商品マスタ情報分析サービス研究開発
（三菱食品株式会社様）

概要

全国規模の食品流通を担う三菱食品様において、取扱商品の情報登録業務の効率化と、生成AIの業務適用検証を行いました。
商品画像からテキスト情報を自動抽出・補正することでマスタ登録業務を自動化。
さらに、画像から得られる定性情報の分析における生成AIの有用性を検証し、高精度な成果を確認しました。
　お客様　：　三菱食品株式会社様（現状業務フローの提供、検証テーマの策定）
　当社　　：　オペレーション自動化システムの構築、生成AI適用評価

導入の背景・目的

膨大な商品を取り扱う中、商品情報の整理・活用は経営的な重要課題でした。
特に、足元の「商品マスタ登録業務」の負荷軽減は急務であり、効率化が求められていました。
同時に、急速に進化する「生成AI」を、将来的にどのような業務へ適用できるかを見極めるため、具体的なデータを用いた適性評価を行う必要がありました。

取り組み内容（施策）

A) マルチモーダルAIによるマスタ登録の自動化
• 商品パッケージ画像をAIで解析し、文字情報（OCR）だけでなく、マークやデザインの意味までを理解。読み取った情報を正しいフォーマットに補正し、データベースへ登録する一連のワークフローを構築しました。

B) 生成AIによる高度な商品分析・考察
• 単なるデータ化に留まらず、商品画像から「客観的情報（成分など）」と「主観的情報（パッケージの印象など）」を抽出。それらを組み合わせ、競合比較やブランディング戦略の分析が可能かを検証しました。

導入成果（有用性評価）

本検証において、実業務への導入および経営判断に資する極めて高い数値結果が得られました。

A) マルチモーダルAIによるマスタ登録の自動化
　【業務効率化】マスタ登録業務の生産性向上： 87%向上の寄与可能性

B) 生成AIによる高度な商品分析・考察
　【精度評価】生成AIによる分析・考察の正解率
• 客観的/主観的情報の解析精度： 93%
• 競合商品との比較・分析精度： 97%
• 優位性・ブランディング等の考察精度： 99%

ソリューション構成

AWS × Difyによる「高速検証」と「堅牢性」の両立 お客様の既存AWS環境を活用し、セキュリティとメンテナンス性を担保しつつ、Difyプラットフォームを採用することでアジャイルな検証環境を実現しました。

• 基盤・DB: Amazon Bedrock, Amazon Neptune (AWS)
• 開発・評価基盤: Dify (EC2)
　複数モデルの比較評価、プロンプトチューニングを迅速に実施