個人事業主が、KindleやAmazon、楽天、メルカリ、その他ECや電子出版サイトの「売れ線」を分析したい



個人事業主が、KindleやAmazon、楽天、メルカリ、その他ECや電子出版サイトの「売れ線」を分析したい──
そのとき、Go言語とPythonどっちが役に立つのか？ そしてどう使えばいいのか？
ブログ記事っぽく整理してみます。

1. まず、「売れ線分析」でやりたいことを整理しよう

EC・電子出版まわりの売れ線分析で、やりたいことはだいたいこんな感じになります。

  • ランキングや売れ筋商品を定期的にチェック

    • Amazon・楽天ランキング、Kindleストア、メルカリの人気カテゴリなど

  • タイトル・説明文・ジャンル・価格帯・レビュー数などをデータ化

  • 売れ筋の共通点を探す

    • よく使われるキーワード

    • 強いカテゴリ・サブカテゴリ

    • 価格帯・ページ数・画像の雰囲気　など

  • 自分の商品・本と比較して改善ポイントを洗い出す

    • 「価格が高すぎる？」「説明文が弱い？」「サムネが浮いてる？」など

  • 時系列でトレンドを見る

    • 月ごとの売上・DL数

    • キャンペーン実施前後の変化

    • ライバル商品の増減

この「データ収集」「分析」「可視化」を支える道具として、PythonとGoが候補になる、という構図ですね。

2. Pythonの強み：個人事業主の“売れ線研究マシン”

2-1. データ分析系ライブラリが圧倒的

Pythonはとにかくデータ分析まわりの道具が揃いすぎている言語です。

  • requests + BeautifulSoup：Webページ取得・HTML解析

  • pandas：CSVやExcelの読み書き＆集計

  • matplotlib / plotly：グラフ・可視化

  • scikit-learn：機械学習（キーワード分析やクラスタリングなど）

個人事業主レベルの売れ線分析なら、

「まずPythonひとつで、取得 → 整理 → 分析 → グラフ」
まで一気にこなせる

というのが一番大きいメリットです。

2-2. 学習コストが低い＆日本語情報が多い

  • 文法がシンプル

  • 「Python 〇〇 やり方」で検索すると日本語の記事が山ほど出る

  • EC・スクレイピング・データ分析系のサンプルも多い

「本業は物販・執筆だけど、ちょっとコードも触ってみたい」という
“片手間エンジニア”スタイルと相性が良いのがPythonです。

2-3. サイトごとの使い方イメージ（Python）

※どのサイトも、利用規約・API利用条件・robots.txtは必ず確認＆順守が大前提です。

■ Kindle / KDP

  • KDPの売上レポートやロイヤリティレポートをCSVでダウンロード

  • Pythonのpandasで読み込み

    • 月別売上

    • 本ごとの売上ランキング

    • キャンペーン前後の売上比較

  • グラフ化して、「どのジャンル・価格帯が自分にとって神だったか」を確認

■ Amazon / 楽天

  • 公式の**商品API（Amazon PA-API、楽天APIなど）**を利用

    • 指定キーワードのランキング・価格・レビュー数を取得

    • カテゴリごとの平均価格・平均レビュー数を集計

  • 「1,000〜1,500円帯が一番レビュー数が厚い」など、価格戦略のヒントを得る

■ メルカリ・ネットオークション

  • 自分の出品履歴・取引履歴をCSVに落とせるなら、それをPythonで解析

    • 回転率の良い価格帯

    • 利益率の高いカテゴリ

    • 値下げしたタイミングと売れたタイミングの関係　など

■ その他の電子出版サイト

  • アクセス・DL数・売上の管理画面から

    • 数字をコピペ → CSV化、もしくは

    • 公式API・エクスポート機能があればそれを活用

  • Pythonで一つの表に統合して、「プラットフォーム横断の売れ線」を眺める

3. Go言語の強み：自動化・高速処理の“仕組みづくりマシン”

一方、Go言語は**「システム側」「インフラ側」に強い**言語です。

3-1. 高速・省メモリ・並列処理が得意

  • コンパイル言語なので実行が速い

  • goroutineで多数の処理を並列に回せる

  • サーバー常駐プログラムやWeb APIを作りやすい

例えば：

  • 毎日決まった時間に複数のECサイトのランキングデータを取得

  • 常に最新データをデータベースに貯めておきたい

  • 自分専用の「売れ線ダッシュボードWebサイト」を作り、スマホからも確認したい

こういう**“自動化・常駐・高負荷対応”**には、Goはとても相性がいいです。

3-2. ただし単体でのデータ分析は少し不便

  • データ分析系のライブラリは、Pythonほど豊富ではない

