小売・流通・卸売のAI活用事例

【成果】 現場の社員が主体となって生成AIとデータを活用する体制が整い、業務課題の解決に向けた具体的な検討が大きく前進しました。この取り組みは、日本マイクロソフトからも最先端のAI活用事例として高く評価され、「Microsoft Ignite Japan」で紹介されるに至っています。 今後は、絞り込まれたビジネスプランの事業化に向けた支援や、外販AIサービス開発への協力など、さらなるビジネスの創出が期待されています。

【成果】 ボイスボットの導入により、コールバック対応の比率が約30%から10%ポイント改善し、あふれ呼による機会損失を大幅に削減することに成功しました。お待たせすることなく注文を受け付けられるようになった結果、ボイスボット経由の受注率は83%まで向上し、人が対応した場合とほぼ同等の数値を達成しています。 また、オペレーターの確保が難しい深夜や早朝の時間帯でも、ボイスボットを前提とした人員配置が可能になり、柔軟なコールセンター運営が実現しました。懸念されていた顧客からのクレームもほとんどなく、スムーズに利用されています。今後は受注の100%自動化や、より複雑なカスタマーサポート領域への活用拡大を見据えています。

【成果】 生成AIチャットボットの導入により、夜間や休日を問わず、社内の問い合わせに対してAIが即座に応答できる環境が実現しました。これにより、新人を含むスタッフ自身が疑問を自己解決できる場面が増加しています。 その結果、これまで各店舗のベテランスタッフに集中していた質問対応が大幅に効率化され、特定の個人に負荷が偏る属人化の課題が解消されました。 スタッフ全体の生産性が向上したことで、接客や店舗運営といった本来の業務により多くの時間を割けるようになっています。社内の情報共有をスムーズにすることで、顧客に寄り添った質の高いサービスの提供へと繋がる大きな成果を生み出していると評価されています。

【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、精度の高い発注業務が実証されました。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。 AIが3週間先までの発注数量を算出し、担当者は画面上の異常値を確認するだけで済むようになったため、大幅な作業効率化と発注精度の向上が見込まれています。また、欠品や過剰在庫が減少することで、販売機会の損失や廃棄ロスの削減にもつながっています。さらに、難易度の高い発注業務が自動化されたことで、経験の浅い従業員でも適切な発注が可能となり、新しく採用されたスタッフの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モデルの導入により、従来のモデル撮影やECサイト用の「ささげ撮影（撮影・採寸・原稿作成）」にかかるコストの削減と、リードタイムの大幅な短縮が見込まれています。 クライアントからは、掲載期間の制限がない点や、着替え時間・撮影型数の制約を気にせず便利に利用できる点が高く評価されています。今後は、生成したAIモデルをECサイトやカタログ、広告ビジュアルなど多様なチャネルで展開し、クリック率（CTR）や売上、離脱率の改善に向けた実証実験を進めていく予定です。

【成果】 トライアルホールディングス株式会社との実証実験を通じて、店舗作業コストを20%削減、店舗在庫を20%圧縮するといった大きな成果が得られています。また、発注の波動緩和による物流の平準化と効率化（10%削減）や、発注精度向上による欠品・廃棄の削減（5%削減）も実現しました。 この最適化効果は小売業にとどまらず、卸売業やメーカーと連携することで、生産・出荷計画の合理化、製造現場の作業平準化と残業削減、返品率・廃棄率の大幅削減といった川上への波及効果も見込まれています。

【成果】 2024年4月の運用開始から4か月間で、担当者がガイドライン違反チェックにかける業務時間を67.7%削減することに成功しました。また、目視でのチェック件数自体も68.5%削減され、現場の生産性が劇的に向上しています。 ガイドライン違反となるレビューが効率的に取り除かれることで、アイテムレビュー機能がユーザーの購入意思決定においてより役立つコンテンツへと改善されることが期待されています。さらに、エンジニア向けに導入した「GitHub Copilot」の活用により、約9割のエンジニアが生産性の向上を実感するなど、全社的なAI活用の成果が表れています。

