NINJA CRで取得した商品情報を活用できるようにNINJA AIは、商品情報のリストの名寄せ、家電や工具などの商品カテゴリーの推定や付与、商品のテキスト情報から特徴量を抽出ししてキーワード化してメタタグとして情報を付与、付与されたメタタグを活用して特徴からの類似性や商品間の相対的な距離を推定するなどを処理する。
NINJA AIでクレンジングした商品データはNinja DBに蓄積。2020年11月時点で国内トップクラスという約2700万件の商品数、670万件のJANコード付き商品数を保管しているという。
3月4日からは顧客企業における商品マスターの頭脳というLazuli Insideと、顧客企業の商品マスターを拡張するというLazuli Platformの提供を開始した。
Lazuli InsideはNINJA DBを介して、メーカーや卸事業者、小売業者をつなぐサプライチェーンで利用できるデータ基盤となる。メーカーであれば情報入力の自動化や卸事業者との連携が可能。商品情報の共有を受けた卸事業者は名寄せや各小売り用商品情報の整理を行う。そして小売業者は商品マスターデータの自動連携やカテゴリー自動付与を実現する。
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Lazuli PlatformもNINJA DBに格納した商品マスターデータに対して、効能や製品の特長からメタタグの付与や関連づけを行う。点在していたデータを一括提供することで、各事業者や各部門は精度の高いマーケティング実施や商品開発の参考データなど、多様な場面に利用できる。
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Lazuliは同日にトレジャーデータとの提携も発表した。トレジャーデータのクラウドベースで顧客の行動や属性などのデータを統合する顧客データ基盤(Customer Data Platform:CDP)である「Treasure Data CDP」で管理する消費者属性情報(購買情報や購買者情報)にメタタグやカテゴリーを付与することで、従来と異なるマーケティング分析を実現させたという事例を披露した。
日本マイクロソフトとの提携も同日発表した。6月からNINJA DBを「Microsoft Azure」のSaaSとして提供する。段階的に最小管理単位(SKU)情報データを格納するとともに、顧客データベース構築テンプレート、顧客データ構築サービスを実装する。Lazuli 最高執行責任者(COO)池内優嗣氏は今後、「モノは動くけどデジタル情報が動かない世界を“同期”させていく」と中長期的な戦略を掲げた。