内に記載されている単語やアクセス数、被リンク数、更新頻度といった項目を基にアルゴリズムがランク付けを行う。そして、ユーザが検索を行った際に、検索ワードに適した web サイトをランクが上位のものから検索結果として表示する。
つまり、SEO 対策を考えるうえで、検索ロボットとアルゴリズムから高い評価を受けることが肝要なのである。
しかし、検索ロボットはあくまでもプログラムであり、人が読むようには web サイトを認識できない。そのため、かつては検索ロボットの癖を悪用し、検索されそうな文字列を無意味に挿入したり、お金を出して外部からリンクを貼ってもらったりするなどの「ウェブスパム」や「ブラックハット SEO」と呼ばれる行為が横行した。人が読んでも有益なサイトではなくとも、検索ロボットから高評価を得られさえすれば、検索結果の上位に表示されたからである。
３）検索エンジンの進化とセマンティック web
しかし、このような状況は検索エンジンにとって望ましいものではない。検索結果が有益なものでなければ、ユーザが離れていってしまうからである。そこで、Google をはじめとした検索エンジンでは対策を施し、上記のような悪質なサイトにはペナルティを課
すようになった。
さらに、検索エンジンでは単に検索ロボットによる情報収集のみではなく、web サイト制
作者からの直接的な情報収集にも取り組みを始めた。具体的には、sitemap の送信やGoogle マイビジネスといったサービスが挙げられる。
その進化形がセマンティック web と呼ばれる技術である。これは、web サイトのソースコ
8

Crossfinity「2015 年度版国内 SEO 市場予測(2013-2017)」より
https://www.crossfinity.co.jp/
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ードに、コンピュータが読むための「構造化データ」を記載することで、検索ロボット
に対し、より正確な情報を伝達できる技術だ。
セマンティック web で記載した情報は、Internet Explorer や Firefox、Chrome といった消費者が見る web ブラウザ画面上では表示されないため、消費者に見せる情報や表現には一切影響を与えず SEO 対策を行うことができる。

４）セマンティック web の書き方と種類
セマンティック web で利用される構造化データの書き方にはいくつか種類があるが、その中で広く採用されているのが「Schema.org」である。これは Google や Yahoo!、Microsoftなどが共同で進めているプロジェクトで、セマンティック web における構造化データの書き方を定義し公開している。このことは、検索エンジンが構造化データを重視していることを示している。
主要な検索エンジンを提供する企業が進めるプロジェクトであるため、Schema.org の定義に従った構造化データを web サイトに埋め込むことで、検索結果に良い影響を与える
可能性は極めて高い。
５）Schema.org と GS1 Web Vocabulary
現在、多くの web サイトに構造化データは埋め込まれている。検索結果にリストされた
グルメサイトなどで、レビューや写真などのリッチスニペットが表示されるのは構造化
データに対応している証拠だ。しかし、これまでの構造化データはイベントやレビュー、
レシピなどの定義はあったが、詳細な商品情報の記載方法は定義されていなかった。そのため、グルメサイトなどに比べ、消費財の販売を行う EC サイトでは構造化データの普及率が極めて低く、ほとんど導入されていないのが現状だ。
6 / 29そのような状況を受けて、GS1 では Google や Schema.org などと協力し、構造化データで商品情報を書くための標準仕様、"GS1 Web Vocabulary"を定義した。これは 2016 年の 2月に Schema.org から"The first external extension"として公認され、web 上のディファクト・スタンダードとして認知されている。9GS1 では、GS1 Web Vocabulary を多くの流通企業に知ってもらい、活用してもらうためのプロジェクト"GS1 SmartSearch"を開始している。

４．パイロット実証実験の目的
GS1 Web Vocabulary を導入することによって、商品に関する情報をプログラムが認識しやすい形で web ページに記載することが可能となる。例えば、Google は、検索者にとってより適切な検索結果を表示するために、Schema.org で定義された構造化データを使用することを表明している。10しかし、検索順位を決定するアルゴリズムは公開されておらず、ユーザ企業としては、構造化データを埋め込むことでどの程度の効果があるのかを導入前に客観的に判断することは難しいのが現状である。
そこで、GS1 SmartSearch の効果を定量的に測定し、ユーザ企業の導入判断に有益な情報を提供することを目的に、GS1 Japan SmartSearch 検討会を設立し、パイロット実証を行った。

