プロダクト
AIアプリケーション
AIで商品データに 思考力を。
テキストも、画像も、構造化されていないデータもLazuliのAIが自動で解析・変換し、PIMやDAM、外部業務にすぐ使えるデータへ。
プロダクト
AIアプリケーション
AIで商品データに 思考力を。
テキストも、画像も、構造化されていないデータもLazuliのAIが自動で解析・変換し、PIMやDAM、外部業務にすぐ使えるデータへ。
プロダクト
AIアプリケーション
AIで商品データに思考力を。
テキストも、画像も、構造化されていないデータもLazuliのAIが自動で解析・変換し、PIMやDAM、外部業務にすぐ使えるデータへ。
PIMやDAMを武器に変えるAIツール
PIMやDAMを武器に変えるAIツール
PIMやDAMを武器に変えるAIツール
AIアプリケーションは、単なる格納システムを超えて、 データに“意味”と“使い道”を与えます。 LazuliのAIはPIMやDAMに蓄積された商品情報を読み解き、タグ付けや分類、文章生成などを通じて“業務で使える知識”へ変換。 マーケティング、分析、商品開発、営業支援など、あらゆる業務を加速させます。
AIアプリケーションは、単なる格納システムを超えて、 データに“意味”と“使い道”を与えます。 LazuliのAIはPIMやDAMに蓄積された商品情報を読み解き、タグ付けや分類、文章生成などを通じて“業務で使える知識”へ変換。 マーケティング、分析、商品開発、営業支援など、あらゆる業務を加速させます。
AIアプリケーションは、単なる格納システムを超えて、 データに“意味”と“使い道”を与えます。 LazuliのAIはPIMやDAMに蓄積された商品情報を読み解き、タグ付けや分類、文章生成などを通じて“業務で使える知識”へ変換。 マーケティング、分析、商品開発、営業支援など、あらゆる業務を加速させます。
データ生成
伝え方を再構成し、
価値を最大化する
商品情報へ。
インターネット上に公開されている商品情報を、複数のソースからAIが自動収集。ExcelやPDF、HTMLなど形式が異なるデータも、共通スキーマに正規化し、一元管理された構造化データへ。
これまで手作業で時間を要していた競合調査や情報収集業務を自動化します。
商品情報の特徴タグ
「用途」「特徴」「情緒的価値」など、検索性や訴求力を高めるタグを自動生成。
画像のテキストタグ
パッケージやラベルに含まれる文字をOCRで読み取り、ブランド・素材・容量などを構造化データに変換。
画像の特徴タグ
写真から商品の特性を抽出し、検索やレコメンドに活用できるタグを自動付与。
商品説明文生成
ブランドに沿った自然な文章を生成し、AI特有の誇張表現も自動チェック。
データ拡張
不完全な情報を、
“使えるデータ”に。
インターネット上に公開されている商品情報を、市場全体の多様なソースからAIが自動収集。ExcelやPDF、HTMLといった異なる形式のデータに加え、GS1などの標準規格や複雑な外部サービスの情報も取り込み可能です。
AIが共通スキーマに正規化し、さらにLazuli DBから属性を付与することで、一元管理された構造化データへと変換。
これまで手作業で膨大な時間を要していた競合調査や情報収集を自動化し、価値ある商品データを即座に活用できます。
不足情報（商品名・カテゴリなど）の自動補完
商品情報に含まれる空欄や不明確な要素を、AIが自動的に補完。表記揺れや記入漏れによる属人的な処理を不要にし、整合性のあるマスターデータを実現。
JANをキーにGS1、収集データからの自動拡張
JANコードをもとに、GS1やLazuliが独自収集した商品データを照合・取得し、マスターデータを自動拡張。
特徴ラベリング
商品情報をもとに、あらかじめ定義された基準や条件に合致しているかを判定し、新しい属性カラムとして自動付与することも可能。
データ推定
曖昧な表現から、
明確な“分類”を導く。
商品画像や説明文に埋もれた情報（カテゴリ・カラー・素材など）を、AIが自動で推定・構造化。商品名の揺らぎやタグの不足も補完し、構造化されたデータとして再定義。
セグメント分析やレコメンドなど、より高度なデータ活用に活かせるベースを構築します。
商品カテゴリの自動推定
商品名や説明文、画像などから、AIがその商品が属するカテゴリを自動で特定。
