製品情報がサイトごとに違う原因と対策｜一か所に集めて配る

「自社サイトの製品ページと、営業が配ったデータシートで、質量の数字が違っていた」「代理店の頁に、もう作っていない旧型の仕様がそのまま残っている」——製品の情報を扱う部署から、たびたび出てくる話です。担当者の不注意で起きたように見えますが、原因はもっと手前にあります。同じ数値を配り先ごとに人が手で書き写している限り、食い違いは確率の問題として必ず起きます。しかも近年は、人だけが読むのではなくなりました。検索結果に商品の情報を出すための公式の仕様では、機械向けに書いた内容がページの表示内容と一致していることが条件として明文化されており、食い違いは表示の管理の面でも技術の面でも放置できない段階に入っています。この記事では、なぜ食い違うのかという構造から、一か所に集めて配り直す進め方まで、順に整理します。

同じ製品なのに、載っている数値が場所ごとに違う

食い違いは、たいてい社外から知らされます。検討中の相手から「サイトの製品ページと、いただいた資料で消費電力の数字が違うが、どちらが正しいのか」と質問が来る。代理店の担当者から「御社の頁が更新されたようだが、うちの掲載も直したほうがよいか」と連絡が入る。展示会で配った紙の資料と、その場で見せた画面の表記が違っていて、目の前で説明できない。気づく場所はいつも社外との接点で、社内では誰も違和感を持っていません。社内の人間は、自分が見ている一か所しか見ていないからです。

厄介なのは、どの数値も嘘ではないことです。たとえば同じ製品の質量が、ある資料では本体のみ、別の資料では付属品と梱包を含めた出荷時の値、という具合に、それぞれが別の条件で測った正しい値であることが少なくありません。あるいは片方が2世代前の仕様で、その資料が作られた時点では確かに正しかった。誰も間違えていないのに、並べると矛盾して見える——これが製品情報の食い違いの典型的な姿です。原因を人の不注意に求めると、対策が注意喚起で終わり、次の改訂でまた同じことが起きます。

最初にやることは、犯人探しではなく地図づくりです。手元にある製品を1つ選び、その仕様が載っている場所を全部書き出してみてください。自社サイトの製品ページ、資料請求で渡すデータシート、紙のカタログ、代理店の掲載頁、営業が使う提案書のひな形、取引先に登録した品目の情報、過去に配った資料。数え上げた場所の数だけ、食い違う余地があります。この棚卸しは生成AIにも手伝わせられます。社内に散らばる資料をまとめて読ませ、特定の型番が出てくる箇所と、そこに書かれた値を一覧にさせる。ただし、その一覧が正しいかどうかの判断まではAIに渡しません。ここでAIに求めるのは、探す手間を減らすことだけです。

食い違いは転記ミスではなく、配り先の数だけ起きる

製品情報が枝分かれする経路は、思っているより多くあります。自社サイト、資料請求用のデータシート、紙のカタログ、代理店や販売店の掲載、取引先の購買の仕組みに登録した品目、比較サイトや業界のデータベース、営業の提案書。仮に7つの経路があるなら、1回の仕様変更のたびに7か所を直さなければ、どこかが古いまま残ります。しかも直す担当者は経路ごとに違い、直したという記録もそれぞれの手元にしか残りません。

ここには単純な算数があります。1経路あたりの直し漏れの確率がわずかでも、経路が増えれば「どこか1つは古いまま」になる確率は急速に上がります。さらに直す順番には強い偏りがあり、自社で管理している場所ほど早く直り、他社の手を借りる場所ほど後回しになります。代理店の頁に古い数値が残りやすいのはこのためで、担当者の熱意の差ではなく、依頼が届いてから反映されるまでの距離の差です。

この構造を放置したまま生成AIを入れると、症状が見えにくくなる方向に働くことがあります。古い値を含んだ資料をそのまま読ませて説明文を書かせれば、AIは古い値を根拠として、もっともらしい文章を作ってしまうからです。入り口が複数あるままAIを足すと、間違いが速く広く配られるだけになります。順番として、まず経路を数え、どこが原典なのかを決める。仕組みを買うのはそのあとです。