５．GS1 Japan SmartSearch 検討会について

9

Schema Blog（22th Feb, 2016)
http://blog.schema.org/
10 構造化データの一般的なガイドライン
https://developers.google.com/search/docs/guides/sd-policies

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GS1 Japan SmartSearch 検討会について、以下の内容で実施した。
１）検討会の目的
まず"GS1 Web Vocabulary"導入による SEO としての有効性を確認し、さらに、SEO 以外でのさらなる活用可能性について検討を行うことを目的とする。
２）検討会の役割と実施内容
・"GS1 SmartSearch"に関する最新情報を確認・共有する。
・検討会は、パイロット WG の活動およびパイロット内容について確認、助言を行うほか、運営に関しての必要事項の検討を行う。
・"GS1 Web Vocabulary"の SEO 以外でのさらなる活用可能性について検討する。
３）プロジェクト体制
GS1 Japan SmartSearch 検討会（以降、検討会）の下に、GS1 Japan SmartSearch パイロ
ットワーキンググループ（以降、パイロット WG）を設置。
４）GS1 Japan SmartSearch 検討会参加企業
・GS1 Japan SmartSearch 検討会参加企業一覧【検討会委員】
氏名

団体・企業名西風 知行

イオン(株)

齋藤 伸也

花王グループカスタマーマーケティング(株)沼倉 正

国分グループ本社(株)坂本 尊豊国分グループ本社(株)郡司 昇(株)ココカラファインヘルスケア

中野 浩一(株)ココカラファインヘルスケア

鈴木 勝志(株)コメリ

馬場 淳也(株)コメリ

矢作 裕之(株)高島屋川村 敏弥

武田レッグウェアー(株)山下

ナイキジャパングループ

拓也

平松 秀郷

(株)マツモトキヨシホールディングス

和知 義仁(株)マツモトキヨシホールディングス

駒澤 良浩

ライオン(株)

川名 洋平(株)ロッテ

宮内 利光(株)ロッテ8 / 29

森本 秀治(株)ワコール

明 孝司(株)ワコール【オブザーバ】
氏名

団体・企業名牧内 孝文(株)ジャパンインフォレックス

荒木 祐介(株)プラネット

外山 有(株)インテージテクノスフィア

永松 淳(株)インテージテクノスフィア

【事務局】
氏名

団体・企業名

濱野 径雄(一財)流通システム開発センター

坂本 真人(一財)流通システム開発センター

梶田 瞳(一財)流通システム開発センター

根岸 大介(一財)流通システム開発センター

内 信史(株)ギークフィード

吉田 剛(株)ギークフィード

５）開催日
2017 年 6 月 9 日、2018 年 2 月 20 日の計 2 回実施

６．GS1 Japan SmartSearch パイロット WG について
GS1 Japan SmartSearch パイロット WG について、以下の内容で実施した。
１）パイロット WG の目的"GS1 Web Vocabulary"導入による SEO としての有効性を確認するため、パイロットを行い検証することを目的とする。
２）パイロット WG の役割と実施内容
・パイロット内容の策定
・パイロットの実施
・パイロット結果の確認
9 / 29３）パイロット WG 参加企業
【パイロット WG 参加企業一覧】
氏名団体・企業名郡司 昇(株)ココカラファインヘルスケア

中野 浩一(株)ココカラファインヘルスケア

鈴木 勝志(株)コメリ

馬場 淳也(株)コメリ

矢作 裕之(株)高島屋川村 敏弥

武田レッグウェアー(株)平松 秀郷(株)マツモトキヨシホールディングス

和知 義仁(株)マツモトキヨシホールディングス

川名 洋平(株)ロッテ

宮内 利光(株)ロッテ森本 秀治(株)ワコール

明 孝司(株)ワコール【オブザーバ】
氏名

団体・企業名牧内 孝文(株)ジャパンインフォレックス

荒木 祐介(株)プラネット

外山 有(株)インテージテクノスフィア

永松 淳(株)インテージテクノスフィア

【事務局】
氏名

団体・企業名

坂本 真人(一財)流通システム開発センター

梶田 瞳(一財)流通システム開発センター

高岡 大志(一財)流通システム開発センター

根岸 大介(一財)流通システム開発センター

内 信史(株)ギークフィード

吉田 剛(株)ギークフィード

４）開催日
2017 年 6 月 27 日、2017 年 7 月 25 日、2018 年 2 月 20 日の計 3 回

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７．パイロット実証実験内容
2017 年度パイロット実証実験では以下 2 種類のパイロット実証実験を実施した。
テストサイト

