ゼットリンカー、卸売業の商品登録を自動化しAIがタグ・説明文を生成した開発事例を公開。定型業務の自動化を人件費とシステム費で比較する進め方も示す (1/7ページ)
AIがタグ・説明文を生成。確認と修正中心の運用へ
株式会社ゼットリンカー（本社：東京都新宿区、代表取締役：金原 隆利、以下「当社」）は、卸売業の商品登録業務を自動化し、AIによる商品タグの付与と商品説明文の生成を組み込んだ開発事例を公開しました。あわせて、こうした定型業務の自動化を「今かかっている人件費」と「自動化後に残る人件費＋システム費用」で比較して判断する、AI PoC開発の進め方を示します。
■ 事例：手作業の商品登録を、確認と修正が中心の運用へ
当社が手がけたのは、商品登録を手作業で行っていた卸売企業（社名非公開）向けのシステム構築です。担当者が1件ずつ商品情報を入力し、説明文を書き起こす運用が続いていました。
・稼働体制：1名（フルスタック）
・開発期間：1〜3ヶ月
・技術構成：Next.js（商品管理・登録確認画面）／ Supabase（認証・データベース・リアルタイム通信）
実装したのは、商品名・型番・価格・仕入先などを含む商品データの一括取り込みと、それを整形して商品マスタへ自動登録するフローです。あわせて、商品情報をもとにカテゴリ・特徴などのタグを自動付与する仕組みと、商品説明文の草稿を生成する仕組みを組み込みました。
この案件で当社が設計上こだわったのは、AIの出力をそのまま確定させないことです。生成されたタグ・説明文は管理画面上で編集・確定でき、担当者が確認・修正してから反映される運用にしています。生成物をそのまま公開しない前提を置くことで、品質を担保したまま自動化の効果を得る形にしました。
■ 導入前の課題
商品登録が手作業で行われており、商品点数の多さに対して入力工数が慢性的に不足していました。加えて、次の課題が生じていました。
