Amazon広告の自動化はどこまでできる？実際の仕組みを公開

2026年7月25日2026年7月28日

広告のレポートを開いて、数字を眺めて、少し入札をいじって…。気づくと毎日1時間くらい溶けているんですよね。

その1時間、正直に振り返ってみてください。ほとんどは「見ただけ」で終わっていませんか？

「Amazon広告自動化」で検索すると、出てくるのはツール会社の紹介記事ばかりです。

「AIが自動で最適化します」「入札調整はもう不要」——読んでいると、月額を払えば全部やってくれそうな気分になります。

ただ、実際に広告を回している側から見ると、自動化できる部分と、どうやっても人が決めるしかない部分は、はっきり分かれています。

ここを混ぜたまま道具だけ増やすと、「自動化したのに、確認作業が増えた」という一番もったいない状態になります。

この記事では、現役でAmazonに出品している立場から、Amazon広告の自動化がどこまでできて、どこから先は無理なのかを、作業レベルまで分解して整理します。

高価なツールを前提にした話はしません。

Amazonの標準機能と、バルクシート（一括操作用のファイル）と、無料のスプレッドシートで、どこまで手を離せるかという話です。

先に結論だけ書いておきます。Amazon広告の自動化でまず削るべきなのは、入札の調整ではなく「見るだけで終わっている時間」です。

ここが一番大きく、しかも一番かんたんに減らせる場所です。ツールを買う前に、やれることがかなり残っています。

この記事でわかること

広告運用の時間が、実際どの作業に消えているのか
自動化できる作業と、できない作業の見分け方
Amazonの標準機能だけでできる自動化と、その限界
バルクシートで作業時間を一気に縮める考え方
「負けキーワード」を機械的に洗い出す判断基準の作り方
自動化してはいけない場所と、始める順番

Amazon広告の運用は、どこに時間が溶けているのか

自動化の話をする前に、まず「何を自動化したいのか」を作業レベルまで分解します。ここを飛ばすと、道具を買っても効きません。

「広告の運用」と一言で言いますが、中身はまったく性質の違う作業の寄せ集めです。ざっくり分けると、次の4つになります。

集める：レポートをダウンロードする、画面を開いて数字を見る
並べる：数字を表にして、比べられる形に整える
決める：どのキーワードを上げるか、下げるか、止めるかを判断する
反映する：管理画面で入札額を打ち替える、除外キーワードを追加する

