AIで弁当の販売数量200%、NEC社員向け売店が属人的な販促から脱却

対象がNECグループ社員に限られる「クローズドマーケット」は、安定した顧客基盤という強みである一方、一般的なコンビニエンスストアの戦略や外部の売れ筋データを持ち込んでも噛み合わないという難しさを抱えていました。かつては同業他社との横のつながりから情報を得られたものの、同水準のサービスを続ける企業がほとんど残っておらず、参照先が失われていた点も語られています。加えて、拠点ごとに客層が異なり、販促物を作るクリエイターの数も限られていました。

編集部の見立てでは、ここでの困りごとの本質は「情報が足りない」ことよりも、判断の根拠を社外から借りられない構造にあったのではないでしょうか。市場が閉じていれば、頼れるのは自社の経験だけになり、その経験は個人の中に溜まっていきます。中途採用で若い世代の利用者が増え、これまでの経験則が通用するか不安があったという発言は、属人化の弱点が表面化しつつあったことを示していると読めます。

社内にない情報を、外部の購買データから推し量る設計が起点になっています。大手クレジットカード会社のビッグデータにNEC独自の属性拡張技術を重ねることで、年齢や性別だけでなく趣味嗜好まで踏み込んだ顧客像を描き、「職域販売」といった自社の事情に近い条件を指定して層を絞り込む使い方がされています。閉じた市場では自社の購買履歴だけを見ても比較対象がないという弱点を、外部データを介して補う発想が効いたと考えられます。

施策を実行する前に効果を見積もる工程を挟んだことも、大きかったのではないでしょうか。反応予測AIやフェルミ推定AIで見通しを立ててから動く流れになっており、担当者の言葉としても「確信を持って施策を実行できた」ことが成果の理由に挙げられています。データ活用というと分析の精度に目が向きがちですが、実際に現場を動かすのは、根拠を持って踏み切れるかどうかという納得感の部分です。アウトプットに根拠と信憑性があるから安心して実行できる、という状態を作った点に、この仕組みの実務的な価値がありそうです。

企画から販促物制作までを一つの流れの中で支えている点も見逃せません。情報の少ないニッチな商品については、知見発見技術（ThinkWell技術）が個人のブログや口コミサイトといった散在するデータをたどり、仮説を立てて評価する探索を繰り返して知見をまとめ、そこからキャッチコピーが導かれています。さらに画像生成AIが見出しに合わせたビジュアル案を出し、ナレッジ共有AIや施策案学習AIが成功したやり方を蓄積して部門内に回す。個人の頭の中にあった判断基準を組織で使える形に置き換える循環まで含めて組み立てられていることが、属人化への対処として機能したと見ています。

ある弁当では、販売数量が利用前と比べて200%となり、ターゲット層に合わせたコピーとポスターを用意した結果、短時間で完売しています。施策アイデアを調べる手間が省け、企画検討や販促物制作にかかる時間も短縮されました。定性的な変化としては、ポスターを単なる商品カタログではなく、適切な物差しを持って作れるようになったという声が挙がっています。今後は日用品や食料品といった最寄り品、健康保険組合と連携した家庭用常備薬の拡販への活用も検討されています。