作る人と載せる人が分かれている

2つ目の構造は、社内の分業です。仕様を決める部署（開発・設計・品質保証）と、それを外に出す部署（マーケティング・販売促進・営業技術）が分かれている会社では、情報は必ず一度、人の手で受け渡されます。技術側は試験の条件つきで細かく書かれた仕様書を持っていますが、外に出す側が欲しいのは、頁に収まる短い数値です。この要約の過程で条件が落ち、値だけが独り歩きします。

落ちる条件は毎回同じではありません。ある資料では丸め方が四捨五入、別の資料では切り捨て。ある頁では動作温度が保証範囲、別の頁では動作可能範囲。ある表では質量が本体のみ、別の表では梱包込み。どれも書いた本人には自明だったので、条件を書き添えていない。結果として、数値は残り、その数値が何を指すかだけが消えます。あとから見た人には、単なる食い違いにしか見えません。

受け渡しの形も問題になります。改訂の依頼が口頭や本文だけのメールで来ると、何を根拠にどこを直したかが残りません。半年後に「この数値の出どころは」と聞かれても、誰も答えられない。ここは決めごとで直せる部分です。改訂の依頼は決まった様式で出し、変更前の値・変更後の値・根拠になる資料名と改訂日を必ず添える。様式に埋める作業自体はAIに下書きさせてもかまいませんが、根拠の欄が空のまま提出されるものは受け付けない、という運用の線を先に引いておきます。

原典が複数あると、どれが正かを誰も決められない

3つ目の構造は、原典が1つに定まっていないことです。製品の仕様が書かれている元の資料を数えると、設計の仕様書、試験成績の記録、生産で使う図面、カタログの版下、販売部門が持つ表計算の一覧、といったように複数あるのが普通です。それぞれが別の目的で作られ、更新の周期も持ち主も違うため、少しずつ食い違ったまま並存します。どれも「正しい資料」なので、どれかを捨てることもできません。

解き方は、資料を1つに減らすことではなく、項目ごとに「正とする資料」を決めることです。外形寸法は図面が正、消費電力は試験成績の記録が正、標準価格は販売部門の一覧が正、というように、項目単位で持ち主と原典を決める。1つの部署がすべてを持つのは現実的ではありませんし、持たせようとすると更新が止まります。決めるのは持ち主であって、置き場所ではありません。

• 原典を決めていない状態では、問い合わせのたびに詳しい人へ聞く運用になる
• 聞かれた人がその場で答えた値が、次の資料に書き写されて新しい原典になってしまう
• この経路は記録に残らないため、あとから食い違いの発生源をたどれなくなる

AIに社内資料をまとめて読ませると、この「原典が複数ある」状態がはっきり見えます。同じ項目について複数の値が見つかったとき、AIに1つを選ばせるのではなく、見つかった値と、その出どころの資料名・頁・日付を全部並べて出させる。どれを正とするかは人が決めます。AIは選ぶ役ではなく、選ぶための材料をそろえる役に置くと安全です。

食い違いが「表示の問題」に変わる線

社内の整理の話に見えていた食い違いは、外に出た瞬間に表示の問題に変わります。景品表示法では、実際のものより著しく優良であると示す表示や、取引条件について著しく有利であると誤認させる表示が規制の対象になり、課徴金納付命令は同法第8条に定められています。また消費者庁は「事業者が講ずべき景品類の提供及び表示の管理上の措置に関する指針」（令和6年4月18日）を示しており、表示の根拠となる情報を関係者が共有し、確認できる体制を持つことが事業者に求められています。

この体制という言葉は、担当者に注意を促すことではありません。表示に使った数値がどの資料に基づくのかを、あとからたどれる状態を指します。古い数値が残っているケースの多くは意図的な誇張ではありませんが、根拠をたどれない状態だと、意図がなかったことを自分で示せません。原典と改訂の履歴を持つことは、社内の効率の話であると同時に、説明できる状態を作る話でもあります。なお、行政の側の手続きとしては、確約手続に関する内閣府令（令和6年内閣府令第55号）が令和6年10月1日から施行されています。

