社名が挙がり、
製品が選ばれるまで。
顧客の AI エージェントに向けた営業／マーケティング支援をご提供します。買い手が投げるプロンプトを決めて固定し、 毎月の言及シェアを測りながら、企業情報と製品データを継続的に修正します。
自社サイトを無料で診断する必要な商品情報が、
劇的に増えています。
AIエージェントは、人間が暗黙知として持っているコンテキストも全て必要とします。
EC
AGENTIC
順位を争う時代から、
候補に入れてもらう時代へ。
AIが限られた時間で処理するには、構造化された商品情報が必要です。
AIに対する企業認知と、
製品認知。
2 つは独立して実施できます。
企業サイト ・ ブランド
事業セグメント・技術・認証・生産拠点・提供市場を、AI が読み取れる形にします。ページの文章としてしか無いと、AI は社外のページで補います。
- 企業・組織の構造化データの作成表示は変わりません
- 企業情報ページの本文の再構成表示が変わります
- 外部ソースの特定と是正引用元を特定します
製品ページ ・ 型番
仕様を「項目名・値・単位」に分けて持たせます。値が数値として取り出せれば、AI は「4K 60p」という条件と、そのまま大小を比較できます。
- JSON-LD の埋め込み既存ページのまま
- 属性拡充・語彙の正規化4K/59.94p を分解
- 互換表・用途ガイド他社型番からの置換
6 ブランド／36 ファイルのカタログを、家電量販 4 社の指定フォーマットへ変換。受け手ごとに異なるスキーマへ同時出力。
200ページを超えるPDF・Excel にまたがる複数カタログから 20,000 SKU 以上 を抽出し、指定フォーマットへ変換。6 名 × 2 か月の業務を 2 週間に短縮。
仕入先 26 社 10,000 点以上の商品カタログを抽出・統合し、得意先別の登録フォーマットへ変換。
試すのは、
代表 1 製品群だけです。
代表 1 製品群の仕様書をそのまま構造化します。
言及されるまで、
測って直し続ける。
固定したプロンプト群を毎月投げ、回答に社名が挙がった割合を、指定した競合と同じ母数で並べます。 弱いプロンプトを特定し、原因に応じて手を分けます。
- 自社データが足りない場合
- JSON-LD に埋めるデータを拡張する
- 他社ドメインが多く引用されている場合
- 引用元への働きかけを提案する
出典のない値は、
入れません。
原本の全データを振り分ける
すべてのデータを「取り込んだ」か「要確認」に分けます。汎用の AI で起こりうる、黙ってデータを落とす事態を構造的に排除しています。
セル単位で原本に遡れる
抽出したデータは、原本の該当箇所（PDF の該当ページなど）と紐づいています。出典が証明できないセルは、挿入を拒否します。
同じ入力なら同じ出力
変換は LLM が生成したルールを決定的なコードとして実行します。スキーマ承認・サンプル承認・最終レビューの 3 段階の承認ゲートを挟みます。
自社サイト／製品は、
顧客の AI からどう見えているか。
URL を送信すると、公開情報から確認できる範囲を採点した簡易レポートをその場で表示します。競合との比較を含む詳細レポートも、無償でリクエストいただけます。