この4つのうち、本当に人間にしかできないのは「決める」だけです。残りの3つは、手順が決まっている単純作業です。

にもかかわらず、多くの人は時間の大半を「集める」と「並べる」に使っています。

①レポートを開いて眺めている時間

朝いちばんに広告の管理画面を開いて、昨日の売上と広告費を確認する。

これ自体は数分ですが、気になる数字があると、そこから枝分かれして時間が伸びます。

「このキャンペーン、昨日だけACoSが高いな」と思って中を開き、キーワード単位を見て、検索用語も見て…と掘っていくと、あっという間に20分です。

しかも困ったことに、その20分で何かを変えたわけではないことが多い。見ただけで終わっています。

これは「監視」であって「運用」ではありません。

②入札額を少しずつ触っている時間

「このキーワードは調子がいいから5円上げよう」「こっちは高いから3円下げよう」。

1件あたりは10秒ですが、キーワードが200件あれば、それだけで作業になります。

そして、この作業がやっかいなのは「やった気になる」効果が一番大きいことです。手を動かしているので働いた感じがする。

でも、5円の上下で結果がどう変わったかを後から検証している人は、ほとんどいません。

③検索用語レポートを上から下まで読んでいる時間

実際にお客さんが打ち込んだ言葉が並ぶ検索用語レポート（Search Term Report）は、広告のなかで一番情報が濃い資料です。

ただ、商品数が増えると行数が数千行になります。これを目で追って「これは関係ない言葉だな」と判断していくのは、正直きつい作業です。

そして、読み終わったころには最初のほうを忘れています。翌週また同じレポートを開いて、また上から読み直す。

この「毎回ゼロから読む」構造が、時間が減らない最大の理由です。

前回どこまで見て、どれを保留にしたのかが残っていないので、判断が積み上がりません。

ここまで挙げた3つに共通しているのは、どれも「頭を使っているようで、実は同じことを繰り返しているだけ」という点です。

だからこそ、機械に渡せます。

参考までに、架空のモデルとして「1日1時間、広告に向き合っている個人セラー」の内訳を置いてみます。

※これは実測値ではなく、作業の性質を示すための仮の数字です。

作業	1日あたり（仮）	性質
レポートを開く・数字を見る	20分	集める（手順が決まっている）
数字を表に整える・前週と比べる	15分	並べる（手順が決まっている）
上げる／下げる／止めるを決める	10分	決める（判断が要る）
管理画面で1件ずつ打ち替える	15分	反映する（手順が決まっている）
合計	60分	うち判断は10分だけ

この仮置きで見ると、1時間のうち50分は、判断していない時間です。

Amazon広告の自動化でまず狙うべきは、この50分のほうです。

Amazon広告で自動化できる作業／できない作業の線引き

ここが、この記事で一番お伝えしたいところです。自動化できるかどうかの判断基準は、実はとてもシンプルです。

その作業を、「もし〜なら、〜する」という文章で書き切れるかどうか。書き切れるなら自動化できます。

書けないなら、それは作業ではなく判断です。

たとえば「クリックが30回を超えて注文が0なら、入札を半分にする」は書き切れます。

一方で「この商品は今、多少赤字でも順位を取りにいきたい」は書き切れません。後者を無理にルールにしようとした瞬間、自動化は壊れます。

自動化できる作業＝手順が決まっているもの

次のようなものは、条件が言葉にできるので自動化の対象になります。

毎日決まった時刻に、決まったレポートを取ってくる
取ってきた数字を、同じ形の表に貼り付ける
ACoSや売上を、先週・先月と並べて比べる
あらかじめ決めた基準に当てはまる行に、色を付ける・印を付ける
決めた変更内容を、一括で反映する
在庫が一定を下回ったら知らせる

共通しているのは、やることが最初から決まっていて、迷う余地がないという点です。

人がやってもコンピューターがやっても、結果が同じになります。だったら人がやる必要はありません。

おもしろいのは、この一覧に「入札額を決める」が入っていないことです。

入札そのものを機械に任せることはできますが、それは「目標に近づける」という決められた作業をやっているだけで、いくらが正解かを決めているわけではありません。

ここを勘違いすると、自動化に期待しすぎて失望することになります。

自動化できない作業＝「意味」を決めるもの

反対に、次のようなものは自動化できません。正確には、自動化すると事故が起きやすいところです。

この商品はいくらまで広告費をかけていいのか（目標ACoSを決める）
今は利益を取りにいく時期か、順位を取りにいく時期か
売れないのは広告のせいか、商品ページのせいか、価格のせいか
このキーワードは、今は売れていないが将来の柱になるか
在庫・季節・セールを踏まえて、今アクセルを踏むべきか

これらはすべて、数字の外側にある情報を使って決めています。仕入れの都合、資金の余裕、来月のセール予定、商品への思い入れ。

広告のレポートには、そんな列はありません。

ツール会社の記事を読んでいると、この線引きがぼやけて見えることがあります。

「AIが最適化します」と書いてあると、判断まで肩代わりしてくれそうに読めるからです。

でも実際に使ってみると、AIが最適化しているのは「決められた目標に近づけること」だけです。その目標を決めるのは、結局こちらです。

だから、Amazon広告の自動化のゴールは「全部おまかせ」ではありません。

人が判断する場面だけを残して、そこに一番いい情報が並んでいる状態を作ることです。判断を減らすのではなく、判断以外を減らす。

ここを間違えないでください。

Amazonの標準機能でできる自動化と、その限界

外部ツールを検討する前に、まずAmazonが最初から用意している自動化を使い切りましょう。追加費用ゼロで、今日から使えます。

動的な入札（オークションごとの自動増減）

スポンサープロダクト広告のキャンペーン設定にある機能です。3つから選べます。

固定入札：設定した金額のまま入札する
動的な入札（ダウンのみ）：売れにくいと判断された表示機会で、入札を自動的に下げる
動的な入札（アップとダウン）：売れやすいと判断された表示機会で入札を上げ、売れにくい機会では下げる