業種によっては、情報の更新そのものが法令で求められます。化学物質を扱う事業者に交付が求められる安全データシートについて、厚生労働省は、通知事項である「人体に及ぼす作用」の内容の定期的な確認と見直し、および通知事項の拡充による情報伝達の強化を進めており、これらの規定は公布日のほか、一部が令和5年4月1日または令和6年4月1日から施行されています。製品情報の改訂は、任意の運用ではなく義務になる領域があるということです。自社の製品がどの法令の対象かを先に確認しておくと、あとで運用を作り直さずに済みます。

一か所に集めるとは、値だけを集めることではない

「製品情報を一か所に集める」と言うとき、集める対象を値だけだと考えると、作ったあとで必ず行き詰まります。値は、それが何を指すかの定義と、どの単位で測ったかと、いつ時点のものかがそろって初めて意味を持ちます。集める対象は次の6つで考えると抜けにくくなります。

集める対象	そこに書くこと	抜けると起きること
項目の定義	その項目が何を指すか、測る条件は何か	同じ欄に別の意味の数値が並ぶ
値	項目ごとの実際の数値や文字	——
単位と桁	どの単位で書くか、小数第何位までか	資料ごとに丸め方が変わる
改訂の履歴	いつ・どこを・なぜ変えたか、誰が承認したか	根拠をたどれず説明できない
使ってよい画像と資料	どの写真・図面・データシートを外に出せるか	旧型の写真が現行品の頁に残る
公開の可否	どの配り先まで出してよいか	出してはいけない情報が外に出る

定義の欄が効くのは、比べたときです。たとえば動作温度という項目は、性能を保証する範囲を指す場合と、壊れずに動く範囲を指す場合があり、値だけを並べると自社と他社で条件の違う数字を比較することになります。定義を先に書いておくと、値を書く人が迷わなくなり、値を読む人も条件を確認できます。定義は長い文章でなくてよく、1行から2行で十分です。

公開の可否は、意外と見落とされます。代理店にだけ出す価格帯、開発中で外に出せない型番、特定の顧客向けの仕様。これらを別の表で管理すると、必ずどこかで混ざります。同じ行の中に「出してよい先」の欄を持ち、配るときにその欄で絞る形にしておくと、混ざりようがなくなります。生成AIに製品情報を読ませて説明文を書かせる運用を始めるときも、この公開の可否の欄が、AIに渡してよい範囲を決める境界になります。

項目の設計——必須と任意、共通と製品群ごと

項目を設計するときの原則は、全製品に共通する必須項目をできるだけ絞ることです。型番、名称、製品群の分類、現行か後継があるか廃番か、最終改訂日、その行の持ち主。この程度から始めても運用は回ります。共通の必須項目は、すべての製品で必ず埋まる欄だけに限るのが要点で、ここに「たいていの製品にはある欄」を入れると、埋まらない欄が生まれます。

製品群ごとの項目は、共通の表とは分けて持ちます。電源が要る製品には消費電力と定格電圧、機械部品には材質と表面処理、消耗品には交換の目安と適合機種。これらを共通の表にすべて並べると、大半が空欄の巨大な表になります。空欄が多い表は、見る人に「作りかけ」という印象を与え、埋める側も自分の担当欄がどれか分からなくなります。製品群ごとに必要な欄の組を用意し、その製品群に属する行だけがその組を持つ形にします。

• 任意項目は「あとで使うかもしれない」で増やさない。埋まらない欄は信用を下げる
• 項目を追加するときは、その欄を誰が埋め、どの配り先で使うかを先に書き出す
• 使われていない欄は定期的に消す。消す判断も持ち主が持つ

項目名そのものにも設計が要ります。社内で「外形寸法」「寸法」「サイズ」が混在していると、集めた先でも3つの欄に分かれて残ります。1つの正式な項目名を決め、そこに寄せる別名を一覧として持つのが実務的な形です。この寄せる作業はAIの得意分野で、資料に出てくる項目名を集めて似たもの同士に束ねさせると、候補の一覧が短時間で作れます。ただし、どれを正式名にするかと、束ねてよいかどうかの最終判断は人が行います。似た名前でも、測る条件が違えば別の項目だからです。

