「商品マスタ」は、企業が扱う商品の情報を一元管理するデータベースであり、ビジネスの基盤となるものです。しかし、この商品マスタの「メンテナンス」に、多くの企業が気づいていない「隠れたコスト」が潜んでいます。

今回は、特に製造業や卸売業が直面する、商品マスタのメンテナンス課題に焦点を当て、AIを活用した解決策を紹介します。

あなたの会社も直面している？メンテナンスの3つの課題

1. 価格改定と新旧カタログの「比較地獄」

年に数回、あるいは不定期に行われる価格改定。新しい価格表やカタログが発行されるたびに、担当者は膨大な量のデータと向き合わなければなりません。

• 新しいカタログの価格と古い価格を一つひとつ比較
• 価格が変更された商品を見つけ出し、手作業で商品マスタを更新
• 廃盤になった商品をリストから削除し、新規追加された商品を登録

この作業は、非常に手間がかかる上に、転記ミスが発生しやすいのが実情です。

2. 廃盤・スペック変更など「細かな変化」の追跡

商品マスタのメンテナンスは、価格改定だけではありません。

• 廃盤になった商品の削除
• 製品の仕様（スペック、材質など）が変更された際の更新
• 新しいバリエーション（サイズ、色など）の追加

これらの細かな変化は、営業担当者や顧客からの問い合わせに直結します。もし、古い情報に基づいて見積もりを出してしまえば、トラブルにつながり、企業の信頼を損なうリスクすらあります。しかし、すべての変更を人力で追跡し、反映し続けることは、現実的に不可能です。

3. 属人化による「引き継ぎコスト」

商品マスタのメンテナンス作業が、特定の担当者に集中していませんか？担当者だけが「どの情報が最新か」「どこに情報が保存されているか」を把握している状況は、「情報の属人化」を招きます。

担当者が不在になったり、異動したりすると、誰も正しいメンテナンス方法を知らない、という事態が発生します。その結果、業務が停滞し、新しい担当者への引き継ぎにも膨大な時間と手間がかかります。

Excel関数での統合業務の限界

多くの企業が、商品マスタの更新にExcel関数、特にVLOOKUPを使用しています。しかし、この方法には以下のような致命的な限界があります。

• 「表記ゆれ」が原因でデータが一致しない: たとえば、品番が同じ「A-100」でも、一方が「Ａ-100」（全角）だったり、もう一方が「A-100-」（ハイフン付き）だったりすると、VLOOKUPでは別のデータと認識され、正確な情報統合ができません。
• 手作業での修正・確認に多大なコスト: 膨大な量のデータを一つひとつ目視で確認し、表記ゆれを修正する作業は、時間と労力がかかるだけでなく、人為的なミスを誘発します。
• メンテナンスの困難さ: 新商品が追加されるたびに、Excelのシートを更新し、関数を再設定する必要があり、非効率的です。

AIによる「メンテナンスの自動化」という解決策

これらの「隠れたコスト」を解消するためには、AIを活用した商品情報管理システム「monolyst」が非常に有効です。

• 新旧カタログの自動比較: 新しいカタログをアップロードするだけで、AIが旧カタログとの差分を自動で抽出し、変更箇所をリストアップします。これにより、担当者は変更点だけを確認・承認すればよくなり、作業時間を大幅に削減できます。
• メンテナンス情報の自動更新: 価格改定やスペックの変更も、Excelをインポートするだけで、AIが自動で検知し、商品マスタを更新します。これにより、常に最新の正確な情報が維持されます。
• 情報の標準化と一元化: AIがすべての情報を統一されたフォーマットでデータベースに格納するため、情報の属人化を防ぎ、誰でも簡単に最新の情報にアクセスできるようになります。

商品マスタのメンテナンスをAIに任せることで、担当者は単純なデータ更新作業から解放され、より戦略的な業務に集中できます。

たとえば、顧客ニーズに基づいた商品ラインナップの分析や、新たなビジネスパートナーの開拓など、企業の成長に直結する活動に時間を投資できるようになります。

商品マスタのメンテナンスは、地味で手間のかかる作業かもしれません。しかし、そこにAIを導入することで、あなたの会社は大きな成長のチャンスを掴むことができます。

monolyst株式会社は、商品マスタのメンテナンスの非効率を解消するAI商品情報管理システム「monolyst」を提供しています。商品マスタの管理にお悩みの方は、ぜひ一度、お問い合わせください。