外部データベース・統計情報の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】 本プロジェクトは実証実験の段階であり、収量最大30％増と品質向上を目標に掲げて検証を進めています。 収集されたデータは株式会社NTTデータが提供する営農支援プラットフォーム「あい作」に蓄積され、離れた場所にいる農業従事者と営農指導員がタイムリーに情報共有や相談を行える環境の構築が期待されています。今後は対象品種や作物を拡大し、日本全国や海外への展開も視野に入れた取り組みが計画されています。

【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】 AIを活用した新しいマーケティング戦略の実践により、ある弁当の販売プロモーションにおいては、ターゲット層に最適なクリエイティブとキャッチコピーを用いたポスターを展開した結果、短時間での完売を達成し、販売数量が利用前と比較して200%に達するという劇的な成果を上げました。 これは、反応予測AIやフェルミ推定AIによって施策効果を事前に予測できたことで、確信を持って施策を実行できた結果です。また、企画検討や販促物制作にかかる時間も大幅に短縮され、少人数体制でも質の高いプロモーションを迅速に展開できるようになりました。 現場からは「導き出されるアウトプットに根拠と信憑性があるため安心して施策を実行できる」といった声が上がっており、今後は日用品や食料品などの最寄り品や、健康保険組合と連携した家庭用常備薬の拡販など、さらなる活用領域の拡大が期待されています。