型番と単位のゆれを、規則を決めて寄せる

型番の付け方と、表記ゆれの寄せ方

型番は製品情報の背骨ですが、実際には最も揺れやすい項目です。全角と半角の混在、大文字と小文字、ハイフンの有無、末尾の枝番、旧称と略称、社内だけで通じる呼び名。同じ製品を指す表記が、社内の資料だけで5通り以上見つかることは珍しくありません。この状態で集約を始めると、同じ製品が別の行として複数登録され、集めたことでかえって食い違いが増えます。

寄せ方の順番は決まっています。まず正規化の規則を文章で決めます。半角に統一する、大文字に統一する、ハイフンは残す、枝番は別の欄に分ける、といった具合です。次に、その規則で処理した表記を正とし、同じ行の中に別名の一覧を持たせます。検索も問い合わせも別名で来るからで、別名を捨てると、あとで顧客が使っている呼び名に反応できなくなります。なお、型番で検索してきた人をどう受け止めるかは、ページ設計と検索流入の話になるため、ここでは情報の持ち方だけに絞ります。

表記ゆれを寄せる作業は、生成AIに任せると速く進みます。数千行の型番を読ませ、正規化の規則を伝えたうえで、同じ製品を指す可能性が高い組を候補として出させる。ここで大事なのは、AIに統合を実行させず、候補と根拠を出させるだけにすることです。枝番が違うだけに見えて別仕様、という組は必ず混ざります。人が確認する範囲を先に決めておき、たとえば「候補として出たものは全件、担当者が原典で確認する」と決めてから走らせます。社外とのやり取りが多い場合は、JANコードのように世界共通で商品を識別する番号を軸として持っておくと、突き合わせが楽になります。業界横断で商品情報を登録し、国内外の関連データベースへ連携する仕組みも用意されているため、自社の業界で使えるものがあるかを確認しておくとよいでしょう。

単位と桁を先に決める

単位の不一致は、値の不一致より見つけにくい問題です。ミリメートルとセンチメートル、グラムとキログラム、ワットとキロワット。どちらも正しい値なのに、単位が書かれていなかったり、資料ごとに違ったりすると、比較した瞬間に矛盾して見えます。項目ごとに使う単位を1つに決め、定義の欄に書いておく。これだけで、集めたあとの手戻りが大きく減ります。

桁の扱いも同じです。小数第何位まで書くか、切り捨てか四捨五入か。決めていないと、同じ値が資料ごとに違う見え方になります。特に注意したいのは、換算した結果を原典として登録してしまうことです。換算を重ねるたびに丸めの誤差が乗り、元の値に戻せなくなります。原典には測定した単位のままの値を入れ、配るときに必要な単位へ換算する形にしておきます。

ここは生成AIに任せてはいけない場所の代表です。単位の換算をAIに文章で頼むと、数字としては正しくても、丸め方が指定と違ったり、条件付きの値まで一律に換算されたりします。換算の規則は仕組みの側に定義として持ち、AIには換算させない。AIに任せるのは、資料の中で単位が書かれていない箇所や、同じ項目で単位が混在している箇所を洗い出すところまでです。洗い出しは網羅的にやらせ、直す作業は定義に従って機械的に行う。この分担にしておくと、あとから検算できます。

配り先ごとに出し分ける

一か所に集めた情報は、そのまま全部を配るわけではありません。配り先ごとに、必要な項目も、見せてよい項目も、更新の速さも違います。同じ原典から、先ごとに必要な欄だけを切り出して配る——これが出し分けの考え方です。集約の目的は、情報を1つにすることではなく、出す形を何通りも作れるようにすることだと考えると設計しやすくなります。

配り先	出す項目の目安	出さない項目	反映の作法
自社サイト	型番・名称・主要仕様・画像・状態	原価・社内の呼称・開発中の型番	原典が変わったら早く反映する
カタログ・データシート	仕様の全項目・測定条件・注記	在庫や納期のように変わりやすい値	版を切って発行日を明記する
代理店・販売店	掲載に必要な項目・使ってよい画像	取引先ごとの価格・他社向け仕様	更新の通知と、差し替え期限を添える
取引先の購買の仕組み	先方が求める項目に絞る	宣伝的な説明文	先方の様式に合わせて出す

