Lazuli株式会社および Lazuli PDPのご紹介 | AIを活用した商品情報のプラットフォーム

会社概要・プロダクト紹介
Lazuli株式会社および Lazuli PDP®のご紹介
Copyright © Lazuli,Inc. All Rights Reserved.
1

Contents
01 p3
会社概要
02 p9
Lazuli PDPについて
03 p36
導入事例
04 p43
料金体系
2

会社概要
01
3

情報流通を変革する
商品情報の流通をシンプルに
Our Mission
Our Vision
Company Name
Established in
Lazuli株式会社
Location
CEO
URL
2020
東京
萩原静厳
https://lazuli.ninja/
4

CEO / CTO
萩原静厳
2020-
CEO/CTO at Lazuli Inc.
2018-2020
CEO at FVI
2018-
CEO at Data David
2016-2020
Chief Analysis Oﬃcer / Director at
FUTURE WOODS
2016-2019
Senior Director of Data Science Lab
at TORETA
2005-2016
Sales / Marketing / Data Scientist /
Project Manager at Recruit
2005
ME, Graduate School of Information
and Science, Tokyo Institute of
Technology
CXO
國貞
航
2020-
CXO at Lazuli Inc
2018-2020
Senior Director of Project
Management at Toreta, Inc.
2015-2018
Group Manager at Recruit
2006-2015
Director at Net Year Group
Corporation
2002
Bachelor's degree, History and
Archaeology, Komazawa University
VP of Sales
北庄司英雄
2021-
VP of Sales at Lazuli Inc
2019-2021
Director, Enterprise Sales at New
Relic
2012-2019
Vice President, Head of Japan Sales
at Brightcove
2007-2012
Sales Director at J-Stream
2001-2007
Account Executive at Yahoo! JAPAN
VP of Product
久山寛人
2021-
VPoP at Lazuli Inc
2015-2021
Solution Architect at Treasure Data
Inc.
2005-2015
System Engineer at Nifty
2005
Bachelor's degree, Faculty of
Science and Engineering,
Ritsumeikan University
COO
池内優嗣
2020-
COO at Lazuli Inc
2019-2020
CEO Oﬃce (Senior Director) at
FRONTEO Inc.
2013-2019
M&A, Sales and Business
Development in Healthcare Div. at
Mitsui. Co.
2003-2012
Sales / Marketing / Digital Marketing
/ Business Analyst at Recruit
2013
MBA, Trinity College Dublin
2003
BA, The University of Tokyo
Board
Members
5

AIアドバイザー
東京大学大学院工学系研究科人工物工学研究センター／技
術経営戦略学専攻教授他
松尾豊
マーケティング・アドバイザー
オイシックス・ラ・大地株式会社COCO
日本マーケティング学会理事他
奥谷孝司
戦略・技術アドバイザー
トレジャーデータ共同創業者
芳川裕誠
戦略・技術アドバイザー
トレジャーデータ共同創業者
太田一樹
Advisors Parters
Investors
Awards
6

Press
シリーズAで
Carbide Venturesなどから
5億円の資金調達
を実施
7

Cloud Academy
APACに採択
〜アジア太平洋地域の有望な
スタートアップ企業30社に選出〜
8

Lazuli PDPについて
02
9

データ活用の
新たな解統合
生成・加工
連携
POSデータ
ERP
店舗マスタ
物流マスタ在庫マスタ
BIツール
CDP・CRM ECサイト
在庫管理システム
10

お客様が抱える課題
02-1
11

DX推進における現状と課題
根源的なマスタデータが整備されていないために、顧客データや購買データなどの重要なトランザクションデータの整備に膨大な時間が取られており、望むデータ活用の成果が
得られないのが実態です。
データ利活用
実績データ
各種マスタ
データ
分析/AI開発/DX etc…
トランザクションデータ
顧客提案在庫最適化需要予測商品レコメンドOMO施策
ID-POS購買データセールスデータ WEBログ IoTログ仕入れ/発注/在庫
商品マスタ従業員マスタ店舗情報マスタ顧客マスタ
実績データ（トランザクションデータ）が汚いと、データの利活用が期待通りに進まない
マスタデータが整備出来ていないと、実績データ（トランザクションデータ）が汚くなる
12

企業内・組織内で商品がサイロ化されている
商品情報
製造
商品情報
物流
商品情報
店舗
商品情報
EC
商品情報
SNS
サイロ化され適切な管理がされていない商品情報を収集・加工・拡張するためのプラットフォームが必要
13

