商品情報管理システム(PIM)部門で注目
monolyst
monolyst株式会社
AIによるデータ化で、商品情報管理を転記レスで進化 新時代PIM
紙カタログやスペック・商品画像の取得・管理を行う商品情報管理システム。FAX AI解析、Web受注システム、市場価格調査、EC連携、売上分析などを1つで実現する、業界特化のマルチプロダクト。
製品のポイント
- AIがカタログ/FAXを自動解析、転記ゼロで商品マスターを作成!
- 商品の仕様/画像/価格を一元管理し、ECやカタログ用に出力
- 商品登録の作業工数を最大90%削減!
対応機能
- AI自動補完機能:対応
- API連携機能:対応
- 在庫・SCM連携機能:対応
- 翻訳支援機能:対応
- フォーマット変換機能:対応
- DAM連携機能:対応
monolystの評価・機能・価格
製品概要
| 対象従業員規模 | 全ての規模に対応 | 対象売上規模 | 全ての規模に対応 |
|---|---|---|---|
| 対象従業員規模 | 全ての規模に対応 | ||
| 対象売上規模 | 全ての規模に対応 | ||
| 対象業種 | 全業種対応 | ||
| 提供形態 | クラウド / SaaS | ||
| 参考価格 | 別途お問い合わせ | ||
| 参考価格補足 | 別途お問い合わせ | ||
| サポート体制 | チャット | ||
画面仕様
製品詳細
商品情報と取引データの活用を推進する製造業向けの商品情報管理システム
monolyst(モノリスト)とは
monolyst(モノリスト)は、業界特化のAIセールスプラットフォームです。主に、機械工具、建材、自動車・バイク部品の卸やメーカーで導入されています。
紙カタログからスペックや商品画像の取得・管理を行える商品情報管理がメインの機能です。加えて、FAX AI解析、Web受注システム、市場価格調査、EC連携、売上分析などもできるマルチプロダクトとなっております。
これらの業界ではアナログ情報が依然として業務の中心にあり、かつ情報量も莫大なため多くのコストが必要です、 業界特化の課題を捉えた「monolyst」の活用は、90%のムダな業務・コストの削減を期待できます。
monolystで解決できる課題
【モノづくり産業の課題】 ◆50年以上革新が起きていないセールス&マーケティング領域 セールス&マーケティング領域がデジタル化されておらず、成長のボトルネックとなっている。 ◆バイヤーとセラーのミスマッチによる機会損出 セールスパーソンに会う前に70%のバイヤーはネット検索する一方、92%のセラーはデジタル対応していない。 ◆従来のオンプレミス販売管理システムの限界 販売管理システム・エクセル・ハードディスク・イントラサーバーなどの既存システムでは、 適切な商品データの管理ができない。
【現状のシステム課題】 ◆2つのバラバラ 入力と出力のデータ形式がバラバラなので、膨大な転記作業が発生してしまう。 画像・テキストのマスタがバラバラのため、探すのに時間がかかってしまう。
≪このような課題を『monolyst』が解決します!≫
monolystでできること
■紙カタログやPDFなどから自動で商品情報をデータ化 AIが紙カタログやPDF・手書きなどのカタログから、 自動でスペック情報や商品画像といった必要な商品情報を抽出・整理・データ化するため、転記作業がなくなります。 また、製品と画像を紐付けすることで、複数のツールでの管理は不要になります。 解析後のデータは、エクセルと同じ操作性で自由に編集が可能です。
■自動で登録されたSKUを製品リスト化 メーカー名・登録日・アップロードファイルといった任意の条件で検索できます。 一括ダウンロードもできるので、EC提案SKUとして活用可能です。 また、解析時に製品リストを組み合わせてシリーズとして登録・管理できます。 登録後も任意でシリーズへ追加でき、登録したSKUをカテゴライズすることで、自社に合わせたカテゴリ管理も可能です。
■自由に出力できる商品マスタ モノタロウやASKULといった大手通販会社の提案フォーマットに合わせた出力ができます。 スペック情報や画像をSKU単位で自動出力可能です。
■デジタルカタログを自動作成 紙のカタログの持ち歩きは不要で、画像検索にも対応。 スマホにも最適化しているため、出先での確認が可能です。
■Web受注でアナログ業務にサヨナラ ロット数やカートなど受注機能を搭載したWeb受注システムが自動で作成されます。 掛け率マスタに従って得意先ごとの仕切価格が表示されます。 また、BtoB商材で商品数が多い工具・建材卸に必要な機能も完備しています。 自動翻訳機能を備えているため、海外市場への展開をスムーズにサポートします。
■アナログのFAX受注業務にサヨナラ AI-OCRがFAX注文書のメーカー・品番・数量など注文内容を解析するため、手入力は不要です。 手書き・見積依頼を含む様々な書式の読み込みに対応し、 品番の誤りはAIが商品マスタを参照して受付可能な品名・品番に自動補完します。 入力からチェック、基幹システム連携まで自動化し、正確で効率的な受注処理を実現します。
導入効果
AIによる紙カタログの自動解析で、商品登録作業が9割も削減!
