実施時期: 2025年01月|2026.06.02 最終更新
膨大な購買データからAIがニーズを予測し、広告の集客効率を2倍に向上
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アプローチと成果
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こんな課題を持つ企業におすすめの事例です
- 顧客の潜在ニーズを深く理解し、マーケティングに活かしたい
- ターゲティング広告の精度を上げ、顧客獲得単価を改善したい
- 専門知識がなくてもデータ分析を活用できる環境を作りたい
プロジェクト概要
背景・目的
セブン銀行は、ATMの現金管理や与信審査など、さまざまな業務でAIやデータ活用を推進してきました。さらなる顧客理解を深めるため、セブン＆アイグループが保有する購買データの活用に着手しました。
金融データだけでは見えにくい生活スタイルや価値観を購買データから把握し、カードローンのマーケティングや与信審査の高度化を目指したのです。しかし、金融業である同社にはリテール分野のデータに対する知見が不足していました。膨大な購買データから仮説を立てて検証する従来のアプローチでは、膨大な時間と手間がかかるという課題に直面していました。
アプローチと成果
アプローチ
この課題を解決するため、セブン銀行は日本電気株式会社（NEC）が提供するAIデータ分析プラットフォーム「dotData」を導入しました。
具体的なアプローチとして、自社のカードローンデータと、グループ共通会員IDに紐づく購買データを連携させて同プラットフォームに投入しています。搭載されたAIが自動かつ網羅的にデータを分析し、数十万から数百万に及ぶパターンの中から有用な洞察を抽出。特定の商品の購入実績や頻度、組み合わせがカードローン申し込みにどう影響するかをスコア化して提示することが可能になっています。
導き出された結果をもとにデータサイエンティストが分析モデルを構築し、システム上で精度を検証しながらターゲティング広告の配信対象を絞り込みました。
プロジェクトへの評価と成果
改善・向上したこと
コスト削減
データ分析・意思決定支援
データドリブン文化の定着
推進したこと
AI×新規事業開発
AI活用の社内展開・定着
購買データを活用したターゲティング広告の配信により、顧客獲得単価（CPA）を従来の2分の1に削減することに成功しました。
また、従来は審査が通らなかった顧客に対しても、購買データを加味することでサービスを提供できる可能性が広がっています。今後は、高度なデータ分析スキルがなくても利用できるdotDataの特長を活かし、現場主導のAI・データ活用を推進していく方針です。さらに、金融とリテールのデータを掛け合わせた新規ビジネスの創出も目指しています。
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
顧客行動分析
広告運用・投稿管理
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新規事業開発
アイデア創出
金融・保険
与信審査・ローン審査
信用スコアリング
活用したデータ
数値・Excel・ログ
顧客リスト・会員属性（CRM）
売上・受注・販売実績
採用したAI技術・ツール
採用したAI技術
AIモデル・構築手法
(RAG / ファインチューニング / 他)
機械学習（数値データからの予測・推論）
統計モデル（数値データに基づく傾向分析）
活用・導入したAIモデル・ツール
AI構築プラットフォーム
WarpBiz編集部の事例考察
成功の最大の要因は、自社に不足していた異業種データの知見を、AIによる自動探索で補完し、効率的に有用な仮説を導き出した点にあります。このアプローチは、グループ企業間のデータ連携や、外部データを活用したマーケティング高度化など、幅広い業種で応用可能です。導入にあたっては、AIが導き出した洞察を実際のビジネス施策に落とし込むため、現場担当者の業務知識との掛け合わせが重要になります。異業種データの活用やマーケティングの効率化を検討されている方は、ぜひ他の事例記事もご覧いただき、自社に合ったツール探しにご活用ください。
プロジェクト実施・導入企業
日本電気株式会社
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株式会社セブン銀行
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