差分データ
送ります
ウチはこの
形式なので
サイズ情報が
ないです
商品●●も
追加して
基幹システムに
入る形に修正して
メーカー卸事業者小売
…
…
マージ
しなきゃ…
情報
間違ってますよ
…
…
…
…
データがきちんと管理できていない
データ
送ります
取引先との連絡手段の煩雑化（Excel・メール・FAX・TEL・LINEなど）
14

さっぱり
消費者が求めるタグやカテゴリー名称など
を作ることに苦労している。
デザート
朝食
低糖
健康
甘さ控えめ
安い
酸っぱくない
国産
ダイエット乳酸菌
料理
整腸
軽やか
さっぱり
生乳使用
タグを入力...
新商品が出るたびに情報収集して手
でタグ付けしなきゃ
カテゴリ、EC商品名、検索タグ、
類似商品, 商品括りなど全て手作業で
入力をしている。
辛口
さわやか
350ml
淡麗
350ml
発泡
酒
発泡
酒
発泡
酒
クリア
辛口軽や
か
350ml 350ml
ビール発泡
酒
苦みさっぱり
?
?
濃いめ濃いめ
辛口
350ml 350ml
350ml
ビールビール
ビール
さっぱり
クリア
細かい設定やデータ整理の
毎日で神経がすり減る
EC部門の課題 1
15

EC商品
マスタ
EC用商品マスタを作るのに様々なDBから情
報を集めて整理する必要がある。
毎回手作業が多くミスが怖い
コピペ作業ばかりで大変
ネット
スーパー用
csv
Rakuten用
csv
Yahoo!用
csv
自社EC用
csv
チャネル毎のマスタを作るのに苦労してい
る。登録/更新/修正が面倒。
チャネルごとに同じ作業を
毎日/毎週やっている…
EC部門の課題 2
外部商
品
マスタ
MD商品
マスタ
製造商
品
マスタ
物流商
品
マスタ
16

?
データ分析部門の課題
NEW 入力...
NEW ? ? ?
? ?
? ? ?
NEW
新商品の際に毎回同じ属性付与作業を
している。
毎回新しい商品があるから
やらないといけないのだけど
自動化できたらいいのに
+
今回は別のデータを使って属性は前
回から追加してこんな分析できない
かしら？
分析軸となる項目/列、属性付与を手作業
で、一から繰り返し作成していて大変。
データ分析よりマスタ整備に時間がかか
る、追加項目もあってまた
イチからか…
NEW
17

?
実際に購入した顧客データ（属性情報、購買
データなど）のみを用いて分析をしている。
辛口
さわやか
350ml
淡麗
350ml
発泡
酒
発泡
酒
発泡
酒
クリア
辛口軽や
か
350ml 350ml
ビール発泡
酒
苦みさっぱり
?
?
濃いめ濃いめ
辛口
350ml 350ml
350ml
ビールビール
ビール
さっぱり
クリア
顧客が今本当に欲しいものが何
かわからない。
マーケティング部門の課題
NEW 入力...
NEW ? ? ?
? ?
? ? ?
NEW
新商品の際に毎回同じ属性付与作業を
している。
毎回新しい商品があるから
やらないといけないのだけど
自動化できたらいいのに
18

会社/組織全体の課題
ダイナミック
プライシング
在庫最適化 AI棚割り
D2C / OMO
物流DX
需要予測
商品マスタがちゃんと整備
できたらDXはもっと進むのに
DXを進める上で商品マスタの課
題を解決できずに困っている
物流商品
マスタ
POS商品
マスタ
EC商品
マスタ
MD商品
マスタ
会計商品
マスタ
複数の商品情報DBを統合/名寄せが
できずに手をこまぬいている
商品マスタ管理が延々と続く
統合するにもお手上げだ
19

Lazuli PDPができること
02-2
20

データ活用の
新たな解統合
生成・加工
連携
POSデータ
ERP
店舗マスタ
物流マスタ在庫マスタ
BIツール
CDP・CRM ECサイト
在庫管理システム
21

