【2026最新】楽天R-Karte（アールカルテ）とは？使い方から活用法まで元楽天社員が解説！

更新日：2026/02/27

弊社は楽天市場やAmazonなどのECモールを中心として、売上向上に向けたサービスを展開しています。

今回は日々の業務で培ったノウハウから、本記事では楽天R-Karte（アールカルテ）の使い方と売上改善に直結する活用法について徹底的に解説をしていきます。

R-Karteについて「どの数値を見ればいいのか分からない」「データは見ているが具体的な改善アクションに落とし込めない」といった悩みを抱えている店舗様も少なくないのではないでしょうか？

2024年にはR-KarteにAIによるデータ解説機能も搭載され、分析ツールとしての重要度はさらに高まっています。本記事では、R-Karteの基本的な使い方はもちろん、AI解説機能の活用法や売上アップにつなげる具体的なアクションまで網羅的にお伝えしていきます。ぜひ最後までご覧ください！

また、Finnerでは成果が実証されたノウハウ・経験にもとづいて、EC戦略立案から施策実行の代行までご支援しています。EC領域でお悩みの方はお気軽にご相談ください。

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楽天R-Karte（アールカルテ）とは？

R-Karte（アールカルテ）とは、楽天市場の出店者向け管理画面「RMS（Rakuten Merchant Server）」に標準搭載されているデータ分析ツールです。追加費用なしで全出店者が利用でき、店舗の売上やアクセス状況、顧客の購買傾向などを多角的に可視化できます。

楽天市場で売上を伸ばしていくためには、「なんとなく売れている」「感覚的にこの商品が人気だろう」という曖昧な判断ではなく、データに基づいた意思決定が不可欠です。R-Karteを活用すれば、売上の構成要素であるアクセス数・転換率・客単価を分解して確認でき、「どこに課題があるのか」を客観的に特定することが可能になります。

R-Karteへのアクセス方法

R-Karteへは、RMSにログインした後、左メニューの「データ分析」からアクセスします。データ分析メニューをクリックすると、以下のような分析機能が展開されます。

店舗カルテ：売上・アクセス・転換率・客単価の概要を一覧で確認
アクセス分析：商品別のアクセス状況や流入経路を詳細に分析
売上分析：売上データのリアルタイム確認やデバイス別内訳の把握
顧客分析：新規・リピーター比率や顧客属性（年齢・性別）の確認
商品ジャンル分析：自店舗が属するジャンルの成長性やトレンド把握
検索キーワード分析：来店キーワードのランキングや流入分析

日々の店舗運営に追われていると、全てのメニューを細かくチェックするのは難しいかもしれません。しかし、最低限押さえておくべきポイントを把握しておけば、効率的にデータ分析を進めることができます。以下で詳しく見ていきましょう。

R-Karteで確認すべき6つの主要機能

R-Karteには多くの分析機能がありますが、売上改善に直結する主要な機能を6つに整理してご紹介します。それぞれ解説していきます。

1. 店舗カルテによる売上の公式分析

店舗カルテはR-Karteの中核となる機能です。楽天市場における売上の公式に基づいて、売上を構成する3つの要素を分解して確認できます。

売上＝アクセス人数 × 転換率（CVR） × 客単価

店舗カルテのトップ画面では、当月の売上・アクセス人数・転換率・客単価がグラフで表示されます。ワンクリックで前月データとの比較も可能なため、「先月と比べて何が変わったのか」を直感的に把握できます。

たとえば、アクセス数は増えているのに売上が伸びていない場合は転換率に課題がある可能性が高いですし、転換率が高いのに売上が停滞している場合は集客（アクセス数）の不足が原因と考えられます。このように要素を切り分けて考えることで、次に打つべき施策が明確になります。

おすすめの確認頻度：週1回（週初めや週末）

2. 検索キーワード分析で「入り口」を最適化

R-Karteの検索キーワード分析では、どのキーワード経由でユーザーが来店しているかをランキング形式で確認できます。月別に来店キーワードの推移が見られるため、季節ごとの需要変化やトレンドの把握にも役立ちます。

ここで注目すべきポイントは以下の2点です。

流入キーワードと商品ページの一致度：たとえば「プロテインチョコ味」で流入しているのに、表示されるページがバニラ味の商品だった場合、ユーザーは期待と異なるため離脱してしまいます。キーワードと表示商品のミスマッチがないかを定期的にチェックしましょう
想定外のキーワードからの流入：自店舗が意図していないキーワードでアクセスが集まっている場合、そのキーワードに対応した商品ページを新たに作成することで、さらなる売上拡大が狙えます