商品カラー・素材などの属性推定
画像解析や記述情報をもとに、カラー・素材・サイズなどの属性をAIが自動で分類・抽出。感覚的な表現も学習し、ユーザー視点に近い分類が可能に。
特徴推定
商品情報に含まれる特徴をもとに、「特定保健用食品」「グルテンフリー」など、事前に定義された条件にマッチするかをAIが自動推定し、ラベルを付与。
データ収集
“集める”から、
“使える”データへ。
インターネット上に公開されている商品情報を、複数のソースからAIが自動収集。ExcelやPDF、HTMLなど形式が異なるデータも、共通スキーマに正規化し、一元管理された構造化データとしてすぐに活用できます。
従来は手作業で膨大な時間を要していた競合調査や情報収集を自動化し、著作権フリーの形でビジネスに直結するデータ基盤を提供します。
マルチデータソースから自動収集
ECサイト・メーカーサイト・カタログ等からの商品情報を収集
スキーマ統一・正規化
各データソースの構造・表記ゆれを統一された形式に整形
リアルタイム更新
最新の市場情報を常に反映、更新差分も自動で処理
データ生成
伝え方を再構成し、
価値を最大化する
商品情報へ。
インターネット上に公開されている商品情報を、複数のソースからAIが自動収集。ExcelやPDF、HTMLなど形式が異なるデータも、共通スキーマに正規化し、一元管理された構造化データへ。
これまで手作業で時間を要していた競合調査や情報収集業務を自動化します。
商品情報の特徴タグ
「用途」「特徴」「情緒的価値」など、検索性や訴求力を高めるタグを自動生成。
画像のテキストタグ
パッケージやラベルに含まれる文字をOCRで読み取り、ブランド・素材・容量などを構造化データに変換。
画像の特徴タグ
写真から商品の特性を抽出し、検索やレコメンドに活用できるタグを自動付与。
商品説明文生成
ブランドに沿った自然な文章を生成し、AI特有の誇張表現も自動チェック。
データ拡張
不完全な情報を、
“使えるデータ”に。
インターネット上に公開されている商品情報を、市場全体の多様なソースからAIが自動収集。ExcelやPDF、HTMLといった異なる形式のデータに加え、GS1などの標準規格や複雑な外部サービスの情報も取り込み可能です。
AIが共通スキーマに正規化し、さらにLazuli DBから属性を付与することで、一元管理された構造化データへと変換。
これまで手作業で膨大な時間を要していた競合調査や情報収集を自動化し、価値ある商品データを即座に活用できます。
不足情報（商品名・カテゴリなど）の自動補完
商品情報に含まれる空欄や不明確な要素を、AIが自動的に補完。表記揺れや記入漏れによる属人的な処理を不要にし、整合性のあるマスターデータを実現。
JANをキーにGS1、収集データからの自動拡張
JANコードをもとに、GS1やLazuliが独自収集した商品データを照合・取得し、マスターデータを自動拡張。
特徴ラベリング
商品情報をもとに、あらかじめ定義された基準や条件に合致しているかを判定し、新しい属性カラムとして自動付与することも可能。
データ推定
曖昧な表現から、
明確な“分類”を導く。
商品画像や説明文に埋もれた情報（カテゴリ・カラー・素材など）を、AIが自動で推定・構造化。商品名の揺らぎやタグの不足も補完し、構造化されたデータとして再定義。
セグメント分析やレコメンドなど、より高度なデータ活用に活かせるベースを構築します。
商品カテゴリの自動推定
商品名や説明文、画像などから、AIがその商品が属するカテゴリを自動で特定。
商品カラー・素材などの属性推定
画像解析や記述情報をもとに、カラー・素材・サイズなどの属性をAIが自動で分類・抽出。感覚的な表現も学習し、ユーザー視点に近い分類が可能に。
特徴推定
商品情報に含まれる特徴をもとに、「特定保健用食品」「グルテンフリー」など、事前に定義された条件にマッチするかをAIが自動推定し、ラベルを付与。
データ収集
“集める”から、
“使える”データへ。
インターネット上に公開されている商品情報を、複数のソースからAIが自動収集。ExcelやPDF、HTMLなど形式が異なるデータも、共通スキーマに正規化し、一元管理された構造化データとしてすぐに活用できます。
従来は手作業で膨大な時間を要していた競合調査や情報収集を自動化し、著作権フリーの形でビジネスに直結するデータ基盤を提供します。