代理店への配り方は、運用の重さがはっきり出るところです。改訂のたびに全件の表計算を送り直すと、受け取る側は何が変わったのか分からず、結局そのまま放置されます。変わった行と、変わった欄だけを伝える形にし、差し替えの期限を添える。あわせて、いつ時点の情報かを示す日付を必ず入れておくと、受け取った側が自分の掲載と比べられます。ここでも生成AIが使えます。前回配った版と今回の版を読ませ、差分を人が読める文章にまとめさせる。数字の抽出は定義に従って機械的に行い、AIには説明文の下書きだけを担当させます。

なお、取引先の購買の仕組みへ品目を登録する場面では、単位・最小発注・締め時間といった取引条件の設計が絡んできますが、そこは受注業務そのものの設計の話になります。本記事では、配る情報の中身をそろえるところまでに範囲を絞ります。

機械が読める形に整える意味

製品情報を読むのは、もう人だけではありません。検索エンジンは以前から機械可読の記述を読んでおり、近年はAI検索やAIエージェントが製品の頁を参照して要約や比較を返す場面が増えています。人が見て分かる頁と、機械が拾える形の両方を用意しておかないと、読み手のほうが勝手に別の場所から情報を集めてくることになります。集めてくる先が古い資料や他社の掲載だと、こちらは修正の手段を持ちません。

機械可読の形として実務でよく使うのが、商品の構造化データです。検索エンジン側が公開している公式の仕様によれば、必ず要るのは商品名で、そのうえで評価の集計・個別のレビュー・販売情報のいずれか1つを添えることが求められます。推奨として、画像・説明文・ブランド・型番・製造者の品番があり、価格を書くときは通貨を決められた3文字の表記で示し、在庫の状態はあらかじめ用意された値の中から選びます。ここで求められている項目は、社内で整えるべき項目とほぼ重なります。機械向けの記述は、情報が整っていない会社ほど書けません。

同じドキュメント群には、守るべき制約も明記されています。ページの読者に表示されないコンテンツをマークアップしないこと、関連性がない、または誤解を招くコンテンツをマークアップしないこと、構造化データはその内容を記述するページに実装すること、そして必須の項目をすべて指定すること。違反して手動による対策が実施されると、そのページはリッチリザルトとして表示されなくなります（ウェブ検索での掲載順位そのものには影響しない、と明記されています）。つまり機械向けにだけ立派な情報を書く、という逃げ道はありません。表示と機械可読の記述の両方を、同じ原典から出す形にしておくのが唯一の道になります。

AIをどこに噛ませるか——拾う・寄せる・揃える

ここまで各所で触れてきたAIの使いどころを、作業の順にまとめます。生成AIが効くのは、判断ではなく、量の多い読み取りと突き合わせです。人が数週間かける下ごしらえを数日に縮められる一方、正しさの保証はまったくしてくれません。下ごしらえの担当として使い、判定の担当としては使わないのが基本の置き方です。

この5工程で共通しているのは、AIの出力に必ず出どころを付けさせている点です。出どころを書けない値は、AIが資料から拾ったのではなく、それらしく作った値である可能性があります。出どころの欄が空の行は採用しない、という単純な規則を運用に組み込むだけで、混入の多くを防げます。逆に言えば、この規則がない状態でAIに一覧を作らせると、どこまでが資料由来なのか誰にも分からない表ができあがります。

AIに判断させない範囲を先に決める

AIを使うと決めた時点で、同時に決めておくべきなのは「AIに決めさせないこと」の一覧です。あとから決めようとすると、すでに動いている作業の中に判断が紛れ込み、区別がつかなくなります。製品情報の整備では、少なくとも3つを外に出しておきます。拾った値が正しいかどうかの最終判定、単位の換算、公開してよいかどうかの判断です。

