世界中で作成、取得、コピー、消費されるデータの総量は、2020年の64.2ゼタバイトから、2025年には180ゼタバイトを超えると予想されています。この急激な成長を牽引しているのが人工知能（AI）で、データ管理プロセスを根本から再定義しています。データ要件の進化に伴い、AI主導のソリューションは不可欠なものとなっており、業務の最適化から関連性とパーソナライゼーションの確保まで、AIはかつてない効率性と有効性を推し進めています。
今インターネットをお使いなら、すでにあなたもAIに触れています。 AIが生成するコンテンツ、パーソナライズされたレコメンデーション、チャットボットなど、AIは、企業が消費者と関わり、製品やサービスを紹介する方法に変革をもたらしています。そして、それはまだ始まったばかりです。最近では、ChatGPTやBard、生成AIがインターネットを席巻しており、人間とAIのコラボレーションの未来やオンライン・エンゲージメントの進化について疑問を提起しています。
一方で、コンテンツ制作が注目されがちですが、これはコンテンツマーケティング戦略を成功させるための一部分に過ぎません。AIの真の影響は、商品情報の戦略的管理と強化、特に商品情報管理（PIM）の領域で顕著に現れています。データ整理の精密化、正確性の向上、そして多様なチャネルにおいて一貫性のある高品質な商品コンテンツを提供するための最適化において、AIは極めて重要な役割を果たしています。
AIとは？
本題に入る前に、まずは基本をおさらいしておきましょう。AI（人工知能）とは、コンピュータ・システムによる人間の知能プロセスのシミュレーションを指しています。AIには、データからの学習、推論、問題解決、知覚、自然言語の理解といった幅広い技術が含まれ、これにより機械がさまざまなタスクを実行できるようになります。IBMの調査によると、現在35％の企業がAIを導入しており、さらに44％が今後のアプリケーションやプロセスにAIを統合しようとしています。
その中でも特に注目されるのが「生成AI」です。このAIの分野は、コンテンツ制作における革新を象徴しており、ディープラーニングを活用してデータから学習し、非常にリアルなアウトプットを生成します。ChatGPT、Bard、DALL-Eといったプラットフォームは、自然なテキスト、リアルな音声、そして写真のように現実的な画像を生成する生成AIの進化を示しています。ゴールドマン・サックスの報告によれば、生成AIは世界のGDPを最大7％（約7兆ドル）押し上げる可能性があるとされています。
データ管理における課題
今日のデジタル社会で複雑なデータ管理を舵取りすることは、並大抵のことではありません。日々生成される膨大な量のデータは、ストレージ、処理能力、分析能力を圧迫しています。加えて、買い物客の85%が商品情報や写真を重視してどのブランドから購入するかを決めており、魅力的な商品コンテンツの作成が求められています。
そんな中、多くの企業で最も差し迫った課題のひとつが、データのサイロ化です。情報がさまざまな場所に保存されていて、重複していることも珍しくありません。別々のシステムにある商品情報を手作業で編集・管理していては、エラーが発生するリスクはかなり高くなります。膨大な在庫を抱える企業は、適切なテクノロジーを使わなければ、コスト高で非効率なプロセスで問題を悪化させてしまうでしょう。
マーケティング担当者によるAIツールの導入は拡大しており、すでに60％以上がAIを活用し、特に25％は商品説明文の作成に使用しています。しかし、AI独自の課題も生じています。 AIへの過度な依存は質の悪い商品掲載につながる可能性があり、出品者がうっかりエラーを見落とすと、Amazonなどのプラットフォームに掲載されているChatGPTのエラーメッセージに見られるような、「申し訳ありませんが、このリクエストにはお応えできません」といった奇妙な商品名を付けてしまうことにもなりかねません。
人間の創造性とAIによる自動化の適切なバランスを取ることが、こうした課題を克服し、顧客の共感を得る魅力的な商品コンテンツを提供するための鍵となります。
AIで商品情報管理（PIM）はどう変わるか
