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Rakuten AI for RMSとは?商品画像加工とAIチャットの使い方

Rakuten AI for RMSは、楽天市場の店舗運営を助けるAI機能群です。商品画像加工支援AIでは写真の背景を加工し、利用シーンに合う画像案を作れます。「AIチャットで質問」では、RMSに関する疑問の整理や文章の要約・構成を支援してもらえます。
ただし、どちらも完成物を無確認で公開する機能ではありません。AIで案を作り、商品情報とルールを店舗が確認するのが基本です。本記事では、2026年7月19日までの楽天公式公開情報をもとに、2機能の違い、試し方、公開前チェック、効果測定を店舗担当者向けに解説します。
Rakuten AI for RMSとは
楽天が2024年4月に発表した時点の名称は「RMS AIアシスタント β版」で、2024年3月28日から順次提供されました。現在の楽天大学講座では「Rakuten AI for RMS」と表記されています。公開された改称経緯までは確認できないため、古い案内を探すときは両方の名称を手掛かりにしましょう。
公式に案内されている機能には、商品説明文、商品画像、問い合わせ回答、店舗カルテ分析、店舗向けAIチャットなどがあります。本記事で扱う中心は次の2つです。
| 機能 | 公式に確認できる用途 | 店舗が確認すること |
|---|---|---|
| 商品画像加工支援AI | 背景を加工し、利用シーンに合う画像を提案 | 商品本体、内容物、表示、画像ルール |
| AIチャットで質問 | RMSに関する質問、文章の要約・構成 | 回答の正確性、最新仕様、自店の条件 |
店舗向けの「AIチャットで質問」は、購入者向けのRakuten AIや、R-Messeの問い合わせ回答作成支援AIとは役割が異なります。一般法人向けのRakuten AI for Businessとも別のサービスです。
商品画像加工支援AIでできること
商品画像加工支援AIはR-Storefrontの機能として案内され、公式に確認できる中心機能は、商品画像の背景加工と利用シーンに合わせた画像の提案です。楽天大学の機能理解編は2024年8月1日に初版公開され、2026年6月29日に最終更新されています。
たとえば商品単体の写真から、食卓や室内など、使用場面を想起させる背景案を検討できます。価値は撮影やデザインをすべてなくすことではなく、背景案の試作を速める点にあります。実物の形、質感、色が分かる写真を正本にし、別の見せ方を検討する補助として使うと役割が明確です。
対応形式、解像度、生成回数、一括処理の可否などは一般公開情報だけでは確定できません。現在の料金や対象権限とともに、実際のRMS画面で確認してください。
商品画像加工支援AIを安全に試す手順
最初から全商品へ広げず、商品情報と元写真がそろった1商品で試します。次は、公式機能を店舗実務へ落とすための編集部提案です。
- 対象を1商品に絞る:形、色、付属品を確認しやすい商品を選ぶ。
- 正しい原画像を用意する:商品本体が鮮明な写真を比較の正本にする。
- 画像の目的を決める:「食卓での使用」など伝える場面を一つに絞る。
- 背景案を2〜3点作る:採否を比較できる範囲に抑える。
- 原画像と差分確認する:商品本体、背景小物、表示、掲載ルールを見る。
| 入力で整理すること | AIに任せること | 人が確認すること |
|---|---|---|
| 正しい元写真、用途、背景イメージ | 背景案・利用シーン案の作成 | 色、形、柄、個数、ロゴ、影、権利 |
AIが背景を作れることと、商品本体を自由に変えてよいことは別です。形や色が少し変わっただけでも、購入者には別仕様に見える可能性があります。元画像を必ず残し、採用案と横に並べて確認しましょう。
AIチャットで質問の使い方
「AIチャットで質問」は、店舗運営者がRMSに関する疑問を聞く店舗運営サポートチャットです。公式発表では、店舗からの問い合わせへの対応に加え、文章の要約や構成にも対応するとされています。楽天大学の「RMSに関する質問」の講座は2024年5月30日に初版公開され、2026年5月1日に最終更新されています。
向いているのは、調べ始める場所が分からないときの論点整理、長文の要約、商品ページや販促文の構成案づくりです。一方、自店の契約、在庫、注文、社内ルールを必ず把握しているとは限りません。規約や操作の回答は店舗運営NaviやRMSのお知らせ、自店固有の条件は契約内容や登録情報と照合します。
質問は「目的→前提→依頼→出力形式→確認事項」の順にすると、回答を検証しやすくなります。
| 要素 | 入れる内容 | 例 |
|---|---|---|
| 目的 | 何を決めたいか | 新商品の画像構成を決めたい |
| 前提 | 商品・顧客・状況 | 初回購入者向けのギフト商品 |
| 依頼 | 整理してほしいこと | 必要な画像の役割を分ける |
| 出力形式 | 表、箇条書き、案数 | 5枚構成を表で出す |
| 確認事項 | 不明点の扱い | 推測せず未確認欄へ分ける |
たとえば「初めて買う人が内容物、サイズ、包装、配送時期を理解できる5枚構成を、画像番号・目的・必要素材・確認項目の表で提案してください。未確認事項は作らず別欄にしてください」と依頼します。答えを得たら、「誤認につながる表現はないか」と聞き、確認表にも変換します。
2026年4月には「AIチャットで質問(データ分析)」の別講座も公開されています。RMSの操作や制度を尋ねる用途と、自店舗データを分析する用途は分けて考えましょう。
2機能を組み合わせる店舗運用
2機能は、チャットで設計し、画像加工で試作し、人が承認する流れにすると使いやすくなります。AIチャットで必要な画像の役割や確認表を整理し、商品画像加工支援AIで背景案を作り、最後に原画像と比較します。
