今週の注目：
✨Z世代が好むTikTok
✨Google新動画生成技術「VideoPoet」を発表
✨TikTokで話題沸騰の＃Pet Grooming（ペット用毛掃除機）
1、TikTok
Z世代が好むTikTok
15歳から26歳まで米国の少年を対象とした調査によると、TikTokとInstagramは「Z世代」の若者に最も人気のあるSNSプラットフォームになっている。 1996～2015生まれのZ世代は幼少期からインターネットの普及でSNSを利用して交流や情報収集などを行うことができる。情報獲得の進化に伴い、販売方法や購入チャンネルにも変化を見せる。SNSで気になる商品を直接購入できるサービスもだんだんに登場しているので、ぜひこの市場トレンドに注目してください！
オススメ記事：TikTok for Business、「Z世代白書2023」を発表〜
Z世代「TikTok好き」は本当か
2、人気商品
TikTokで話題沸騰の＃Pet Grooming（ペット用毛掃除機）
TikTok米国では最近、ペット用毛掃除機がトレンド入りしている。ハッシュタグ#pet groomingは12億回再生され、#petというハッシュタグが2000億回以上閲覧されているという。
3、TikTok
TikTokは米国ECコマース市場を2.5兆円規模に拡大目指す
TkTokは今年、Amazonに挑戦しており、米国でのeコマース事業を従来の10倍で175億ドル（2.5兆円）に拡大。 TikTokは米国と中南米での売上拡大を目指しており、今後数ヶ月のうちにeコマース事業を立ち上げる予定だという。この件はAmazonにとって大きな脅威となりそうだ。
4、人気商品
減圧おもちゃが大ヒット
最近、米国のSNSで爆発的に売れた減圧おもちゃであるFastpushgame（プッシュポップ ）というゲームは、1日で6500個も売れ、米国のおもちカテゴリーで月売上1位となった。
5、リスティング品質スコア（LQS）
商品タイトルの先頭にブランド名が入ると……
最近、アマゾンにより商品情報の表示には商品のブランド名が太字になって、タイトルに表示されているという新たな変化が見られた。最新2024年リスティング品質スコアの基準の発表により、タイトルの先頭にブランド名が入ると、リスティング品質スコアの向上につながることができる。
LQS スコアの範囲は 1~10で、満点の10点にあると、最も最適化されたリストとみなされる。良い商品を探す場合、商品の品質を高めると競合他社よりも優位に立つことができる。
情報源：「Amazonの商品はタイトルの"先頭"にブランド名かメーカー名が入っているものを買うのがオススメ」貿易商が語る選び方が参考になる
6、TikTok
日別アクティブユーザー数が10億の大台を突破
TikTokは世界全体で日別アクティブユーザー数が10億の大台を超えたと明らかにした。その前に、この記録に達していたのは4つのアプリしかありません。LLYCレポートによると、TikTokはFacebookの半分の時間で10億に達したという。2017年に始動したこのアプリは、2021年の9月に、FacebookクやInstagramより何年も早く10億人の利用者を獲得した。今回も他の追随を許さない世界級のソーシャルネットワークとして、10億人の日別アクティブユーザー数を誇る。
7、アマゾン・ジャパン
2024年AmazonのFBA手数料改定
アマゾンは、2024年日本FBA手数料改定に関するお知らせを発表した。その他のFBA発送手数料は変更ありません。
下記からご確認ください！
フルフィルメント by Amazon（FBA）手数料（2023年4月1日から適用）：
FBA小型軽量商品プログラム ： 配送料（プログラム手数料）は、商品1点あたり15円引き上げます 。
FBA配送代行手数料 ：
標準サイズ区分2を、以下の3サイズに分割します。
標準-2a（40cm以下）： 商品1点あたり434円
標準-2b（50cm以下）： 商品1点あたり465円
標準-2c（60cm以下）： 商品1点あたり485円
その他のFBA発送手数料は変更ありません。
購入者返品手数料：この手数料は廃止いたします。
情報源：【重要】 2023年Amazon.co.jp販売手数料とFBA手数料の改定について
8、Google
Google新動画生成技術「VideoPoet」を発表
米国のGoogle Researchは、新しい動画生成技術「VideoPoet」を発表。この技術は、テキストから動画の生成のほか、画像から動画への変換、動画へスタイル化、動画の編集、さらに動画から音声への変換などもをサポートする。従来の動画生成モデルより、VideoPoetは大規模言語モデル（LLM）を活用し、動画や音声を離散トークンのシーケンスとしてエンコードし、それに基づいて動画の生成を効率化する。例えば、「テキストから動画の生成」というタスクに対応する場合、シーンごとの内訳と付随するプロンプトのリストを備え、短編小説の生成を指示する。後は、生成された各プロンプトのビデオクリップをつなぎ合わせ最終ビデオを作成したという。