1商品につき1行、画像URLの列が1つ。GridShotはファイルをバッチジョブとして処理して商品を作成し、ショップ連携と同じ生成パイプラインへ渡します。
CSV・XLSX・XLS・XLSMに対応し、1ファイルあたり20 MB・10,000行までです。区切り文字は自動判別されるため、セミコロン区切りの書き出しもそのまま使えます。
GridShotは画像URLの列と主要な商品列を見出しから判別します。実行前に判別結果と行のプレビューが表示され、判別が外れていれば別の列を指定できます。
ファイルは1つのジョブとなり、ワーカープールが進捗をリアルタイム表示しながら処理します。行の読み取り、画像の取得、商品の作成がカウンターとともに進み、問題のある行はその行だけが失敗し、実行全体を巻き込みません。
ここからは通常のスタジオの流れです。1回の実行で16〜25バリエーションのグリッドが約5〜15分で生成され、必要なカットだけを最終画像として納品します。
必須の列はちょうど1つ、商品画像を指すURLだけです。それ以外はすべて任意で、あれば結果がよくなります。見出しは大文字小文字を区別せずに判定され、項目ごとに複数の一般的な名称を認識します。
| 項目 | 認識される見出し | 用途 |
|---|---|---|
| 画像URL（必須） | url, image_url, image, product_url, image_link, photo_url など | GridShotが作業対象とする商品写真です。有効なhttp(s) URLがない行はスキップされ、その旨が報告されます。 |
| 商品名 | name, product_name, title, product_title | 商品名になります。指定がないとライブラリ上で商品を見分けにくくなります。 |
| ブランド | brand, brand_name, manufacturer, vendor | 商品に保存されます。複数ブランドを1つのワークスペースで扱う場合に便利です。 |
| SKU | sku, product_sku, product_id, id | 商品に残るため、完成した画像をカタログにひもづけられます。 |
| 価格 | price, product_price, cost | 参照用に、通貨とあわせて元価格として保存されます。 |
| 説明文 | description, product_description, desc | 商品コンテキストとして保持され、編集できます。 |
| その他すべて | それ以外の任意の列 | インポートとともに保持されるため、商品項目に対応しない値であっても元の行をたどれます。 |
ファイルを作る前に理解しておきたいのがこの点です。各行は1枚の画像から1つの商品を作ります。同じ衣服の正面・背面・ディテールを3行に分けて書くと、3視点を持つ1商品ではなく、別々の3商品ができます。
1つの商品を複数の視点で扱いたい場合は、商品URL経由をお使いください。GridShotが商品ページを読み、ギャラリーを解決して、写真が視点となる1商品を作成します。生成時にフィット感のリファレンスとして使われるのはこの視点なので、主力商品では一手間かける価値があります。一方、大きなカタログに1点ずつ良い画像を行き渡らせる用途では、CSVが適しています。
商品名・ブランド・説明文・SKU・価格・通貨が商品に書き込まれ、あわせて取得元のショップ、商品リンク、元の商品IDも保存されます。生成された画像は、どの行から生まれたかまでたどれます。
カテゴリーと色は扱いが異なります。これらの列も読み取られインポートとともに保持されますが、商品に反映される値はGridShot自身の画像解析によるものです。表計算の記載を信じるのではなく、実際の写真を見て判断します。書き出されたカテゴリー階層が、生成上その衣服をどう扱うべきかと一致することはまれなので、実務上はこちらのほうが信頼できます。
GridShotは着丈とフィットをキュレーション値から再現します。これはブランド側の事実であり、写真からAIが推測した内容を上書きし、譲れない指示として生成に入ります。書き出しに含まれる「着丈」や「フィット」の列は、まさにこうした値の供給源としてふさわしいものです。推測ではなく、顧客向けに整備されたデータだからです。
現時点でこれらの列は対応づけられていません。キュレーションされた着丈とフィットは、GridShot内で商品ごとに設定します。大量インポートでは、全商品ではなく主力商品を一巡する作業になります。残りはAIが導いた値が受け持ち、プロンプトへの影響はより穏やかになります。
一括インポートの失敗はたいてい地味なものです。この仕組みの挙動は次のとおりです。
インポート自体は無料です。支払うのは公開した画像の分だけです。
試算例：200商品のシーズン投入で1商品あたり3枚を公開すると、公開画像は600枚、つまり約600ドルに、その裏で走る実行分の計算コストが加わります。200行のインポート自体は無料で、最初の10枚は10ドルの初期クレジットでまかなえます。バッチ全体に踏み切る前に、実物の商品で仕上がりを確認できます。
料金の詳細を見る3つの経路はいずれも同じ生成パイプラインにつながります。違うのは商品の入れ方だけです。
1つだけです。画像URLを含む列があれば足ります。商品名・ブランド・SKU・価格・説明文は任意で、見出しが一般的な名称であれば自動的に取り込まれます。それ以外の内容もインポートとともに保持されます。
XLSX・XLS・XLSMもCSVと同様に使えます。1ファイルあたり20 MB・10,000行までです。区切り文字は自動判別されるためセミコロン区切りでも手直しは不要で、カンマを含む引用符付きの項目も正しく読み取ります。
CSVではできません。各行がそれぞれ1画像を持つ独立した商品になります。同じ衣服の正面・背面・ディテールをまとめたい場合は、その商品を商品URL経由で取り込んでください。GridShotがギャラリーを1商品の視点として解決し、生成時にはその視点がフィット感のリファレンスとして使われます。
使えないURLの行はスキップし、報告します。一時的に失敗したダウンロードは間隔を広げて再試行し、それでも失敗した行は失敗と記録されたうえでバッチは続行します。自ら停止するのは継続的に失敗している実行だけなので、9,000行目ではなく早い段階で気づけます。
はい、それが妥当な順序です。20行を取り込み、そのうち2〜3点で生成して、自社の商品で仕上がりを判断してください。10ドルの初期クレジットで足りますし、20行で確認した対応づけは1万行でもそのまま使えます。
いいえ。バッチ経由は、商品数が手作業の限界を超えている人にとって最短の入口であり、カタログの規模は問いません。40点の表計算ファイルでも4,000点でも同じように使えます。規模の大きい運用では、これを置き換えるのではなくAPIを併用する形が一般的です。