売上・受注・販売実績のAI活用事例

【成果】 AIによる予測モデルの導入により、月間の客数予測精度は95%以上という高水準を維持しています。全305店舗における客数修正率はわずか0.5%にとどまり、店舗での客数予測や入力作業が大幅に効率化されました。 これにより、自動発注の精度向上やレジシフトの最適化が実現し、客数予測および入力作業にかかる工数を年間で約1,100時間削減する効果を生み出しています。現場の管理職の負担が軽減されたことで、今後は他のシステムとの連携をさらに深め、店舗オペレーションの効率化や販促施策への活用など、さらなるデジタル変革を推進していく展望です。

【成果】 新たなAIアルゴリズムの導入により、査定精度の飛躍的な向上が実現しました。実証実験において、機械学習による推定成約価格と実際の成約価格との誤差率の中央値（MER）は、首都圏1都4県で4.89%、全国エリアでも5.34%という極めて高水準な精度を達成しています。また、対応エリアも拡大し、全国18都道府県にわたる約30,000棟のマンションを対象とした推定成約価格の算出が可能となりました。これにより、顧客に対してより正確で透明性の高い情報提供が実現しています。

【成果】 分析の結果、一般的なコンビニとは異なり「デスクで食べても散らからない直まきおにぎりが人気」といった独自の傾向や、時間帯・顧客グループごとの細かなニーズを発見することができました。 これらの分析結果は、実際の店舗での発注業務に反映されています。現場の担当者が自らデータを見て、考えて、実践するサイクルを回せるようになり、中堅・中小企業における限られた人員でも効率的かつ精度の高いサービス向上が可能となりました。 今後は、商品の組み合わせ傾向を把握するバスケット分析など、さらに高度なデータ活用やマーケティング施策への展開を計画しています。

【成果】 実験店舗での事前検証において、当初計画していた発注作業時間の削減目標を達成し、精度の高い発注が行えることが実証されました。この結果を受け、全304店舗の生鮮部門への本格導入が決定しています。 現場では、3週間先まで算出された各商品の発注数量が画面に表示され、スタッフは異常値を確認するだけで済むようになり、作業負荷が大幅に軽減されました。AIによる高精度な予測は、商品の欠品を防ぎ販売機会を創出すると同時に、廃棄ロスの削減にも貢献しています。さらに、難易度の高い発注業務が自動化されたことで、経験の浅い新入社員でも精度の高い発注が可能となり、早期戦力化という定性的な成果も生み出しています。

【成果】 AIが発注推奨値を自動算出することで、発注業務にかかる時間を1店舗あたり1週間で約6時間削減することに成功しました。これにより、発注担当者の業務負担が大幅に軽減されています。 また、適切な商品陳列量の維持による販売機会の最大化や、過剰発注の抑制による廃棄ロスの適正化（フードロス対策）といった効果も期待されています。今後は導入店舗での売上や収益への効果を検証し、さらなる展開店舗の拡大を目指すとしています。

【成果】 生成AIを搭載した人型AIアシスタントは、2024年7月末時点で約7,000店舗に導入されています。 音声検索機能により、スタッフがスピーディにマニュアルを確認できるようになり、店舗責任者やSVへの問い合わせ対応といったオペレーション負担の軽減が期待されています。また、過去の販売実績を容易に確認できるようになったことで、施策内容に応じた販売計画の立案や、迅速な売場づくりへの反映が可能となりました。 今後は導入店舗をさらに拡大し、店長業務のサポートと店舗の省力化を推進していく方針です。

【成果】 プロジェクト開始から約1年という短期間で新サイトのローンチに成功し、IT未経験のメンバーによる内製運用が実現しました。AIを活用したレコメンド機能は非常に高い効果を発揮しており、サイト全体の売上に占めるレコメンド経由の割合は平均40％、最高で48％を記録しています。サイトオープンから2年後には、レコメンドによる売上が3.2倍へと大きく伸長しました。 また、マーケティング施策の自動化により、会員登録後のフォローやメルマガ配信にかかっていた手作業の時間が削減され、大幅な業務効率化を達成しています。その結果、メールマガジンの会員数は約4倍に増加し、メルマガ経由の売上も約4倍に拡大しました。 さらに、システムの運用を通じて現場メンバーの意識にも変化が生まれています。「この作業を自動化して効率化したい」といった自発的なアイデアがチーム内で活発に議論されるようになり、データに基づいた新しい施策が次々と生み出されるデータドリブンな組織文化が定着しつつあります。

【成果】 本プロジェクトは現在実証実験の段階にあり、具体的な定量成果については今後の検証を待つ形となります。しかし、すでにインプット情報をもとに所定のフォーマットでアウトプットを生成するという、技術的な実現性は確認されています。 今後は、生成AIの活用と七十七銀行がこれまで培ってきたデータ分析のノウハウを融合させることで、定例業務やデータに基づく仮説検証のプロセスを飛躍的に迅速化していく方針です。 最終的には、職員がより付加価値の高い業務に注力できる環境を整えることが期待されています。これにより、挑戦的な企業文化の醸成や従業員エンゲージメントの向上を実現し、同行のさらなるDX推進へと繋げていく構えです。

【成果】 「MS1 Brain」の導入により、従来は営業担当者の経験と勘に頼っていた活動がデータドリブンなものへと変革されました。AIが算出したスコアリングをもとに、見込みの高い顧客へ優先的にアプローチすることで、営業活動の効率化と顧客満足度の向上を実現しています。また、解約や他社への切り替え意向が高い顧客を早期に抽出し、抑止活動に繋げることも可能になりました。 さらに、AIが導き出した特徴量をトークスクリプトに落とし込んだ結果、クロスセル（販売商品数アップ）の成約率やアップセル（保険料単価アップ）の特約付帯率が従来比で2～3倍に向上するという大きな成果を上げています。現在では、海外提携先での保険解約要因の分析や、自動車の買い替えタイミング予測など、他部門や新規ビジネスへの横展開も進んでおり、社内全体でデータドリブンな文化が醸成されつつあります。

【成果】 dotDataを活用した予測スコアに基づいて、約20万人の会員に最適化されたクーポンを配信した結果、ターゲティング精度の向上で4倍、デザインの最適化で3倍の効果を生み、トータルで商品購入率が約12倍に向上するという劇的な成果を達成しました。 今後は、Cookieレス時代を見据えた新たなデータマネジメントモデルとして、メーカー向けの商品開発や販促支援など、新たな収益の柱としての展開も視野に入れています。

【成果】 AI行き先案内によるAI商談の提案件数は、2020年上期から2021年上期の1年間で約3倍の7万4300件に増加しました。AI商談の効果により全体の商談件数の底上げにもつながり、2021年第1四半期には商談件数が8.4％増加するという成果を達成しています。 AIが高い精度で提案を行うことで、営業担当者がAIを信頼するようになり、日々の営業ツールにAIの提案が自然に融合したことが成功の要因となっています。今後は、dotDataの特徴量から社員のパフォーマンスを測定するなど、人材開発分野への活用も推進していく展望です。