本郷喜千

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小売のAIが同じ商品を3回紹介するのはなぜか：1本の洗剤に、メーカー、卸、自社で別々のコードが付いていた

通販サイトの担当者が、生成AIに商品説明の下書きを頼んだ。

渡したのは、社内の台帳と取引先の仕様書。

AIは、三本の説明を返した。

読み比べて、担当者は苦笑した。三本とも、同じ洗剤の説明だった。

洗剤には、メーカー、卸、自社で別々のコードが付いていた。AIは、三つのコードを三つの商品として読んだ。

一本の洗剤が、なぜAIには三つに見えたのか。

同じ洗剤が三つ並ぶ売り場は、AIでは直らない

三本をそのまま載せれば、通販サイトに同じ洗剤が三つの商品として並ぶ。

しかも、商品データは人の手で整えられる量ではない。

2025年3月時点で報じられていた事例から、一つ選ぶ。米国のウォルマートだ。

ウォルマートは、複数の大規模言語モデルを使った。商品データ8億5,000万件超を、新しく作ったり改善したりした。

同社が2024年8月の決算説明会で明かした数字である。

8億5,000万件。人の手では、到底追いつかない。

量をAIに任せるなら、渡すデータのそろい方が、そのまま売り場に出る。

三つのコードを一つに結ぶ仕事の正体は、社内の辞書づくりだ

生成AIは、名前と属性から商品の意味を読み取る。属性とは、容量や原材料のように商品を見分ける項目を指す。

名前がばらばらなら、意味もばらばらになる。冒頭の三本の説明は、名前がばらばらだった結果だ。

生成AIの効き目は、渡す商品データが一つの意味にそろっているかで決まる。

三つのコードを一つの商品に結び付ける。それが商品データの整備（商品マスタの統一）である。

社内でも取引先でも、同じ商品を同じコードと同じ書き方で呼ぶ。そこまでそろえる。

入力の誤りを直す事務作業に見えるかもしれない。中身は、同じ言葉を全員が同じ意味で使うための辞書づくりだ。

国内では、トライアルホールディングスが商品マスタの統一基盤J-MORAを導入した。

メーカー、卸、小売で別々だった商品マスタを、一つにまとめる基盤である。商品コードや仕様書の形式の変換には、ChatGPTを使っている。

同じ商品にメーカー、卸、小売で三つのコードがあると、AIは三つの別の商品として書きます。名前と属性を一つの意味にそろえるのは、商品を扱う人の仕事です

差は、書かせる前の売れ筋十点の照合でつく

まず、売れ筋の商品を十点選ぶ。

次に、資料を三つ用意する。社内の商品台帳、通販の商品ページ、取引先の仕様書だ。

名前、容量、原材料、価格の書き方を、三つの資料で横に並べる。

食い違った項目が、人が決める定義の一覧になる。

並べる作業は、AIに任せられる。次の文面のかっこの中を、自分の資料に書き換えて使える。

添付した（例：商品台帳、通販の商品ページ、取引先の仕様書）を読み比べてください。
（例：売れ筋の十点）について、名前、容量、原材料、価格の書き方を表に並べてください。
資料ごとに書き方が食い違う項目に、印を付けてください。
どの書き方を正しいとするかは、こちらで決めます。

正しい名前までAIに選ばせたら、どうなるか

文面の最後の一行を、消したくなるかもしれない。どうせなら、正しい書き方もAIに選ばせればよい、と。

AIは、食い違いを見つけられる。だが、どれを正しいとするかの意思決定は、AIの仕事ではない。

AIが選んだ一つが外れていれば、外れた容量や名前が、そのまま全部の説明に写る。

食い違いを知っているのは、商品を扱う人だ。選ぶ役目は、そこから動かせない。

選んだ書き方を、定義の一覧にして渡す

印の付いた項目を、商品を扱う人が一つずつ選ぶ。

選んだ書き方を、定義の一覧として一枚にまとめる。

AIに商品説明を書かせるときは、定義の一覧を一緒に渡す。

冒頭の洗剤なら、三つのコードを一行にまとめた一覧を渡す。

コードを一行にそろえれば、洗剤は一本に戻る

三本の説明は、三つのコードから生まれた。

一行の一覧を受け取ったAIは、洗剤一つに一本の説明を返す。

拙著『GoogleのAI NotebookLM 意思決定の強化書』の2章2節「ソースを作る」に、この記事の考え方を書きました。読むと、AIに渡す資料の名前と形を整えることが、答えの質をどこまで左右するのかを、手元の資料で考えられるようになります。

同じ資料を見ているのに、なぜ結論が割れるのか。

GoogleのAI NotebookLM 意思決定の強化書 表紙

『GoogleのAI NotebookLM 意思決定の強化書』

前提が結論を決める。意思決定を根拠、前提、結論の三層に分け、前提を対象、目的、制約、評価基準の四つで言葉にする本です。

読み終えたとき、手元に残るもの

  • 意思決定の設計図になる前提リスト
  • 資料を事実、意見、噂、ゴミに仕分けるFORT
  • 同じ物差しで比べる選択肢表と採点表
  • 始める条件と止める条件を書いた決定書

NotebookLMは2026年7月にGemini Notebookへ名称が変わりました。本の手法は、使うAIの種類を問いません。

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