【成果】 AIチャットボットの導入により、顧客の待ち時間は劇的に短縮されました。技術サポート領域では、これまで平均1時間かかっていた回答スピードが平均40秒となり、約98%の大幅な時間削減を達成しています。また、カスタマーサービス領域においても、電話対応で平均321秒かかっていた完了までの時間が平均10秒へと短縮され、約97%の削減を実現しました。 24時間いつでも専門的な問い合わせや注文変更の可否確認ができるようになり、顧客が必要な情報を迅速かつスムーズに得られる体験を提供できるようになりました。今後は対応領域をさらに拡大し、納期や出荷状況の回答、チャット上での処理完結など、サービスの拡充を進めていく予定です。

【成果】 AIによる高精度な需要予測システムの導入により、担当者の経験や勘に依存しない標準化された配車・人員計画が可能となりました。属人化の解消だけでなく、配送ロスの削減や業務効率の大幅な向上といった具体的な成果を生み出しています。 先行導入エリアでの確かな手応えを受け、現在では全国46箇所の物流センターへのシステム展開を完了しています。全社的な物流業務の最適化が進んだことで、コスト削減と同時に、将来に向けた持続可能な物流網の構築を実現しています。

【成果】 AI需要予測モデルの導入により、商品横持ち指示の作成にかかる工数を1日あたり約75％削減することに成功しました。予測精度の向上によって緊急の臨時便が減少し、それに伴う入出荷作業の工数も約30％削減されています。 さらに、期限管理品を補充倉庫で適切に保管できるようになったことで、センター内での不要な商品移動が減り、フォークリフト作業の工数も約15％削減されました。 定性的な成果として、商品の追加や倉庫の拡張といった環境変化にも柔軟に対応できる体制が整い、担当者変更時の引き継ぎ負担も大幅に軽減されています。

【成果】 「NikeAI Beta」の導入により、顧客が直感的な会話を通じて求める商品にたどり着けるようになり、初期の反応として非常に良好な手応えを得ています。また、AIを活用したデザインプロセスでは、アスリートの要望とAIのアイデアを融合させることで、これまでにない革新的なシューズのプロトタイプを生み出すことに成功しました。 2024年のパリオリンピックでの展示を通じて、ブランドの先進性を強くアピールする成果を上げています。

【成果】 国内400の全店舗でシステムの稼働を開始した結果、自動発注率が全体で従来比115％、日配品においては従来比160％へと大幅に向上しました。これにより、店舗での発注作業時間を1週間で約600時間削減するという定量的な成果を上げています。 また、AIによる在庫制御（売り減らし機能）が機能したことで、従来以上に円滑な売り場づくり（MDサイクル）が実現し、店舗在庫量の圧縮・適正化と商品回転率の向上にも寄与しています。 現場からは、予測精度の向上と運用負荷の軽減が高く評価されており、今後は物流在庫センターへの販売予測データ提示による配送遅延防止や、業界課題である返品・廃棄・滞留在庫の削減にも取り組んでいく展望が示されています。

【成果】 2024年4月の稼働開始から2カ月後の時点で、複数の熟練担当者が1人・1日あたり約3時間要していた発注業務時間を約1時間半に短縮し、約50％の削減効果を確認しました。 欠品や在庫回転率についても導入前の水準を維持しつつ、熟練担当者と同水準での発注計算が可能となっています。今後は、需要予測の導入拠点を増やしてさらなる業務効率化を進めるとともに、入荷や需要の予測データをサプライチェーン全体に連携させることで、トラックの積載効率向上や物流2024年問題の解決、食品ロスの削減にも取り組んでいく予定です。

【成果】 導入後、AIによる自動発注システムの提案は95％という高い採用率で現場に定着しています。発注業務の省人化が実現しただけでなく、欠品の改善や在庫の低減といった具体的な効果が確認されました。 今後は、店舗の保管スペースにおける在庫の過不足低減や食品ロス削減、納品遅延や緊急配送などのムダの排除が期待されています。

【成果】 一連の施策により、「読まれづらいLP」から「価値が伝わるLP」への転換を実現しました。特に、生成AIを活用した動画コンテンツの実装においては、CVR（コンバージョン率）が1.6倍に向上するという大きな成果を達成しています。 クライアントからは、「利益としても非常に大きな数値を生み出す結果に繋がり満足している」との声が寄せられました。 今後は、動画コンテンツ生成を中心とした継続的なコンバージョン改善サイクルの構築基盤を提供し、クライアントが自走して改善を続けられる体制の確立を支援していく予定です。