課題
URLや商品説明を一件ずつ読み、カテゴリ、特徴、価格帯、訴求軸を手作業でそろえる工程に時間がかかる。
AI RESEARCH — 検証用デモ
商品・競合情報のAI分類・要約リサーチシステム
自主制作・検証用デモ
依頼者が得られること
サンプルデータで一括処理を検証。人は全件の転記ではなく、分類結果の確認と例外修正に集中できる設計です。
OVERVIEW
課題と解決策
解決策
収集データを整形した後、AIへ共通の分類基準を渡し、要約・タグ付け・比較用データの生成までを一つの処理にしました。
PROCESS FLOW
処理の流れ
- 01CSV・URL一覧を入力→
- 02重複除去・項目整形→
- 03AIで分類・要約→
- 04比較表・確認リストを出力
SYSTEM OVERVIEW
課題から、人の確認まで。
- 課題URLや商品説明を一件ずつ読み、カテゴリ、特徴、価格帯、訴求軸を手作業でそろえる工程に時間がかかる。→
- 入力CSV・URL一覧を入力→
- 処理重複除去・項目整形→
- 出力AIで分類・要約→
- 人が確認比較表・確認リストを出力
RESULT
成果・検証結果
サンプルデータで一括処理を検証。人は全件の転記ではなく、分類結果の確認と例外修正に集中できる設計です。
SCOPE & TECHNOLOGY
担当範囲
- 調査項目設計
- プロンプト設計
- 分類処理
- 出力設計
- テスト
使用技術
生成AIGoogle SheetsCSVApps Script / API連携想定
SECURITY & REVIEW
安全設計と
人による最終確認
個人情報・機密情報を入力しない運用を前提とし、AIの分類結果は原文リンクと照合して人が最終確認します。
この事例は受注実績ではなく、自主制作・検証用デモです。実際に導入する際は、業務内容・権限・使用サービスに合わせて再設計します。