このプロジェクトについて
ECサイトでアパレルやスポーツ用品を扱う場合、サイズチャートは購入の意思決定に欠かせない情報です。しかし、カテゴリ、アイテムタイプ、性別によって、適用されるサイズチャートは異なります。
このプロジェクトでは、商品ページで「この商品に合ったサイズチャート」を自動的に表示する仕組みを構築しました。
課題
アパレルECサイトでは、以下のような課題がありました:
- 商品数が多く、それぞれに適切なサイズチャートを手動で設定するのは非現実的
- カテゴリ × アイテムタイプ × 性別の組み合わせで大量のサイズチャートが存在
- 特殊な商品(レーシングスーツ等)には専用のサイズチャートが必要
- 管理者が運用中に柔軟にマッピングを変更したい
解決策
商品のメタフィールド(例: category, gender, product type など)を活用し、マッピングテーブルに基づいて適切なサイズチャートを自動で選択する仕組みを実装しました。
詳しく知りたい方へ
サイズチャート機能について3つの記事で詳しく解説しています。
1
サイズチャートの選択ロジック
優先順位に基づくマッピングルールと、例外処理の仕組みを解説します。
2
データ構造とファイル管理
JSONファイルの構成、正規化処理、KVストアでの動的管理について解説します。
3
サイズ目安チェッカー
ユーザーが身長・胸囲を入力して推奨サイズを確認できる機能の実装を解説します。
構成図
サイズチャート自動選択システム
商品ページ
商品情報(category, gender, product type など)を表示
メタフィールド取得
サイズチャート選択ロジック
マッピングテーブル参照・優先順位判定・正規化処理
チャートID決定
JSONファイル
data/sizecharts/*.json
Vercel KV
動的マッピング変更対応
主な機能
- 自動選択: 商品のカテゴリ・タイプ・性別から適切なサイズチャートを自動判定
- 優先順位制御: Handle例外 → SKU例外 → 通常マッピング → フォールバック
- 正規化処理: 表記揺れを吸収(「women」「woman」「レディース」を統一)
- 動的管理: 管理画面からマッピングを変更可能
- サイズ目安チェッカー: ユーザーの体型に合ったサイズを提案
主な実績
- 大量のサイズチャートを一元管理
- 商品データ更新時のサイズチャート設定作業を完全自動化
- サイズ目安チェッカーによるユーザー体験の向上
使用技術
- Shopify Storefront API(メタフィールド取得)
- Next.js(フロントエンド・API Route)
- Vercel KV(動的マッピング管理)
- TypeScript