
ソリューション
膨大なデータを扱う卸のビジネスを整った商品データでスマートに
複雑で膨大な商品情報や取引先管理を効率化し、商談や販路拡大を後押しします。
ソリューション
膨大なデータを扱う卸のビジネスを 整った商品データでスマートに
複雑で膨大な商品情報や取引先管理を効率化し、商談や販路拡大を後押しします。
ソリューション
膨大なデータを扱う卸のビジネスを整った商品データでスマートに
複雑で膨大な商品情報や取引先管理を効率化し、商談や販路拡大を後押しします。
SOLUTIONS
卸売業で活用できるソリューション
OUR APPROACH
商品データ基盤の構築から、活用定着まで
商品情報に特化したAIソリューションであなたのビジネスの課題を解決
商品情報の取り込み・構造化・連携はLazuliPDPが担い、企業ごとの業務要件や運用設計は専門チームが支援します。
複雑な商品データ運用を、導入後も活用される基盤へと整えます。
CASE STUDIES
Lazuli PDPの活用事例
CASE STUDIES
Lazuli PDPの活用事例
CASE STUDIES
Lazuli PDPの活用事例

早稲田大学 政治経済学術院
早稲田大学 上田教授が挑む物価指標研究の進化──Lazuliの「外食AIリサーチ」で消費の実態を可視化
2025/07/09

株式会社ベイシア
楽天ショップ・オブ・ザ・イヤー受賞を支えた充実した商品マスタ。SKU拡大とSEO強化、顧客データ分析にLazuli PDPを活用。
2025/06/05

アサヒ飲料株式会社
商品マスタの登録業務を全て自動化。全エリア合計で年間468時間かかっていた作業時間をゼロに。
2024/04/11

アサヒビール株式会社
外食POSデータをリアルタイムで分析でき、営業の提案が高度化したアサヒビールが目指す「期待を超えるおいしさで楽しい生活文化の創造」とは。
2024/01/18

株式会社メガスポーツ
マスタ管理の手作業に限界を感じLazuli PDPを導入、工数削減を実現しEC売上2倍を目指すメガスポーツ
2023/04/07
CASE STUDIES
Lazuli PDPの活用事例

早稲田大学 政治経済学術院
早稲田大学 上田教授が挑む物価指標研究の進化──Lazuliの「外食AIリサーチ」で消費の実態を可視化
2025/07/09

株式会社ベイシア
楽天ショップ・オブ・ザ・イヤー受賞を支えた充実した商品マスタ。SKU拡大とSEO強化、顧客データ分析にLazuli PDPを活用。
2025/06/05

アサヒ飲料株式会社
商品マスタの登録業務を全て自動化。全エリア合計で年間468時間かかっていた作業時間をゼロに。
2024/04/11

アサヒビール株式会社
外食POSデータをリアルタイムで分析でき、営業の提案が高度化したアサヒビールが目指す「期待を超えるおいしさで楽しい生活文化の創造」とは。
2024/01/18

株式会社メガスポーツ
マスタ管理の手作業に限界を感じLazuli PDPを導入、工数削減を実現しEC売上2倍を目指すメガスポーツ
2023/04/07


煩雑な商品データを、 “取引の強み”に変えませんか?
膨大なデータの管理や活用にご課題はないですか? 取引先とのデータ連携や販促資料作成をスムーズにし、 業務のスピードを加速させます。



煩雑な商品データを、 “取引の強み”に変えませんか?
膨大なデータの管理や活用にご課題はないですか? 取引先とのデータ連携や販促資料作成をスムーズにし、 業務のスピードを加速させます。



煩雑な商品データを、 “取引の強み”に変えませんか?
膨大なデータの管理や活用にご課題はないですか?取引先とのデータ連携や販促資料作成をスムーズにし、業務のスピードを加速させます。

BLOG
ブログ
BLOG
ブログ
BLOG
ブログ

引き継ぎ資料に残らない「判断」——商品登録業務の属人化を生む構造
2026/09/11

基幹システム刷新プロジェクトが、商品マスタで止まる理由——移行時に噴出する5つの問題
2026/09/11

AIはあなたのブランドを知っている。でも、なぜ選んでくれないのか? ── 大手アパレル企業約20社が参加した「AI時代のブランド認識」ワークショップレポート
2026/08/28

約40年前から始まっていた「データ標準化」――プラネットとファイネットの歴史から考える、商品情報整備のこれから
2026/08/24

メーカー・小売の垣根を越えて語り合う、AI時代の商品データのあり方|Product Data Future Session 開催レポート
2026/07/29
BLOG
ブログ

引き継ぎ資料に残らない「判断」——商品登録業務の属人化を生む構造
2026/09/11

基幹システム刷新プロジェクトが、商品マスタで止まる理由——移行時に噴出する5つの問題
2026/09/11

AIはあなたのブランドを知っている。でも、なぜ選んでくれないのか? ── 大手アパレル企業約20社が参加した「AI時代のブランド認識」ワークショップレポート
2026/08/28

約40年前から始まっていた「データ標準化」――プラネットとファイネットの歴史から考える、商品情報整備のこれから
2026/08/24

メーカー・小売の垣根を越えて語り合う、AI時代の商品データのあり方|Product Data Future Session 開催レポート
2026/07/29