マルチデータソースから自動収集
ECサイト・メーカーサイト・カタログ等からの商品情報を収集
スキーマ統一・正規化
各データソースの構造・表記ゆれを統一された形式に整形
リアルタイム更新
最新の市場情報を常に反映、更新差分も自動で処理
データ生成
伝え方を再構成し、価値を最大化する商品情報へ。
インターネット上に公開されている商品情報を、複数のソースからAIが自動収集。ExcelやPDF、HTMLなど形式が異なるデータも、共通スキーマに正規化し、一元管理された構造化データへ。
これまで手作業で時間を要していた競合調査や情報収集業務を自動化します。
商品情報の特徴タグ
「用途」「特徴」「情緒的価値」など、検索性や訴求力を高めるタグを自動生成。
画像のテキストタグ
パッケージやラベルに含まれる文字をOCRで読み取り、ブランド・素材・容量などを構造化データに変換。
画像の特徴タグ
写真から商品の特性を抽出し、検索やレコメンドに活用できるタグを自動付与。
商品説明文生成
ブランドに沿った自然な文章を生成し、AI特有の誇張表現も自動チェック。
データ拡張
不完全な情報を、
“使えるデータ”に。
インターネット上に公開されている商品情報を、市場全体の多様なソースからAIが自動収集。ExcelやPDF、HTMLといった異なる形式のデータに加え、GS1などの標準規格や複雑な外部サービスの情報も取り込み可能です。
AIが共通スキーマに正規化し、さらにLazuli DBから属性を付与することで、一元管理された構造化データへと変換。
これまで手作業で膨大な時間を要していた競合調査や情報収集を自動化し、価値ある商品データを即座に活用できます。
不足情報（商品名・カテゴリなど）の自動補完
商品情報に含まれる空欄や不明確な要素を、AIが自動的に補完。表記揺れや記入漏れによる属人的な処理を不要にし、整合性のあるマスターデータを実現
JANをキーにGS1、収集データからの自動拡張
JANコードをもとに、GS1やLazuliが独自収集した商品データを照合・取得し、マスターデータを自動拡張。
特徴ラベリング
商品情報をもとに、あらかじめ定義された基準や条件に合致しているかを判定し、新しい属性カラムとして自動付与することも可能。
データ推定
曖昧な表現から、
明確な“分類”を導く。
商品画像や説明文に埋もれた情報（カテゴリ・カラー・素材など）を、AIが自動で推定・構造化。商品名の揺らぎやタグの不足も補完し、構造化されたデータとして再定義。
セグメント分析やレコメンドなど、より高度なデータ活用に活かせるベースを構築します。
商品カテゴリの自動推定
商品名や説明文、画像などから、AIがその商品が属するカテゴリを自動で特定。
商品カラー・素材などの属性推定
画像解析や記述情報をもとに、カラー・素材・サイズなどの属性をAIが自動で分類・抽出。感覚的な表現も学習し、ユーザー視点に近い分類が可能に。
特徴推定
商品情報に含まれる特徴をもとに、「特定保健用食品」「グルテンフリー」など、事前に定義された条件にマッチするかをAIが自動推定し、ラベルを付与。
データ収集
“集める”から、
“使える”データへ。
インターネット上に公開されている商品情報を、複数のソースからAIが自動収集。ExcelやPDF、HTMLなど形式が異なるデータも、共通スキーマに正規化し、一元管理された構造化データとしてすぐに活用できます。
従来は手作業で膨大な時間を要していた競合調査や情報収集を自動化し、著作権フリーの形でビジネスに直結するデータ基盤を提供します。
マルチデータソースから自動収集
ECサイト・メーカーサイト・カタログ等からの商品情報を収集
スキーマ統一・正規化
各データソースの構造・表記ゆれを統一された形式に整形
リアルタイム更新
最新の市場情報を常に反映、更新差分も自動で処理
データ生成
伝え方を再構成し、
価値を最大化する
商品情報へ。
インターネット上に公開されている商品情報を、複数のソースからAIが自動収集。ExcelやPDF、HTMLなど形式が異なるデータも、共通スキーマに正規化し、一元管理された構造化データへ。
これまで手作業で時間を要していた競合調査や情報収集業務を自動化します。
商品情報の特徴タグ
「用途」「特徴」「情緒的価値」など、検索性や訴求力を高めるタグを自動生成。
画像のテキストタグ
