eBASEのAI eBASEとは?商品情報データベースを“問いかけるだけ”で検索する新機能を徹底解説

📰 AIニュース

企業現場の課題を解決する「AI eBASE」

企業で運用されている「eBASEserver」には、食品、日雑、住宅、家電といった様々な業界の規格書、原材料情報、製品仕様など、膨大な商品データが蓄積されています。しかし、これらのデータを活用するには、データベースの項目構造を理解し、適切な検索条件を設定するための専門知識がユーザー側に求められることが課題でした。

これにより、以下のような問題が発生していました。

  • 検索条件の設定に専門知識が必要で、部門間の情報格差が生じる。

  • 問い合わせのたびにデータ担当者への依頼が必要で、待ち時間が発生する。

  • 検索結果が多すぎて、本当に知りたい情報にたどり着けない。

「AI eBASE」がもたらす効果

AI eBASE」は、既存の「eBASEserver」導入企業がオプションとして追加導入できるため、既存のデータベース資産やシステム構成をそのまま活用しながら、AI自然言語検索という新たな価値を享受できます。

AI eBASEで解決:自然言語で誰でも検索

  1. 専門知識不要 — 誰でも自然言語でアクセス可能に
    従来専門知識が必要だった商品情報検索が、自然言語での直感的な操作で可能になります。これにより、営業、品質管理、商品企画、経営層など、あらゆる部門のスタッフが必要な情報に素早くアクセスできます。
  2. データ担当者を介さずに利用 — その場でリアルタイムに回答
    エンドユーザーが直接「AI eBASE」を利用することで、データ管理担当部門を介さずに情報にアクセスできます。最先端のAI技術で開発された「AIエージェント」と「MCPサーバー」が、汎用の「大規模言語モデル(LLM)」と「eBASEserver」をリアルタイムで連携し、即座に欲しい情報を提供します。
  3. AIの要件理解とプライベートデータに基づく信頼性の高い最適な回答
    自社の「eBASEserver」で管理しているプライベートな商品情報データベースを回答基盤とすることで、AIは要件を正確に理解し、膨大な商品情報から最適な商品や情報を提案します。一般的な汎用AIとは異なる、高い回答精度を実現します。

「AI eBASE」が解決する業務シーン

AI eBASE」は、「eBASEserver」導入企業の現場の困りごとを、最先端の生成AI技術と連携・統合して解決します。

eBASEユーザーの利用シーン

小売向け活用例

  • バイヤー/MD担当者:商品選定を自然語で
    「国産原材料で糖質控えめのスナック菓子は?」といった複合条件での商品選定が、AIへの質問だけで可能になります。回答から商品一覧・詳細画面へ展開でき、さらに絞り込みも可能です。

  • 商品部/マスタ管理担当者:商品情報の整合性確認
    「アレルゲン情報が未入力の商品を一覧で出して」と質問するだけで、AIが自動的に「eBASEserver」のデータベースを検索し、対象商品をリストアップします。

  • 小売が提供する消費者向けアプリ(e食住なび for DX)の場合
    消費者向けスマホアプリ「e食住なび for DX」上で自然言語による商品検索が可能になります。「卵・乳不使用のお菓子は?」といった言葉で検索するだけで、「食材ebisu」(約67万件)の正確な商品情報から該当商品を即座に絞り込み表示します。

「e食住なび」での利用イメージ

AIが条件に合った商品を回答

AIが入力された自然言語を解釈し、アレルゲン条件や栄養成分条件、商品カテゴリ条件に構造化してデータベースを検索します。条件を満たす市販商品を網羅的かつ正確に抽出し、自然語で回答します。これにより、汎用AIにありがちな「実在しない商品の捏造」や「栄養成分等の実数値の捏造」を排除し、正確な情報とともに商品を提示します。

商品詳細を確認

アレルギー情報、原材料、栄養成分などのより詳細な情報も確認できます。

メーカー向け活用例

  • 開発・設計部門:技術情報の属人化を解消
    「耐熱150度以上・防水IP67対応のセンサーの過去試験データは?」と入力すると、AIが「eBASE」に蓄積された設計資料・実験データを検索して回答します。これにより、ベテランの退職に伴う技術継承リスクの軽減にもつながります。

  • 営業・カスタマーサポート:専門部署を介さず即座に回答
    「耐熱200度以上・防塵対応の製品はある?」と質問すると、AIが「eBASE」に蓄積された製品仕様・特注対応実績を検索し即座に回答します。顧客への迅速な情報提供が可能になります。

