Lazuli株式会社、プライベートウェビナー「エージェンティックコマース時代の、商品データ戦略」を開催
Lazuli株式会社
～海外リテール・ブランドの最新事例を通じた「AI-Readyな商品データ」の重要性について解説～
商品データの構造化・スキーママッピング・自動補完を実現するプロダクトデータプラットフォーム「Lazuli PDP」を核に、各社のデータ基盤・システムに応じたカスタム支援を提供するLazuli株式会社（本社：東京都渋谷区、代表取締役：萩原 静厳、以下Lazuli）は2026年4月28日（火）、プライベートウェビナー「エージェンティックコマース時代の、商品データ戦略」を開催します。
近年、消費者が自ら商品を検索するのではなく、AIエージェントが商品を選択する時代が到来しています。2026年3月に米国ラスベガスで開催された世界最大級の小売テックカンファレンス「Shoptalk 2026」において、Sephora、e.l.f. Beauty、Walmartなどの業界主要企業は、「AIに選ばれるか否かが今後の競争軸になる」との見解を示しました。この変化の背景には、商品データの再設計の重要性があります。従来のようにスペック情報を列挙するだけではAIは商品を十分に理解できず、構造化され、文脈と意味を備えたデータのみがAIによる推薦対象となります。
Lazuliが主催する本プライベートセミナーでは、Shoptalk 2026の最前線レポートをもとに、「AI-Ready」な商品データのあり方について分かりやすく解説します。あわせて、プロダクトのライブデモを通じて、参加者が本日から実行可能な具体的アクションをご紹介します。従来の「検索最適化（SEO）」から「AI最適化（AEO）」への転換を背景に、AIに選ばれるブランドを実現するための商品データ戦略の最新動向を伝えます。
本セミナーは、ECおよびデジタル戦略の見直しを検討している方、商品データ整備に課題を持っている方、AI活用の着手方法を模索されている方、ならびにエージェンティックコマースへの対応を経営課題として捉えている方を主な対象としています。
当日のプログラムは三部構成となっており、第一部ではNRFおよびShoptalk 2026の内容を踏まえ、購買主体が人からAIエージェントへ移行する「エージェンティックコマース」の概念や、OpenAIと各小売企業による最新事例、AI時代におけるブランド戦略の変化について解説します。続く第二部では、AI時代に求められる商品データ戦略として、SEOからAEOへのパラダイムシフトや、AIに理解されるデータ設計の考え方を整理。そして第三部では、AI-Readyの思想を実装したプロダクトのデモを行い、導入から運用までの具体的なプロセスをご紹介するとともに、質疑応答の時間を設けます。
なお、本セミナーの詳細は下記のとおりです。
イベント名 ：エージェンティックコマース時代の、商品データ戦略。～海外リテール・ブランドの最新事例を通じた「AI-Readyな商品データ」の重要性について解説～
形式 ：ウェビナー（オンライン）
実施日時 ：4月28日（火）11:00-12:00
ターゲット ：経営層・事業責任者／マーケティング責任者／EC・デジタル担当者
詳細・申込み：
https://corporate.lazuli.ninja/event/webinar-agentic-commerce-260428/
プログラム ：
- NRF、Shoptalk2026 から見たトレンド- - エージェンティックコマースとは何か- - AI時代のブランド戦略- - AI-Readyなオムニチャネルとは- AI-Readyな商品データ戦略- - なぜ今、商品データの再設計が必要か- - AI-Ready 5ステップ- プロダクトデモ- - 商品データ整備を自動化するプロダクトの実演- - 導入から運用までの具体的なフロー紹介- - Q&A
Lazuli PDPは、多様なフォーマットで管理・受領される商品データを、構造化・スキーママッピング・自動補完・正規化・バリデーションといった一連のプロセスによって高品質なデータへと変換するプロダクトデータプラットフォームです。CSV・Excel・PDFなど任意の入力形式に対応し、AI推論によるスキーマ自動マッピングやカテゴリ推定機能を備えることで、大量の商品データ整備を効率的に自動化します。APIなどを通じて既存システムへのシームレスな統合も可能です。
Lazuliは2020年7月に設立されたスタートアップです。高度なAI/ML技術を駆使したプロダクトデータプラットフォーム「Lazuli PDP」の開発・提供とカスタマイズ支援を通じて、商品情報を企業の競争力へと転換することを支援しています。メーカーや小売事業者が長年抱えてきた「商品情報の手作業による収集・登録・管理」という課題に対し、非構造化データの自動抽出・構造化とメタデータ・商品タグの自動生成によって、商品データのAI-Ready化を実現します。ベイシア、パナソニック、アサヒ飲料をはじめとする小売事業者・EC事業者・食品・日用品メーカーへの導入実績を持ち、AI時代のリテール・ECを支える商品データ基盤の構築に貢献します。
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プレスリリース提供：PR TIMES
記事提供：PRTimes
