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公開：2024-11-16

BelongがGoogle Cloudハッカソンで受賞、AIによる商品情報収集の効率化に成功

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• BelongがGoogle Cloudハッカソンでベスト・オブ・リテール受賞
• 商品情報収集の自動化エージェントアプリ「b-moz」を開発
• カタログデータ収集のリードタイムを約70%削減

BelongのAIハッカソン受賞とb-mozの開発

伊藤忠グループの株式会社BelongのCTOとエンジニアの2名が、Devpost社主催のAI Hackathon with Google Cloudにおいて、Best of Retail賞を受賞した。Google CloudのAIプロダクトとコンピュートプロダクトを活用し、カタログデータの収集を自動化するエージェントアプリ「b-moz」を開発して高い評価を得ている。^[1]

b-mozはGemini、Cloud Run、Programmable Search Engineなどを活用して開発されたアプリケーションで、スマートフォンのカタログ情報に対して90～95%の精度での情報収集を実現した。この技術により従来3日程度かかっていたカタログデータ収集作業が約1日で完了できるようになっている。

このシステムは2024年11月からBelongの中古スマートフォン・タブレット管理オペレーションに実際に導入されており、時間的・人的コストの大幅な削減を達成している。今後は多商材を扱う小売業界全体への展開も視野に入れており、商品マスタ作成の効率化に貢献することが期待されている。

b-mozの機能と効果まとめ

カタログマスタについて

カタログマスタとは、商品の基本情報や仕様などを体系的に管理するためのデータベースのことを指す。主な特徴として以下のような点が挙げられる。

• 商品の検索性向上と在庫管理の効率化に貢献
• 商品情報の標準化による業務効率の向上
• 正確な売買取引の基盤となる重要データ

Belongが取り扱う中古スマートフォン市場では、新商品の定期的な登場や様々なメーカー・キャリアからの製品投入により、カタログマスタの継続的な更新が必要不可欠となっている。b-mozの開発により、この更新作業の大幅な効率化と精度向上が実現されている。

b-mozの開発に関する考察

b-mozの開発は小売業界における商品マスタ管理の革新的なアプローチとして評価できる。特に90%以上の高精度での情報収集を実現しながら作業時間を70%削減できた点は、人手不足に悩む小売業界全体にとって大きな意義を持つものだろう。

しかし今後の課題として、収集データの精度維持や異なる商品カテゴリへの展開時の対応が挙げられる。特にAIによる自動収集においては、誤ったデータの混入によるマスタデータの品質低下が懸念される。AIの判断基準の継続的な改善と人による検証プロセスの最適化が必要となるだろう。

将来的には商品情報の収集だけでなく、価格動向の分析や需要予測などの機能追加も期待される。さらにブロックチェーン技術との連携による情報の信頼性向上や、他社システムとの相互運用性の確保なども、検討に値する発展方向となるだろう。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「伊藤忠グループのBelong、CTOとエンジニアの2名が「AI Hackathon with Google Cloud」ベスト・オブ・リテールを受賞 | 株式会社Belongのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000142.000044035.html, (参照 24-11-16).
2. Google. https://blog.google/intl/ja-jp/

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