ここに加えて、掲載枠（プレースメント）ごとの入札調整もあります。

「検索結果の上部」で表示されたときだけ入札を何％上げる、といった設定です。

検索結果の一番上は目立つぶんクリック率が高くなりやすいので、成果が出ている商品ではここを厚くする、という使い方をします。

この2つは、1回設定すれば、あとは1件ずつ入札を触る必要がなくなるという意味で、立派な自動化です。しかも無料です。

選び方の目安も書いておきます。

データがまだ少ない立ち上げ期は、広告費が読める「固定入札」か「ダウンのみ」から入ると、想定外の出費になりにくいです。

注文が安定して付くようになり、目標ACoSを下回るキーワードが見えてきたら、「アップとダウン」に切り替えて取りこぼしを拾いにいく。

この順番なら、失敗しても傷が浅くて済みます。

ただし、切り替えた直後はクリック単価が上がることがある点だけ覚えておいてください。

「自動にしたのに広告費が増えた」と驚く原因の多くは、これです。

増えた広告費に見合う売上が付いてきているかを、2週間ほど見てから判断します。

ルールベースの調整（目標ACoSや予算のルール）

Amazonの広告管理画面には、条件を決めておくと自動で動く仕組みも用意されています。代表的なものが2つ。

入札のルール：目標のACoSを設定しておくと、その水準に近づくようにAmazon側が入札を調整する
予算のルール：セール期間など決めた日程に予算を自動で増やす、または成果が良いときに予算を自動で追加する

とくに予算のルールは、イベント時の取りこぼし対策として効きます。

プライムデーの朝に予算切れで広告が止まっていた、という事故は、事前にルールを入れておけば防げます。

この2つのうち、個人セラーがまず入れておきたいのは予算のルールのほうです。

入札のルールは、ある程度データがたまっていないと効きが読めませんが、予算のルールは「この日は増やす」と決めるだけなので、失敗しにくいからです。

決めることは「どの日程に」「いくらまで増やすか」の2つだけ——セールの前日に5分あれば設定できる内容です。

※Amazonの広告機能は仕様変更が入ります。名称や設定できる範囲は、実際の管理画面とヘルプで最新の内容を確認してください。

ここまでが「無料でできる自動化」です。では、なぜこれだけでは足りないのでしょうか。

限界は、大きく3つあります。

理由が見えない：なぜ入札が上下したのかが、こちらからは追えない。改善のヒントにならない
データが少ないと働かない：クリックや注文がある程度たまるまで、自動調整は判断材料を持てない
事情を知らない：在庫が残り3個でも、明日から価格を上げる予定でも、そんなことは考慮されない

3つ目がとくに重要です。Amazonの自動調整は「広告の中の数字」しか見ていません。在庫、原価、資金繰り、他の販路。

あなたが持っている情報のほうが、はるかに多いのです。

だから現実的な結論はこうなります。細かい上下は標準機能に任せて、人は「方針」と「例外」だけを見る。

そのために、次に出てくるバルクシートとスプレッドシートが効いてきます。

バルクシートを使って、Amazon広告の調整を一括で終わらせる

Amazon広告の自動化を語るうえで、絶対に外せないのがバルクシート（一括操作）です。

ツールを買わずに作業時間を一番大きく削れるのが、ここです。

バルクシートは「広告の設定を表計算ファイルで丸ごと編集する」仕組み

広告の管理画面からファイルをダウンロードすると、キャンペーン・広告グループ・キーワード・除外キーワード・入札額といった設定が、すべて1枚の表になって出てきます。

それを手元で編集し、変更した行だけを残してアップロードすると、まとめて反映されます。

何が嬉しいかというと、200件の入札変更が、管理画面での200回のクリックから、フィルタと数式の1回の操作に変わることです。

30分以上かかっていた作業が数十秒になる、という種類の変化です。

しかも、レポートの数字を含めた形でダウンロードできるので、「成果を見る」と「設定を変える」を同じ1枚の上でできます。

画面を行ったり来たりする必要がなくなります。

最初にファイルを開くと、列がずらりと並んでいて面食らうと思います。ただ、慣れるとポイントは2つだけです。

1つは、「この行は何の設定か」を示す列があること。

キャンペーンの行、広告グループの行、キーワードの行、除外キーワードの行が、同じファイルの中に混ざって入っています。

もう1つは、「この行に何をするか」を書く列があること。ここに更新の指示を書くと、その行だけが反映されます。

逆に言えば、この2つの列さえ分かれば、あとは普通の表計算ファイルと同じです。フィルタで絞って、数式で計算して、並べ替える。

特別なスキルは要りません。

典型的な使い方は、こんな流れです。

期間を指定してバルクシートをダウンロードする
キーワードの行だけに絞る
「クリックが一定以上で注文ゼロ」の行を数式で見つけ、入札を下げる（または止める）
「ACoSが目標より十分低い」行を見つけ、入札を上げる
変更した行だけを別ファイルに残して、アップロードする