おすすめの確認頻度：月1〜2回

3. 競合比較機能で自店舗のポジションを把握

店舗カルテには競合比較機能が搭載されており、自店舗と同一ジャンル・同月商帯の店舗データを比較できます。「店舗カルテ＞分析用レポート」から比較対象データを選択することで利用可能です。

比較できる主な項目は以下のとおりです。

サブジャンルTOP10平均：同一ジャンルで売上上位10店舗の平均値と比較
月商別平均値：同じ月商帯の店舗の平均値と比較

たとえば自店舗の転換率がジャンル平均を大きく下回っている場合、商品ページの改善が急務と判断できます。一方、転換率は平均以上なのにアクセスが少ない場合は、広告運用やSEO対策の強化が必要です。弊社でも500店舗以上の支援実績の中で、この競合比較データをもとに優先すべき改善施策を特定し、短期間で売上改善につなげたケースが多くあります。

おすすめの確認頻度：月1回

4. 顧客属性分析で「誰に売るか」を明確化

R-Karteでは、自店舗の購入者の年齢層・性別といったユーザー属性データを確認できます。さらに新規購入者とリピーターの割合も把握可能です。

この分析で重要なのは、ターゲットと実際の購買層のズレを見つけることです。たとえば30代女性を想定した商品ページなのに、実際の購買者が40代男性に偏っていた場合、ページデザインやコピーの方向性を見直す必要があるかもしれません。

また、新規とリピーターの比率は商材によって理想値が異なります。一般的な目安としては以下のとおりです。

消費財（食品・日用品など）：新規3：リピーター7
非消費財（家具・家電など）：新規9：リピーター1
ギフト需要が高い商材：新規7：リピーター3

自店舗のデータがこの目安と大きく乖離している場合は、リピーター施策（メルマガ、LINE公式アカウント、リピーター限定クーポンなど）や新規獲得施策の強化を検討していきましょう。

※関連記事：【2024厳選】楽天でリピーター獲得するための具体施策12選！

おすすめの確認頻度：月1回

5. 商品ジャンル別の成長性分析

R-Karteでは、自店舗が出品しているジャンルの楽天市場全体における成長トレンドを確認できます。「店舗カルテ＞売れている商品は？＞商品ジャンル別成長性」からアクセスが可能です。

この機能を活用すれば、「今注力しているジャンルにそもそも伸びしろがあるのか」を客観的に判断できます。楽天市場内で成長が鈍化しているジャンルに投資を集中させるのはリスクがあるため、市場トレンドを踏まえた投資判断に役立てましょう。

さらに「顧客の楽天市場内購入商品ジャンル比率」という機能では、自店舗の購入者が楽天市場の他ジャンルでどのような買い物をしているかも確認できます。この情報はTDA広告のターゲティング設定に直接活用できるため、新規顧客へのアプローチを広げたい場合に非常に有効です。

おすすめの確認頻度：四半期ごと（3ヶ月に1回）

6. 売上データのリアルタイム確認

R-Karteの売上分析では、約1時間ごとに更新される売上データをリアルタイムに近い形で確認できます。注文件数・注文点数はもちろん、PC・スマートフォンなどデバイス別の売上内訳も把握可能です。

スーパーSALEの開始直後やクーポン配布後など、施策の効果をすぐに確認したい場面で非常に有用です。毎朝RMSにログインした際に最初にチェックする店舗様も多いのではないでしょうか？

また、時間帯別の売上データを確認することで、メルマガやクーポンの配信タイミングの最適化にも活用できます。たとえば夜21時〜23時にアクセスが集中している場合、その時間帯に合わせてタイムセールを実施することで効果を最大化できます。

おすすめの確認頻度：毎日（朝・昼・夕方の3回程度）

【新機能】AI解説機能「データをAIで解説」の活用法

2024年3月、楽天が「RMS AIアシスタント β版」を提供開始し、R-Karteにも「店舗カルテ分析支援AI」が搭載されました。これは店舗カルテのトップページにある「データをAIで解説」ボタンをクリックするだけで利用できる機能です。

AI解説機能でできること

この機能では、自店舗のアクセス人数・客単価・転換率などの指標をAIが自動で読み取り、前年対比での売上傾向や特徴をテキストで要約してくれます。たとえば「先月と比較してアクセスが10%減少しており、特にスマートフォン経由の流入が減少傾向にある」といった解説が自動生成されます。

データを読み解く時間がなかなか取れない店舗様にとって、現状把握の第一歩として活用できるツールです。

AI解説機能の注意点と上手な使い方

ただし現時点では、AI解説機能はあくまで状況の要約・把握を支援するレベルにとどまっています。具体的な原因分析や改善施策の提示までは行ってくれないため、過度な期待は禁物です。

