自然言語で形にするヘッドレスECプラットフォーム
ヘッドレスECプラットフォームは、顧客が触れるストアフロントとコマースバックエンドを分離します。Runner AIなら、実現したい体験を自然言語で伝え、接続されたストアとバックエンドの文脈を使ってコードを作成・修正し、ワークスペースで確認してから公開する変更を選べます。
カタログ、バックエンド、ブランド、優先する顧客導線から始めましょう。
[カタログとバックエンドの文脈を見ながらストアコードを確認するチーム]
中身の見えない引き渡しをなくすヘッドレスEC
設計の自由は、チームが変更内容を理解できてこそ役立ちます。Runner AI は要件、コード、プレビュー、関連するコマース情報をひとつの確認可能な流れにまとめます。
事業の文脈から始める
ストアの目標、商品、コレクション、ブランド方針、バックエンドの制約を共有し、架空のデモカタログではなく実際の事業に合わせます。
実際のストアコードを作る
ホーム、コレクション導線、商品ページ、キャンペーンページを自然言語で依頼できます。Runner AI はモックだけでなくコードを作成・修正します。
承認前に内容を確認する
変更ファイルと顧客向けの表示を確認し、前提を修正しながら、既存の文脈を保ったまま範囲の明確な修正を依頼できます。
導線ごとに改善する
ナビゲーション、コレクション、商品詳細、モバイル、キャンペーンを、チームが検証できる単位で改善します。
ヘッドレスの自由と運用の分かりやすさを両立
“ヘッドレスストアの価値は、既成テーマの判断をそのまま受け入れず、ブランドと顧客導線に合わせられる点にあります。一方で、商品情報の正確さ、バックエンドとの通信、実装を運用チームが理解できることは欠かせません。Runner AI は自然言語で変更を提案できる一方、コードを隠しません。データ契約、チェックアウト、アクセシビリティ、セキュリティ、コンプライアンスは公開前に確認する必要があります。”
顧客導線を中心にストアフロントを設計
ヘッドレスなら、実際のカタログに合わせて構造を作れます。技術商品には比較や仕様、ビジュアル重視の商品には編集型コレクション、リピート購入には既知の商品へ戻りやすい導線が必要かもしれません。Runner AI は提供された文脈を起点に、ストアフロントのコードを直接扱います。情報階層、コレクションナビゲーション、商品説明、モバイルの冒頭部分などを依頼し、実装とプレビューを確認できます。AIストアビルダーではプロンプトからストアを作る全体像を、ECサイトリニューアルでは既存ストアを計画的に見直す流れを紹介しています。商品情報、デザイン、アクセシビリティ、性能、接続サービスの確認責任はチームに残ります。
ストアとバックエンドの文脈を切り離さない
見えるストアフロントはプラットフォームの一面にすぎません。商品、バリエーション、価格、カート、顧客、注文はバックエンドのルールに従います。Runner AI は接続されたストアとバックエンドの文脈を使い、ページ作成を独立したデザイン作業として扱わないようにできます。ただし、すべての連携を自動変更するわけではありません。目的と制約を伝え、生成されたコードを確認し、接続環境で顧客導線をテストし、理解できる変更だけを承認します。小規模ビジネス向けECプラットフォームでは、この運用方法をさらに詳しく説明しています。全機能一覧から関連ワークフローも確認できます。決済、税務、配送、プライバシー、セキュリティ、個別連携は担当システムで直接検証してください。
“役立つヘッドレスコマースとは、技術構成そのものではなく、チームが形を変え、確認し、運用できるストアフロントです。”
独自のストアコード、接続された文脈、明確な確認工程を求めるコマースチーム向けに設計されています。
ヘッドレスECプラットフォームのFAQ
コマース要件を確認可能なストアに変える
体験と制約を伝え、承認前にコードと顧客導線を確認できます。