  • 生産管理・資材調達:代替品を素早く特定
    「この半導体の代替で、ピンアサインと電圧が一致するものは社内在庫にある?」と質問すると、AIが「eBASE」に登録された部品情報・BOMデータを検索して候補を回答します。属人的な対応をシステムによる標準化へと移行できます。

最先端AI技術との統合で実現

AI eBASE」は、以下の最先端技術を組み合わせることで、自然言語による高精度な商品情報検索を実現しています。

eBASEserverとAI eBASEの連携構成図

  • AIエージェントによる自律的なデータ検索
    ユーザーの問い合わせをAIが解釈し、「どのデータを、どのような条件で検索するか」を自動的に判断・実行します。これにより、複雑な条件の問い合わせにも対応可能です。

  • MCP(Model Context Protocol)による標準連携
    AI業界が推進するオープン標準プロトコル「MCP」を通じて「eBASEserver」の「eB-API」と接続します。特定のLLMベンダーに依存しないアーキテクチャにより、AI技術の進化に合わせた柔軟なアップデートが可能です。

  • Azure AI Foundry による企業グレードのLLM基盤
    LLM推論にはMicrosoft Azure AI Foundryを採用し、エンタープライズレベルのセキュリティ、SLA、コンプライアンス要件を満たしています。

回答精度の決め手:eBASEが積み上げてきたプライベートデータ

汎用生成AI(ChatGPT、Gemini、Claudeなど)に商品情報を質問すると、インターネット上の断片的な情報から回答を生成するため、事実と異なる情報(ハルシネーション)が混入するリスクがあります。「AI eBASE」が他のAI検索と一線を画す本質的な理由は、導入企業が「eBASEserver」で管理しているクローズドなプライベート商品情報データベースを参照することにあります。

汎用AIの課題 AI eBASEの解決策
ネット上の不確かな情報を参照 導入企業の自社管理データベースを直接参照(非公開・正規化済み)
非公開データにアクセス不可 取引先から預かった非公開の規格書・原材料情報にも安全にアクセス
情報が古い場合がある eBASEserver」の最新データにリアルタイム接続

AI eBASE」が検索対象とするデータは、自社の「eBASEserver」で管理する商品情報・規格書(企業導入されたeBASEのプライベート管理データ)です。AIはあくまで「情報を引き出す技術」であり、回答の質を最終的に決めるのは、その裏側にあるデータの質と量です。エンドユーザーが「eBASEserver」で積み上げてきた膨大で貴重な商品情報という「デジタル資産」こそが、「AI eBASE」の核心を成しています。

今後の予定と販売価格

AI eBASE」は、既存の「eBASEserver」導入企業を対象に、オプション機能として順次提供されます。また、食品分野だけでなく、「日雑ebisu」、「OTCebisu」、「家電ebisu」、「工具ebisu」、「住宅ebisu」といった「商材ebisuシリーズ」対象業界への展開や、マニュアル管理など商品データベース以外のドキュメント管理分野へのAI検索展開も予定されています。

販売価格は、「AI eBASE」のAI自然言語検索エンジン「eB-AIsearch」ソフトウェア価格(コア数連動型)がベース単価125万円/コア(最小4コアから、以降2コア単位で拡張可能)で提供されます。これに加えて、月額のAI利用料(従量課金)が別途発生します。年間ライセンス&サポート費はパッケージソフトウェア費の20%が必要です。

eBASE株式会社について

eBASE株式会社は、商品情報に関わるデータベースソリューションパッケージソフトの専門企業です。「eBASEjr」、「eBASEstandard」、「SmalleBASEserver」、「eBASEserver」といった幅広いラインナップにより、生産者、原材料メーカー、加工メーカー、卸会社、小売会社など、業態や規模にフィットしたソリューションを提供しています。

AI Workstyle Lab編集部コメント
今回の「AI eBASE」のリリースは、企業におけるデータ活用のあり方を大きく変える可能性を秘めています。特に、これまで専門知識がなければアクセスが難しかった膨大な商品情報が、自然言語で簡単に引き出せるようになる点は画期的です。これにより、営業、企画、開発など多岐にわたる部門で情報格差が解消され、業務効率の大幅な向上と意思決定の迅速化が期待できるでしょう。小売業では顧客への提案力強化、メーカーでは開発期間の短縮やコスト削減に直結するはずです。プライベートデータを活用することで、汎用AIでは得られない信頼性の高い情報が得られる点も、ビジネスにおけるAI導入の障壁を下げる重要な要素となると考えられます。

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この記事の情報
記事の著者
AI Workstyle Lab 編集部

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