上手な活用法としては、以下の使い方をおすすめします。

社内レポートの下書きとして：AI解説の内容をベースに、チーム内で共有する月次レポートの骨子を作成する
異変の早期察知として：普段と異なる傾向が出ている場合にいち早く気づくためのアラート的な役割で利用する
データ分析初心者の学習支援として：EC運営に慣れていないスタッフがR-Karteの数値の読み方を理解するための入門ガイドとして活用する

AI機能はあくまで補助であり、最終的な施策判断は人が行う前提で活用していきましょう。

R-Karteのデータを売上改善につなげる具体的アクション

R-Karteでデータを確認するだけでは、売上は上がりません。重要なのは分析結果を具体的な改善アクションに落とし込むことです。売上の公式の各要素ごとに、弊社が日々の支援で実践している改善施策をご紹介します。

アクセス数が伸び悩んでいる場合の改善施策

アクセス数が低い場合は、そもそもユーザーに店舗や商品を見つけてもらえていない状態です。以下の施策を優先的に検討してください。

楽天SEO対策の強化：商品名にサジェストキーワードを適切に盛り込み、検索結果での表示順位を改善する
RPP広告の最適化：対策キーワードで自店舗の広告が表示されているかを確認し、CPC単価を適切に調整する
メルマガ・LINE配信の活用：既存顧客への定期的な情報発信で、無料でアクセス増加を図る
スーパーSALE・お買い物マラソンへの積極参加：楽天イベント時にサーチ申請やクーポン発行を行い、露出を高める
SNS連携による外部流入の強化：Instagram・X（旧Twitter）などで商品情報を発信し、楽天外からのアクセスを獲得する

特にイベント期間中にアクセスが伸びない場合は、競合店舗がRPP広告のCPC単価を引き上げている可能性があります。R-Karteの流入分析と合わせて、競合の動向も意識した対策が必要です。

※関連記事：【2024最新】初心者必見！楽天RPP広告の基本とおすすめ運用

転換率（CVR）が低い場合の改善施策

アクセスはあるのに購入に至らない場合は、商品ページに何らかの問題がある可能性が高いです。以下のポイントを見直してみてください。

商品画像の見直し：サムネイル画像が競合と比較して魅力的か、使用シーンが伝わるかをチェックする。楽天のガイドラインに沿ったサムネイル設計が重要です
商品説明文の充実：スペック情報だけでなく、使用感やベネフィットを具体的に訴求する
レビュー施策の強化：レビュー投稿を促すフォローメールの配信や、レビュー特典の設定で信頼性を向上させる
LP（商品ページ）の構成改善：ファーストビューでユーザーの関心を引く構成になっているか、情報の並び順は適切かを検証する
送料設定の見直し：送料無料ラインを設定し、カート離脱を防ぐ

R-Karteの商品分析で滞在時間が短い商品は特にページ改善の余地があります。ユーザーが早期に離脱している原因を仮説立てし、改善→検証のサイクルを回していくことが重要です。

客単価が低い場合の改善施策

客単価を引き上げるには、1回の購入あたりの金額を増やす工夫が必要です。以下の施策が効果的です。

セット販売・まとめ買い商品の拡充：単品購入よりもお得になるセット商品を用意し、ついで買いを促進する
送料無料ラインの戦略的設定：「あと○○円で送料無料」の導線を整え、追加購入を誘導する
クロスセル・アップセルの導線設計：商品ページ内に関連商品やワンランク上の商品へのリンクを配置する
クーポン施策の工夫：「○○円以上購入で使えるクーポン」を発行し、購入金額の底上げを図る

客単価の改善は、アクセス数や転換率の改善に比べて比較的取り組みやすい施策が多いです。まずはセット商品の作成や送料無料ラインの見直しから始めることをおすすめします。

※関連記事：楽天の客単価を上げるには？3大手法を具体的な手順含め詳しく解説

R-Karteを活用した分析の実践手順5ステップ

ここまでR-Karteの各機能と改善施策をご紹介してきましたが、「結局どのような流れで分析すればいいのか」と迷われる方もいらっしゃるのではないでしょうか？弊社が推奨するR-Karte活用の実践手順を5ステップでご紹介します。

ステップ1：店舗カルテで全体像を把握する

まず店舗カルテのトップ画面で、当月の売上・アクセス・転換率・客単価を確認します。前月比や前年比と比較し、どの数値が伸びていてどの数値が下がっているかを大まかに把握しましょう。AI解説機能も併用すると、概要の把握がスムーズになります。

