01

「どの悩みで戦うか」を、広告の実データから決めた

広告分析ツールで、通販の医薬品・サプリ・美容など6つのジャンルの広告出稿を30日分集計し、会社別・悩み別に並べました。ダイエットや血圧・血糖の領域は大手が先行している一方、痛み・しびれ・関節の悩みには、漢方の大手がまだいないことが見えました。見送る領域（効能の線引きが難しいもの、先行者が強いもの）も、このとき先に決めています。

02

21社・1,418製品の添付文書から、組める製造元を探した

国の医薬品データベースで、老舗の漢方メーカー21社の製品1,418件の添付文書を確認し、独自の処方で効能を持つ内服薬290件まで絞りました。あわせて、通販会社向けにすでに製品を供給しているメーカーを洗い出し、12社に、供給できる製品・最低ロット・納期・月産の上限・仕入れ条件を問い合わせています。見積りが届いたメーカーとは、処方量や1日の飲み方まで直接確認しました。

03

競合の「1日に飲む生薬の量」と価格を並べ、オファーを組んだ

同じ処方でも、製品によって1日に飲む生薬の量は半分から満量まで違います。通販と薬局の主要な製品を、生薬の量と30日あたりの価格で並べたところ、価格帯は「薬局流通」「通販の定期」「煎じ薬」の3層に分かれていました。候補の製品は通販の主流より生薬の量が多く、それを訴求の柱にしたうえで、初回と2回目以降の価格を、1人あたりの粗利と回収月から逆算して決めています。

04

販売と出荷を、許可を持つ物流会社に任せる形にした

当初は、自社で店舗販売業の許可を取り、資格者を雇い、出荷は物流倉庫に任せる想定でした。ところが倉庫に問い合わせると、どこも医薬品を出荷できる許可を持っていませんでした。そこで、店舗販売業の許可を持つ物流会社に、販売と出荷をまとめて委託する形に切り替えています。自社での資格者の採用や物件探しは不要になり、立ち上げの固定費と時間を大きく減らせました。

05

表現ルールと審査の体制を、配信より先に作った

これまで支援してきた案件で、行政や業界団体から受けた指摘を一覧にし、使ってよい表現・注釈つきで使える表現・使えない表現の表を、言い換え案つきで用意しました。テレビ番組風の演出、権威づけ、リアルタイム順位、期間の書かれていない満足度、カウントダウンタイマーなどは最初から禁止です。記事と広告は配信前に自社で確認し、返却は翌営業日、一次チェックはAIで行う体制で準備しています。

06

獲得の武器を、立ち上げ前にそろえた

メディアが最初に聞くのは「何を使って、どう書けばいいか」です。配信が始まってから慌てないよう、次のものを先に用意しています。

• ・AI縦型動画（UGC風）の素材供給：生成AIで縦型の広告素材を量産する手順と品質の判定基準を、検証レポートにまとめ済み。実在の人物や番組に似せないルールつき
• ・購入までのチャットBOT：別の案件で起動を約4秒まで縮めた構成をもとに、記事から購入までを1本の会話でつなぐ設計
• ・条件シートとレギュレーションシート：単価・成果地点・否認条件・審査の流れを1枚にまとめた、メディアへの配布用
• ・計測のルール：成果は「注文番号のついた購入」と契約に明記し、カートとの差を日別・コード別で確認

07

週ごとの工程表で、ローンチまでの段取りを固めた

製造元・物流・カートと決済・LPと広告・資金と契約の5本の線を、週単位の工程表にしました。判断のタイミングも決めています。製造元を訪問したら商材を1〜2品目に絞る。物流会社の見積りが出たら費用を比べる。カートは物流側の連携の負担が小さいほうを選ぶ。漢方は冬に製造が細るため、無理に早い月を狙わない。最初の100件で年齢層と決済の落ち方を、4週目で継続率を見て、そこまでは上限を低く置きます。