Amazonの売上データが散在して、「本当に売れている商品がわかりにくい」「数字はあるが活用方法が不明」になっていませんか。
Google SheetsやExcelでデータを整えると、売上推移や人気商品の傾向、在庫の動きが一目でわかり、次の施策が見えてきます。この記事では、初心者でも取り組みやすいデータ整理の基本から、グラフ・ピボットテーブル・条件付き書式を使った見せ方まで、実務で役立つ具体的ステップをやさしく解説します。
まずはデータを見やすく整え、日々の判断や改善にすぐ活かせるスキルを身につけましょう。
見るべき数字を決める（KPIとレポート）
何を見るかを決め、最小限の数字に絞り同じ定義で継続して見ることが迷いを減らす近道です。
売上、注文数、平均単価の定義と出力元
出力元と取得方法
セラーセントラルの「レポート」→「トランザクション」→「注文レポート」からCSVを取得。注文日・注文番号・SKU・数量・単価・返金情報が含まれます。
指標の定義（統一ルールが重要）
| 指標 | 定義 | 備考 |
|---|---|---|
| 売上 | 商品代金の合計（GMV） | 手数料・送料の扱いは社内ルールで固定 |
| 注文数 | 対象期間の注文行数 | 複数SKUはSKU行ごとにカウント |
| 平均単価 | 売上 ÷ 注文数 | 時系列で追い価格戦略の参考に |
データ利用上の注意点
- 返金・キャンセルの扱いを決めておく（例：返金はマイナス計上するか）
- 期間をまたぐ返金はメモして集計時に調整
- 集計期間（日・週・月）と週の開始日（月曜始まりか日曜始まりか）を一貫させる
その他の重要指標（セッション・転換率・広告・在庫）
ページ来訪と転換データ
「ビジネスレポート」からSKU別のセッション数（訪問数）、ページビュー、注文数、転換率（ユニットセッション率）を取得します。転換率は「注文数÷セッション数」で計算され、訪問が多くても売れない商品はページ改善や価格見直しの候補となります。
広告関連データ
「広告」→「レポート」でインプレッション・クリック数・広告費・広告経由の注文数・売上が取得可能。まずはSKU単位で広告費と売上を並べて費用対効果（ACOS/ROAS）を確認します。
在庫関連データ
「在庫レポート（在庫サマリー）」でSKUごとの在庫数量や状態を取得します。特に以下の指標が重要です。
| 指標 | 計算式 | 具体例 |
|---|---|---|
| 在庫日数 | 在庫数量 ÷ 直近1日平均販売数 | 在庫100個、直近30日で60個販売→在庫日数約50日 |
| 在庫回転率 | 期間販売数 ÷ 平均在庫数量 | 月間販売30個、平均在庫60個→回転率0.5回/月 |
優先把握項目
「売れているのに在庫が薄い商品（機会損失リスク）」と「在庫が多いのに売れていない商品（保管料リスク）」を上段に配置すると判断が早くなります。
データの準備と取得
集計は「権限」「表記」「期間」を揃えるだけでその後が格段に楽になります。
必要な権限チェックとSKU表記の統一
権限の確認
セラーセントラルの「設定」→「ユーザー権限」でレポート閲覧・ダウンロード権限を確認。仕様変更があるため定期確認を。
SKU表記の統一
半角英数字で統一し、空白や類似記号を避ける。例：ブランド_カテゴリ_連番。表記ゆれ（例：A-001とA001）は集計ミスの原因なので取り込み前に整備します。
CSV取得の具体手順とコツ
基本レポート取得
- 注文レポート：レポート → トランザクション → 注文レポート → 期間選択 → CSV出力
- ビジネスレポート：レポート → ビジネスレポート → 指標と期間選択 → CSV出力
- 広告レポート：広告 → レポート → 指標と粒度を選択 → CSV出力
取得のコツ：3種のレポートは同一期間で揃える。CSVはUTF-8で保存し、インポート時に文字エンコーディングを指定して文字化けを防ぐ。
スプレッドシートでの整形と集計
迷ったら「日付」と「キー（SKUや注文番号）」を揃える。これだけで多くの問題が解決します。
日付とキー列を揃える（正規化）
日付の統一
YYYY-MM-DD形式に統一。文字列になっている場合はDATE関数やTEXT関数で変換し、セルの書式設定を「日付」に揃えます。
キー列の統一
明細は「注文番号」をキー、商品集計は「SKU（またはASIN）」をキーにします。複数レポートを結合する場合は共通キー（SKUや日付）を基準（VLOOKUPなどの検索キー）にしてください。
基本計算式とピボットテーブルの使い分け
よく使う計算式
売上合計 = SUM(売上列) 注文数 = COUNTIFS(注文日列,">="&開始日,注文日列,"<="&終了日) 平均単価 = 売上合計 ÷ 注文数 転換率 = 注文数 ÷ セッション数
ピボットテーブルは深掘り分析に有効（期間×SKU、カテゴリ別、前年比比較など）。日常確認は計算式で固定表示、深掘りはピボットで行うのが使い分けのコツです。
データの品質チェック
突合のポイント
同期間で「注文レポートの売上合計」と「ビジネスレポートの売上合計」を比較し、差異があれば返金・キャンセル・手数料の扱いの違いを確認します。
通貨と返品の扱い
すべて同一通貨（JPY）に揃える。返品は専用列でマイナス計上または別集計にし、返品率を算出して高い商品は説明や品質の見直しを検討します。
ダッシュボードと運用チェック
毎日見るダッシュボードは､数秒で状況と優先順位がわかる配置にします。
レイアウト設計と必須ウィジェット
- 上段：KPIカード（売上／注文数／平均単価／在庫数）
- 中段：売上推移（折れ線グラフ）と商品別ランキング（ピボットテーブル）
- 下段：在庫早見表（SKU・在庫数量・在庫日数）
色は最小限にし、異常値だけ目立たせる。期間切替ボタン（プルダウンなど）を置くと比較が容易です。
条件付き書式でのアラート設定
| 状況 | 条件 | 色 | 優先度 |
|---|---|---|---|
| 在庫日数が少ない | 7日未満 | 赤 | 最高 |
| 売上前月比減少 | 前月比80%以下 | オレンジ | 高 |
| 転換率が低い | 全体平均の50%以下 | 黄色 | 中 |
対応優先順位
1. 売れているのに在庫が薄いSKU（機会損失防止）
2. 訪問はあるのに売れていないSKU（ページ改善）
3. 広告費が大きいのに売上が伴わないキャンペーン（費用対効果改善）
毎回のチェックリストと自動化
- レポート更新（同一期間で注文・ビジネス・広告・在庫取得）
- データ整形（日付・キー・通貨を統一）
- データ突合（売上合計の一致確認、返品反映）
- ダッシュボード更新（ピボット範囲・グラフ・KPI再計算）
- アラート確認（在庫警告、売上急変、広告費の偏り）
まとめ
この記事では、売上・注文数・平均単価・セッション・転換率などの基本KPI整理から、SKU表記の統一、セラーセントラル/広告データの取り込み、日付・キー列の正規化、ピボットやグラフ、条件付き書式を使ったダッシュボード作りまでをまとめました。
まずは一つの指標を見える化して日々の判断や改善につなげてください。慣れてきたら条件付き書式でのアラート優先付けやチェックリストの習慣化、自動化へと進めることで無駄を減らし効率的に改善できます。
＜ご注意＞本記事は執筆時点の情報に基づきます。Amazonの仕様・ガイドライン・ルールは予告なく変更される場合があります。最新情報は公式サイトやセラーセントラルで必ずご確認ください。