ステップ2：競合比較で自店舗の立ち位置を確認する

次に競合比較機能で、サブジャンルTOP10平均や月商別平均と自店舗のデータを比較します。ジャンル平均と比べて低い指標があれば、それが優先的に改善すべきポイントです。

ステップ3：課題のある指標を深掘り分析する

課題が特定できたら、関連する分析機能で深掘りします。たとえば転換率が低い場合は商品分析で個別商品ごとのCVRを確認し、アクセスが低い場合は検索キーワード分析や流入経路分析を行います。

ステップ4：改善施策を実行する

分析結果をもとに具体的な改善施策を立案し、実行に移します。一度に多くの施策を実行すると効果検証が難しくなるため、優先度の高い施策から1〜2つに絞って取り組むのがポイントです。

ステップ5：効果検証と次のアクションを決める

施策実行から1〜2週間後にR-Karteで再度データを確認し、施策の効果を検証します。改善が見られた施策は継続・拡大し、効果が出なかった施策は原因を分析して次のアクションを検討しましょう。このPDCA（Plan→Do→Check→Action）のサイクルを継続的に回すことが、楽天市場で安定的に売上を伸ばすための鍵となります。

R-Karteを活用する際の5つの注意点

R-Karteは非常に便利なツールですが、活用にあたっていくつか押さえておきたい注意点があります。

1. データの反映タイミングを理解する

R-Karteのデータはリアルタイムではなく、一定の更新間隔があります。売上データは約1時間ごと、その他の指標は日次や月次で更新されるものもあります。リアルタイム性が求められる判断には向かないケースがあるため、データの更新タイミングを理解した上で活用しましょう。

2. 短期間のデータだけで判断しない

数日間のデータの変動だけで施策を大きく変えてしまうのは危険です。最低でも1ヶ月単位でデータの傾向を見て判断することをおすすめします。特にイベント期間中は一時的にデータが大きく変動するため、平常時とイベント時のデータを分けて分析する意識が大切です。

3. 外部要因も考慮に入れる

売上やアクセスの変動は、自店舗の施策だけでなく楽天市場全体のイベントスケジュールや季節性、競合の動向など外部要因にも大きく影響されます。R-Karteのデータだけを見て判断するのではなく、外部環境も含めた総合的な分析を心がけましょう。

4. データのダウンロード・蓄積を習慣化する

R-Karteで閲覧できるデータには保持期間の制限がある項目もあります。定期的にCSVでデータをダウンロードし、Excelやスプレッドシートに蓄積しておくことで、長期的なトレンド分析が可能になります。月次レポートとして蓄積しておくと、年間を通じた施策の振り返りにも活用できます。

5. AI解説機能に頼りすぎない

先述のとおり、AI解説機能はまだβ版の段階であり、精度には限界があります。AIが示す内容を鵜呑みにせず、自社の状況や市場環境を踏まえて判断することが重要です。AIの解説はあくまで「分析のたたき台」として活用し、最終的な意思決定は店舗運営の知見を持った人間が行うようにしましょう。

※関連記事：【2024最新】楽天市場広告別効果と売上アップポイントを解説！

まとめ

本記事では、楽天R-Karte（アールカルテ）の基本的な使い方から、AI解説機能、そして売上改善につなげる具体的なアクションまで解説してきました。

R-Karteは楽天市場に出店するすべての店舗が無料で利用できる強力な分析ツールです。売上の公式（アクセス × 転換率 × 客単価）に基づいて自店舗の課題を特定し、データに基づいた改善施策を実行していくことで、着実に売上アップを実現できます。

「データは見ているけれど改善につながらない」「どこから手をつければいいか分からない」とお悩みの店舗様は、ぜひ本記事でご紹介した分析手順や改善施策を参考にしていただけますと幸いです。

弊社でも楽天市場の売上改善に関する支援事例がございます。ぜひご参照ください。

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Written by

荻野勇斗

Finner株式会社　代表取締役

立教大学卒業後、外資系製薬会社に入社。製薬会社では営業として東北地方の基幹病院や大学病院を担当。

その後、株式会社セールスフォース・ジャパンに入社し、インサイドセールス・フィールドセールスに従事。インサイドセールスでは月間トップパフォーマーにも選出され、フィールドセールスへのステップアップを経験。B2B企業についてはDX推進を中心として営業組織改革をご支援。また、B2C企業に対してはD2C企業などに対して、カスタマーインサイトを活用した顧客接点改革のご支援を担う。

現在はCRM活用支援・インサイドセールス組織の立ち上げ強化やECコンサルティング・運営代行事業を中心としたFinner株式会社にて、クライアントとの直接的な折衝やコンサルティングを担当。

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