AIを活用した商品情報のプラットフォーム
商品に関連する各種データを統合し、各種ツールへ自動で連携するためのデータ加工・生成を行います。
部品/素材情報
物流情報
レビュー
商品マスタ
アンケート
POS
製造情報
Weblog
各種データ
統合連携
生成・加工
外部商品マスタから拡張
加工AI/生成AI
商品説明文生成
レコメンデーション
商品特徴タグ付与
3rd Partyデータから拡張
データ活用
PIM EC Platform
for EC
Ads Targeting
for Web
CDP CRM
for CRM
BI AI
for Analytics
POP Flyer
for Store
SCM PSI
for Supply Chain
などなど
などなど
22

プロダクトデータに含まれる項目
商品名説明文
ブランド特徴タグ
カテゴリレビュー
スペック評価
市場価格 TPOS情報
グルーピング関連商品情報
管理コード、JAN、型番
商品名
価格
サイズ
棚割カテゴリ
メーカー名
商品マスタに含まれる基本情報顧客への情報提供とデータ解析に必要な多元的な情報
プロダクトデータとは
Lazuli PDPの機能
取引や売上を管理するための「商品マスタ」データを超越し、顧客への情報提供とデータ解析を目的とした多元的な情報です。従来は注目されにくかったカテゴリ情報、レビュー
などのデータが統合することで、顧客体験が向上し、企業のビジネスの成長に寄与します。
23

個別化された世界
DTC/EC
商品
マスタ
SFA
商品
マスタ
CDP
商品
マスタ
PSI
商品
マスタ
BI
商品
マスタ
EDI
商品
マスタ
CRM
商品
マスタ
Ads
商品
マスタ
繰り返されるやりとり
スピードを失い、組織も疲弊
製造
マスタ
販売
マスタ
物流
マスタ
会計
マスタ
統合化された世界
DTC/EC
SFA
CDP
PSI
BI
EDI
CRM
Ads
データ/仕様の統合、 AI加工と拡張
リアルタイム連携による生産性の変革
製造
マスタ
販売
マスタ
物流
マスタ
会計
マスタ
商品情報の一貫性
商品属性の再利用
作成データの汎用化
リアルタイム活用
セキュリティと安定性
ツールごとに個別化する商品マスタ運用
トランザクション化する商品情報に統合化とリアルタイム連携を
データ統合・連携
24

業務プロセス毎に分断されている商品情報を統制
各業務プロセスごとに管理された製品マスタにより、管理コストの増大に加え、業務プロセス毎の個別最適化により他業務への活用の再現性を失ってきました。自社商品デー
タを組織全体に最適化させるプラットフォームを用い、企業の核である商品情報を統合し、汎用的なデータ加工とリアルタイム連携を行うことで、生産性を大きく改善。
BEFORE
各業務プロセスやツールごとにマスタが生成され
属人的な運用が発生し工数は積み上がる
新商品追加時の商品と分析軸の追加
不定期かつ高頻度での
分析軸の追加
各所で作られたバラバラのデータを人力で統合する
企画製造
副資材
製造
EC掲載
店頭販売
各所のデータを自動連携
企画製造
副資材
製造
EC掲載
店頭販売
AFTER
一元化、シームレスな連携、項目の自動生成、
圧倒的な人的工数削減と多角的な分析を同時に実現
企画段階製造段階
新商品の自動連携
分析軸の自動追加
副資材製造段階
EC掲載・店頭販売
段階
データ統合・加工・連携
25

自社で売れた商品の分析、需要予測、発注最適化が困難
大手スーパーマーケットでは、商品登録作業やIDがバラバラに登録されており、
そもそも「その商品(ex.トマト)がいくつ売れたのか」を把握することすら難しい状況です。
商品情報が整備されておらず、最適化だけでなく集計 /可視化すらできない
データ加工・生成
グループA グループB グループC
桃太郎トマト
乙女の涙
ミニトマトアイコ
長生トマト
ロイヤルセレブ
おもいろトマト
商品
名
20000001 T1500001 TMT58293
20000002 T1505068 TMT39238
20000004 T1500223 TMT73721
20000003 T1503935 TMT93822
20000005 T1500295 TMT51662
20000006 T1503411 TMT33929
売上構成
その他
生鮮食品
惣菜
例：トマト
桃太郎トマト
乙女の涙
ミニトマトアイコ
長生トマト
ロイヤルセレブ
おもいろトマト
商品名
26