  • 集計・可視化は、別ツール（BIツール、スプレッドシート、Pythonなど）に任せることが多い

つまりGoは、

「データを集めてためる係」
「Web管理画面やAPIを提供する係」

として優秀で、
実際の“分析・研究”はPythonや他ツールに任せる構図が多いです。

4. 結論：売れ線“研究”ならPython、売れ線“監視システム”ならGo

個人事業主目線でまとめると、こうなります。

4-1. まず1本選ぶなら → Pythonが先

  • 売上・ランキング・レビュー数を研究・分析するフェーズでは、

    • Pythonのほうが

      • 学びやすい

      • 分析の道具が揃っている

      • 情報量が多い

  • 「CSVを読み込んでグラフ化」「ランキングを集計して傾向を見る」
    こうした作業はほぼPythonの天下です。

4-2. Goが光るシーン

  • データが増えすぎて、もっと自動・高速・安定稼働させたいとき

    • 毎日・毎時間クローラーを回したい

    • VPSやクラウド上で常駐プログラムとして動かしたい

    • 自分やスタッフが使う専用ダッシュボードをWebで提供したい

  • そういう“システム屋さん視点”が強くなったところで、Goの出番が来ます。

5. Pythonで始める「売れ線分析」ワークフロー例

ここからは、実際の流れイメージをざっくり。

ステップ1：データを集める

  1. 各サービスからレポートやデータを取得

    • KDP：売上レポートCSV

    • Amazon/楽天：公式APIで商品情報

    • メルカリ：自分の取引履歴（手動CSV化でも可）

  2. Pythonでpandas.read_csv()して、表形式のデータにする

ステップ2：データを整える

  • 不要な列を削る

  • 価格・手数料・送料から実質利益を計算する列を追加

  • タイトルや説明文の長さ（文字数）を計算

  • 日付から「月」「曜日」を切り出す

ステップ3：分析する

  • 売上の多い順に並べて、売れ筋商品トップ100を確認

  • 価格帯別の売上（ヒストグラム）を出して、

    • 「自分の強い価格帯」「戦っちゃダメな価格帯」を見つける

  • カテゴリ・ジャンルごとの売上

    • Kindleならジャンル別・サブジャンル別の売れ行き

    • メルカリならカテゴリ別回転率

  • キャンペーン前後の比較

    • クーポンやセールを打った日付で区切ってグラフ比較

ステップ4：可視化する

  • matplotlibなどで折れ線グラフ・棒グラフ

  • 「売上の山」をカレンダーと照らし合わせて

    • 広告を打った日

    • Xで告知した日

    • セール最終日 などと重ねて考える

ここまでできると、

「感覚で『これ売れそう』」から
「数字で『これは売れている／伸びてきている』」

に変わり、戦略の精度がグッと上がります。

6. Go＋Pythonの二刀流：仕組みと分析を分業する発想

将来的に「もうちょっとガチでやりたい」と思ってきたら、
GoとPythonを使い分ける二刀流もアリです。

Goの担当

  • 毎日決まった時間に各APIを叩き、ランキングや売上を取得

  • データベース（MySQL／PostgreSQLなど）に保存

  • 「最新売れ線データをJSONで返すAPI」や
    「ブラウザで見られる簡易ダッシュボード」を提供

Pythonの担当

  • Goが貯めたデータベースからデータを読み込み

  • 重い集計・機械学習・自然言語処理（キーワード分析など）を行う

  • 結果をレポートやグラフにして自分用ノート・ブログ下書きに活用

こうしておくと、

  • Go：24時間働く“データ収集サーバー”

  • Python：じっくり分析する“研究室”

という分業体制ができて、
個人事業でもかなり本格的な「売れ線レーダー」を作ることができます。

7. まとめ：個人事業主が選ぶべき順番

最後にポイントだけギュッと。

  • 第一言語として選ぶなら → Python

    • 売れ線分析＝データ分析なので、Pythonの得意分野ど真ん中

    • CSV・Excelと組み合わせるだけでもかなり戦える

  • Goは「24時間自動監視システム」を作りたくなったら

    • クローラー・常駐プログラム・自前ダッシュボードで真価を発揮

  • 戦略としては、

    1. Pythonで「売れ線研究」を始める

    2. 慣れてきたら、必要に応じてGoで「売れ線監視システム」を作る

こんな順番が、
KindleやAmazon、楽天、メルカリ、電子出版サイトで戦う個人事業主にとって、一番現実的なルートだと思います。


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