商品規格書の作成を2時間から30分へ、食品原料商社の生成AI活用とデータベース化

データ基盤の構築とAI活用を明確に分け、ステップ1で商品情報のデータベース化、ステップ2でアプリ実装とAI活用の拡張へ進む順序を採った点が、この取り組みの土台になっています。各項目を棚卸ししたうえで150項目以上を扱える構成へ設計し直したことで、ばらばらのファイルに散っていた情報が、商品という単位で参照できる状態に置き換わりました。生成AIを先に立てるのではなく、AIが読みに行ける形へ情報を作り替える工程を先に置いた判断が、後続の検索やチャットボットを成立させています。

登録の入り口を現場が使い慣れた道具に寄せた設計も見逃せません。日常的な運用のしやすさを重視してGoogle スプレッドシートでの入力・登録方式を選び、アップロード容量の制約についてはGoogle FormsとCloud Runを組み合わせた独自の登録フローで解消しています。どれだけ整ったデータベースでも、入力が続かなければ最新性は保てません。入力の負荷を下げる工夫は、基盤を「使われ続けるもの」にするための設計だったといえます。

できないことを仕様として先に確定させた進め方も、実運用を成り立たせた要因でしょう。自然言語検索ではスコア付きでの結果表示に対応していないため、あらかじめ上位20件に絞る仕様を発注側と合意して決めています。200〜300項目に及ぶ情報を扱う画面についても、専門のデザイナーが加わり、表形式を基本に据えたうえで分類ごとの見出しを開閉できる形にし、必要な情報だけを段階的に確認できるようにしました。