For EC
Lazuli PDPから取得された拡張プロダクトデータ、及び各チャネル向けに
AI加工したプロダクトデータを活用することで、貴社ECに訪問する顧客体
験が圧倒的に改善され、売上が伸びるだけでなく顧客エンゲージメントも
高めることができます。
商品発見性、回遊性、
コンバージョン向上
顧客体験向上、売上増
顧客体験の革命、
売上とエンゲージメントの圧倒的上昇
味わいの特徴として北海道産サワークリームオニオンパウダーにこだわり、本物のおいしさを表現しました。またそれだ
けでなく、生クリームパウダーも入れることでサワークリームのコクのあるおいしさを表現しました。このポテトチップス
は、サワークリームの風味がしっかりと感じられる一品です。北海道産のサワークリームオニオンパウダーを使用するこ
とで、その香り高さと深みのある味わいが実現しました。特にオニオンパウダーの風味がアクセントとなり、ポテトチップ
スとの相性も抜群です。また、生クリームパウダーも使用することで、サワークリームのコクを表現しました。この生ク
リームパウダーが加わることで、サワークリームの酸味と甘味が絶妙なバランスで調和し、よりまろやかで濃厚な味わ
いが楽しめます。
1
数量：
商品説明
ラズリポテトチップスサワークリーム味 60g
スナック菓子
ラズリ製菓
商品情報商品キーワード
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¥120（税込）購入
国産
酸味
パリパリ
スナック菓子
さっぱり
薄め
じゃがいも
洋風
おやつ
ポテトチップス
サワークリーム味
60g
スナック菓子
80g
スナック菓子
152g
スナック菓子
¥120 ¥170 ¥250
ブランドラズリ製菓
37.6 x 31.8 x 23.8
cm
ラズリ製菓
日本
馬鈴薯 (遺伝子組換えでない )、植物油
脂、食塩、オニオンエキスパウダー、オニ
オンパウダー、パセリ、オリゴ糖、サワー
クリームパウダー (北海道産 100%使用)、
調味料 (アミノ酸等 )、酸味料、香料、甘味
料(ステビア、カンゾウ、スクラロース )
サイズ
メーカー
原産国
名
原材料
ラズリショップ
食品生活用品
ホーム飲料
EC用商品名 AI生
成
シリーズ商品の AI生成
商品説明充実・ AI生成
基本情報の充
実
特徴タグの AI生成
類似商品の AI生
成
情報量増とパーソナライズを同時に実現
27

デジタルセールスのKSFは、チャネル数×商品数×情報量
全要素に「商品情報整備」が必要で、今までは人力しか解決策がなかったためボトルネックとなっていましたが、Lazuli PDPのAIでこの問題が解決され、このデジタルセールスの
ゲームが変わってきています。
...
自社EC
チャネル数自社EC、モール etc.
日用品
ホビー
飲料
家電
商品数カテゴリ、ラインナップ etc. 情報量基本情報、レコメンド etc.
ゲームチェンジャーは商品をかき集め、チャネルを増やし、販売数を伸ばしている
ボトルネックはデリバリーやサプライヤー連携等にシフトしている
For EC
28

BEFORE
従来の商品マスタだけだと ...
AFTER
でプロダクトデータを拡張
-
1
数量：
商品説明
ポテトチップスサワークリーム味 60g
ラズリ製菓
-
商品画像をご確認ください。
ラズリ北海道豆大福 3
個入り和菓子
￥140（税込）￥130（税込）
食品生活用品
ホーム飲料
味わいの特徴として北海道産サワークリームオニオンパウダーにこだわり、本物のおいしさを表現しました。またそれだけでなく、生クリームパウ
ダーも入れることでサワークリームのコクのあるおいしさを表現しました。
1
数量：
商品説明
ラズリポテトチップスサワークリーム味 60g
スナック菓子
ラズリ製菓
国産
酸味
パリパリ
スナック菓子
さっぱり
薄め
じゃがいも
洋風
おやつ
ブランドラズリ製菓
37.6 x 31.8 x 23.8 cm
ラズリ製菓
日本
馬鈴薯(遺伝子組換えでない)、植物油脂、食塩、オ
ニオンエキスパウダー、オニオンパウダー、パセリ、
オリゴ糖、サワークリームパウダー(北海道産100%
使用)、調味料(アミノ酸等)、酸味料、香料、甘味料
(ステビア、カンゾウ、スクラロース)
ラズリポテトチップスコンソメ味
￥120（税込）￥108（税込）￥240（税込）￥160（税込）￥480（税込）￥480（税込）
ラズリポテトせんべいうすしお味ラズリチップスナック濃厚チラズリチップスナックうすしおラズリポテトチップビネガーラズリポテトチップ黒トリュフ味
サイズ
メーカー
原産国名
原材料
食品生活用品
ホーム飲料
売れないECサイト＆店舗売れるECサイト&店舗
社内管理用の商品名顧客目線の商品名
最低限のスペック
情報
充実したスペック情報
商品説明文がない
魅力的な商品説明文
関連性が薄い
レコメンド
関連性が高いレコメンド
検索タグがない
ヒットしやすい検索タグ
サイズ違いの同商品を
別々のページで販売
サイズ違いの同商品を
同ページ内で切替選択
EC商品ページにおける顧客体験の変化
顧
客
体
験
が
変
わ
る
For EC
60g 80g 152g
¥120 ¥170 ¥250
29

