ゴムマリの業務AIエージェント、『マスタデータ管理』を提供開始

公開：2026年11月2日

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この記事はプレスリリースです

本記事は、PR TIMESに掲載された企業・団体等のプレスリリースを原文のまま転載しています。記事内容は発表時点の情報です。

発表元: ゴムマリ株式会社
原文: PR TIMESで元のプレスリリースを読む
配信日時: 2026年11月2日 11時00分
転載日: 2026年11月3日

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転載

プレスリリース本文

部品・取引先・所属などのマスタが複数のExcel台帳やシステムに分かれ、どれが正かは担当者の記憶に頼りがちです。全件の突き合わせと更新のルールで、一つの正のマスタを保ち続ける運用に変えます。

ゴムマリ株式会社（東京都、代表取締役: 村山悠太）は、マスタデータ管理業務を対象としたAIエージェント「マスタデータ管理AIエージェント」の提供を2026年11月2日より開始します。部品コード・取引先コード・人事所属コードなど、複数のExcel台帳やシステムに分かれたマスタ候補をそのままお送りいただければ、本エージェントが共通のコードで突き合わせ、どの値を正としたかの判断根拠つきの統合済みマスタと、統合後にまた散らからないための更新運用のルールを作ります。判断が割れる項目は、根拠つきの要確認一覧でお返しします。実装は貴社が既にお使いの基盤の上に行い、導入は初期構築50万円から（期間4週間〜）、以後は月額5万円からの運用で回し続けます。

▶ 詳しくは: https://gomumari.com/spot/master-data/?utm_source=prtimes&utm_medium=pr&utm_campaign=PR-014

1. マスタデータ管理に、なぜ「どれが正か分からない」状態が残るのか

従業員数100名以上の企業のIT・情報システム系部門の担当者を対象にした2025年の調査では、一社あたり平均23.3個のシステムが導入され、うち取引先の情報を扱うシステムは平均10.6個にのぼります。取引先データを扱うシステムの間の連携について、「一部のシステムは連携できているが、手作業での更新も必要」または「ほとんど／まったく連携しておらず、手作業での更新が中心」と答えた企業は66.0%で、連携が進まない理由として「システムごとにデータ形式や項目が異なる」が58.6%で挙がっています。取引先データの品質については、「重複」を83.5%、「表記ゆれ」を82.2%、「更新漏れ」を81.8%が経験したと回答しています（※1）。

部品コード・取引先コード・所属コードといったマスタの候補は、部門やシステムの数だけ、Excel台帳やエクスポートデータとして存在します。それぞれが別の経緯で作られ、別々に更新されてきたため、どれを正とするかが文書に残っておらず、担当者の記憶に頼っている現場もあります。新しいコードを追加するたびに、どの台帳まで反映すべきかも、担当者が経験則で判断しています。

この判断と確認が仕組みに置き換わりにくいのは、台帳ごとにコードの書き方や項目が違い、同じものを指しているかどうかを、そのままでは機械的に決められないからです。しかも乱れは一か所にとどまりません。表記ゆれが一つあれば検索に引っかからず、重複登録は二重の入力や二重の集計を生み、更新漏れのあるコードは古い値のまま後工程の業務に使われます。突き合わせる台帳が増えるほど照合の組み合わせも増えるため、担当者は「念のため」に全台帳を目視で突き合わせる作業をやめられません。

2. どう動くか（突き合わせと検証の二層）

本エージェントは、マスタ候補どうしの突き合わせと、機械的な検証の二層で動きます。処理は4つの段階で進みます。

受け取る: 複数のマスタ候補（Excel台帳、システムのエクスポートデータなど）をそのまま受け取ります。台帳ごとに書式がばらばらのままで構いません
突き合わせる: AIが共通のキーになるコードの候補を特定し、複数のマスタが同じ対象を指しているかを確かめます。結合できる範囲とできない範囲を、確認の根拠つきで切り分けます
検証する: 突き合わせた結果に対して、表記ゆれ・重複・欠落・台帳間の値の食い違いを機械的に全件検出します。どの台帳の値を正とするか判断がつかない項目は、推測で決めずに「要確認」に回します
出力する: どの値を正としたかの判断根拠つきの統合済みマスタ、更新運用のルール（何を・誰が・どの手順で更新するか）、要確認一覧の3点を出します

