B2B流通の未来を創る『データ戦略』〜生産財流通のグローバルリーダーが追求する、顧客時間を重視したデジタルプラットフォームの姿〜｜Executive Salon Vol.11 開催レポート

商品で差別化できない時代に企業は何で勝つのか？

第一部では、井手氏よりミスミ時代に手がけられた「3,000万商品に及ぶ商品データの抜本的刷新プロジェクト」の生々しい実体験をもとに、経営戦略における商品情報の重要性が語られました。

商品情報の重要性と経営課題 

井手氏は、商品情報を「顧客の意思決定を支えるインフラ」であり、企業のあらゆる活動の根底を流れる「OS」のような存在であると定義しました。ミスミ時代に直面した課題として、Excelによる属人的な管理、データの欠落、スペックの不完全さを挙げ、これらが情報の不備による顧客の「探索コスト」を増大させていた実態を指摘しました。

膨大な商品群を抱える中で情報が整理されていないことは、商品が存在しないことと同義です。井手氏が取り組んだプロジェクトでは、情報を「即時利用可能な経営資産」へと転換することで、劇的な工数削減と大幅な売上貢献を実現しました。検索・選定体験を極限まで高めた結果、確実なコンバージョン向上と、情報の齟齬に起因する顕著なクレーム抑制につながったことが紹介されました。

さらに、井手氏は「AIを導入しても、人間が判断のボトルネックになればリードタイムは短縮されない」という教訓を提示しました。AIが十倍速くなっても、後続の人間によるチェックプロセスが停滞すれば経営の知能化は達成されません。この「目詰まり」を解消するため、デジタルツインによる自動検証など、プロセスそのものを再デザインすることの重要性を強調しました。

AI Readyなデータ基盤

奥谷氏は、AIエージェントが消費者に代わって購買の意思決定を代行する「エージェント・コマース」の到来を強調しました。これは従来のUI/UXを介さない購買体験であり、AIが商品を正しく理解し推薦するためには、単なるスペック情報の羅列ではなく、AIが解釈可能な「セマンティックなデータ（意味付けされたデータ）」が不可欠です。

結論として、データ整備は単なるバックオフィス業務ではなく、企業の意思決定の精度を決定づける「経営のインフラ投資」であるというメッセージが太字で強調されました。

エグゼクティブ・ディスカッション「各社のデータ戦略とAI活用の現在地」

多様な業界から集まった参加者により、データ戦略の理想と現実が議論されました。

• データの分断と統合の難しさ： 多くの企業がERP刷新を経験したものの、依然としてデータ利活用に高い壁を感じています。「箱（システム）を作っても、運用が回らなければ形骸化して消える」という実体験に基づき、現場のオペレーションと結びついたガバナンスの必要性が再確認されました。

• 既存インフラの限界と「意味」の重要性： 流通・小売業界の深刻な課題として、JANコードの限界が議論されました。同一コードでありながら増量版やパッケージ違いが存在し、それが顧客分析の精度を著しく下げています。また、納品コードが統一されていないことによる物流の非効率も指摘されました。これらを突破するには、既存コードに依存しない「AIによる意味付け（コンテキストのデータ化）」が必要となります。

• 感覚的情報のデータ化： 商品スペックだけでなく、「フカフカしている」といった感覚的な情報をいかにマスタと切り分け、あるいは統合して保持すべきか。顧客の利用シーンに紐づく文脈（コンテキスト）のデータ化こそが、今後の差別化要因になるとの認識が示されました。

LLMが変える商品データ整備の最前線

VPoPの廣野より、Microsoft米国本社でのAIプロダクト開発経験を持つ「グローバルのAI最前線を知る責任者」として、プロダクトデータプラットフォーム「Lazuli PDP」のデモを披露しました。

LLMによる高度な構造化と「AIに選ばれるスキーマ」

従来、PDFや画像、雑多なExcel資料から情報を抽出するには膨大な人手が必要でした。広野氏は、LLMを活用して複雑なレイアウトの資料から瞬時に商品情報を読み取り、JSON形式へ構造化するプロセスを実演。ある公開資料を用いた検証では、わずか66.5秒で全項目の抽出を完了させました。広野氏は、AIが自律的に情報を処理するためには、AIが解釈しやすい「正しいデータ構造（スキーマ）」の構築が戦略的に重要であると説きました。

自動化によるROIの創出

人手による転記やマッピングをAIエージェントが代替することで、販売開始までのリードタイムを劇的に短縮できます。これは単なるコスト削減にとどまらず、トレンドを逃さず市場に商品を投入するという、売上に直結する価値を生みます。「AIの進化を、実務上の目詰まり解消に直結させる」というPDPの設計思想が、エグゼクティブたちに強い印象を与えました。

商品データは、未来のビジネスを自律的に動かす「知能」になる

イベントの締めくくりとして、井手氏、奥谷氏より、本日の議論を貫く本質的なメッセージが贈られました。

「お客様の探索コストを極限まで下げ、顧客時間を最も重視したデジタルプラットフォームをどう創るか」。井手氏が提示したこの問いは、AIエージェント時代の到来によって、さらにその重みを増しています。

AI時代において情報の非対称性は解消され、これからは情報の「量」ではなく、AIレディに構造化されたデータの「構造」の差が、そのまま企業の競争力の差となります。奥谷氏が「フロントの見た目を整える前に、裏側のデータが構造化できているか。それこそが企業の生命線になる」と指摘した通り、商品データはもはや単なる付帯情報ではありません。企業がAIに正しく「選ばれる」ための意思決定の精度、すなわち企業の知能を規定する「OS（Intelligence Foundation）」そのものなのです。

参加したエグゼクティブからは、「自社のマスタ構造を抜本的に見直したい」「データベースの思想やあり方について、次回さらに深掘りしたい」との熱い声が寄せられ、各社のDXを牽引するリーダーたちが次なる一歩を踏み出す有意義な時間となりました。

商品データを「経営の知能化」へと昇華させる旅は、まだ始まったばかりです。Lazuliは今後も、LLMとテクノロジーの力でこの大きな変革に伴走し、企業のデータ戦略を力強くリードしてまいります。