商品データ統合・マッチング基盤

概要

同じ商品でも、チャネルによって商品コードや名称がバラバラで、注文が誤った商品に紐づく問題。当初は乱れた商品名から正規表現でコードを“推測”していたが誤検出が多く、発想を逆転——自分たちが既に知っているコードを、テキストの中から“検索”する方式へ。曖昧な推測をやめ、正規のマスタを軸にしたマッチングへ置き換え。

担当業務

• 01

  「辞書優先」抽出——既知の品番を検索し、正規表現は未知コードの控えめなフォールバックに。抽出的中率を57%→72%へ。TS(API)とPython(Excel)で挙動がずれないよう境界判定を明示し、変更のたびに約100件のゴールデンセットで自動採点(回帰0)。

• 02

  「テキストの不一致＝誤紐付け」ではないと捉え、実際の紐付け(master_id)で測り直し。誤りに見えた1,446件の67%は既に正常でテキストだけが古い状態、本当の誤りは0.15%と判明 — 過剰な一括修正を回避。

• 03

  1リスティングに複数コードが載る場合、「選択肢の先頭コードが正解」は実測71%の精度しかなく自動修正には不十分——自動化は高信頼のみ、残りはレビュー用キューへ。後から張られた連携も拾い直すセルフヒール(自己修復)ジョブで未連携を回復。

成果

壊れやすい名称パースを正規マスタ基盤のパイプラインへ刷新。暫定的な一括修正に逃げず、的中率・連携率を数値で検証しながら恒久的に改善。