For CRM/CDP
購買データや行動ログだけで見えなかった顧客の価値観や嗜好性を、商
品特徴タグにより明らかにすることができ、顧客理解が大きく進化します。
その情報を活用してCRMに活用することで、顧客ブランド体験や顧客エン
ゲージメントが進化することは間違いありません。
購入履歴
脂肪0 ヨーグルト
250円 1個
糖質ゼロおいしいビール
198円 1本
軽量ランニングシューズ
9,850円 1足
5月19日
6月1日
6月7日
プロダクトデータ
スポーツアウトドア軽量
人気ランニング健康
低糖質発泡酒大容量
ダイエット健康
健康ダイエット定番
タンパク質朝食低脂肪
顧客情報
商品特徴軸の新たな
顧客マーケティング
顧客体験 &エンゲージメント
顧客の深層を解明、
エンゲージメントの質が圧倒的に変わる
顧客の価値観や嗜好を把握
30

PDP × CDP 会員購買情報とのマーケティング連携
ID-POSの商品情報にメタタグ/カテゴリを付与することで、新たな切り口でのマーケティング分析が可能。
さらに会員カードなど、消費者属性情報と掛け合わせることで、より高度なマーケティングが容易に可能となり、店舗作りやCRM等の活用が進化します。
会員情報
購買情報
カテゴリ情報や
メタタグをを付与
行動ログ属性情報
Customer
Data
Platform
果物食パンチェア
シューズビール
おかし朝食家族
週末毎日
栄養低糖質気分転換
ウォーキングカロリーオフ
「健康嗜好」という示唆
For CRM/CDP
31

プロダクトデータの組み合わせで変わる顧客分析
インサイトの少ない分析インサイトの豊富な分析
購入履歴購入履歴プロダクトデータ
20代、男性、都内在住 20代、男性、都内在住
データを見てもおおまかな傾向しかわからない顧客一人一人の嗜好や価値観まで読み取れる
冷凍餃子 398円 1個冷凍餃子 398円 1個
おそうじローラー 758円 1個おそうじローラー 758円 1個
電動ドライバー 3,879円 1個電動ドライバー 3,879円 1個
7月7日
7月7日
7月12日
7月12日
7月20日
7月20日
顧
客
分
析
が
変
わ
る
For CRM/CDP
長期保存おつまみ
おかず時短お手軽
初心者 DIY 時短
こだわり
部屋掃除簡単時短
交換エコ
「時短」属性が強い

トイレ・洗面所青いアクセント
グローバルトレンド：商品情報の一元化・加工・拡張
顧客体験強化と収益性拡大の両立のためにプロダクトデータの加工と拡張が急務
THE HOME DEPOTの施策
33

顧客体験/顧客理解の勝利の方程式
プロダクトデータの充実がトレンド
プロダクトデータの利活用が世界的な潮流となってきています。
商品の特徴やテイスト等が顧客の解像度を高め、顧客理解の加速と顧客体験強化に大きく寄与します。
購買
データ
位置
データ
アンケート
データ
行動
データ
トランザクションデータ
Web、アプリ、オフライン etc.
顧客属性データ
性別年代、嗜好性、ライフスタイル etc.
プロダクトデータ
規格、ブランド、特徴タグ etc.
For CRM/CDP
ダイナミックなプロダクトデータ生成により顧客の「今」を知り、
リアルタイムのマーケティングにより顧客体験強化、事業拡大に圧倒的に寄与
34