この3〜4番の「数式で見つける」部分が、まさに自動化のうまみです。

基準さえ決めておけば、あとは表計算ソフトが勝手に候補を並べてくれます。

最初にやりがちな失敗と、その避け方

便利な反面、バルクシートは間違えたまま一括で反映してしまう怖さもあります。

私自身も気をつけている、つまずきやすいところを挙げておきます。

変更していない行まで残したままアップロードしない。処理が重くなるうえ、意図しない上書きの原因になります
IDの列を表計算ソフトに壊させない。長い数字が指数表記（1.23E+11のような形）に化けることがあります。列の書式は文字列で扱うのが安全です
いきなり全キャンペーンでやらない。まずは1キャンペーン、数行だけで試し、正しく反映されたかを画面で確認してから広げます
変更前のファイルを必ず残す。元の入札額が分かる控えがあれば、やり直しがききます
アップロード後の結果ファイルを必ず開く。エラーになった行が理由付きで出ます。これを見ないと「変えたつもり」で終わります

この「小さく試してから広げる」は、自動化のあらゆる場面で効く原則です。

一括操作は、正しい判断も間違った判断も、同じ速さで広げてしまいます。

そのバルクシートを実際にどう触るか、事故をどう防ぐかはこちらにまとめました。

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Amazon広告の一括操作（バルクシート）のやり方広告の設定をExcelで一括変更するバルクシートの仕組みと使い方。プログラムは不要です。最初にやると効く操作3つと、入札額の桁間違いなど事故の防ぎ方までまとめました。

ちなみに、バルクシートが一番活きるのは入札調整よりも「新しいキャンペーンをまとめて作るとき」かもしれません。

管理画面で1つずつ作ると、キャンペーン・広告グループ・キーワードの設定で何十回もクリックすることになります。

バルクシートなら、うまくいった構成を丸ごとコピーして、商品名の部分だけ差し替えれば済みます。

自分の「型」を持てるようになるのが、一番大きい変化かもしれません。

スプレッドシートに広告データを取り込んで、判断を半自動にする

バルクシートで「反映する」が速くなったら、次は「集める」と「並べる」です。

ここはスプレッドシート（Googleスプレッドシートなど）が担当します。

やることは単純で、毎日の広告データを1枚のシートに貯めていくだけです。これだけで、管理画面を開く回数が激減します。

取り込み方には、手間と難しさに応じて3段階あります。

やさしい：レポートを手でダウンロードして貼り付ける。まず形を作りたい人向け。週1回なら、これで十分実用的です
ふつう：ダウンロードしたファイルを決まった場所に置くだけで、自動で整形されるようにする。毎日見たい人向け
むずかしい：広告データの取得そのものを自動化して、毎日勝手に貯まる形にする。商品数が増えて手作業では追えなくなった人向け

ここで大事なのは、一番上の「手で貼り付ける」から始めていいということです。いきなり一番下を目指すと、たいてい途中で力尽きます。

シートに入れる列は、意外と少なくて構いません。広告のレポートには数十列ありますが、毎日見る必要があるのはごく一部です。

私が見るときに残しているのは、この程度です。

日付／キャンペーン名／キーワード（または検索用語）
表示回数・クリック数・クリック単価
広告費・広告経由の売上・注文数
そこから計算する：クリック率・購入率・ACoS

