2026.06.02 最終更新
曖昧な検索の悩みをAI接客で解決し、パーソナルな購買体験を実現
※イメージ画像です
プロジェクト概要
アプローチと成果
カテゴリー詳細
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こんな課題を持つ企業におすすめの事例です
- 顧客一人ひとりに合わせたパーソナライズされた購買体験を提供したい
- オンラインでも実店舗のような質の高い接客を実現したい
- 従来のキーワード検索による商品探しの煩わしさを解消したい
プロジェクト概要
背景・目的
現代のラグジュアリー消費者は、パーソナライズされた接客や体験的な特典、個別のオファーを求めています。しかし、従来のオンラインショッピングにおけるキーワード検索では、試行錯誤が必要であり、顧客が求めるスタイルやインスピレーションを直感的に見つけることが困難でした。そこでラルフ ローレンは、オンラインショッピングのあり方を再定義し、顧客の進化するニーズに応えるため、AIを活用した新たなアプローチの導入を決定しました。
アプローチと成果
アプローチ
同社はマイクロソフトと協業し、AIを搭載した対話型のスタイリングコンパニオン「Ask Ralph」を開発しました。このツールは、マイクロソフトのパーソナライズされたショッピングエージェントの初期バージョンを基盤としており、自然言語検索エンジンを活用しています。
ユーザーがラルフ ローレンのアプリ上で「金曜日の夜のコンサートに着ていく服」や「ネイビーのブレザーの着こなし方」といった複雑でニュアンスのある質問を入力すると、AIが意図を解釈し、Polo Ralph Laurenの在庫から全身のコーディネートやスタイリングのアドバイス、ギフトのアイデアを視覚的に提案します。また、ユーザーのトーンや満足度、意図を読み取り、提案を動的に調整する機能も備えています。
プロジェクトへの評価と成果
改善・向上したこと
顧客対応の効率化
顧客満足度の向上
推進したこと
新サービス・製品開発
既存システムとのAI連携
「Ask Ralph」の導入により、顧客はオンラインでありながら、まるで店舗のスタイリストに相談しているかのような、パーソナルで摩擦のないインスピレーションに満ちたショッピング体験を得られるようになりました。
自然言語による検索は、単なるキーワードの照合にとどまらず、文脈を理解した精度の高い提案を可能にしています。ラルフ ローレンは、今後もAIを活用してショッピング体験をより魅力的で直感的なものへと進化させていく展望を示しています。
カテゴリー詳細
プロジェクト内容
AI導入・支援形態
導入部門・データ活用
導入部門と活用内容
マーケティング
レコメンド機能
Web接客
ECサイト運用
商品ページ最適化
顧客対応・サポート
AIチャットボット
小売・流通・EC
パーソナライズ・商品レコメンド
ECサイト内検索の最適化
活用したデータ
数値・Excel・ログ
在庫・生産・物流データ
採用したAI技術・ツール
採用したAI技術
テキスト・言語AI
チャットボット
問い合わせ対応
CS対応
AIモデル・構築手法
(RAG / ファインチューニング / 他)
AIエージェント（AIが自律的にツールを使いタスク実行）
活用・導入したAIモデル・ツール
クラウドAI基盤
連携ツール
チャットツール・UI（画面）連携
モバイルアプリ（iOS/Android）
WarpBiz編集部の事例考察
成功の最大の要因は、従来のキーワード検索の限界を自然言語処理AIによって突破し、顧客の曖昧なニーズを的確に汲み取る仕組みを構築した点にあります。このアプローチは、アパレル業界に限らず、インテリアや旅行プランニングなど、顧客の好みが多様で提案力が求められる業種への応用が期待できます。導入にあたっては、ブランドの世界観を損なわないよう、AIの回答精度とトーン＆マナーの綿密なチューニングが不可欠です。自社に合ったAI接客ツールの導入を検討される方は、ぜひ他の事例記事もご覧ください。
プロジェクト実施・導入企業
マイクロソフト
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ラルフ ローレン コーポレーション
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