For POS
Lazuli PDPを用いることで、必要なプロダクトデータを自動で加工します。これ
により、人が手作業で行なっていたマスタの不足情報の補充を自動で行いま
す。プロダクトデータを活用し、用途に応じた分析軸を生成することで、新たな
インサイトの発見に繋がります。
新たな分析軸の生成で、これま
でにないインサイトの発見
顧客への提案の高度化
分析前データ整備にかかる工数を劇的に削
減、顧客への提案の高度化を実現。
JAN
コード
冷凍唐揚
げ
23xxx01 −−− −−−
未分類
食品>冷凍>
惣菜
飲料>お酒>
ビール
飲料>炭酸>
コーラ
450ml
350ml
−−−
bb
−−−
dd
450xx01
452xx03
451xx02
うすくち醤油
新鮮絞り
コーラ
商品名ブランドサイズカテゴリ
JAN
コード
冷凍唐揚
げ
23xxx01 aa 1kg
食品>調味料
>醤油
食品>冷凍>
惣菜
飲料>お酒>
ビール
飲料>炭酸>
コーラ
450ml
350ml
500ml
bb
cc
dd
450xx01
452xx03
451xx02
うすくち醤油
新鮮絞り
コーラ
商品名ブランドサイズカテゴリ
不足情報を自動で補充
あらゆる軸での分析が容易に
0
1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月
100
200
300
400
500
売上
月
激辛食品
特保商品
長期保存商品
35

導入事例
03
36

Clients
37

株式会社ベイシア
EC部部長
戸枝智存様
「ペット用品部門」で導入後 3ヵ
月で、売上金額は3倍に
EC事業の強化に必須だった商品マスタの課題を解決し、
リアル店舗を抜いて売上1位に。「Lazuli PDP」の導入3ヶ月の効果として、ネット
ショップの注力領域である”ペット用品”において、
(かつ、登録情報が大幅充実
)
売上数量は、
売上金額は、
登録に要する時間は、
約7倍
約3倍
約80%削減
38

株式会社メガスポーツ
取締役事業基盤構築本部長
上條勝義様
ECにおける商品ページの
改善によりCVRが向上
対象アイテムが年間5万点ある中で、競合他社に比べて劣っていた商品マスタをシ
ステム化。CVR向上や人員工数の削減につながった。
商品マスタ整備の
商品ページ→購入までのを実現
人的工数削減
CVR向上
39

アサヒ飲料株式会社
広域量販営業部カテゴリマネジメントグループ
プロデューサー
町田壮平様
導入後、年間468時間の
マスタ登録作業がゼロに
属人的かつ作業品質にブレが出る商品マスタ登録作業における課題を解決し、本
来時間を割きたいクリエイティブ業務に集中できるようになった
工数削減：
属人化していた作業の
を実現
年468時間 → ゼロ
自動化・品質向上
40

外部商品マスタ正規化作業の
自動化で現場の業務ゼロを実現
アサヒ飲料株式会社
経営企画部
一條明彦様
数分から翌営業日にはできるようになった。
その分、分析にかけられる。小売様への提案の高度化につながった。
これまで月200時間かかっていたことが、Lazuli PDPを使うと
取引先のPOSデータを活用したマーケティング戦略策定の
強化
取引先ごとのFMTで整備されており、分析できるデータに
するために人手が大幅にかかっている
POSデータにおける商品情報の集約・正規化・充実化
理想
現状
提供内容
41

200円
4900001008000
125kcal
外部商品マスタ正規化作業の自動化で
現場の業務ゼロを実現
1
No. JANコード
商品名容量価格エネルギー
2
3
4900001008000
ｱｻｷｲﾝﾘｮｳﾎﾞｽｺｰﾋｰ150
ml
150ml 120円 70kcal
4910000030000
キリソスポドリ水 500ml ー 200円 125kcal
4900700000000
伊藤圓おーい御茶玄米茶特典付き500ml ー 120円 150キロカロリー
手作業でのマスタの正規化に時間が取られている
BEFORE
年間数千万〜数億のコストを効率化
AFTER
1
No. JANコード
商品名容量価格カテゴリ特長タグ
エネルギー
2
3
70kcal
120円
150ml
120円
アサキ飲料ボスコーヒー飲料＞コーヒー
4910000030000
キリソスポーツドリングウォーター 550ml 飲料＞スポーツドリンク
4900700000000
伊藤圓おーい玄米茶 500ml 150kcal 飲料＞健康飲料
ブラック
スポーツ
特保限定
大容量
無糖
書き方バラバラ
商品名を正規化
デジタルセールスに
必要な情報を拡充
不足要素を補充
単位を整理
足りない
不揃い
42

