ブランド表記の揺れをAIで整理するBrand Alias

Amazonの商品データでは、同じブランドが一つの表記に統一されているとは限りません。

英語と日本語、大文字と小文字、全角と半角、読み仮名を含む括弧表記など、さまざまな形で登録されています。表記が違うまま商品を集計すると、本来は同じブランドの商品が別々に分かれてしまいます。

Raxis BankのBrand Aliasは、こうしたブランド表記の揺れを整理し、商品探索で同じブランドを一つのまとまりとして捉えやすくする仕組みです。

ブランド名は、完全一致だけでは探せない

たとえば、次の表記は同じブランドを示している可能性があります。

文字列の完全一致だけで検索すると、これらは別ブランドとして扱われます。その結果、ブランドに紐づくASIN数、取扱うAmazonセラー、カテゴリー構成、新規商品の把握が分断されます。

一方で、似ている表記をすべて自動統合すると、別ブランドを誤って結びつける危険があります。ブランド整理には、統合する力と、統合しすぎない慎重さの両方が必要です。

Brand Aliasでは、正式なブランド名と別表記の関係を登録します。

主な対象は次のとおりです。

Aliasとして関係を持たせることで、元の表記を失わずに、同じブランドとして検索・集計できる状態をつくります。

約1億ASIN規模のデータから、人がブランド表記を一件ずつ確認することは現実的ではありません。

Raxis BankではAIを使い、文字の類似、括弧の構造、日本語と英語の対応、同じ商品群への出現などから統合候補を整理します。

たとえば、「英語名＋日本語読み」の形式や、同じASIN群で繰り返し現れる近似表記を候補として示します。AIによって候補を狭めることで、人が判断すべき箇所へ集中できます。

ブランド統合は商品探索全体に影響します。誤った統合をすると、別ブランドの商品やAmazonセラーが同じまとまりに混ざり、分析結果を誤らせます。

そのため、AIの提案を無条件に確定するのではなく、候補を人が確認できる設計が重要です。

確認では、表記の似方だけでなく、商品タイトル、カテゴリー、関連ASIN、公式なブランド表記なども見ます。判断が難しい候補を無理に統合しないことも、データ品質を守る選択です。

Brand Aliasによってブランド表記が整理されると、次の調査が行いやすくなります。

Brand Aliasは見た目を整えるだけの機能ではありません。商品、ブランド、Amazonセラーの関係を正しく分析するための土台です。