• AIが出した一覧をそのまま原典として登録する（出どころの確認を飛ばしている）
• 単位の換算をAIに文章で頼み、返ってきた数値をそのまま採用する
• 公開してよい情報かどうかをAIに判断させ、外向けの説明文まで作らせる
• 値が見つからない欄を、AIに推測で埋めさせる

人が確認する範囲は、全件と抜き取りに分けて先に決めます。安全に関わる数値、法令で表示が求められる項目、価格や納期のように取引条件に直結する値は全件確認。それ以外の説明的な項目は、製品群ごとに一定の割合を抜き取って確認する。この線引きを文書にしておくと、担当者が変わっても運用が続きます。確認の範囲を決めずに始めると、忙しい時期に確認そのものが省かれます。

あわせて、AIに根拠を書かせる形式を固定します。値・単位・出どころの資料名・頁・その資料の日付・自信の度合いを、同じ行にそろえて出させる。自信の度合いは目安にすぎませんが、低いと申告された行から先に人が見る、という優先順位づけには使えます。AIの出力を疑うための材料を、AI自身に出させるという設計にしておくと、確認する側の負担が現実的な水準に収まります。

改訂の運用——誰が直し、いつ反映し、旧版をどう残すか

集めたあとに待っているのは、集める作業より長い運用です。ここが決まっていないと、半年で元の状態に戻ります。決めるのは4つ。誰が直すか、誰が承認するか、いつ配り先へ反映するか、そして古い情報をどう残すかです。直す人と承認する人は分けるのが原則で、同じ人が両方を持つと、急ぎのときに承認が形だけになります。

反映のタイミングは、即時と定期の使い分けで考えます。誤りの訂正は即時、仕様の変更は決めた日にまとめて、という形が現実的です。配り先ごとに反映までの許容日数をあらかじめ書いておくと、代理店から指摘を受けたときにも「いつまでに直る」と答えられます。逆に、すべてを即時反映にすると、紙のカタログのように版を切って出すものとの整合が取れなくなります。

古い情報は消さずに残します。改訂の履歴として、いつ・どの欄を・どう変えたか・なぜ変えたかを記録し、廃番になった製品も行としては残して状態の欄を廃番に変え、後継の型番を欄に書く。過去に配った資料は回収できないので、古い値を問い合わせられたときに答えられる状態を保つ必要があります。この履歴は、生成AIに製品情報を読ませるときにも効きます。現行の値だけを渡し、廃番と旧版は明示的に除くことで、AIが古い仕様を現行品の説明に混ぜる事故を減らせるからです。

小さく始める順番

製品情報の整備は、全社の全製品を対象にすると必ず止まります。関わる部署が多く、決めごとも多いため、合意形成だけで数か月が過ぎます。現実的なのは、1つの製品群と、1つの配り先だけで最後まで通してみるやり方です。通してみると、机上では気づかなかった決めごとの抜けが見つかります。

効果の測り方は、集約そのものの数字ではなく、仕事がどれだけ軽くなったかで測ります。仕様確認の問い合わせの件数と内容、代理店からの指摘の件数、1回の改訂で直す箇所の数と所要時間、社外から食い違いを指摘された回数。この4つを、始める前に測っておくのが要点です。始めてから測り始めると、比べる相手がなくなります。問い合わせの内容の分類は生成AIに下書きさせられますが、分類の定義は人が先に決め、境界の判断は人が持ちます。

やってはいけない進め方

最後に、うまくいかない進め方を挙げます。どれも善意から始まり、途中で止まる型です。共通しているのは、決めごとより先に、範囲か道具か項目を大きくしてしまっていることです。

• 全製品を一度に移す——決めごとが固まる前に量が入り、直す作業が終わらなくなる
• 仕組みを先に買う——自社の項目設計がないまま導入すると、道具の初期設定に業務を合わせることになる
• 項目を先に増やしすぎる——埋まらない欄が並び、使う側が信用しなくなる
• 担当を1人に集める——その人が異動した時点で運用が止まり、原典が誰にも分からなくなる
• 表計算のファイルを共有しただけで「一か所に集めた」と呼ぶ——手元に落とした写しが増え、元の状態に戻る