今までは各社分のPOSデータを購入後、自分達でデータの整備
がをする必要があったり、リアルタイム性の高いデータの取得自
体が難しかったのですが、外食AIリサーチの導入により、大幅
に改善しました。その結果、営業マンが外食POSデータの分析
結果を武器に、お客様先へ営業稼働ができるようになりました。
営業マンとしての信頼感醸成や、質の高い提案に繋がっていま
す。
信頼を獲得する営業活動のために、市場の
”今”を知ることが
できる外食POSデータを武器に使いこなす
エビデンスがある提案活動が実
現できるように

料金体系
04
44

価格表
Basic Professional Enterprise Platinum
基本ライセンス費 240万円 600万円 1,200万円 ASK
利用ユーザー 5 10 20 Unlimited
拡張可能可能可能可能
加工可能（1plugin）可能（3plugins）可能（6plugins）可能（Unlimited）
API連携可能可能可能
SSO/IP制限/監査ログ可能可能
アイテム登録数 500万件まで 3000万件まで無制限無制限
アイテム処理数 120万円〜（1万アイテム時、登録数によって単価が変わります）
アイテム保管数上記アイテム登録数と等倍設定でご提供
データ拡張 120万円〜
データ加工 120万円〜
Most Popular
TBD
※2023年9月現在
詳細は次頁以降を参照ください。

価格表
Basic Professional Enterprise Platinum
基本ライセンス費 ASK ASK ASK ASK
利用ユーザー 5 10 20 Unlimited
拡張可能可能可能可能
加工可能（1plugin）可能（3plugins）可能（6plugins）可能（Unlimited）
API連携可能可能可能
SSO/IP制限/監査ログ可能可能
アイテム登録数 500万件まで 3000万件まで無制限無制限
アイテム処理数
アイテム保管数
データ拡張
データ加工
Most Popular
TBD
詳細は次頁以降を参照ください。

Lazuli PDP 料金プラン
PDPアイテム処理
※1 これ以上はASK
※2 超過費用は別途請求
PDPデータ拡張
詳細は次項以降参照
追加プラグイン：
¥1,200,000/年
プロフェッショナルサービス
ASK
詳細は次項以降参照
PDPデータ加工
@120
10,000アイテムカテゴリ情報
¥1,200,000/年
タグ情報（特徴＆口コミ）
¥1,200,000/年
属性情報
¥1,200,000/年
商品説明
無償（現在）
@80
30,000アイテム
@50
100,000アイテム
@30
500,000アイテム
47

Lazuli PDP 料金プラン
PDPデータ加工オプション一覧
商品説明文生成
Open AIで生成された
商品説明文
カラーグループ推定
色の情報を抽出・
カラーグループを推定
ハッシュタグ生成
Open AIで生成された
ハッシュタグ
商品グルーピング
バリエーション商品を推定
ECカテゴリ生成
お客様のカテゴリを推定
EC商品名作成
ECサイトで効果を出しやすい
商品名を生成
EC絞り込みタグ生成
ECサイトで使える
絞り込み用のタグを生成
類似品リスト作成
代替品となる類似商品を推定
48

Lazuli PDP導入にあたって
以下導入におけるモデルスケジュールになります。
タ
ス
ク
時
期
検討フェーズ
Phase 1 Phase 2 Phase 3
3ヶ月目
ご契約前 6ヶ月目 9ヶ月目 12ヶ月目
ご
契
約
ビジネス要件定義データ連携
事前ヒアリング
経済条件提示
データ加工, データ拡張の運用
データ分析/施策の運用
定着化・運用改善
プロジェクト計画策定データフロー設計
Lazuli PDPアカウント
設定
データ加工/拡張の検討・精度向上
データ分析/施策の検討・精度向上
プロダクトデータプロジェクト
プロジェクトメンバーの構築（お客様＆
Lazuli）
3ヶ月ごとのエグゼクティブサマリを実施
(SaaS）稼働
初期構築完了を約 6ヶ月-12ヶ月後を
目安にLazuli PDPをベースとした
貴社の商品データ実装運用を開始
ミニマム2-3年での
データ利活用による
ビジネスバリューを評価
運用フェーズ
初期構築フェーズ（最低
6ヶ月を想定）
49

Thank You!
50

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