Language

By TPS People

AIを活用した商品データオンボーディング

Case Study /

AIを活用した商品データオンボーディング

ある家具ディストリビューターが、カタログ処理を6週間から3日未満に短縮した事例——100社のサプライヤーから25,000点のSKUを、ほぼゼロのエラー率で処理し、日本市場向けカタログを予定より4ヶ月早くローンチしました。

25,000処理したSKU数
100サプライヤーカタログ数
3日未満カタログサイクル時間
約0%手動エラー率

About Client

クライアントは、東南アジア全域で事業を展開し、日本市場への進出を進めている中規模の家具・生活雑貨ディストリビューターです。100社のアクティブなサプライヤー関係と、家具・ホームデコア・ライフスタイル用品にまたがる25,000点のSKUからなるカタログを抱え、手作業によるカタログ運用の限界を超えていましたが、既存のサプライヤーネットワークを崩さずに済む解決策を見つけられずにいました。

業界
家具・生活雑貨
カタログ規模
25,000 SKU
サプライヤー数
100社(稼働中)
対象市場
ベトナム、タイ、日本

Challenges

サプライヤーデータは何十種類もの形式で届きます——最新のExcelファイルから、40年の歴史を持つメーカーがスキャンして送るPDFカタログまで。運用チームは、事業を成長させるよりもデータ管理に多くの時間を費やしていました。クライアントの成長を妨げていた4つの主要な課題は次のとおりです:

断片的で不一致な、使いにくいサプライヤーデータがAIによって構造化される様子

複数のデータ形式

サプライヤーごとにデータの送り方が異なっていました——PDF、非標準の列構成を持つExcelファイル、スキャンされたカタログ、独自ソフトウェアのエクスポート形式、レガシー形式のファイルなど、2つとして同じ形式はありませんでした。

データ構造の不統一

各サプライヤーが異なる命名規則、単位系、属性構造を使用しており、内部PIMスキーマへの手動マッピングがフルタイムの業務となっていました。

膨大な手作業

1回のカタログサイクルに6週間、専任スタッフ3名を要していました。第1四半期分のデータが公開される頃には、すでに第2四半期が始まっており、恒常的な滞留が発生していました。

成長の停滞

新規サプライヤーや新市場(特に日本)への展開は、運用チームが既存カタログの維持だけで手一杯だったため、無期限に保留されていました。事業のスケールは運用上不可能な状態でした。

Our Approach

TPS Softwareは、AIを活用した商品データオンボーディングを導入しました——あらゆる形式のサプライヤーデータを取り込み、AIで商品属性を抽出・マッピングし、クリーンで構造化されたデータをクライアントのPIMおよび下流システムに直接ロードする4段階のパイプラインです。このシステムはサプライヤー側に適応するため、サプライヤーはデータの送り方を一切変更する必要がありません。

AIを活用した商品データオンボーディング — サプライヤーカタログから信頼できる構造化PIMデータへ。取り込み、抽出、マッピング/分類、検証、登録の5ステップと、PIM/カタログダッシュボード
主な設計上の意思決定には、フォーマットに依存しない取り込み(日本のレガシーメーカーを含むサプライヤーが、業務プロセスを一切変更する必要がない)、多言語NLP対応(日本語・英語・ベトナム語)、人によるフィードバックからの継続的な学習による精度向上、そしてクライアントの既存PIM・OMS・ストアフロントシステムとのリアルタイム統合が含まれます。
OCR(文書・画像) NLP(商品コンテンツ) エンティティ認識 セマンティックマッピング データ正規化 継続的学習 多言語対応(日本語・英語・ベトナム語) 信頼度スコアリング

Results

TPS AI商品データオンボーディングの導入後、クライアントのカタログ運用は完全に変革しました——サプライヤーとの関係を一切変更することなく、既存システムを置き換えることもなく。

カタログサイクル
6週間
3日未満
サイクルごとのエラー
200〜400件
約0件
サプライヤーオンボーディング
翌四半期
同週内
日本市場ローンチ
6ヶ月
7週間
指標導入前TPS AI導入後
カタログ全体の処理6週間、専任スタッフ3名3日未満、レビュー担当1名
サイクルごとのエラー率0.5〜1%(200〜400件)ほぼゼロ——AIによる検証
新規サプライヤーオンボーディング翌四半期まで遅延契約締結と同じ週
日本市場参入予測:6ヶ月実績:7週間(4ヶ月早期)
サプライヤー側の変更該当なしゼロ——AIがサプライヤーに適応
運用チームの業務内容データ入力100%手作業戦略、品質保証、ベンダー管理

Business Impact

より速い商品オンボーディング

新規サプライヤーは、四半期サイクルを待つことなく数日で稼働開始できます。ローンチ後の最初の四半期で、チームは12社の新規サプライヤーをオンボーディングしました。

データの一貫性向上

AIによる正規化により、サプライヤーの形式にかかわらず、すべてのSKUが同じ品質基準を満たすようになりました。カタログエラーに関する顧客からの苦情はほぼゼロに減少しました。

どんなカタログ規模にも対応

50,000点のSKU処理も5,000点と同じ労力で完了します——追加の人員は不要です。システムはチームではなく、事業とともにスケールします。

手作業の削減

運用チームは、フルタイムのデータ入力業務から戦略的業務——ベンダー管理、カタログ戦略、市場拡大計画——へとシフトしました。

私たちの業務スタイルに実際にフィットするソリューションは、これが初めてです。サプライヤー側は何も変更する必要がなく、日本市場も予定より4ヶ月早くローンチできました。

オペレーションディレクター — 家具・生活雑貨ディストリビューター、東南アジア

Why Choose Us

データパイプラインを構築できるベンダーは数多くあります。ここでは、特にベトナムと日本市場において、大規模な商品オンボーディングを運用する適切なパートナーとしてTPSを選ぶ理由をご紹介します。

01

大規模導入の実績

急成長中のブランドから東芝やInCommのようなグローバル企業まで、世界中の80社以上のクライアントに300件以上のプロジェクトを提供してきました。

02

日本市場の専門知識

東京オフィスを構え、日本語・英語・ベトナム語のネイティブ対応力を持つ——国境を越えたカタログ・サプライヤー運用のために構築された体制です。

03

エンタープライズグレードの品質

ISO認証およびCMMIレベル3評価済みのプロセスにより、データパイプラインは初日から安全で、監査可能で、信頼性の高いものになります。

04

お客様のシステムに合わせて対応

既存のPIM、OMS、ストアフロント、WMSと統合します——刷新の必要も、サプライヤーへの影響もありません。

05

AI×Eコマースの専門家

汎用的なAIベンダーではありません。Eコマースデータ、カタログ運用、本番環境レベルの機械学習における深く実践的な専門知識を持っています。

06

エンドツーエンドのパートナー

コンサルティングと構築からマネージドサービスまで——ベンダー間の引き継ぎではなく、ライフサイクル全体を通じて責任を持つ一つのチームが対応します。

実際のサプライヤーデータで、その実力をご覧ください

実際のファイル、スキーマ、サプライヤーを使ってデモを行います——汎用スライドではありません。30分で、何が可能かをご覧いただけます。

専門チームにお問い合わせ →

コミットメント不要・実際のデータで成果をご確認いただけます

Facebook
Twitter
LinkedIn