企業サイト

GS1 Japan がテストサイトを作成し、構既存の企業の web サイト（EC, ブランド

造化データの有無によって、検索順位やサイト等）に構造化データを導入し、アクセス数等に変化が出るかどうかを確導入の前後で検索順位やアクセス数、CVR認する。

等に変化が出るかどうかを確認する。

１）テストサイト概要
実証に使用したテストサイトの概要は、以下の通りである。
・参加企業
6 社（小売 3 社、メーカー3 社）(株)ココカラファインヘルスケア(株)コメリ武田レッグウェアー(株)(株)マツモトキヨシホールディングス(株)ワコール(株)ロッテ・URL
https://gs1japanss.org/（図 1）
個別商品のページは 上記ドメインの下に、/Detail/（GTIN）/（商品名）として作成した。
（図１：GS1 SmartSearch テストサイト）

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・作成ページ数－ 構造化データ有：28 ページ－ 構造化データ無：22 ページ（比較用）
・検索キーワードとページの組み合わせ数
470 通り・検証期間2017 年 8 月 7 日～10 月 30 日
・テストサイト測定項目－ 自然検索順位
検索エンジンとして、Google.co.jp と Bing を対象とした。SEOPanel（別途「参考情報１：Seo Panel について」にて説明）というツールを使用して順位を取得した。また、その際に検索者の嗜好等が検索順位に影響しないよう、シークレットモードを活用した。またパラメータについて、2 点変更を行った。
-Google のアドレスを「google.com」から「google.co.jp」に変更。
-検索対象の Web サイトのサーバーIP アドレスからリージョン特定を行っている設定を特定しない設定に変更。
類似商品を選定し、それぞれ構造化データを導入したページと導入しないページを作成し順位を比較することによって、効果を測定した。
－ PV 数／UU 数
検索エンジン経由でサイトにアクセスした PV 数11／UU 数12を計測した。
11

PV 数
PV 数とは、ページビュー（PageView）の略語でページを閲覧した回数のことを指す。
1 人のユーザーが、Web サイト内のページを 2 ページ閲覧したら、2PV と表す。
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Piwik（別途「参考情報２：Piwik について」にて説明） というツールを使用して値を取得した。
－ スニペットに表示される web ページ説明
検索結果画面に表示される web ページの説明に影響が出るかどうか計測した。
・実装方法－ 比較対象の作成
構造化データの効果有無をより明確に測定するために、比較対象として構造化デー
タを埋め込まないページを作成。比較対象品目を同時に設定。
－ 企業サイトへのリンク
テストサイトを訪問したユーザーのために、企業サイトへのリンクを設定。
２）企業サイト概要
実証に使用した企業サイトの概要は、以下の通りである。
・参加企業
4 社（小売 2 社、メーカー2 社）(株)コメリ(株)高島屋武田レッグウェアー(株)(株)ワコール

・対象ページ18 ページ・計測期間
9 月 13 日～10 月 16 日のうち、4 週間※企業によって若干の前後あり。
また、比較対象として 8 月 21 日～ のデータを参照した。
・企業サイト測定項目－ 自然検索順位
検索エンジンとして、Google.co.jp と Bing を対象とした。SEOPanel というツールを使用して順位を取得した。導入前 4 週間と導入後 4 週間の順位を比較した。また、その際に検索者の嗜好等が検索順位に影響しないよう、シークレットモードを活用した。
またパラメータについて、2 点変更を行った。
-Google のアドレスを「google.com」から「google.co.jp」に変更。
12

UU 数
UU(ユニークユーザー)とは、事前に決められた集計期間内にウェブサイトに訪問したユーザーの数を表す数値。集計期間内なら同じウェブサイトに同じユーザーが何度も訪問した場合でも、1UU としてカウントされる。

