AIコンサルティングのAI活用事例・導入事例

【成果】 KDDIのデジタルマーケティングおよび広告業務において本システムのβ版テストを実施した結果、平面構成やフォント・画像選定などのデザイン考案にかかる業務工数を50％削減することに成功しました。画像生成プロンプトの入力後にブランドが定義する付加価値を選択するだけで自動的に生成画像に反映されるため、ブランド管理に詳しくない担当者でも原則に沿ったクリエイティブ制作が可能となっています。 さらに、過去の広告配信実績データを基にしたKPI予測モデルにより、担当者の業務習熟度にかかわらず均質的で精度の高い判断が可能となり、データに基づく業務の平準化を実現しました。今後はKDDIグループの自社業務への導入を進めるとともに、将来的な法人顧客へのサービス提供も視野に入れた検討が進められています。

【成果】 生成AIの活用により、従来であれば膨大なリソースを必要としたプロジェクトをわずか1ヶ月で完遂し、制作にかかる時間とコストを約90%削減することに成功しました。単なるコストカットにとどまらず、削減できた時間をアイデアの創出やクリエイティブのブラッシュアップに再投資することで、よりアジャイルでダイナミックな制作フローを実現しています。

【成果】 導入後、広告予算を変えることなく、月間20件前後だったアポイント数が60件弱へと約3倍に増加しました。営業時間外のタイムラグが解消されたことで、アポイント獲得の最大化に成功しています。 日程調整の面では、無駄な確認作業が減少し、顧客自身による再調整が可能になったことで、リスケジュールにかかる手間が大幅に削減され、リスケ率の低下にもつながりました。さらに、Slack連携によるAIからの情報提供により、インサイドセールスの架電効率が向上し、フィールドセールスの商談準備コストも削減されています。 副次的な効果として、日程調整URLごとにグルーピングできるようになったため、どの施策から獲得したリードかが明確になり、ROIの算出や各施策の効果測定が容易になるという成果も得られています。

【成果】 導入後、ボットや遠隔エリアからの不審なクリックを即座にブロックした結果、無効クリックを約90％削減することに成功しました。これにより、広告が本来のターゲット層に適切に配信されるようになり、即座に電話問い合わせが増加しました。顧客獲得単価（CPA）も大幅に改善され、広告費が実際の顧客獲得に結びつく健全な状態を実現しています。 現場からは「安心して出稿できるようになった」との声が上がっており、現在は新たなキャンペーンを追加し、さらなる事業拡大へと移行しています。

【成果】 既存システムの改修を伴わないアプローチにより、20万品番を超える在庫部品の品番紐付けと可視化を、わずか2週間という短期間で実現しました。 全拠点における部品の在庫や発注情報が一元的に見える化されたことで、部品調達計画や拠点ごとの在庫状況を全社レベルで掌握できるようになっています。災害時においても、受注案件ごとの影響や事業全体での損益影響を迅速に把握し、生産・供給体制の維持に向けた意思決定を強力に支援します。AIによる高精度な需要予測と組み合わせることで、製品の供給停止リスクを回避し、動的でレジリエントな供給網の構築に成功しています。

【成果】 アサヒ飲料が2024年3月から4月にかけて実施した実証実験では、特定の配送センターへの輸送コストを約6.2％、在庫日数を約6.5％削減することに成功しました。先行して実証実験を行ったキリンビバレッジでも、輸送コスト約9.1％、在庫日数約13.2％の削減を実現しています。 これらの結果を受け、サービスの本格展開が決定しました。今後は導入を拡大し、積載率の向上や納品時の欠品率低減を推進していく方針です。

【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】 AIを活用した新たなコミュニケーション施策は、確かな成果を生み出しています。主力商品である「ドモホルンリンクル」の保湿液を対象とした施策では、顧客ごとの使用状況を購買データからAIで分析し、使い切る目安の時期（約60日）に合わせて関連キャンペーンを案内する「AIレコメンドメール」を実施しました。 顧客にとって最適なタイミングでDMを送信した結果、顧客自身が自発的に商品を購入する行動が促進され、従来のメール施策と比較してDM経由の購買率が約20%向上するという定量的な成果が得られています。また、この仕組みは既存の業務フローに大きな負担をかけることなく運用できており、現場の負荷を抑えつつ顧客エンゲージメントを高めることに成功しています。 同社は今後、将来的な自動化運用も視野に入れながら、さらなる改善を進めていく方針です。

【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】 AIによる需要予測を活用することで、必要な量の食材を適切なタイミングで仕入れることが可能となり、過剰な仕入れや品切れを防ぐ適正な在庫管理が実現しつつあります。これにより、食材が過剰に滞留することなく、より新鮮な状態で商品を提供できる体制が整い、品質の向上に寄与しています。 また、店舗における発注業務の代替や、物流センターでの保管スペースの縮小など、サプライチェーン全体の無駄を削減することで、店舗運営の大幅な効率化が期待されています。今後は実証実験を通じて効果を検証しながら、段階的に対象業態や品目を拡大していく展望を描いています。

【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】 AIによる高精度な需要予測と在庫の最適化により、急激な需要変動にも迅速に対応可能な生産計画モデルを実現しました。これにより、医薬品の安定供給が強化されるだけでなく、有効期限切れによる製造済み医薬品の廃棄削減といった環境面での効果が見込まれています。 さらに、在庫の適正化によるキャッシュフローの改善など、財務面でのポジティブな効果も期待されています。同社は今後も、需要予測の高精度化と業務の持続的な効率化を推進し、必要な医薬品を確実に届けるという使命を果たしていくとしています。

【成果】 株式会社ジャルカード特約店の特定商品について、AIバーチャル顧客同士の会話から導き出されたターゲットに対してダイレクトメールを送付しました。 その結果、従来のターゲット設定による施策と比較して、購買率が3.0％向上するという明確な効果が確認されました。 今後は、さらなる実証実験を繰り返し、マーケティング領域における生成AI活用の可能性を検証していく予定です。異業種事業者との提携における商品・サービス利用促進の本格展開に向けたビジネス検討も視野に入れています。