仕組みを先に買う型は、特によく見ます。製品情報を束ねる仕組みは市販されており、機能としては配り先ごとの出し分けも改訂の履歴も持っています。ただし、どの項目をどう定義し、誰が原典を持つかは、道具が決めてくれません。項目の設計と持ち主の決定は、どの道具を選んでも自社でやる作業です。先に紙の上で1製品群ぶんを設計し、それを載せられる道具を選ぶ順番にすると、初期設定のやり直しが減ります。

表計算のまま進める型も、判断が分かれるところです。数百点までなら表計算でも運用できますし、最初の1周は表計算のほうが速い。問題は、写しが増えたときに、どれが原典か分からなくなることです。共有の場所に1つだけ置き、編集できる人を限り、更新の履歴が自動で残る設定にしておく。この3点を満たせないなら、表計算での運用は早めに畳んだほうがよいでしょう。

よくある質問

表計算で管理していますが、一か所に集めたことになりますか

編集できる人が限られ、更新の履歴が自動で残り、写しが手元に落とされていないなら、最初の段階としては成立します。判断の基準は道具の種類ではなく、原典が1つに定まっているかどうかです。同じ内容のファイルが複数の場所にあり、どれが最新か口頭で確認しているなら、集まっているとは言えません。

項目はいくつくらいから始めればよいですか

全製品に共通する必須項目は、まず6つ前後に絞るのが扱いやすい規模です。型番・名称・分類・状態・最終改訂日・持ち主。ここが全行埋まってから、製品群ごとの項目を足します。最初から数十項目を用意すると、埋める作業が終わらず、埋まっていない表が放置されます。

代理店の掲載頁までは直せません。どうすればよいですか

直させることはできなくても、直しやすくすることはできます。変わった行と欄だけを、いつ時点の情報かを添えて渡す。使ってよい画像と、使ってはいけない旧型の画像を明示する。差し替えの期限を書く。この3つで反映率は変わります。あわせて、自社サイト側に最新の仕様を置き、そこを参照してもらう形を作っておくと、古い掲載が残っていても最終的な確認先が1つに定まります。

生成AIに全部やらせて、人の確認を減らせませんか

減らせる部分と、減らしてはいけない部分があります。資料から拾う、表記を寄せる、差分を文章にまとめる——ここは大きく減らせます。一方、拾った値が原典と一致しているかの確認、単位の換算、公開してよいかの判断は残します。AIは値が見つからないときに、それらしい値を埋めてくることがあり、出どころの欄が埋まっているように見えても、指し示す頁に書かれていない場合があります。確認の範囲を先に決め、その範囲は必ず人が見る形にしてください。

効果が出るまでにどのくらいかかりますか

1つの製品群を自社サイトだけに配る範囲なら、決めごとの整理に数週間、実際の整備に数週間という規模感で回している例が多く見られます。ただし、これは製品の点数と、原典の散らばり具合で大きく変わります。確かなのは、効果を測る数字を始める前に取っておかないと、あとで効果を示せないということです。問い合わせの件数と内容、改訂1回あたりの所要時間を、着手前に記録してください。

まとめ

製品情報がサイトごとに違うのは、担当者の不注意ではなく、配り先ごとに人が同じ数値を書き写す構造から生まれます。直すには、原典を項目ごとに1つ決め、値だけでなく定義・単位・改訂の履歴・使ってよい画像・公開の可否まで含めて集め、配り先ごとに必要な欄を切り出して出す形に変えることです。生成AIは、資料から拾う・表記を寄せる・項目名を揃えるという量の多い下ごしらえで大きく効きますが、正しいかどうかの判定と単位の換算、公開の可否は人と定義が持ちます。まずは点数の多い製品群を1つ選び、必須項目を絞り、自社サイトだけに配って1周してみてください。仕組みを選ぶのは、そのあとで十分です。

※本記事にはAIが活用されています。編集者が確認・編集し、可能な限り正確で最新の情報を提供するよう努めておりますが、情報の完全性、正確性、最新性、有用性等について保証するものではありません。本記事の内容に基づいて行動を取る場合は、読者ご自身の責任で行っていただくようお願いいたします。