消費者の半数以上が購入前の情報収集に検索を利用しており、ブランドは、数ある選択肢の中で自社製品の情報をいかに目立たせるかが課題となっています。その糸口は、商品データを簡単に検索できるようにし、関連性が高く、パーソナライズされていて、すべてのタッチポイントで一貫性を持たせてくれるテクノロジーを活用することにあります。そのテクノロジーこそがAIを活用したPIMシステムであり、従来のデータ管理アプローチに革命をもたらしています。
従来、商品データの管理には時間のかかる手作業が必要で、ミスが発生しやすく、関連性と正確性を追求する上での妨げとなっていました。しかし、AIの統合によってPIMシステムは大きな変革を遂げています。定型的な作業を自動化し、データ分析能力を強化することで、AIは企業が商品情報を管理する上で、これまでにない効率性と精度を実現しています。 AI技術が進化するにつれ、PIMの未来を形作る上でAIの果たす役割はますます欠かせないものとなっており、ブランドは進化する消費者の嗜好や市場動向に機敏に対応できるようになっています。
AIが商品情報管理に与える影響を理解するために、商品データの準備と整理に関わる日常業務について、改めて見てみましょう。AIがある場合とない場合で、どういった違いがあるでしょうか。
AIナシの商品情報管理
AIのない従来型の環境では、データ入力は手作業で行われ、基本的なデータベース管理システムに依存しているでしょう。PIMシステムを使っているかもしれませんが、高度な分析機能はなく、主にリポジトリとして運用されています。
このようなシステム環境における、商品情報管理の各フェーズの作業を見ていきます。
データ入力： 従業員が商品名、説明、価格、仕様などの詳細な商品情報をPIMシステムに手作業で入力します。この作業には時間がかかり、ミスも起こりやすくなります。一括インポートを行う場合でも、設定、マッピング、マージ、データの正確性の確保など、手作業による多大な労力が必要となることが多いでしょう。
データクレンジング： 定期的なデータクレンジング・ルーティンには、手作業による検査、間違いや不一致の修正が含まれます。例えば、スペルミス、価格設定の誤り、古い仕様などへの対応が必要です。
データ品質の保証： 品質保証の取り組みは、商品リストの正確さと一貫性を確認するための手作業による精査で決まります。会社の基準への準拠を維持するために、従業員が手作業で商品情報を確認し、チェックします。
商品の分類： AIを使わずに商品分類をする場合、確立された基準に基づいて、あらかじめ定義されたカテゴリーに商品を手作業で割り当てます。このプロセスは主観的になりがちで、その人の判断と商品理解に依存するため、矛盾が生じる可能性があります。
レポーティングと分析： PIMシステムから手作業でデータを抽出し、操作するのが一般的です。しかし、手作業で行うと情報が制限されることが多く、データ処理に時間がかかるため、意思決定が遅れてしまう場合があります。
データのシンジケーション： データのフォーマット、検証、チャネル間の同期などのタスクを合理化する自動化ツールがなければ、手作業でシンジケーションのプロセスを行うのは困難です。商品情報の更新や変更があった場合には、プラットフォームに手動で配信しなくてはなりません。
AIアリの商品情報管理
PIMシステムにAIを組み込むと、データ管理は一変し、比類のない効率性と洞察力が得られます。現在、AIが適用されているのは主に次のような場面です。
データ統合： AIを活用したメカニズムによって、組織はさまざまなソースからのデータを同期・調和させ、サイロ化を解消し、システム横断で高い精度を保つことができます。 AIのアシスタントは、オーダーメイドのレコメンデーションや事前作成されたコンテンツ、タスクの自動化を提供し、意思決定の力を補強してくれます。ただし、AIがプロセスを最適化するとしても、人間がコントロールを維持し、戦略目標との整合性を確保します。
データ抽出： AIのアルゴリズムは、サプライヤーのウェブサイト、文書、スプレッドシート、画像など、さまざまなソースから商品情報を自動的に抽出します。これにより手作業によるデータ入力の必要性が減り、効率が良くなります。
