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小売・ECのDX成功に必須の商品データ構築──AIによる自動登録をマクニカネットワークス平原氏が解説

Biz/Zine Day 2020 Autumn レポートVol.3:マクニカネットワークス株式会社 平原郁馬氏

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25,000人のデータサイエンティストコミュニティが支えるAIによる商品登録業務

 マクニカネットワークスでは、この商品属性抽出推定分類の自動化AIソリューションとして「Crowd ANALYTIX forProduct Master Database」を提供しており、DX時代のデータ資産構築を支援するAIソリューションとして位置づけている。

 平原氏はここでデモンストレーションを実施。商品の画像や商品のテキスト文章から商品属性情報を抽出し、抽出した情報をもとにカテゴリを推定分類して、それを構造化するといったプロセスを経て、データベースに格納されるまでを行ってみせた。

 ソリューションではそれぞれの企業の取扱商品に応じて個別にカスタマイズして提供されるという。そのため顧客企業が必要とする属性や分類に合わせて、一つ一つAIモデルを開発し、組み合わせてソリューションとして提供される。たとえば食品のカテゴリーの場合、商品パッケージの画像から「オーガニック認証マーク」や「原材料名」などの情報を抽出したいという要望もあるという。また電化製品などの場合、長い説明文からなどもCPUやグラフィックボードの情報などを抽出でき、自動で登録を完了できる。

 平原氏は「今まではこれらを人手で一つ一つ見て登録していくしかなかったところ、AIによるOCR処理や属性の抽出・分類モデル・レイアウト解析モデルを組み合わせることによって、カテゴリーの分類やプロダクツタイプの推定分類を自動化し、お客様によって必要とする商品情報を抽出してデータベース化できる」と語る。そして、「25,000人ものデータサイエンティストコミュニティとともに、AIソリューションの開発を行っており、課題に対して最適なソリューションの提案そして開発を行っている」と改めて技術力の高さを強調した。

22,000人のデータサイエンティストコミュニティが開発・支援

 なお開発したモデルはプラットフォームクラウド側に搭載され、SaaSとして提供される。そのため、ユーザー企業側にデータサイエンティストが不在の場合でも、マクニカネットワークスの人材や知見を活用しながらDXを進めていくことが可能だ。

 「AIなどのデジタル変革を事業に取り入れる際は、様々なプロセスを経て進めていく必要がある。AI活用のアイディア出し、データの取得やプロジェクト計画の策定、AIモデルの開発、そして開発した後も、精度維持のための運用を継続する必要がある。マクニカはこれらのプロセス全てにおいて、伴走型のパートナーとして支援が可能」と平原氏は強調する。そして、「デジタル変革の進め方に困られている企業も、マクニカ・CrowdANALYTIXのデータサイエンティストコミュニティのリソースを活用していただき、ともにDXの取り組みを進められれば幸い」と力強く語り、セッションの結びとした。

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