AIによる突き合わせだけに任せず、その結果を機械の検証で裏取りします。全自動を狙わず、最後の確認を人に残す設計です。

処理フロー概念図: 複数のマスタ候補→共通キーでの突き合わせ→表記ゆれ・重複・欠落・食い違いの機械的な全件検出→統合済みマスタ（判断根拠つき・更新運用のルールも）＋要確認一覧

部品コード・取引先コード・所属コードなどのマスタ候補は、貴社の普段の方法のまま（メール・共有フォルダ等）お送りいただきます。初期構築で統合済みのマスタと更新運用のルールを作り、判断が割れる項目は要確認一覧としてお返しします。月額運用では毎月の更新分を取り込み、最新に保ちます。新しいツールの契約は原則不要です。

3. 導入で、マスタデータ管理の担当者の作業はこう変わる

初期構築の第1週に、実データで「どこまで動くか」を確定してから構築します。確定した範囲が翌月から回り続けている状態で、初期構築を終えます。

導入前: 部品コードや所属コードを追加・変更するたびに、関係する台帳を一つずつ開いて手で反映する。反映漏れがないかを、別の担当者が全台帳を突き合わせて確かめ直す。マスタの数だけ、これを繰り返します。

導入後: 初期構築で確定した範囲では、追加・変更は統合済みの一つのマスタに反映すれば済み、担当者の画面に届くのは「要確認」として挙がった項目だけです。たとえば「同一と思われるレコードの値が台帳間で食い違っています」「同じ対象を指す可能性のある2件があります」といった根拠つきの指摘に対して判断し、確定する。それが人の仕事になります。

変わるのは次の3点です。

時間: 追加・変更のたびに関係する台帳を一つずつ直し、全台帳を突き合わせ直していた時間が、要確認に挙がった項目の判断に充てる時間になります。台帳が増えるほど膨らんでいた照合の手間も、統合した範囲では一つのマスタの確認に置き換わります。
ミス: やめられなかった全台帳の目視の突き合わせを、導入の初期に従来の確認と並行して精度を確かめたうえで、機械による全件の検証に置き換えられます。表記ゆれ・重複・台帳間の値の食い違いを全件同じ基準で検出するため、検索に引っかからない表記や二重の登録を、目視の集中力に頼らずに見つけられます
属人化: どの台帳を正とするか、新しいコードをどこまで反映するかという、担当者の記憶と経験則にあった判断が、判断根拠つきの統合済みマスタと更新運用のルールとして形に残るため、担当交代や引き継ぎに耐えます

▶ 成果物で受け取る（専門業務AI-BPO）: https://gomumari.com/spot/master-data/?utm_source=prtimes&utm_medium=pr&utm_campaign=PR-014

▶ サービス詳細・導入の流れ: https://gomumari.com/service/agent/?utm_source=prtimes&utm_medium=pr&utm_campaign=PR-014

4. 実際の企業の現場で鍛えてきた仕組み

本エージェントは、人事と販売管理という性質の異なる業務でのマスタの整備を通じて鍛えてきた仕組みです。人事の現場では、所属や区分など十数種類のマスタを一つの表に集約し、元の台帳と件数を突き合わせて移し替えを確かめました。販売管理の現場では、統合の前に、出どころの異なる複数の台帳が同じコードの体系でつながるかを実データで確かめ、つながる範囲から結合しています。正の候補に見えた台帳が、所管の方への確認で、年に一度の価格表を作るための台帳であり、最新の状態の判断には使えないと分かった例もあります。正と呼べるかを断定できない台帳は、推測で決めずに所管への確認を挟みます。