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-検索対象の Web サイトのサーバーIP アドレスからリージョン特定を行っている設定を特定しない設定に変更。
－ PV 数／UU 数／直帰率13／CVR14
検索エンジン経由でサイトにアクセスした場合の値を取得した。各社が導入しているツールを使用して取得した。導入前 4 週間と導入後 4 週間の変化率を算出した。
・その他－ 対象品目の条件維持について対象となる品目について、価格改定・プロモーション等は避ける。

８．テストサイト測定結果概要
１）構造化データの有無による検索順位への影響結果
Google 検索の場合 68.3%の割合で、Bing の場合 61.3%の割合で構造化データ有の商品ページの方が高い評価を受けていた。

Google①構造化データありのペー
ジのみヒット46.3%

22.0% 9.8% 22.0%②構造化データありのペー
ジの方が上位③構造化データありのペー
ジの方が下位④構造化デーなしのページ
のみヒット

0%

13

20%

40%

60%

80%

100%

直帰率
直帰率とは、初めて Web サイト内のページに訪問した後に、Web サイト内の異なるページへ遷移することなく、離脱したセッションの割合」を表す。
「セッション」とは、あるサイトに訪れて、離脱するまでのユーザーの一連の行動を14表す言葉で、離脱はそのサイトから離れることを表す。
CVR
CVR とは Conversion Rate（ コンバージョンレート ）の略で、Web サイトに訪れたユーザーのうち、最終成果に至ったユーザーの割合のことを表す。

14 / 29

Bing
19.4%

①構造化データありのペー
ジのみヒット
41.9%

22.6%

②構造化データありのペー
ジの方が上位16.1%③構造化データありのペー
ジの方が下位④構造化デーなしのページ
のみヒット
0%

20%

40%

60%

80%

100%

※導入ページ、比較ページ共にヒットしなかったページについては母数より除外している。
２）構造化データの有無による PV/UU 数への影響結果※ほぼアクセスがなく、効果測定できるほどの値が集まらなかった。
３）スニペットに表示される web ページ説明
全検索キーワードのスニペットを調査したところ、表示されたすべてのケースで HTML から引用されており、GS1 SmartSearch 導入による、表示内容に対する影響は見られなかっ
た。

26.7%
htmlを読み込み
インデックスされず
73.3%

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９．企業サイト測定結果概要
１）構造化データの有無による検索順位への影響結果
導入によってポジティブな効果は見られなかった。

Google16.7%①構造化データありのページのみヒット
33.3%②構造化データありのページの方が上位

50.0%

③変化なし

0%

20%

40%

60%

80%

100%

Bing

④構造化データありのページの方が下位①構造化データありのページのみヒット

6.7%13.3%13.3%

46.7%

20.0%

②構造化データありのページの方が上位
③変化なし

0%

20%

40%

60%

80%

100%

④構造化データありのページの方が下位２）構造化データの導入前後による PV 数／UU 数／直帰率／CVR への影響結果
導入によってポジティブな効果は見られなかった。

※測定に関する留意／補足事項
同時期における、A 社の構造化データ非導入ページの PV 変化率は 116.7%であり、構造化データの導入がポジティブな結果をもたらしたとは言えない。
また、販促や季節変動の結果、アクセス数が急上昇した 2 商品を除外している。

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１０．パイロット実証結果に対する考察
１）テストサイト
テストサイトについて、検索順位に関しては、構造化データ導入による効果があると統計的に有意な結果が出た。そのため、GS1 SmartSearch を正しく導入することで、SEO として一定の効果を得られると考えられる。15
ただ、PV 数や UU 数については、効果測定が出来るほどのデータを計測できなかった。
またテストサイトの性質上、CVR について計測をしておらず、効果のほどは未知数である。
また、スニペットについても影響は認められない。
２）企業サイト
一方、企業サイトでは、期待されたような効果が出なかった。特に検索順位については、
テストサイトの結果とは矛盾するものとなる。
その原因として、下記のような仮説が考えられる。
・ページに表示されない構造化データの挿入
Google は”Structured Data General Guidelines”16おいて、ページに表示されない構造化データをマークアップしないように求めている。
しかし、今回のパイロットでは HTML 上で画像として文字が表記されているページや「税率」や「税種類」などの、HTML 上にない項目を使用しているページがほとんどのため、検索順位決定においてマイナス要因となった可能性がある。
・同一ドメインからの複数のページの表示制限
検索結果は 1 ドメインに対して 1 ページが基本である。ただし、例外もある。
Google の Gary Illyes（ゲイリー・イリェーシュ）氏は、検索順位の決定方法について、次のように Twitter で説明している。

