売上・収益の向上のAI活用事例

【成果】 各地域の受注センターに入る全問い合わせのうち、約30％をボイスボットで自動対応することに成功しました。これは当初の目標であった20％を大きく上回る成果です。人員を増やすことなく、新規受注の増加という本来の目的を達成することができました。 また、社内システムとの自動連携によって情報共有のリアルタイム性が向上し、後処理業務（ACW）の大幅な効率化にもつながっています。現場の従業員からは「電話が鳴り響いて取れない状況が軽減された」と感謝の声が上がっており、職場環境の改善に大きく寄与しているといえます。 今後は、引っ越し後の段ボール回収手配など、利用範囲のさらなる拡大を検討していく予定です。

【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】 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の導入により、ターゲティングの管理工数を約75％削減することに成功しました。これまで手動で行っていたターゲットの選定や除外作業が自動化されたことで、運用担当者はレポーティングやクリエイティブの選定など、より戦略的な業務に集中できるようになっています。 成果面においても、従来の手作業による運用と比較して、CV数やCTRの向上が確認されています。アプリインストールを目的とした広告では、リターゲティングを中心とした配信よりもCPI（顧客獲得単価）が安価になるケースも生まれました。AIが新たなターゲットを発見することで、競争の少ない層にリーチしやすくなり、費用対効果を高めながら成果を最大化するという大きな効果をもたらしています。

【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】 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】 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】 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】 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】 AIによる予測とマッチングの仕組みにより、これまで廃棄されていた規格外野菜がすべて有効活用できるようになり、「TAKAMIYA AGRIBUSINESS PARK」における畑の食品ロスゼロを達成しました。 規格外のミニトマトやイチゴは、地域のレストランやカフェに提供され、フレンチの食材やスイーツとして新たな付加価値を生み出しています。飲食店からは「酸味と甘みのバランスが絶妙」「美味しくてストーリーのある食材」と高く評価されており、SNSでも反響を呼んでいます。生産者側にとっても、規格外野菜に価値が見出されることでモチベーションの向上につながっています。

【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】 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。