パッケージやラベルに含まれる文字をOCRで読み取り、ブランド・素材・容量などを構造化データに変換。
画像の特徴タグ
写真から商品の特性を抽出し、検索やレコメンドに活用できるタグを自動付与。
商品説明文生成
ブランドに沿った自然な文章を生成し、AI特有の誇張表現も自動チェック。
データ拡張
不完全な情報を、
“使えるデータ”に。
インターネット上に公開されている商品情報を、市場全体の多様なソースからAIが自動収集。ExcelやPDF、HTMLといった異なる形式のデータに加え、GS1などの標準規格や複雑な外部サービスの情報も取り込み可能です。
AIが共通スキーマに正規化し、さらにLazuli DBから属性を付与することで、一元管理された構造化データへと変換。
これまで手作業で膨大な時間を要していた競合調査や情報収集を自動化し、価値ある商品データを即座に活用できます。
不足情報（商品名・カテゴリなど）の自動補完
商品情報に含まれる空欄や不明確な要素を、AIが自動的に補完。表記揺れや記入漏れによる属人的な処理を不要にし、整合性のあるマスターデータを実現。
JANをキーにGS1、収集データからの自動拡張
JANコードをもとに、GS1やLazuliが独自収集した商品データを照合・取得し、マスターデータを自動拡張。
特徴ラベリング
商品情報をもとに、あらかじめ定義された基準や条件に合致しているかを判定し、新しい属性カラムとして自動付与することも可能。
データ推定
曖昧な表現から、
明確な“分類”を導く。
商品画像や説明文に埋もれた情報（カテゴリ・カラー・素材など）を、AIが自動で推定・構造化。商品名の揺らぎやタグの不足も補完し、構造化されたデータとして再定義。
セグメント分析やレコメンドなど、より高度なデータ活用に活かせるベースを構築します。
商品カテゴリの自動推定
商品名や説明文、画像などから、AIがその商品が属するカテゴリを自動で特定。
商品カラー・素材などの属性推定
画像解析や記述情報をもとに、カラー・素材・サイズなどの属性をAIが自動で分類・抽出。感覚的な表現も学習し、ユーザー視点に近い分類が可能に。
特徴推定
商品情報に含まれる特徴をもとに、「特定保健用食品」「グルテンフリー」など、事前に定義された条件にマッチするかをAIが自動推定し、ラベルを付与。
データ収集
“集める”から、
“使える”データへ。
インターネット上に公開されている商品情報を、複数のソースからAIが自動収集。ExcelやPDF、HTMLなど形式が異なるデータも、共通スキーマに正規化し、一元管理された構造化データとしてすぐに活用できます。
従来は手作業で膨大な時間を要していた競合調査や情報収集を自動化し、著作権フリーの形でビジネスに直結するデータ基盤を提供します。
マルチデータソースから自動収集
ECサイト・メーカーサイト・カタログ等からの商品情報を収集
スキーマ統一・正規化
各データソースの構造・表記ゆれを統一された形式に整形
リアルタイム更新
最新の市場情報を常に反映、更新差分も自動で処理
よくあるご質問
Q
LazuliのAIアプリケーションとは何ですか？
Q
商品説明文やタグの自動生成は正確ですか？
Q
ハルシネーションをどのように防いでいますか？
Q
AIアプリケーションはどのような業務に活用できますか？
Q
導入後にどのような成果が期待できますか？
Lazuli PDPの真価は、組み合わせてこそ発揮されます。
Lazuli PDPの真価は、組み合わせてこそ発揮されます。
Lazuli PDPの真価は、組み合わせてこそ発揮されます。
各機能が連携し合うことで、単体利用では得られないデータ活用力を実現します。
各機能が連携し合うことで、単体利用では得られないデータ活用力を実現します。
各機能が連携し合うことで、単体利用では得られないデータ活用力を実現します。
SOLUTIONS
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
SOLUTIONS
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
SOLUTIONS
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
ソリューション
お知らせ
ソリューション
お知らせ