そして自分で1列だけ足します。「目標ACoS」の列です。商品ごとに利益率が違うので、許せる広告費の割合も違います。

この列があると、シートが自動で「合格・不合格」を判定できるようになります。

たとえば架空のモデル計算として、売値3,000円・原価と手数料を全部引いた後に残る利益が600円の商品を考えます。

利益率は20%なので、広告費が売上の20%を超えると赤字です。これが損益分岐のACoSです。

ここから「利益の半分は残したい」と考えれば、目標ACoSは10%になります。

※この数字は説明用の仮の例で、実在の商品の実績ではありません。

この「目標ACoS」が決まると、驚くほど多くのことが自動判定できるようになります。自動化の土台は、道具ではなく「自分で決めた基準」です。

あとは、シート側で色を付けるだけです。目標ACoSの2倍を超えた行は赤、目標を大きく下回っている行は緑。

これだけで、毎朝の20分が、色の付いた行を見る2分になります。

もうひとつ、シートを作るときに決めておきたいのが「どの期間で見るか」です。

ここを固定しないと、見るたびに印象が変わって、判断がぶれます。

おすすめは、同じシートの中に「直近7日」「直近30日」の2つを並べておくこと。

短い期間は異変に気づくため、長い期間は判断するためと役割を分けると、迷いが減ります。

そして、ここまで来ると副産物が生まれます。数字が毎日たまっていくので、「先月と比べてどうか」が、何もしなくても分かるようになるのです。

広告の管理画面は「今」を見るのは得意ですが、過去との比較は意外と面倒です。

自分のシートを持っておく価値は、実はここが一番大きいかもしれません。

検索用語レポートから「負けキーワード」を自動で洗い出す

広告費のムダが一番はっきり出るのが、検索用語レポートです。ここを機械的に処理できるようにすると、自動化の効果が体感できます。

なぜここが効くのかというと、広告費の使い道が、実際の言葉として全部見えるからです。

入札額をいくらにするかは推測が入りますが、「この言葉に何円使って、何個売れたか」は事実として並んでいます。

推測ではなく事実を扱えるので、ルールに落としやすいのです。

「クリック10回で注文ゼロなら除外」は、実は乱暴

よく見かけるルールですが、これはかなり危ないです。理由はかんたんで、売れる商品でも、10クリックで注文ゼロは普通に起こるからです。

購入率（クリックした人のうち買ってくれる割合）が10%の商品を考えます。1クリックで買われない確率は90%です。

これが10回続く確率は、0.9を10回かけた値で約35%。

3回に1回はたまたま起こる出来事を根拠に、キーワードを切ってしまっていることになります。

購入率ごとに、「たまたま注文ゼロになる確率」を計算すると次のとおりです。

クリック数	購入率5%	購入率10%	購入率20%
10クリック	約60%	約35%	約11%
20クリック	約36%	約12%	約1%
30クリック	約21%	約4%	約0.1%
50クリック	約8%	約0.5%	ほぼ0%

表の見方はこうです。数字が大きいほど「偶然かもしれない」、小さいほど「本当にダメな可能性が高い」。

購入率10%の商品なら、30クリックまで待てば偶然の確率は4%まで下がります。ここまで来れば、切っても後悔しにくいと言えます。

つまり、除外の基準は「何クリック」ではなく、「自分の商品の購入率から逆算した何クリック」で決めるべきだということです。

ここも、決めてしまえば数式に落とせます。

洗い出しは3つの箱に分けると迷わない

検索用語を一気に判定するとき、私は3つの箱に振り分ける形にしています。「切る／様子を見る／伸ばす」の3つだけです。

切る候補：十分なクリック数があるのに注文ゼロ、または目標ACoSを大きく超え続けている
様子を見る：クリック数がまだ足りない。判断材料が集まるまで放置する
伸ばす候補：注文が付いていて、ACoSが目標を下回っている。完全一致で単独のキーワードにして育てる