業種:塗装専門商社 従業員規模:100名 ■経緯 ・メーカーの価格改定表や紙カタログから、通販に必要な価格・スペック情報を取得するのに、膨大な転記作業が発生していた。 ・オンラインで販売できる商品数を増やす障壁となっているため、単純作業部分を効率化したかった。 ・従業員全てが競争力を持てる業務に注力できるよう後押ししたかった。
■効果 ・商品のスペックや画像の取得において、圧倒的な効率化が実現できた。 ・直感的に操作できるため、従業員に対し、使用方法の過度な説明が不要だった。 ・商品登録作業を9割も削減できたので、事業成長をより一層支えられるシステムだと感じた。
仕様・動作環境
| 対応デバイス | PC / SP |
|---|---|
| API連携可否 | 可 |
| 導入企業カスタム有無 | 不可 |
| サポート体制 | チャット |
主な機能
カタログAI解析/FAX注文書AI解析/デジタルキャビネ/商品マスタ/カスタム出力/ 市場調査機能/価格改定/デジタルカタログ/問合せリード獲得/Web受注
評判・口コミ
- 使いやすさ
- 4.5
- 機能満足度
- 5.0
- サポート品質
- 5.0
- 価格満足度
- 4.5
ITトレンドに投稿された2件のレビューの集計値です。
- 5点
- 2件
- 4点
- 0件
- 3点
- 0件
- 2点
- 0件
- 1点
- 0件
| 評価項目 | 製品 | カテゴリ平均 |
|---|---|---|
| 全体満足度 | 5.0 | 5.0 |
| 使いやすさ | 4.5 | 4.5 |
| 機能満足度 | 5.0 | 5.0 |
| サポート品質 | 5.0 | 5.0 |
| 価格満足度 | 4.5 | 4.5 |
画像加工、テキスト、表形式 様々な情報をまとめて取得できる
2025/12/03 / 卸売・小売業・商業(商社含む) / 1,000名以上 5,000名未満
全体満足度:5.0
良い点
様々な企業で共通に使えそうな機能であれば積極的にカスタマイズしてくれる。またそのスピードも早いのですぐに試せる。サポートのレスポンスも良いので業務が止まってしまうことがない。
祇やPDFカタログの製品情報を簡単にデータ化できます
2025/12/03 / 卸売・小売業・商業(商社含む) / 100名以上 250名未満
全体満足度:5.0
良い点
PDFを読み込みして数分でAI解析されます。解析されたデータをexcelライクでPDF内容を見ながら編集・修正できる点はかなり操作しやすいです。登録した製品を、項目を選んでエクスポートすることも可能。また、WEBカタログ化も非常に簡単で、製品リストに登録し、カタログ公開の設定をするだけで、WEBカタログを公開できます。UIもわかりやすく、新しく教えた後輩でも1時間も触っていれば製品登録できるようになりました。使い方がわかりやすいので、コスト面がクリアできれば、作業的な導入のハードルは低いと思います。また、機能追加の頻度が高く、気がついたら新しい機能が追加されていたりします。
サポート体制
チャット
価格・料金
参考価格:別途お問い合わせ
別途お問い合わせ
価格・料金プランを見る企業情報
- 会社名
- monolyst株式会社
- 住所
- 〒150-0043 東京都渋谷区道玄坂1丁目19−9 第一暁ビル 7F
- 設立年月
- 2024年4月
商品情報管理システム(PIM)とは
商品情報管理システム(PIM)は、商品の仕様・画像・価格・在庫などのデータを一元管理し、ECサイトやカタログ、販促チャネルへ自動配信するプラットフォームです。代表的な機能はデータ正規化、メディア管理、マルチチャネル配信、バージョン管理、ワークフロー承認で、主に商品企画部・マーケティング部・EC運営部・営業部で活用され、情報整合性の確保や掲載スピード向上、販路横断の一貫した商品表現を実現します。
評価・掲載基準について
専門家分析
製造業IT導入の専門知識と現場実績に基づき、各製品の機能・実装難度・製造業への適合性を独自の観点で分析しています。
独立評価
掲載ベンダーからの広告費・報酬は評価スコアに影響しません。評価軸(生産管理・品質管理・コスト管理等)は編集部が独自に設定しています。
データ検証
公開仕様書・導入事例など複数のソースを照合し、記載情報の正確性を定期的に検証・更新しています。