データクレンジング： 抽出されたデータは、AIアルゴリズムによってクレンジング、標準化されます。商品情報に誤りがあれば特定、修正し、データの品質と一貫性を向上させてくれます。
AIによる分類： 機械学習アルゴリズムは、商品をPIMシステム内の関連するカテゴリーとサブカテゴリーに自動的に割り当てます。システムは、時間の経過とともに商品とカテゴリー間のパターンと関係を識別し、新しい商品が属するカテゴリーを正確に予測できるようになります。
AIを活用したレコメンデーション： AIを搭載したPIMシステムは、閲覧履歴、購買パターン、人口統計、嗜好などの膨大な顧客データを分析し、高度にパーソナライズされた商品レコメンデーションを生成することができます。
高度な分析： AIは、需要予測、トレンド分析、パーソナライズされたレコメンデーションなど、商品データのより高度な分析を可能にします。これによって、意思決定や戦略策定のための貴重な洞察を得ることができます。
自動化されたシンジケーション、翻訳、ローカライゼーション： AIアルゴリズムが自動的に商品情報を準備し、チャネルに配信し、異なる市場向けにコンテンツを翻訳し、ローカライズします。これによりプロセスが合理化され、正確性と一貫性が確保されるとともに、時間と労力を節約できます。
継続的な学習： AIシステムは、データパターンやユーザーからのフィードバックから継続的に学習し、徐々にデータ品質保証プロセスを改善していきます。
AI搭載PIMの5つのメリット
PIMシステムにAIを導入すると、何百時間もの退屈な作業を省くことができる上、ビジネスの収益にも好影響をもたらします。ここでは、商品情報管理にAIを導入する5つのメリットをご紹介します。
- 顧客体験の向上
経営者の57％が、AI導入の主な理由として顧客からのパーソナライズされた体験の要望に応えることを挙げており、AIを活用したソリューションが顧客とのインタラクション強化を目的としていることは明白です。 AIを活用したPIMシステムは、顧客の行動を分析し、購入者の心に響くオーダーメイドの高品質なコンテンツの作成を効率化してくれます。また、顧客の嗜好をもとにパーソナライズしたレコメンデーションを提供することもできます。消費者の91%が、自身を認識し、記憶し、関連のあるオファーやレコメンデーションを提供してくれるブランドで買い物をする傾向が強いことからも、小売業の成功にとってAIを活用したPIMは極めて重要だと言えるでしょう。
- 高度な分析とインサイト
企業の戦略担当者の79％が、成功を推進する上でAIとアナリティクスの役割の重要性を強調しており、高度な分析は不可欠です。 AIを搭載したPIMシステムはデジタルシェルフ分析に優れていて、商品説明、カスタマーレビュー、市場動向など様々なデータストリームを分析します。この分析によって、製品のパフォーマンス、顧客の嗜好、市場機会、競合のポジショニングに関する貴重なインサイトを得ることができるため、企業はデータ主導の意思決定を行い、戦略を最適化することができます。
- 時間とコストの効率化
AIを活用したPIMシステムは、商品情報管理に関連するさまざまな作業を自動化することで、手作業を減らし、ミスを最小限に抑え、時間とコストを大幅に削減してくれます。実際、IBMの報告によると、ITプロフェッショナルの30％がすでにAIや自動化ツールを活用して時間を節約しています。企業はリソースをより効率的に配置することができ、煩雑なデータ管理作業から、成長とイノベーションを促進する中核的な活動に集中させることができます。この効率化は生産性を高めるだけでなく、全体的な収益の向上にもつながります。
- スケーラビリティと経営効率
過去10年間に立ち上げられた新規事業のうち、規模拡大に成功したのはわずか22%に過ぎません。適切なソリューションを活用しなければ、企業は複雑なスケーリングに対応することが難しく、市場で潜在能力を十分に発揮できない可能性があります。しかし、AIを活用したPIMシステムなら、ビジネスの成長に伴って増大するデータ量や複雑性に対応し、拡張できます。企業規模や商品ポートフォリオの多様性にかかわらず、商品情報を効果的に管理することができるのです。
