AI活用事例検索

【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。

【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。

【成果】 AIエージェントの導入により、データの有効活用が進み、提案品質の向上や業務効率の飛躍的な改善が見込まれています。 営業現場で必要な顧客情報に瞬時にアクセスできる体制が整備され、これまで以上に迅速かつ付加価値の高い顧客体験の提供が可能になると期待されています。 今後は、行内でのAIエージェントの活用範囲を段階的に拡大し、FSC上で実行する業務領域の拡充を進めることで、現場の営業力強化と顧客満足度のさらなる向上を目指す方針です。

【成果】 高輪の店舗を実証実験の拠点として、新しい技術やサービスを顧客に体感してもらう環境が整いました。ロボットによる業務代替が進んだことで、従業員は空いた時間を活用し、より丁寧な接客や顧客ニーズに合わせた商品提案など、付加価値の高い業務に集中できるようになっています。 これにより、従業員の働きがい向上にもつながる変化が生まれています。今後は、この店舗での実証結果をもとにサービスの仕組みをさらにブラッシュアップし、将来的には全国の店舗へ展開していく展望を描いています。

【成果】 「Ask Ralph」の導入により、顧客はオンラインでありながら、まるで店舗のスタイリストに相談しているかのような、パーソナルで摩擦のないインスピレーションに満ちたショッピング体験を得られるようになりました。 自然言語による検索は、単なるキーワードの照合にとどまらず、文脈を理解した精度の高い提案を可能にしています。ラルフ ローレンは、今後もAIを活用してショッピング体験をより魅力的で直感的なものへと進化させていく展望を示しています。

【成果】 AIが壁打ち相手となることで、初期のアイデア創出段階における業務が大幅に効率化され、提示される手順に沿って情報を入力するだけで、プラニングの初心者や専門スタッフ以外の社員でも、質の高いコンセプト開発が可能になっています。 今後は、他の有名クリエイターの実践知もAIに搭載し、クライアントのニーズや担当者の個性に合わせたAIを選択できる環境を整備していく予定です。さらに、大規模なアンケートデータなどとの連携を深め、マーケティング戦略からクリエイティブ戦略までを統合した業務の高度化を目指しています。

【成果】 実証実験の段階から、AIの予報を参考にして防除を行った若手農家が15％の収量増を達成したり、ベテラン農家でも4％の収量増を実現するなど、確かな効果を発揮しています。 JA豊橋では、フェロモントラップ関連の作業時間を大幅に削減し、浮いた時間を農家への訪問指導に充てられると期待を寄せています。共通のデータに基づく指導が可能になったことで、若手指導員のスキルを補い、組織全体の営農指導力の維持・向上につながる基盤が整いつつあります。

【成果】 本サービスの導入により、顧客は「いつでも」「どこでも」プロの営業担当に近い水準の回答をWeb上で得られる環境が整いました。 AIとの対話を通じて顧客の潜在的なニーズを深く捉え、パーソナライズされた情報提供が可能になっています。東急リバブルは今後、この対話型チャットサービスを通じて顧客体験価値をさらに向上させるとともに、サイト内でのコミュニケーション強化による離脱率の改善と、回遊促進によるコンバージョンの増加を見込んでいます。

【成果】 実証実験の結果、従来は病院全体で数日を要していた診療報酬の作成業務を、数分程度に短縮できる見通しが立ちました。 具体的には、生成AIによる原案作成に数十秒、その後の担当者による確認作業を含めてもわずかな時間で完了します。また、この仕組みが実用化されれば、制度改定に伴うシステム改修コストの大幅な削減にもつながります。本研究は厚生労働省の補助を受けており、成果が認められれば、全国の医療機関における会計処理を合理化する新たな基盤として活用されることが期待されています。

【成果】 AIエージェントの導入により、故障の原因特定から対策実行までの時間が大幅に短縮されました。実証実験の段階で回答精度は90％以上、回答時間も10秒以内という高いパフォーマンスを発揮しています。さらに、故障時だけでなく、不調を事前に予知して対策を行う運用も動き始めています。 定性的な成果として、AIの提案を通じて熟練技術者の知見が現場に伝承され、若手技術者のスキル向上に寄与しています。現場では、AIが熟練者の知識を学び、そのAIの提案から技術者が学び、さらにAIが賢くなっていくという「AIと人間の教え合い」のサイクルが生まれており、機械と人が共に成長する新しいモノづくりの環境が実現しています。

【成果】 生成AIの搭載により、店舗スタッフは音声で簡単にマニュアルを検索できるようになり、店舗責任者やSVへの電話問い合わせの削減と、店舗オペレーションの負担軽減が見込まれています。 また、過去の販売実績をAIアシスタントから即座に確認できるようになったことで、SVのデータ抽出作業が不要となりました。これにより、現場の店長は過去のデータに基づいた販売計画の立案や売場づくりを迅速に行えるようになり、店舗運営力のさらなる向上が期待されています。

【成果】 新システムの導入により、配車担当者の練度にかかわらず、高品質な配車計画を短時間で作成できる体制が整いました。AIと最適化モデルの処理能力に、担当者の知見を組み合わせることで、取引先の満足度を維持しながら業務効率化を実現しています。 今後は配車担当者全員が本システムを利用することで、配車計画の作成時間を従来比で25％削減することを目指しています。

【成果】 dotDataを活用した「価値観に基づくターゲティング」は、ローソンが構築するBIツールに組み込まれ、販売促進や商品開発、メーカーとの連携に活用されています。 大手菓子メーカーとの取り組みでは、AIが分析した会員の価値観と商品の購買関係から、デザイナーが複数のレシート・クーポンのデザインを作成しました。予測スコアに基づいて各会員に最適化されたデザインの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倍となり、トータルで商品購入率が約12倍に向上するという大きな成果を上げています。 今後は、スマホアプリとの連携によるカスタマージャーニーの設計や、Cookieレス時代に向けた新しいデータマネジメントモデルとしての活用も視野に入れています。

【成果】 AIによる商談先の提案は高い精度を実現し、現場の営業担当者からの信頼を獲得しました。その結果、AI行き先案内が提案した商談件数は、2020年上期から2021年上期の1年間で約3倍となる7万4300件に増加しています。 この取り組みは全体の商談件数の底上げにも大きく貢献し、2021年第1四半期には商談件数が8.4％増加するという定量的な成果を達成しました。また、複合機の稼働データとLED照明の受注に関連性があることなど、人間の分析では気づきにくい隠れた知見が次々と発見されています。現在では、このデータ分析のノウハウを人材開発部でも活用し、社員のパフォーマンス測定など新たな領域への展開も進められています。

【成果】 購買データを活用したターゲティング広告の配信により、顧客獲得単価（CPA）を従来の2分の1に削減することに成功しました。 また、従来は審査が通らなかった顧客に対しても、購買データを加味することでサービスを提供できる可能性が広がっています。今後は、高度なデータ分析スキルがなくても利用できるdotDataの特長を活かし、現場主導のAI・データ活用を推進していく方針です。さらに、金融とリテールのデータを掛け合わせた新規ビジネスの創出も目指しています。