15

検索順位について、導入有無の比較に対して二項検定を行った場合、p≒0.0048 となり

16

有意水準 1%未満となるため、統計的に十分に有意である。
Structured Data General Guidelines
https://developers.google.com/search/docs/guides/sd-policies
17 / 29（上記翻訳）“同じサイトから 2 つ以上の結果が検索結果に出ているときは、通常、そのクエリに対するほかの結果のスコアがずっと低いからだ。”
つまり、1 サイトから 1 ページを検索結果に表示させることが基本となる。そのため、同一サイト内のページ間の検索順位が入れ替わると、以前上位に表示されていたページでも検索結果から消えることになる。しかし、1 サイトから複数のページが表示される場合もある。他サイトの評価がとても低い場合は、相対的に評価が高いページが複数表示されるケースがある。
上記のような理由で、検索結果がある日は 5 位であったが、翌日は表示されず、別のページが表示されるという事象が起きると想定される。結果、検索結果のばらつきを生んでいると言える。
３）課題
パイロット実証の結果、テストサイトでは SEO として効果が確認でき、正しく標準を利用することによって、ユーザ企業にメリットがあることが示された。一方で、導入方法
によっては効果が出ない場合もあり、使い方には注意が必要であると考えられる。
効果が出る場合と出ない場合がある原因については仮説の域を出ておらず、客観的な事実とするためにはさらなる実証が必要であると考えられる。
また、標準仕様を日本国内に普及させるに当たり、下記のような項目・コードの追加が必要であると考えられる。
－ アレルゲン物質
食品表示法の指定アレルゲン 27 品目のうち、19 品目が定義されていない。
－ 支払方法「クレジットカード JCB」や「代引き」等が存在しない。
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１１．今後期待される効果
GS1 Web Vocabulary を導入する企業が増えることによって、検索エンジンだけでなく、スマホアプリ等でも構造化データを読み込み、正確な商品情報を表示することが出来るようになると期待される。
さらに、GS1 Web Vocabulary では多言語の情報を 1 ページに埋め込むことが可能であるため、端末やアプリ等の言語設定を参照して、自動的に最適な言語で商品情報を表示することも可能になると考えられる。
今後、GS1 Web Vocabulary が広まることにより、様々なサービス（EC, 検索エンジン、ス
マホアプリ等）が、構造化された商品情報を参照するようになると考えられる。構造化データを挿入していない商品ページについては、サービス事業者から読んでもらえない事態になっていくと予測される。

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今後期待される効果

模式図

１２．GS1 Web Vocabulary について
１）GS1 Web Vocabulary の項目
GS1 Web Vocabulary では消費財に関わる商品情報を記載するための項目が定義されている。基本的な商品情報として、「商品名」や「商品カテゴリ」、「ブランド名」、「生産地」などはもちろん、商品識別子として「GTIN」や、「内容量」、「サイズ」、「包装の形状」や「包装資材」などが記載できる。
また、販売情報として「価格」や「販売場所」、「販売単位」、「販売期間」、「販売条件」などの項目が定義されている。
さらに、「食料品・飲料品・酒類」と「アパレル品」に関しては、より詳しい商品情報の項目が定義されている。食料品の場合、「原材料名称」や「成分」、「栄養素」についての項目がある他、「アレルゲン」などが記載できる。また、原材料に関して「漁場」や、「家畜の飼育方法」などの詳細が定義されている。さらに、「調理方法」や「消費期限」なども記載が可能である。
アパレル品の項目例としては、「色」や「サイズ」「素材」がかなり細かく記載できる他、対象となる「季節」や「対象年代」などの項目があり、EC を利用する消費者目線で、項目が豊富に定義されている。
こうした詳細な項目については、今後対象となる商材を拡大する方向で検討されている。
20 / 29

