ゼットリンカー、卸売業の商品登録を自動化しAIがタグ・説明文を生成した開発事例を公開。定型業務の自動化を人件費とシステム費で比較する進め方も示す

株式会社ゼットリンカーは、卸売企業の商品登録業務を自動化した開発事例を公開しました。
商品データの一括取り込みに加え、AIが商品タグと説明文の草稿を生成します。
同社は、AIの出力を人が確認・修正してから反映する運用と、PoCの評価方法も示しました。

記事の概要

ゼットリンカーが手がけたのは、社名非公開の卸売企業向け商品登録システムです。
従来は担当者が商品情報を1件ずつ入力し、説明文を書き起こしていました。
新システムでは、商品名・型番・価格・仕入先などの商品データを一括で取り込みます。
取り込んだデータを整形して商品マスタへ登録し、AIがカテゴリや特徴などのタグを付与します。
AIは商品説明文の草稿も生成しますが、タグや説明文を自動で確定せず、管理画面で人が確認・修正してから反映します。
開発はフルスタック担当者1名で、期間は1〜3ヶ月、技術構成はNext.jsとSupabaseです。
同社は、商品登録のPoCを業務の棚卸し、設計、試作開発、評価の4段階で進め、現状の人件費と自動化後の人件費・システム費用を比較します。
本事例の削減時間や削減金額の実測値は公表しておらず、業務データを使って導入先ごとに効果を測定する考えです。

記事のポイント

1. 商品登録を自動化： 商品名や型番、価格、仕入先などを一括取り込みし、商品マスタへ自動登録します。
2. タグと説明文を生成： AIが商品情報をもとにカテゴリや特徴のタグを付け、説明文の草稿を生成します。
3. 費用対効果を比較： 現状の人件費と自動化後の人件費・システム費用を比べて導入効果を評価します。

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