| 場面 | AIチャット | 画像加工支援AI | 人が行うこと |
|---|---|---|---|
| 新商品登録 | 必要画像と訴求順を整理 | 利用シーン案を作る | 商品事実と優先順位を決める |
| 既存ページ改善 | 不足情報を論点化 | 不足する場面を試作 | 改善理由と採用案を承認する |
| セール準備 | タスクを一覧化 | 季節背景の案を作る | 価格、期間、在庫を確認する |
導入前に現行工程の作業時間を記録し、担当者、承認者、差し戻し条件も決めます。速さだけを追うと確認漏れや修正が増えるため、「生成時間」ではなく「確認と修正を含む公開までの時間」で比較するのがポイントです。
AI生成画像を掲載する前の確認
楽天市場の商品画像登録ガイドラインでは、第1商品画像とSKU画像について、テキスト要素の占有率20%以下、枠線なし、単色白背景または写真背景、対象画像へアニメーションGIFを登録しない、という基本が案内されています。詳細や例外は最新の店舗運営Naviを確認してください。
| 確認項目 | 見るポイント | 問題例 |
|---|---|---|
| 商品本体 | 形、色、柄、ロゴ、素材感 | 柄や色が別商品に見える |
| 内容物 | 個数、付属品、セット範囲 | 背景小物が付属品に見える |
| サイズ感 | 人や家具との比率 | 実物より大きく見える |
| 使用場面 | 用途、設置条件、安全性 | 非対応の場所で使えるように見える |
| 画像ルール | 文字、枠線、背景、GIF | 第1商品画像の条件に合わない |
| 権利・表示 | ロゴ、人物、受賞、効果 | 許諾や根拠のない要素が入る |
著作権、商標権、肖像権、景品表示法、楽天市場の規約も別途守る必要があります。健康食品や化粧品などは画像内の表現も薬機法等の確認対象になり得ます。AIの出力も通常の制作物と同じ承認工程を通しましょう。
公式事例の数字と効果測定
楽天の公式ページには、ある店舗で商品画像の作成時間が10分の1になった事例があります。楽天大学では、カーメイト 公式オンラインストアが商品画像の制作時間を91.1%、制作コストを90.6%削減した事例や、商品画像作業を70%削減した店舗事例も紹介されています。AIチャットでは、販促テキスト作成時間55%削減、対象商品の転換率1.4倍、新商品の販売開始を約1カ月短縮した個別事例があります。
いずれも特定店舗の結果であり、自店でも同じ成果が出る保証ではありません。商品数、従来工程、担当者の経験、素材、比較期間が違うため、導入前の基準値を取り、同じ定義で測りましょう。
| 対象 | 効率の指標 | 品質・成果の指標 |
|---|---|---|
| 背景画像 | 1枚あたり総作業時間、コスト | 修正率、不一致件数、公開数 |
| 画像構成 | 構成案作成時間 | 採用率、問い合わせ率 |
| 販促文 | 初稿作成時間 | 修正率、事実誤り件数 |
| ページ改善 | 公開までの日数 | 転換率、返品理由 |
転換率が変わっても、AIだけが原因とは限りません。価格、広告、セール、在庫、配送、季節性も記録し、作業時間と品質を分けて評価します。
氏名、住所、電話番号、完全な注文番号、未公開商品、原価、パスワードなども安易に入力しません。Rakuten AI for RMS固有のログ保存期間、学習利用、削除方法、基盤モデル、料金、回数上限は、一般公開情報だけで断定せずRMS内のガイドラインを確認してください。2024年発表時に一部機能でGPT-4を活用していた事実も、現在の全機能が同じモデルという意味ではありません。
AI案の確認後、複数画像の加工や登録工程まで整理したい場合は、[楽天の商品画像加工を効率化する方法](/rakuten-shohin-gazou-kakou/)も参考にできます。
よくある質問(FAQ)
Q1. Rakuten AI for RMSとRMS AIアシスタント β版は別物ですか?
2024年発表では後者、現在の楽天大学講座では前者の表記です。本記事では同じ店舗向けAI支援の流れとして扱っています。正式な現行表示はRMS内で確認してください。
Q2. 商品写真をゼロから作る機能ですか?
公式に具体化されている中心機能は、商品画像の背景加工と利用シーンに合う画像の提案です。正しい原画像を用意し、商品本体が変わっていないか比較してください。
Q3. AIチャットの回答をそのまま使えますか?
たたき台として使い、最新仕様は公式案内、自店固有の条件は契約・商品・注文情報と照合してから判断します。規約、法令、返金、権利に関する判断をAIだけで完結させないでください。
Q4. 何から試すべきですか?
情報と原画像がそろった1商品で背景案を2〜3点作り、総作業時間、修正回数、商品との不一致、公開後の問い合わせを記録すると判断しやすくなります。
まとめ
Rakuten AI for RMSの商品画像加工支援AIは背景案の試作に、「AIチャットで質問」はRMSの疑問や文章構成の整理に使えます。まず1商品で、元画像を正本にした比較、掲載前チェック、公開までの総時間の計測を行いましょう。AIに任せる範囲と人が承認する範囲を決めることが、時短と表示品質を両立する近道です。
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運営代行・ECコンサル・AIツールまで、現場を知るチームがワンストップで伴走します。
西尾 勝太株式会社ラクダ 代表
楽天SOY 2年連続受賞 / 楽天NATIONSリーダー店舗 / 楽天NATIONS AIエバンジェリスト
楽天市場の月商を5年で200万円→2億円に伸ばした現場の実践者。売れるECの方程式にAIを重ね、EC事業者の「次の一手」に伴走しています。