・パイロット実施にあたり、GS1 Web Vocabulary 項目一覧の日本語化を行い、項目の使い方等で認識に齟齬が生まれないよう、表記を確認した。
・確認作業は、GS1 Web Markup Tool に準拠した項目表素案を基に、「項目名」「定義」について行った。
・パイロットで実装する項目については各参加企業と事務局で調整を行ったが、現在のサイトに記載されているレベルを基本とした。
・現状、GTIN（JAN コード）が記載されていない場合、テストサイトには追加した・企業の意向に応じて、現状サイトに記載されていない商品情報もテストサイトでは記載した。
２）GS1 Web Vocabulary 標準仕様
・標準として、web に掲載されている仕様を正とする。
３）GS1 Web Vocabulary の仕様と公開資料・ツール
GS1 Web Vocabulary の標準仕様は、GS1 の web サイト上に無料で公開されている。項目
一覧と導入ガイドラインが公開されている他に、"Web Markup Tool for GS1 SmartSearch"17
として、簡便に構造化データのコードを生成する web アプリが提供されている。
GS1 Web Vocabulary のコードは、JSON-LD（JavaScript Object Notation for Linked Data）というデータ記述言語で記述する。JSON-LD は Schema.org が近年、普及を促進している言語である。SEO で活用する際の一番のメリットとして、web サイト上に構造化データのコードを挿入する際に、人が読む HTML（Hyper Text Markup Language）部分と独立して記述できることが挙げられる。HTML と構造化データで作成する担当者が異なる場合でも、互いの作業に影響を与えずに作業ができる。
項目一覧と Web Markup Tool を利用することで簡単にコードの生成が可能である。導入にあたっては、既に公開している自社サイトのソースコードに、生成したコードをそのまま挿入するだけで対応ができる。そのため、GS1 SmartSearch は、比較的導入が容易である。
４）Web Markup Tool for GS1 SmartSearch の使用手順①以下の URL にアクセスする。
17

Web Markup Tool for GS1 SmartSearchhttps://www.gs1.org/1/smart-search-demo/

21 / 29https://www.gs1.org/1/smart-search-demo/②英語版のサイトである（日本語版サイトはないので注意が必要。）③日本国内での利用の場合、通貨「YEN」と言語内容「日本語」で選択する。

④対象となる業態を「Retailer（小売店）」と「Manufacturer（製造業）」のどちらか該当する、もしくは比較的近しい業態を選択する。さらに詳細に業態や商材を選択することで、よりマッチした設定を行うことが出来る。
以下が、詳細情報を入力するまでの画面遷移図になる。
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Retailer

Pruduct for

Food,Beveragesale&Tobacco

Beverages

Fruit &
Vegetables
Meat &
Poultry
Dairy（Milk,Butter,
Cheese,yogurt,
Eggs&substitu
tes）
Seafood（Fish&Shellfish）Other foodproduct

Wearable
Products

Clothing

Foodwear

Other
wearable

Other

Store location

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Manufacture

Product

Food,Beverage&Tobacco

Beverages

Fruit &
Vegetables
Meat &
Poultry
Dairy（Milk,Butter,
Cheese,yogurt,
Eggs&substitu
tes）
Seafood（Fish&Shellfish）Other foodproduct

Wearable
Products

Clothing

Foodwear

Other
wearable

Other

Company
location
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⑤上記選択結果として、それぞれに必要情報をインプットする。

➅項目入力後、「Create JSON-LD markup…」をクリックする。

⑦クリックすると、下部に以下のように JSON-LD コードが出力されるので、この JSON-LD
をコピーし、対象となるページに設定する。

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６）「GS1 Web Vocabulary」入力時注意事項一覧
GTIN について－ offer info（提供情報）と product-basic info（製品基本情報）の両方に必ず入力すること（offer info（提供情報）に入力しないと吐き出されない）

A 項目について－ A 階層の選択の仕方について（offer info（提供情報））「Retailer（小売）」＜「product for sale（販売製品）」
から商品を選択－ priceCurrency（通貨）について
PriceCurrency（通貨）は Price（価格）がないと、吐き出されない。

