『その他』に埋もれた62億円分の売上データを、掘り起こす

課題

販売実績のデータに分類タグを付ける作業を、12名の部署が人手で担っています。判断は担当者の知識と主観に左右され、分からない商品は「その他」に落ちます。毎月数千件の新製品が登録されるため付与が追いつかず、未分類が積み上がっていました。10年以上前から認識されている課題で、社内の制度を見直しても根本の解決には至っていません。

サービス概要

医療機器卸の販売実績データ約100万行に対し、約2,000種類の商品分類タグを自動で付ける仕組みを提案しました。人が分からずに「その他」へ落としていた商品を、商品名・メーカー・規格、さらには外部の情報まで使って分類します。

ソリューション

3段階に分けて、落ちるものを拾い直す

まず商品名のキーワードで判定し、決まらないものは商品名・メーカー・規格を組み合わせて判定、それでも残ったものはAIが外部の情報を調べて判定します。型番しか書かれていない商品も、最後の段階で拾えます。

付ける仕事を、見て決める仕事に変える

AIが付けたタグを一覧で確認し、承認・修正・却下を選べる画面を用意しました。判定の根拠や参照した情報も並べて表示するため、なぜそのタグなのかを確かめたうえで決められます。

判断の基準を、社内の資産として持つ

約2,000のタグを階層で管理し、分類のルールやAIへの指示文を現場が編集できる画面を用意しました。基準が開発会社側ではなく社内に残るため、商品の入れ替わりや組織の変化に合わせて、自分たちで育てていけます。

期待できる変化

100万行を自動でタグ付けできる

商談で共有いただいた集計では、「その他」に分類された区分が売上の上位に並んでいました。ここが分類されると、いま見えていない売れ筋や取りこぼしが、数字として浮かび上がります。まず1万行のサンプルで分類の精度を確かめ、そこで基準を決めてから本開発に進む、二段構えを提案しています。