MakeShop診断チェックリスト｜失敗パターンの早期発見方法

MakeShopのサイト構築に着手したはいいものの、途中で「これで本当に大丈夫だろうか」という不安が頭をよぎることはありませんか。

企画段階では明確だった方向性が、いつの間にか曖昧になり、本番公開が近づくにつれ、修正項目だけが増え続ける。そうした経験は、多くのEC事業者が経験する悩みです。

失敗の兆候は、気づかないうちに蓄積されています。だからこそ、失敗パターンを早期に発見し、実装段階ごとに診断する仕組みが必要なのです。

MakeShopで陥りやすい失敗パターンとは

MakeShopは日本国内で広く利用されているECプラットフォームです。しかし、その利用者が多いからこそ、同じような失敗を繰り返す事業者も少なくありません。

一般的な失敗の原因

MakeShopでの失敗は、単なる「デザインの作り込み不足」や「機能選定ミス」だけではありません。

失敗の多くは、意思決定プロセスの曖昧さに起因しています。例えば、要件定義の段階で「何を優先するのか」が明確でないまま構築を進めると、後になって「やっぱりこっちの機能が必要だった」という後戻りが発生します。

また、テスト環境の構築方法についても、多くの企業が落とし穴に直面します。MakeShopには公式のステージング環境がないため、本番環境をコピーしたテスト環境を構築し、プレビューで確認後に本番反映する運用フローを自社で設計する必要があります。この仕組みが不十分だと、本番環境でのテスト不足につながり、予期しないエラーや表示崩れが顧客に露出してしまうのです。

さらに、外部サービス連携の設定ミスも頻繁に発生します。例えば、Instagramの埋め込みを想定していても、MakeShopではInstagramを直接埋め込むことができず、LEEEPなどのサービスの契約が必要というケースが見落とされることがあります。

発見が遅れる理由

なぜ失敗が後期段階になって明らかになるのでしょうか。

それは、各実装段階における「確認のタイミング」が曖昧だからです。企画段階では「要件を決めた」と思い込み、構築段階では「実装を進めている」という進捗管理に終始し、本番運用段階になって初めて「これはおかしい」と気づく。このズレが、発見の遅れを招くのです。

また、Web担当者が兼任で対応している場合、複数の業務に追われて段階的な診断に時間を割けないというリアルな事情も、失敗発見の遅延要因となります。

失敗を早期発見するための診断観点

失敗を防ぐには、定期的で体系的な診断が不可欠です。

診断には大きく3つの観点があります。それぞれを明確にすることで、問題の所在地を特定しやすくなります。

構造面の診断ポイント

構造面とは、サイトの設計思想・情報設計・ユーザーフローが、事業目標と一致しているかを見ることです。

• 商品カテゴリーの分類は、ユーザーの購買パターンと合致しているか
• 導線設計（トップページから購入完了まで）が、商品群の特性に適しているか
• 検索・フィルタ機能が、ターゲット顧客の探索方法を支えているか
• 決済フローのステップ数が、離脱率に影響していないか

運用プロセスの診断ポイント

構造がいくら良くても、運用プロセスが整備されていなければ、サイトは機能しません。

• 商品情報の更新フロー（誰が、どの頻度で、どの形式で更新するのか）
• 在庫管理との連携（MakeShopの管理画面での入力と、外部システムとの同期）
• 問題発生時の対応体制（誤った表示や機能エラーを検出し、対処するプロセス）
• 効果測定のスケジュール（KPI確認の頻度と責任者）

多くの企業は、制作後に「運用体制をどうするか」を考え始めます。これが、後々の運用負荷を高める原因となるのです。

技術基盤の診断ポイント

MakeShopの場合、技術基盤の診断には固有の視点が必要です。

• テスト環境の運用フロー（本番環境コピーの更新タイミング、プレビュー確認のルール）
• 外部サービス連携の設定状況（決済サービス、配送連携、顧客管理ツールなど）
• カスタマイズコードの管理方法（本番環境への反映時の安全性確保）
• セキュリティ設定（SSL、顧客データの暗号化、定期バックアップ）

例えば、本番環境への反映時にミスが発生すると、顧客が利用できない状態が数時間続くリスクもあります。こうした技術的リスクを未然に防ぐために、診断段階で「本当に大丈夫な状態か」を確認することが必須なのです。

