革靴買取LASTLAB（ラストラボ）、BigQueryの活用により口コミ・在庫・営業時間・GBP・構造化データ・CWV を1つのデータ層に統合。
リユース事業を行うストックラボ（本社：東京都新宿区新宿2-12-16 セントフォービル203）は、運営するLASTLAB（ラストラボ）は、Google BigQuery を中核に、ローカルSEO（店舗／会場／商圏単位の検索可視性）関連データを横断統合する運用基盤を本格導入しました。
本導入は自社複数ブランド／複数拠点を跨ぐ大規模な運用刷新であり、単なる通常導入ではなく、統合アーキテクチャ・運用SLA・KPI公開方針を伴うインフラ更新として位置づけています。
改修の背景
1｜“ページを足す”では勝てない局面が増えた
ローカルの検索可視性は、単純なページ数や被リンク量ではなく、「エリア×カテゴリ×在庫・営業時間×評価（レビュー）×検索意図」という複合条件に対する最新・一貫した提示に左右される段階に移行しました。とくに「近くの＋（カテゴリ）」「いま空いている」「持ち込み可」「修理済み」「非対面・宅配」等、意図が具体化したクエリに対して、営業時間・臨時休業・在庫の有無・価格のレンジ・レビューの要旨が同じロジックで提示されることが、クリックよりも経路案内・電話・予約といった来店アクションに直結します。
2｜運用の分断が“遅さ”と“齟齬”を生む
当社でも、拠点ごとにCMS／スプレッドシート／担当者ノウハウで運用してきた結果、以下のような構造的なムダ・リスクが顕在化していました。
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更新タイミング差：サイトは更新済みだが、**GBP（Google Business Profile）**の営業時間／投稿が未反映
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注記・レンジの不統一：キャンペーンや会場限定の注記の書き回しが媒体ごとに微妙に異なり、期待値ギャップを招く
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構造化データの崩れ：JSON-LDの属性欠落／重複により検証エラー→インデックス遅延（TTI）
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NAP不整合：名称・住所・電話番号のディレクトリ横断の不一致が発生
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レビュー応答SLAの未達：口コミの一次要約・ネガの是正テンプレが属人化し、応答遅延が常態化
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監査不全：誰が／いつ／何を／なぜ更新したかという**変更履歴（チェンジログ）**が残らず、差し戻し・ロールバックに時間を要する
3｜“鮮度”を保てないと機会損失が連鎖する
季節（ブーツ／ローファー期・衣替え・ボーナス）、為替や海外相場、小売の在庫放出など、ローカル需要は短周期で揺れるため、**Time-to-Update（更新→公開）とTime-to-Index（Fetch→反映）**が長いだけで、
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意図が合った検索に間に合わない（想起の取り逃し）
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電話・経路の直前離脱（現場の再説明負荷）
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広告のムダ打ち（LPとGBPの不整合）
といった実利の損失が発生します。“いま”の情報を同じルールで出せる仕組みが必要でした。
4｜既存の改善だけでは埋まらなかったギャップ
当社はこれまで、「今日の参考価格」タイムスタンプ表示、カテゴリ別KPIの検討、表示SLAの段階引き上げなどを進めてきましたが、
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データが拠点・媒体ごとに分散し、**因果検証（前後比較・A/B）**が困難
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更新の優先順位が属人判断になり、人月配分が非効率
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逸脱（不整合・遅延）時の差し戻し→再生成→ロールバックが定型化されていない
という“構造的な壁”は残ったままでした。
5｜だからこそ、一次データを BigQuery に“集めてから動かす”
運用をスキルではなく仕組みにするために、**BigQuery を中核としたDWH（データウェアハウス）**に、
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GBP（営業時間・投稿・属性）
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Search Console／GA4／Lighthouse・CWV
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口コミ（星・本文・感情）
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在庫・価格・臨時情報
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構造化データ（JSON-LD）／サイトマップ／Fetchログ
を取り込み、スキーマ正規化／NAP正規化／異常値処理／監査テーブル（who/when/what/why）を通して一次層に集約。
その上で、カバレッジ（ページ×GBP×在庫の結線）／鮮度／レビュー応答／構造化健全性／CWVを合成スコアに落とし、“どのエリア×カテゴリを先に直すか”をキュー化。SLA付きワークフロー（期限・責任線）に自動配信し、異常検知→差し戻し→ロールバックまでを標準手順として回します。