B 項目について－ B-21 色について
カラーコードへのマッピングが難しい場合、「Colour
Description（色説明）」に文字列として挿入。
－ B-36 リコールについて
Is Product Recalled?（製品はリコールされるか？）に
YES/NO で選択

C 項目について－ netContent（内容量）について記載する内容が「質量（グラム等）」の場合には、「C-1
netWeight（内容総量）」にセットする。
「14 粒」や「14 シート」
「2 袋入り」などの場合には、
C-13（Size Description（サイズ説明））にセットする。
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－ C-13 サイズ説明について
Excel 記載内容をそのままコピーし、「Size Description（サイズ説明）」に貼り付ける。
－ Nutrient basis quantity（栄養素計測基準単位種別／量）について1 パック（14 粒）表記の場合、C-13（Size Description（サイズ説明））に 14 粒と記載すれば、栄養素計測基準
単位種別／量の項目に入力必要なし。
H 項目について- アレルゲンについて
手順①：
対応するコードがないため、文字列として、アレルゲン
説明にセット。内容としてはテストサイトの HTML 表記と同様に、以下の設定を行う。
＝＝＝＝＝ここから＝＝＝＝＝
卵【△】 乳【○】 小麦【△】 そば【×】 ピーナッツ【×】えび【×】 かに【×】 あわび【×】 いか【×】 いくら【×】 オレンジ【×】 カシューナッツ【×】 キウイフ
ルーツ【×】 牛肉【×】 くるみ【×】 ごま【×】 さけ【×】 さば【×】 大豆【○】鶏肉【×】 バナナ【×】豚肉【×】 まつたけ【×】 もも【×】 やまいも【×】 りんご【×】 ゼラチン【×】（○→含有、△→含有可能性）＝＝＝＝＝ここまで＝＝＝＝＝
手順②：
さらに加えて、コードリストに値がある項目（卵等）のみ、H-4（アレルゲン含有量）, H-5（アレルゲンタイプ
コード）へセット。

その他－ <BR>＜br＞は削除－ Excel にグラムやセンチメートル等の単位表記記載がない場合は確認。

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６）Web Markup Tool for GS1 SmartSearch の使用所感
本ツールを利用してみて、課題に感じたことが大きく 2 点ある。
●各入力項目の入力内容がわかりにくいこと●入力に膨大な工数がかかること●各入力項目の入力内容がわかりにくいこと
本ツールは海外仕様であり、日本語（日本仕様）対応されておらず、項目の使用法に注意が必要であるといえる。（例えば、netContent（内容量）に質量を記載できないなど）また、企業単位での表現方法が異なる場合の記載方法も課題であると考える。（例えば、食品で 14 粒,2 袋入などの場合など）
こういったツールを多くの方に利用してもらうには、操作方法のわかりやすさはも
ちろん、何をどのようにインプットすればよいかが、一目でわかるという視点も重要と感じる。
●入力に膨大な工数がかかること
また、入力の手間という観点からも改善の余地がある。商品点数が少ない（例えば、数点程度）のであれば不便にも感じないが、商品点数が数百以上に及ぶ場合、CSV などを使った一括インポートや、各企業が使用している基幹システムとの連携などがないと、作業時間が膨大になると想定される。18

１３．おわりに
本実証実験の結果として、テストサイトのような新規でサイト構築した場合は、構造化データをページに設置することで一定の効果をあげることが出来ると考えられる。

18

パイロット終了後、GS1 では CSV 形式の商品情報を取り込むことで、複数の商品情報を一括して構造化データに変換するツールを公開した。ただし、使用できる項目に限りがあるなど、機能には一部制限がある。
CSV Product File to GS1 SmartSearch Converter
https://www.gs1.org/docs/gs1-smartsearch/csv2gs1/

28 / 29逆に既存のサイトにおいては、単純に既存ページに構造化データを設置するだけでは、一定の効果があげられるとは言い難い。構造化データ以外の複数の要因が重なるためであり、これらの検証がこれからも必要となると考える。
しかしながら、Google においても構造化データの活用を促進しており、運用上解決しなければならない課題は多いが、積極的に構造化データを活用していくことは重要である。今後、消費者とサプライチェーンのさらなる利便性向上のため、GS1 Web Vocabulary で定義された構造化データの活用が期待される。

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