実装段階別の診断チェックリスト

MakeShopの失敗を早期に発見するには、実装段階ごとに異なるチェックポイントを意識する必要があります。

以下は、各段階でよく見落とされる項目です。

企画・要件定義段階での確認項目

• 事業目標が、Web担当者だけではなく、経営層・営業部門・物流部門で共有されているか
• 競合調査（2〜3社のEC選定理由、機能比較）が実施されているか
• ターゲット顧客の購買パターンがヒアリングで明らかにされているか
• 予算・スケジュール・体制が、実装内容と整合しているか
• 本番公開後の運用責任者・連絡体制が決定されているか

構築・カスタマイズ段階での確認項目

• テスト環境がセットアップされ、本番環境と同じ状態にコピーされているか
• デザインの確認が、実装端末（スマートフォン・タブレット・PC）で行われているか
• カスタマイズコードが、バージョン管理ツール（Gitなど）で管理されているか
• 外部サービス連携（決済、配送、顧客管理）のテストが完了しているか
• プレビュー機能で、本番反映前の最終確認が実施されているか

特に、Instagramの埋め込みなど「直接的には不可能」な機能については、代替手段（LEEEP等のサービス契約）を検討する判断が、この段階で必要です。MakeShopとShopifyではLEEEPの無料サービスが利用できることも、検討材料に含めるべき点です。

運用・検証段階での確認項目

• 本番公開後、24時間以内にエラーログを確認し、予期しない問題がないか確認したか
• 最初の1週間、毎日アクセスが正常に処理されているか、エラー率がないか監視したか
• 商品情報、在庫情報の更新フローが実際に機能しているか、オペレーション上の問題がないか確認したか
• 顧客からのお問い合わせ・返品・不具合報告に対応する体制が、実際に動いているか検証したか
• 1か月後、3か月後のKPI（売上、コンバージョン率、平均注文額など）が事前予測と乖離していないか、その原因を分析したか

ここでの確認を怠ると、問題が「常態化」し、改善がさらに遅れる悪循環に陥ります。

MakeShop特有の陥りやすいポイント

MakeShopは多くの企業で採用されているプラットフォームですが、その仕組みを理解しないと、特有の落とし穴に直面します。

テスト環境構築における失敗

前述の通り、MakeShopには公式のステージング環境がありません。この制約を理解していないと、以下のような失敗が発生します。

• 本番環境で直接テストしてしまい、デザインの崩れや機能エラーが顧客に露出する
• テスト環境を用意せず、複数の施策を同時に本番に反映させ、どの施策が問題かを特定できなくなる
• 本番環境のデータが古いまま、テストが実施される

外部サービス連携の設定ミス

MakeShopは単独では完結せず、複数の外部サービスと連携して初めて機能します。

• 決済ゲートウェイ（Stripe、GMOペイメント等）の設定漏れ
• 配送連携サービス（佐川急便、ヤマト運輸の送料計算等）の設定ミス
• 顧客管理・メール配信ツールとの連携設定不完全
• SNS連携（特にInstagramの埋め込み）の対応方法の誤解

例えば、Instagramを商品ページに埋め込みたいという要件は珍しくありませんが、MakeShopでは直接埋め込みが不可能です。LEEEPなどのサービスを契約する必要があり、そのコストと導入スケジュールを要件定義段階で決めておかなければ、本番直前になって「埋め込めない」という問題が浮上するのです。

本番環境への反映時の問題

カスタマイズが完了し、いざ本番環境に反映しようとするとき、以下のトラブルが発生する傾向があります。

• プレビューでは正常だったが、本番環境で特定のブラウザやデバイスで表示が崩れる
• 本番反映の際、既存データが上書きされ、過去の設定や顧客情報に影響が出る
• 本番反映後、ロールバック（戻す）方法が決まっていない