5. 代表者コメント

「部品のコードを一つ足すとき、どの台帳まで直せば作業が終わるのか。その答えが、担当の方の記憶の中にしかない現場があります。マスタの乱れは、入力の不注意よりも、同じものを指すコードが複数の台帳に分かれ、別々に直されていくところから始まります。当社は人事と販売管理の現場で、十数種類のマスタを一つの表にまとめ、出どころの異なる台帳が同じコードでつながるかを確かめてから統合し、正と呼べるか分からない台帳は所管の方に確かめてから扱ってきました。新しいコードが増える日にも、担当の方が直す場所で迷わずに済む日々を、更新のルールとともに保ち続けます。」（ゴムマリ株式会社代表取締役村山悠太）

6. 提供の形と今後の展開

ゴムマリは、お客様の現場に入り込みAIエージェントを作るFDEカンパニーとして、1つの業務を回すAIエージェントを、お客様の業務に合わせて作る「AIエージェント導入」を、初期構築と月額運用の形で提供しています。本リリースはその一つです。同じマスタデータ管理は、データをお送りいただき成果物でお返しする専門業務AI-BPOの「マスタデータ管理」としても、1回でも毎月でも承ります。どちらにするかは、お客様が選べます。バックオフィス・情シス領域ではExcel台帳のデータベース化など隣接業務の専門業務AI-BPOも用意しており、ラインナップは、実際の現場で鍛えた業務から順次追加していきます。

※1 「企業のデータ管理に関する実態調査」（Sansan株式会社、2025年11月11日発表、調査期間2025年10月17日〜22日、従業員数100名以上の企業に勤務するIT・情報システム系部門の担当者708名）

概要

項目	内容
対象業務	マスタデータ管理（部品・取引先・所属などのマスタの突き合わせ・統合・更新運用）
お送りいただくもの	複数のマスタ候補（Excel台帳・システムのエクスポート等）
お返しするもの	統合済みマスタ（どの値を正としたかの判断根拠つき）＋更新運用のルール＋要確認一覧
前提	実装は貴社が既にお使いの基盤の上に行います。更新運用のルールは導入時に整備
導入形態	初期構築（4週間〜）→ 月額運用
期間	初期構築4週間〜・以後月次
価格	初期構築50万円〜＋月額5万円〜

※記載の価格・期間は配信時点のものです。価格・提供条件は改定される場合があります。最新の条件は当社Webサイト（サービス詳細ページ）をご確認ください。

ユースケース

システムのリプレイス・移行局面: 旧システムのマスタを新システムの取込形式へ変換する前に、複数の台帳がどこまで整合しているかを確認しておきたい場面で
拠点・部門ごとにマスタが個別に育ってきた企業: 拠点や部門ごとにExcel台帳が独立に更新され続け、統合の手がかりが見えなくなっていた状態からの再挑戦として
他の業務エージェント導入の前段: 発令入力や見積査定などの業務をAI化する前提として、その土台となるマスタの整備状況を先に確認しておきたい場面で

会社概要

項目	内容
社名	ゴムマリ株式会社
所在地	東京都
代表者	代表取締役村山悠太
設立	2025年5月
事業内容	FDE（お客様の現場に入り込み、AIエージェントを作る）による、専門業務AI-BPO・AIエージェント導入・プロダクト・開発と検証と診断
URL	https://gomumari.com/

ゴムマリは、AIエージェントと働く会社を、つくる会社です。生成AIを作る力と、業務を分かる力を一つのチームにし、お客様の現場に入り込んでAIエージェントを作るFDEカンパニーです。

代表取締役の村山悠太は、ワークスアプリケーションズで大手企業向けERPの営業と導入コンサルティングを、外資系SaaS企業でアカウントエグゼクティブ、パートナー販売の立ち上げを担当。その後、AI学習用データを扱うAIスタートアップ2社でマーケティングと営業を担い、2社目では営業とマーケティングの責任者を務めました。生成AIの受託開発会社では中核メンバーとしてAIエージェント事業の企画と事業化を担い、2024年10月からは大手企業の現場に入り込み、課題の棚卸しから生成AIの実装までを一気通貫で進める手法を確立しました。2025年にゴムマリ株式会社を設立し、大手企業の現場でAIエージェントを要件定義から運用・改善まで手がけています。