商品データ整備に向けた商品情報収集で起きている問題【第3回】

商品情報収集が「DX・AI活用」を阻む要因に

　これら3つの壁は、単に現場に苦労を強いるだけでなく、企業全体のDX推進やAI活用にブレーキをかける要因になっています。

解決の糸口は商品データの収集・統合の効率化

　商品情報の収集段階における課題を解決するためには、手作業依存から脱却し、AI技術を活用してデータの収集・統合の効率を高めなければなりません。

　上述したように、取引先から異なる形式で届くデータや、社内の複数部署にあって、それぞれが違う項目で管理しているデータ、あるいはGoogleなどで検索して作成した商品データなど、企業の内外に別々に存在している商品に関するデータを集め統合することは、非常に煩雑で、時間と労力を要します。

　技術の進化により、データの量と種類は不可逆的に増え続けています。そうした中で手作業にのみ頼っていては、いつまで経ってもデータの収集・統合はできず、AI技術の活用やデータの分析といった施策を実施できないままになってしまいます。

　こうした状況に対応するために、データの収集・統合業務にAI技術を適用し、業務効率を高める企業が増えています。そのための手段の1つにPDP（Product Data Platform：製品データ基盤）があります。PDPが提供する商品情報データを参照することで、データの収集効率を高められます。社内外にサイロ化しているデータをPDPに格納すれば、バラバラだった形式のデータの統合が可能になります。

　デジタル時代の競争力はデータに左右されます。しかし実際の現場では、まだまだデータを集める段階で疲弊し、テクノロジーをうまく活用できないなど、成長の足かせになってるのが実状です。

　データの「収集 → 生成・加工 → 活用」という活用プロセス全体を俯瞰したうえで、データの収集フェーズの効率化に向けた仕組みづくりが急務です。商品データの収集業務を圧倒的に効率化することが、業務効率化やデータ品質の向上、そしてAI技術活用促進につながり、事業成長を加速できるのです。