この3分類は、条件式で自動的に振り分けられます。人がやるのは、出てきたリストを上から見て「これは切っていい」と最終確認するだけ。

数千行を読む作業が、数十行を確認する作業に変わります。

そして「伸ばす候補」のほうが、実は自動化の本当の価値です。ムダを削るのは守りですが、売れている言葉を見つけて厚くするのは攻めです。

手作業だと、どうしても「高いACoSを探す」ほうばかりに目が行きます。

伸ばす候補が見つかったときの動きも、決めておくと迷いません。

基本は、その言葉を完全一致のキーワードとして単独で登録し、少し高めの入札を付けるという流れです。

もともと拾っていた側（自動ターゲティングや部分一致）では、その言葉を除外に入れておくと、同じ言葉で自分の広告どうしが競合しにくくなります。

この「見つけたら育てる」までを型にしておくと、検索用語レポートが、ただの反省資料から、次の一手を出す資料に変わります。

同じデータでも、扱い方でここまで変わります。

Amazon広告の自動化で、手を出してはいけない部分

ここまで自動化を勧めてきましたが、自動化しないほうがいい場所もはっきりあります。むしろ、こちらを守れるかどうかで結果が変わります。

自動ルールから外しておく場面

出したばかりの商品：データが少なすぎて、機械的に切ると芽を摘む
在庫が少ない商品：売り切れ間近なのに広告費をかけ続けると、そのままムダになる
大型セールの前後：普段の基準がそのまま当てはまらない期間
自分のブランド名・商品名のキーワード：機械的に切ると、指名で探しに来た人を逃す
価格を変えた直後：購入率が変わるので、過去の数字と比べても意味がない

とくに事故が多いのが、除外キーワードの入れすぎです。

除外は一度入れると忘れられがちで、半年後に「なぜこの言葉で広告が出ないんだろう」と悩む原因になります。

自動で除外を追加する仕組みを作るなら、追加する前に必ず一覧を目で見る一手間だけは残しておいてください。

ここは全自動にしないほうが安全です。

もうひとつ、見落とされがちな落とし穴があります。直近の数字だけで判断すると、成果を実際より低く見積もってしまうという問題です。

Amazonの広告では、クリックしてすぐ買わなかった人が、後日買ったぶんも成果として集計されます。

つまり昨日のデータは、まだ「途中経過」です。

ここに「昨日ACoSが高かったから下げる」というルールを当てると、本当は成果が出るはずのキーワードを削ることになります。

だから、自動判定にかける期間は最低でも1〜2週間、できれば1ヶ月でまとめて見るのが安全です。

毎日動かす必要があるのは予算切れの監視くらいで、入札や除外の判断は、そんなに急ぐものではありません。

その先にあるAPIを使うべきかどうかは、こちらで正直に書いています。

あわせて読みたい

Amazon広告のAPIとは？個人セラーに必要かどうかの正直な話 Amazon広告APIでできること、バルクシートとの違い、そしてほとんどの個人セラーには不要である理由。市販の広告ツールは全部これで動いているので、ツール選びの判断材料にもなります。

最後にもう1つ。広告の数字が悪い原因が、広告の外にあることは珍しくありません。

クリックは取れているのに売れない場合、疑うべきは入札額ではなく、商品ページ・価格・レビュー・在庫状況のほうです。

ここを自動化で殴り続けても、広告費が減るだけで売上は増えません。

これは、外部ツールを検討するときの判断材料にもなります。

月額を払う前に、「そのツールは、自分が今つまずいている工程を担当してくれるのか」を確かめてください。

集めるのが遅いのか、並べるのが面倒なのか、反映が手間なのか。

つまずいている場所と、ツールが得意な場所がずれていると、お金を払っても体感は変わりません。

それに、Amazon広告の自動化を自分の手で一度組んでみると、ツールを選ぶときの目もはっきりします。

「この機能は自分でもできる」「ここは任せたほうが早い」が分かるからです。

最初から丸投げしないほうが、結果的に安く済むことが多いというのが、実際にやってみての感覚です。あとから道具を足すのは、いつでもできます。

Amazon広告の自動化を始める順番（いきなり全部やらない）

ここまで読んで「やることが多いな」と感じた方も多いと思います。実際、全部を一度にやろうとすると、まず続きません。

順番には理由があります。後ろの工程から自動化しても、効果が出ないからです。

基準が決まっていないのに一括変更の仕組みだけ作っても、変更する内容が決まりません。

おすすめの進め方は、次の順です。

段階	やること	効果
第0段階	商品ごとの目標ACoSを決めて、紙かシートに書く	すべての自動判定の土台ができる
第1段階	動的な入札と掲載枠の調整を設定する	1件ずつの微調整をやめられる
第2段階	レポートを1枚のシートに貯めて、色を付ける	毎朝の確認が数分になる
第3段階	検索用語を「切る／様子見／伸ばす」に自動分類する	数千行を読む作業がなくなる
第4段階	バルクシートで、決めた変更を一括反映する	反映作業がほぼゼロになる
第5段階	取り込みそのものを自動化する	ダウンロード作業もなくなる