概要

某ECモール様において、出店商品の中から規約違反商品を検知する業務プロセスに生成AI（LLM）を導入。SalesforceやBigQueryから取得した膨大な商品データに対し、AIが一気通貫で判定・仕分けを行うシステムを構築し、業務担当者の負荷を劇的に削減、運営リスクの低減に貢献しました。

プロジェクトの背景と課題

ECモール運営において、知的財産権侵害や公序良俗に反する「違反商品」の出品をタイムリーに検知することは、プラットフォームの信頼性維持のために不可欠です。しかし、商品数は膨大であり、これまでデータの集約、違反判定、除外商品の整理といった一連の作業をすべて人手で行っていました。このため、対応コストが非常に高く、判定のスピードや一貫性の担保も大きな課題となっていました。

フィジオのソリューション：LLMによる一気通貫の自動判定システム

この課題に対し、フィジオは複数のエンタープライズシステムと最新のLLM（大規模言語モデル）を組み合わせた、高度な自動判定ワークフローを構築しました。

実装のポイントと活用技術

  • エンタープライズデータ連携の自動化: 既存の顧客管理システム（Salesforce）から出品者の免許情報を、データウェアハウス（BigQuery）から商品データを自動的に集約。複数のデータソースにまたがる情報を判定に必要な形で統合しました。
  • LLMによる高度な文脈・画像判定: 集約された商品データに対し、LLM（Gemini等）を適用。テキストによる商品説明だけでなく、商品画像の文脈まで読み解き、モールの複雑な掲載基準に照らして違反の有無をAIが自動判定します。
  • 判定プロセスの完全自動化: 判定の結果、除外すべき商品データのGoogle Driveへの格納までを一気通貫で自動化。人間が作業していた判定・仕分けのフェーズをAIに置き換えることで、ヒューマンエラーを排除しました。

成果・バリュー

  1. 担当者負荷の劇的削減: 従来人手で行っていた複雑な判定・仕分け作業をAIエージェントが代替。担当者はAIの判定結果の最終チェックに注力できるようになり、業務工数を大幅に削減しました。
  2. 運営リスクの低減と信頼性向上: 網羅的かつ即時の違反判定が可能になり、違反商品の掲載時間を短縮。プラットフォーム全体のコンプライアンス遵守体制を強化し、ユーザーと権利者の信頼を向上させました。

テックスタック

  • Data Sources: Salesforce, BigQuery
  • AI/LLM: Gemini (Google Cloud) / 各種最適なLLM
  • Automation/Integration: Google Drive, AI Agent (ワークフロー)

トピックス：プレスリリース掲載実績

本取り組みは、パートナー企業様とともにプレスリリースとして発表されました。フィジオは本プロジェクトにおいて、高度な画像解析と自然言語処理を組み合わせた「模倣品検知ロジック」のコア部分の構築を担当。特許技術レベルの精度が要求されるミッションにおいて、弊社のエンジニアリング力が大きく寄与しています。