これを防ぐには、本番反映のチェックリスト（反映前の最終確認項目）を明確に定め、複数人による確認体制を敷くことが必須です。

よくある失敗パターン6選

MakeShopサイト改善の精度を高めるには、「どんな失敗がよく起きるのか」を知ることが効果的です。

以下の6つのパターンに当てはまっていないか、セルフチェックしてみてください。

パターン1：要件定義不足による後戻り

パターン2：施策の優先順位判断ミス

パターン3：技術選定と運用体制の不一致

パターン4：テスト不足での本番運用開始

パターン5：継続的な検証プロセスの欠落

パターン6：制作後の運用体制構築の遅れ

改善するための正しい診断フロー

MakeShopの失敗パターンを把握したうえで、では「実際にどう診断を進めるのか」が次の課題です。

正しい診断フローには、4つのステップがあります。

現状把握（定量・定性データ収集）

まず、「今、どの状態か」を正確に知ることから始まります。

定量データの例：

• 現在のサイト訪問者数、コンバージョン率、平均注文額
• 離脱率が高いページ（GA4で確認）
• エラーログの件数と内容
• 顧客からの問い合わせ内容と件数

定性データの例：

• 現場スタッフへのヒアリング（「どんな課題を感じているか」「どんな作業に時間を費やしているか」）
• 顧客からのフィードバック（「どんな点に不満があるか」）
• Web担当者の認識（「サイトの何が問題だと思うか」）

この段階で重要なのは、「自分たちの思い込み」と「実際のデータ」のズレを把握することです。

問題の構造化（原因の階層分け）

次に、収集したデータを整理し、「何が本当の問題か」を特定します。

例えば、「訪問者数が伸びない」という課題がある場合：

• 表面的な問題：訪問者数が前月比で10%減少している
• 根本原因レベル1：広告出稿を停止した（だから当たり前）
• 根本原因レベル2：SEO対策が進まず、オーガニック流入が減少している
• 根本原因レベル3：キーワード選定の段階で、ターゲット顧客のニーズと商品の売上貢献度の関係を分析していない

多くの企業は、表面的な問題に対して施策を打ちますが、根本原因に対して対策を講じなければ、同じ問題は何度も発生するのです。

改善優先度の判定基準

複数の問題が見つかった場合、「どれから対応するか」を判断するフレームワークが必要です。

以下の基準で、改善内容をマッピングしてみてください。

軸	判定基準	優先度判断例
緊急性	顧客に影響が出ているか、売上に直結するか	「決済エラーが発生している」＝最優先。「ページデザインがやや古い」＝後回し
実行難易度	実装にどの程度の工数・費用がかかるか	「文言の修正」＝低。「新しい機能の追加」＝高
効果の大きさ	改善による売上向上の期待値	「コンバージョン率が1%向上見込み」＝大きい。「ユーザビリティがわずか向上」＝小さい
依存関係	他の施策の実施に依存しているか	「決済機能の改善」が完了してから「チェックアウト画面の最適化」を行う

この基準を使って、「今、何に着手すべきか」を論理的に判断できるようになります。

実装順序の設定

優先度が決まったら、実装の順序を決めます。

ポイントは、「短期的な改善」と「中期的な改善」を区別することです。

• 短期対応（1か月以内）：決済エラーの修正、緊急のセキュリティ対応
• 中期対応（3か月以内）：新規機能の追加、SEO対策の実施
• 長期対応（6か月以上）：サイト全体の構造改善、プラットフォーム移行の検討

短期改善で「現在の問題を止血」し、中期改善で「売上を向上」させるという2段階のアプローチが、リソースに限りのある企業には有効です。

診断から改善実装までの進め方

診断結果に基づいて、実際に改善を実装する段階に入ります。

ここでも、多くの企業が失敗に直面します。

短期対応vs中期対応の分類

改善項目が多すぎると、企業は「どれも重要」と感じ、結果として「全て中途半端」に終わることがあります。

そこで有効なのが、改善項目を「短期（1か月以内に着手・完了）」と「中期（3か月以内に着手）」に明確に分類することです。

短期対応の例：

• 既知のバグ・エラーの修正
• 緊急のセキュリティ脆弱性への対応
• 顧客からの苦情が多い部分の小規模修正

中期対応の例：

• 新しい商品カテゴリー機能の実装
• SEO最適化（コンテンツ拡充、ページ構造の改善）
• 顧客体験の向上（チェックアウトプロセスの簡略化など）

この区分けにより、限られたリソースを効率的に配分できるようになります。

体制構築と外部支援の判断

自社で対応すべきか、外部支援を受けるべきかの判断も重要です。

自社対応に向く改善：商品情報の更新、既知のバグの小規模修正、日常的な問い合わせ対応

外部支援が必要な改善：複雑なカスタマイズ、新機能の開発、セキュリティ監査、SEO戦略の立案

株式会社猫の手のような制作会社では、MakeShop特別認定パートナーとして、こうした改善実装をサポートしています。自社ECを実際に運営している制作会社だからこそ、現場のノウハウをそのまま提供でき、制作から集客、運用まで一社完結で対応できるメリットがあります。

