①商品登録担当者を増やすことが出来ない

商品登録業務で取り扱う商品の数量や商品属性種類を増やすためには、商品登録担当者に新たに人をアサインし、より多くの人数で業務を行うことが必要だ。一方で、人手が足りず、人的リソースの割当が出来ないケースが散見される中、商品登録業務への人的リソースの割当はより難しさを増している。その結果思うように商品数・商品属性情報を増やしていけなくなっている。ビジネスを継続的に拡大させていくためには、商品登録業務を抜本的に改革し、テクノロジーを使って効率化・生産性の向上を今から考えていく必要がある。

異なる情報収集先、異なる商品情報フォーマットを取り扱うには、担当者が実際に手を動かし、商品情報の収集と分類を行う必要がある。１商品あたり3分の作業時間が必要な場合、100商品で300分、10000商品で30000分（500時間）もの工数が必要。

②商品情報の読取とデータベースへの商品情報入力：収集した情報を読み取ってデータベースへの入力を行うプロセス

収集した商品情報を一つ一つ確認しながら、データベースへ情報の入力を行っていく必要がある。現在、多くの企業では、商品登録業務を担当者が手作業で実施している。商品情報が載っているテキストファイルやEXCELファイル、カタログ等を目検で確認・内容を理解し、その情報をデータベースに写しかえるといった作業が発生している。
商品数量が増えれば増えるほど、商品登録業務の工数は増大となる。また、商品属性情報を多く登録すればするほど、一商品に対して必要な商品登録業務の工数が必要。

商品情報の読取・データベースへの商品情報入力業務は、年間を通じて継続的に発生する業務である。また、メーカー品番の変更時期や商品改定時期等、繁忙期は一時的に業務負荷が上がるが、繁忙期の商品数量に合わせた人的リソースを確保することは、前述の理由でより難しくなっている。

③内容確認・検品・内容修正：入力した情報の整合性をチェックし、間違った商品情報を修正・最終確認を行うプロセス

データベースに入力された情報を、別の担当者が改めて目検で確認を行い、最終的に作成されたデータの正確性を担保する。このステップに関しても、現在多くの企業では、担当者が手作業で業務を実施している。このステップに関しても、商品数量が増えれば増えるほど、商品情報の確認・修正の工数は増大になる。また、商品属性情報を多く登録すればするほど、一商品に対して必要な商品登録業務の工数が必要になる。

①商品登録担当者を増やすことが出来ない②商品登録業務に時間がかかっている
これらの課題を解決するためには、テクノロジーを活用した観点ではどのようなアプローチが考えられるか。

AI(Artificial Inteligence)を活用したアプローチ

AIで商品登録における業務を自動化することにより、人的な工数を削減し、商品登録業務のリードタイムの短縮が可能。
AIの優れている点は、商品登録のルールを定める必要がなく、教師データを用いた学習によって、AIモデル自体がルールを見つけ出していく部分である。そのため、取引先社数が増えた場合でも、一定の幅でAIモデルの再利用を行うことが出来、より汎用的な商品登録業務の自動化を実現し、多くの人的工数の削減や、商品登録業務時間を短縮することが出来る。但し、AIにも課題はあり、AIの課題解決アプローチを行う際は必ず、AIモデルに学習をさせるための教師データを準備する必要がある。しかし、多くの場合既に商品マスタに過去登録している商品の商品属性情報があるため、それらを教師データとして用いて、AIモデルの開発を行う事ができる。

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CrowdANALYTIX for Product Master Database（以降CAX PMD）でのAI実装例