- 競争優位
差別化が鍵となる時代において、AIによって強化されたPIMシステムは、企業が熾烈な競争を勝ち抜くために極めて重要です。AIを活用して的確で魅力的な商品説明を作成することで、企業は消費者と効果的に関わり、競合ひしめく市場で差別化を図ることができます。90％の企業がAIをライバルに対する競争優位を実現するための源泉として認めており、AIを活用したPIMシステムの統合は、単に有利というだけでなく、関連性と市場でのリーダーシップを維持するために不可欠なものとなっています。
Contentserv + AI: PIM'agination（PIM+イマジネーション）でeコマースを成功させる
AIを活用したテクノロジーを提供することで、ContentservはPIMを商品データのバックエンドから、売上を牽引する商品体験管理へと変貌させています。このソリューションは、オンボーディングやエンリッチメントからシンジケーション、そしてチャネルインサイト／デジタルシェルフ分析に至るまで、エンド・ツー・エンドでAIを使用し、コンテンツを改善して、リアルタイムにチャネルに配信します。
Contentserv Product Experience Cloudは、重要な機能にAIを活用しています。
- データをベースとするテキスト自動化：Contentservは、AX Semantics、ChatGPT、Retrescoとコネクタでシームレスに統合し、コンテンツ作成、翻訳、自動化機能を強化しています。
- 自動化されたワークフロー： 自動化されたワークフローと承認メカニズムによってチーム間の効率的なコラボレーションを実現し、AIモデルに統合する前にデータ修正を徹底的にレビューできるようにします。
- AIによる データオンボーディングと統合： 商品データのオンボーディング時にAIを利用することで、プロセスを合理化し、効率を高めます。ChatGPTコネクタは、商品説明やその他のテキストデータを分析し、関連するカテゴリやタグを自動提案することで、商品データの整理と分類において高度な支援を提供します。
- 商品コンテンツシンジケーション ：AIを搭載したProduct Experience Cloudは、Shoppingfeedの強力なフィード管理と統合されており、商品コンテンツのシンジケーションを簡素化します。このシームレスな統合によって市場投入までの時間が短縮され、1000以上のチャネルでパーソナライズされた顧客体験が可能になります。
- チャネルインサイト： デジタルシェルフ分析、カスタマーレビュー、販売データなどのAI主導のチャネルインサイトが、PIMシステムに直接フィードされます。これらのインサイトは、直感的なダッシュボードですぐに利用できるため、情報に基づいた意思決定が容易になり、データ分析から実用的な洞察までのプロセスを完結させることができます。
- 人工レコメンデーション・エージェント - Cara: Caraは、様々なAIアプリケーションへの汎用的なインターフェースとして機能し、ベンダーの制約を受けない比類のない柔軟性を提供します。顧客の嗜好に基づいたコンテンツのエンリッチメントを自動化し、顧客エンゲージメントを強化するための動的なコンテンツを推奨、編集します。
- 構造化データセット： Contentservの堅牢なデータモデリング機能を使うと、構造化されたデータセットを作成することができます。こうしたデータセットは機械学習タスクに不可欠であり、業務の最適化においてAIの可能性を最大限に引き出すことにつながります。
- マイクロサービスによる業務効率化： Contentservのマイクロサービスは、商品説明の作成やデータマッピングなどの作業を自動化し、業務効率を高め、手作業を削減します。
AIを活用したPIMソリューションの導入は、業務効率を高めるだけでなく、無限の可能性を引き出してくれます。PIMとAIの最新トレンド、テクノロジー、未来戦略を取り入れることで、企業はイノベーションと適応性のリーダーとして自らを位置づけることができるでしょう。この強力なコンビは、データ管理の改善、パーソナライズされた顧客体験、収益の増加を促進し、競争に大きな優位性をもたらしてくれます。