これにより、 -
TTU／TTIの短縮（速さの平準化）
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サイト／GBP／店頭掲示の一貫表示（齟齬の縮小）
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アクション前後の因果検証（再現できる勝ちパターンの抽出）
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人的運用のムダ取り（順番が明確）
を同時に実現できます。
6｜“AIサマリー／AIO”（SGE）時代の前提づくり
生成AIの検索表示（AI Overviews/SGE）では、構造化の健全性／最新性／一貫性がより重要になります。BigQueryを中核にデータ統合→一貫出力の土台を整えることは、今後のAI要約経由の想起・比較に備える意味でも不可欠だと判断しました。
結論｜ローカルSEOを“運用の集合”から“仕組みのサイクル”へ
BigQuery一次層 → スコアリング → 優先度キュー → SLA運用 → 四半期レビューのサイクルに置き換えることで、速さ・一貫性・説明可能性を標準化します。これにより、現場の“手当て”ではなく、原因を断つ運用（構造的な是正）へと転換し、来店アクションの最大化と運用コスト最適化を同時に達成していきます。
統合アーキテクチャ（概要）
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データ統合（BigQuery DWH）
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収集：Google Business Profile（GBP）、Google Search Console／GA4、口コミ（星・本文・感情）、在庫・価格、営業時間・臨時休業、構造化データ（JSON-LD）、CWV/Lighthouse、サイトマップ・Fetchログ
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整形：スキーマ正規化、重複・異常値処理、NAP正規化、エリアメッシュ化
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保管：参照テーブル／監査テーブル（who/when/what/why） を分離
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スコアリング＆優先度キュー
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指標合成：カバレッジ（ページ×GBP×在庫の結線）／鮮度（更新時刻）／レビュー応答率／構造化健全性／CWV を合成しスコア化
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“どのエリア×カテゴリを先に直すか” をキュー化し、ワークフローへ自動配信
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ワークフロー & SLA
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メタ／構造化／営業時間／GBP投稿／店頭要約の手順書化＋SLA（期限・責任線）
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異常検知→差し戻し→再生成→ロールバック〔ジョブID追跡〕の標準手順
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可視化 & アラート
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Looker Studio／BIで商圏・カテゴリ・拠点ビューを提供
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乖離・エラー・遅延はアラートし、四半期レビューで再発防止チケット化
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株式会社ストックラボ代表 尾太 駿 コメント
「ローカルSEOは“運用スキル”ではなく“仕組み”で勝つ時代です。BigQueryを中核に一次データを統合し、スコア→キュー→SLA→レビューのサイクルで速さ・一貫性・説明可能性を標準化します。四半期KPIの要約公開を通じて、透明性と再現性を継続的に高めていきます。」
◆会社概要
＜株式会社ストックラボ＞
設立日：2014年4月25日
古物商許可証：第304371408068号
所在地：〒160-0022 東京都新宿区新宿2-12-16 セントフォービル203
事業内容：リユース事業
株式会社ストックラボは、革靴やお酒の販売・買取を中心に事業を展開するリユース企業です。
「新しいモノと昔からあるモノをつなぎ、価値を再発見する」。
インターネットと実店舗の両輪で、必要な人に必要な一品を届けます。
また、出張買取や真珠買取、真珠販売、古本買取、毛皮買取、なども承っております。また、広告やSEO、CRMなど店舗集客や買取集客の面でリユース企業のマーケティング支援を強化しています。
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お酒買取専門店ストックラボ（新サイト）
東京の中古革靴専門店 LASTLAB（ラストラボ） を運営しています。
中古革靴の専門店『LASTLAB』では、オールデン／ジョンロブ／エドワードグリーン／クロケット＆ジョーンズ／チャーチ／ベルルッティ など名門ブランドの品揃えと、革靴の買取に対応。渋谷・原宿に実店舗、通販もご利用いただけます。
革靴の買取は LASTLAB へ
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