課題：「デジタル化したい」でも何から手をつければいい？
卸・流通業では、長年の慣行で以下のような状態が続いているケースが多く見られます。
- 取引先からの注文はFAXや電話で受け、担当者がExcelに転記
- 商品カタログは紙または古いPDFが複数バージョン存在
- 商品コードが取引先ごとに違う（仕入先の品番、自社品番、得意先品番が別々）
- 「EC展開したい」「在庫のリアルタイム照会をしたい」が、データ基盤がなくて動けない
これが LV1（生データ） の典型的な状態です。
なぜ「EC連携」が難しいのか
ECプラットフォーム（Amazon、楽天、BASE等）への商品登録には、統一されたデータが必要です。
- 商品コード（統一された自社コード）
- 商品名（表記の統一）
- 価格・在庫数（リアルタイムで更新される数値）
これらが定義されていないと、EC連携はシステムを入れても「手作業での転記」が発生し続けます。
AI-Readyレベル診断
| データ種別 | 現状レベル | 問題点 | |---|---|---| | 商品カタログ | LV1（紙・PDF） | デジタルで読めない | | 受注データ | LV1（FAX・Excel転記） | フォーマット不統一 | | 在庫データ | LV1〜LV2（部分的にDB） | 商品マスタと紐付いていない | | 商品マスタ | LV0（存在しない） | 起点となるマスタが未整備 |
体制面：誰が何をするか
専門的なITスキルは不要。業務担当者2名からスタートできます。
| 役割 | 人数 | 求めるスキル | |---|---|---| | 商品管理担当 | 1名 | Excelの商品リストを管理している担当者。カタログの内容を把握しているレベルでOK | | IT担当（兼任可） | 1名 | Excelの基本操作ができれば十分。初期はCSV取り込みのみ。 | | 外部支援（当社） | — | AI-OCR設定・DBML設計・RDB構築のリード |
ポイント 最初に「商品マスタの定義」を決めることが全ての起点です。 「自社の商品コードは何を基準にするか」——この1つの決定が、後続の全システム連携の基盤になります。
技術面：何のツールで・どの手順で
ステップ1：紙カタログ・PDFのLV2化（AI-OCR活用）（第1〜3週）
紙カタログやスキャンPDFを、AI-OCR（Google Document AI、Azure Form Recognizerなど）でデジタルデータ化します。
- OCRで商品名・品番・仕様・価格を抽出
- 抽出結果をExcelに出力し、担当者が確認・修正（AIが苦手な表記ゆれを人力で補正）
- この段階でLV1→LV2（構造化データ）への変換が完了
ステップ2：DBMLで商品マスタ設計（第4〜5週）
整理されたデータをもとに、DBMLで商品マスタのスキーマを設計します。
Table product_master {
product_id varchar [pk, note: "自社統一商品コード（全取引で共通）"]
product_name varchar [note: "商品名（標準表記）"]
category varchar [note: "商品カテゴリ"]
unit varchar [note: "単位（個・箱・ケースなど）"]
supplier_product_code varchar [note: "仕入先品番"]
list_price decimal [note: "定価（税抜）"]
is_active boolean [note: "販売中フラグ"]
}
Table supplier_product_map {
id int [pk]
our_product_id varchar [ref: > product_master.product_id]
customer_id varchar [note: "得意先ID"]
customer_product_code varchar [note: "得意先品番（FAX注文で使われるコード）"]
}
この supplier_product_map テーブルが「FAXの得意先品番 → 自社商品コード」の変換テーブルになります。
ステップ3：RDB構築とEC連携テスト（第6〜10週）
- PostgreSQL（またはクラウドDB）に商品マスタを構築
- 既存ExcelデータをCSVでインポート
- ECプラットフォーム（BASE等）のCSV形式に変換するエクスポート機能を実装
- FAX→受注システムでの自動品番変換をテスト
ステップ4：在庫リアルタイム連携（第11〜14週）
- 商品マスタをキーに、倉庫管理システム（WMS）と在庫テーブルを紐付け
- EC在庫数の自動同期（在庫切れ時の自動非表示）
- TextToSQLで「A商品の在庫は？」「今月の売れ筋TOP10は？」のクエリ検証
効果（After）
| 指標 | Before | After | |---|---|---| | EC商品登録 | 紙カタログを見ながら手動入力（1品5〜10分）| 商品マスタからCSV出力で自動登録 | | FAX受注処理 | 担当者が手動でExcelに転記 | 自動品番変換で受注システムに直接取り込み | | 在庫照会 | 倉庫担当に電話確認 | システムから即座に参照 | | 商品情報の更新 | 紙カタログ・Excel・ECサイトを別々に更新 | 商品マスタ1箇所を更新するだけ |
よくある質問
Q：今後AIによる商品レコメンドを実装したい場合、この基盤は使えますか？
A：商品マスタ（LV2）が整備されれば、AIレコメンドへの拡張は格段に容易になります。「購買履歴 × 商品マスタ × テキストレビュー」を統合することで、LV3（AI最適化）へのステップが踏めます。
Q：既存の受発注システムがある場合、置き換えは必要ですか？
A：原則として置き換えは不要です。既存システムと新規の商品マスタDBの間に「変換レイヤー」を設けることで、段階的な移行が可能です。スクラップ＆ビルドではなく、既存資産を活かした拡張を推奨しています。