効果検証の仕組み

改善を実装した後、「実際に効果が出ているのか」を検証する仕組みが不可欠です。

検証項目の例：

• 改善実装1週間後の定量効果（訪問者数、コンバージョン率の変動）
• 改善実装1か月後の顧客フィードバック（問い合わせ件数の増減、評判の変化）
• 改善実装3か月後の売上への影響（KPI達成度）

検証を通じて「この改善は実際に効果があったのか、なかったのか」を正確に把握することで、次の改善施策の判断精度も高まるのです。

予防型アプローチで失敗を回避する

失敗が発生した後の改善も重要ですが、より理想的なのは「失敗を予防する」アプローチです。

つまり、実装各段階での診断を定期的に実施し、問題が大きくなる前に対処することです。

このアプローチは、以下の観点で企業にメリットをもたらします。

この予防型アプローチを実践するには、以下のような仕組みが必要です。

定期的な診断会の実施：企画段階、構築段階、運用段階で、毎週または隔週で診断ミーティングを実施する。そこで、問題の早期発見と対処方針を共有する。

チェックリストの運用：段階ごとのEC診断チェックリストを用意し、「このタスクを完了したか」「この項目を確認したか」を可視化する。

複数部門の連携：Web担当者だけではなく、営業部門、物流部門、経営層も含めて、サイト構築の進行状況を共有する。これにより、各部門の隠れた要件が早期に浮上しやすくなります。

こうした予防型アプローチは、単なる「問題を防ぐ」ではなく、サイト運営全体の効率化と透明性の向上につながるのです。

診断から実装までの最終確認

MakeShopで失敗を避けるための診断フローを、改めて整理してみましょう。

現状把握に始まり、問題の構造化、優先度判定、実装順序の設定、そして効果検証まで。このサイクルを定期的に回すことで、サイトは段階的に改善され、売上向上へと結びついていくのです。

ただし、診断結果を得たとしても、その後の実装が遅れたり、不完全だったりすると、効果は出ません。診断から実装、検証までを一貫性を持って進める必要があります。

多くの企業が「分かっているけど、実行に移せていない」という状態に陥るのは、この一貫性が欠けているからです。逆に、これを整備できた企業は、継続的に改善を実行し、競争優位を確保していくのです。

実装に際して迷っていることや、現在のサイト状態に不安があれば、お気軽にご相談ください。

お客様の成功事例

印刷会社のEC事業｜MakeShopの構造見直しで売上が大幅拡大

月商100万円規模で伸び悩んでいた印刷会社のECサイトでは、商品ページの導線設計とカテゴリ構造に根本的な課題を抱えていました。BtoB取引を主軸とする事業特性に合わせた導線が整備されておらず、訪問者が目的の商品にたどり着く前に離脱してしまうケースが続いていました。

課題：商品数が多いにもかかわらず、カテゴリ設計が直感的でなく、検索流入からの購買転換が低迷していた。

施策：株式会社猫の手が、MakeShopの管理画面構造から見直し、BtoB購買行動に即した導線設計・商品ページの情報設計を実施。サイト全体のUI改善と合わせて、問い合わせフローも整理しました。

結果：売上は月商100万円から2,000万円へと拡大。サイト構造の見直しが購買意欲を持ったユーザーの離脱を防ぎ、継続的な受注増につながりました。

BtoB美容商社｜MakeShopの診断と改善で売上1,000%を達成

業務用美容品を扱う商社のECサイトは、既存顧客への対応はできていたものの、新規顧客の獲得において大きな壁を抱えていました。サイトの見た目は整っているように見えて、実際の購買フローには多くの摩擦点が存在しており、外からは気づきにくい構造的な問題が積み重なっていました。

課題：新規ユーザーが商品の信頼性・業務用としての適性を判断できる情報が不足しており、問い合わせ・購入ともに低調だった。

施策：株式会社猫の手によるMakeShop診断チェックを起点に、商品説明の構成・信頼要素の配置・購入フローの簡略化を段階的に実施。広告運用との連携も整理し、流入から転換までの導線を一貫して設計しました。なお、広告のCV率は改善前の0.2%から1.2%へと向上しています。

結果：売上は1,000%増を達成。MakeShopの標準機能を最大限に活用しながらも、事業特性に合った設計を徹底したことが成果につながりました。また、株式会社猫の手はMakeShop特別認定パートナー・アンバサダーとして認定を受けており、プラットフォームへの深い知見を持ったパートナーとして伴走しています。