取扱商品「5100万件超」：売上傾向分析のための生成AI とMCP による 商品マスタ自動カテゴライズ化

広瀬化学薬品株式会社は、試薬・臨床検査薬・工業薬品など5100万件超の圧倒的な商品数を取り扱う専門商社として、データ分析における大きな課題に直面していました。

300社超のメーカーから受領する5100万件超の商品マスタは、各社独自のカテゴリ体系で構築されており、統一性がありません。商品単位での分析では粒度が細かすぎて適切な傾向が見えず、手作業でのカテゴリ付与は件数の多さから現実的ではありませんでした。この結果、データに基づいた営業活動や提案が困難な状況でした。

そこで受注管理データを対象にデータサンプリングを実施し、品目名から傾向分析用の商品カテゴリをLLM で自動生成するアプローチを採用しました。製品としてはCData MCP Server とClaude を活用し、基幹システムであるHCL Domino とAI / LLM をシームレスに連携させることで実現。

MCP Server はHCL Domino のREST API をSQL インターフェースで抽象化することにより、REST API の仕様差異によるハルシネーションリスクを回避。MCP Server 内での集計処理により、不要なAI トークン消費も抑制しています。

ガバナンスの観点ではClaude のデータプライバシーポリシーに基づき、学習データとして社内データが利用されない前提でPoC を実施。また、MCP Server はコミュニティのものではなく、CData  が提供する信頼できる認証方法やSOC 2 Type II 認定など堅牢なセキュリティ基準を満たしたものを使用。AI に接続するデータの個人情報はコードベースで管理し、データ保護を徹底しました。

これにより今まで実現できなかった商品カテゴリや市場特性に基づく分析結果の提示に成功し、データドリブンな営業活動への道筋を開きました。LLM のチューニングや開発なしにプロンプトのみで実現できる点も大きな価値となっています。

事例詳細資料ダウンロード